अंगूठा1

मेरे पिछले ब्लॉग में, “आपके विश्लेषण की गुणवत्ता की देखभाल कौन कर रहा है?”, मैंने इस बारे में बात की कि विश्लेषिकी कार्य की गुणवत्ता सुनिश्चित करने के लिए इसका क्या अर्थ है। हम अन्य चीजों की गुणवत्ता में सुधार करने के लिए एनालिटिक्स का उपयोग करने की बात करते हैं, लेकिन शायद ही कभी एनालिटिक्स की गुणवत्ता में सुधार करते हैं। मैंने यह भी तर्क दिया कि गुणवत्ता को किसी न किसी रूप में दोषों के रूप में परिभाषित किया जा सकता है। इसका मतलब है कि पूर्ण गुणवत्ता को दोषों की अनुपस्थिति के रूप में व्यक्त किया जा सकता है।

खैर, गुणवत्ता के बारे में बात करना एक बात है। हम इसे एक विश्लेषिकी अभ्यास में कैसे लागू करते हैं?

विश्लेषिकी में विशिष्ट गुणवत्ता सिरदर्द अक्सर इनपुट डेटा की गुणवत्ता को घेर लेते हैं। जैसा कि मैंने अपने पिछले ब्लॉग में बताया था, डेटा की गुणवत्ता काफी हद तक एक निर्भरता और विश्लेषण के लिए एक बाधा है। इसलिए, एनालिटिक्स की गुणवत्ता से हमारा तात्पर्य यह नहीं है।

हालांकि, हम एनालिटिक्स गुणवत्ता को फ्रेम करने के लिए उद्योग डेटा गुणवत्ता मानकों से सीखने का लाभ उठा सकते हैं। विशेष रूप से, यह विचार करना उपयोगी है कि डेटा प्रबंधन गुणवत्ता आयामों को कैसे परिभाषित करता है। हालांकि विविधताएं हैं, वे काफी अच्छी तरह से परिभाषित हैं (देखें, उदाहरण के लिए, DAMA डेटा मैनेजमेंट बॉडी ऑफ़ नॉलेज, २रा संस्करण)। डेटा गुणवत्ता के मुद्दों, यानी डेटा दोषों को तब इनमें से एक या अधिक आयामों के विरुद्ध पहचाना जा सकता है:

  • पूर्णता: यह कितना आबाद या पूर्ण है? क्या सभी आवश्यक डेटा मौजूद हैं?
  • वैधता: क्या मूल्य तकनीकी रूप से परिभाषित डोमेन के अनुरूप हैं?
  • शुद्धता: क्या त्रुटियां हैं?
  • संगति: क्या मूल्य भीतर और बाहर संगत हैं?
  • वफ़ादारी: क्या डेटा डेटा ऑब्जेक्ट्स के भीतर और उसके बीच सुसंगत है?
  • समयबद्धता: क्या यह रुचि के समय को दर्शाता है?
  • विशिष्टता: क्या कोई दोहराव या विखंडन है?
  • तर्कसंगतता: क्या यह यथोचित रूप से वास्तविकता को दर्शाता है?

हम विश्लेषण के लिए आयामों के समान सेट को परिभाषित करने के लिए विचार का विस्तार कर सकते हैं:

  • संगति: क्या विश्लेषण डिजाइन और निष्पादन प्रश्न और आवश्यकता के लिए उपयुक्त हैं?
  • स्पष्टता: क्या सब कुछ स्पष्ट और अस्पष्टताओं से मुक्त है?
  • संगतता: क्या विश्लेषण उपकरण- और सिस्टम-अज्ञेयवादी है? क्या हर बार जब आप एक ही चीज़ चलाते हैं तो यह वही परिणाम देता है?
  • पता लगाने की क्षमता: क्या विश्लेषण के वंश को शुरू से अंत तक पूरी तरह से खोजा जा सकता है?
  • शुद्धता: क्या निष्पादन त्रुटियों से मुक्त है?
  • पारदर्शिता: क्या विश्लेषण के परिणाम और विश्लेषणात्मक को ही समझाया जा सकता है? क्या विश्लेषण के बारे में सब कुछ स्पष्ट रूप से प्रलेखित है ताकि जो कोई शामिल नहीं था वह समझ सके?
  • संपूर्णता: क्या तर्क अंतराल से मुक्त है? क्या हर चीज पर विचार किया गया है और इसका हिसाब दिया गया है?
  • औचित्य: क्या हर चीज का कोई बचाव योग्य कारण होता है? विकल्पों के जोखिम, निर्भरता और सीमाएं क्या हैं?

प्रतिकृति या पुनरुत्पादन में विफलता में इनमें से कम से कम एक आयाम में दोष होना चाहिए।

इसके अलावा, यह महसूस करना महत्वपूर्ण है कि एनालिटिक्स पेशा ग्राहकों, सहकर्मियों और सहयोगियों के बिना मौजूद नहीं है। फिर, विश्लेषिकी कार्य की गुणवत्ता में आवश्यक रूप से परियोजना वितरण विचार शामिल हैं, क्योंकि वे परियोजना के तकनीकी पहलुओं के साथ घनिष्ठ रूप से जुड़े हुए हैं:

  • साफ़ करें उम्मीदें तय की गई?
  • ये लो उम्मीदें पूरी हुई?
  • क्या सब कुछ, विश्लेषणात्मक और गैर-विश्लेषणात्मक, किया गया है न्याय हित?
  • क्या सब कुछ हो गया है दस्तावेज?
  • परियोजना है बकाया मुद्दों से मुक्त?
  • है मान्यता कि सभी अपेक्षाओं और आवश्यकताओं को पूरा किया गया है?

अब जब हमारे पास आयाम हैं, तो हम विचार करते हैं कि विश्लेषण में गुणवत्ता का प्रबंधन करने का क्या अर्थ है। गुणवत्ता प्रबंधन एक जीवनचक्र है, और हालांकि इसमें भिन्नताएं हैं, इसमें आम तौर पर निम्नलिखित घटक होते हैं।

  1. गुणवत्ता योजना: उत्पाद में गुणवत्ता डिजाइन करने के लिए आवश्यकताओं, कार्यों और गतिविधियों को परिभाषित करना।
  2. गुणवत्ता आश्वासन: दोषों को कम करने और गुणवत्ता अपेक्षाओं को प्राप्त करने की संभावना को अधिकतम करने के लिए पद्धतियों को नियोजित करके उत्पाद तैयार करना।
  3. गुणवत्ता नियंत्रण: उत्पादों की गुणवत्ता की आवश्यकताओं को पूरा करने की पुष्टि करना।
  4. गुणवत्ता रखरखाव और सुधार: उत्पाद की गुणवत्ता को बनाए रखने और सुधारने के लिए चल रही गतिविधियों का प्रदर्शन करना।

फिर, विश्लेषिकी परियोजनाओं की गुणवत्ता के प्रबंधन में इन सिद्धांतों को लागू करना शामिल है। यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि “गुणवत्ता आश्वासन” और “गुणवत्ता नियंत्रण” अक्सर एक दूसरे के स्थान पर उपयोग किए जाते हैं या यहां तक ​​कि एक ही विचार का प्रतिनिधित्व करने के लिए सोचा जाता है। हालाँकि, हमारी चर्चा के लिए, हम ऊपर के अंतर को बनाए रखते हैं।

हालांकि हमेशा स्पष्ट नहीं होता, विशिष्ट विश्लेषण परियोजना के जीवनचक्र में निम्नलिखित चरण होते हैं: डिजाइन, विकास, परिनियोजन और उपयोग। डिजाइन चरण में, विश्लेषणात्मक और परियोजना के पहलुओं की योजना बनाई और डिजाइन की जाती है। विश्लेषणात्मक को विकास चरण में विकसित किया जाता है और फिर परिनियोजन चरण में उपलब्ध कराया जाता है। अंत में, उपयोगकर्ता उपयोग के चरण में व्यवसाय या अनुसंधान निर्णय लेने के लिए उन्हें उपलब्ध कराए गए विश्लेषणात्मक का लाभ उठाते हैं। फिर:

  • गुणवत्ता योजना मुख्य रूप से डिजाइन चरण में होता है, जिसमें हम परिभाषित करते हैं कि हम विश्लेषण और परियोजना में गुणवत्ता डिजाइन करने की योजना कैसे बनाते हैं।
  • गुणवत्ता आश्वासन परियोजना और विश्लेषण इस तरह से कर रहा है जो दोषों को कम करता है और गुणवत्ता अपेक्षाओं को प्राप्त करने की संभावना को अधिकतम करता है। चूंकि यह व्यावहारिक रूप से एक विश्लेषिकी परियोजना से संबंधित हर चीज पर लागू होता है, यह डिजाइन और विकास से लेकर तैनाती तक फैला हुआ है। गुणवत्ता लक्ष्यों को पूरा करने के लिए डिज़ाइन की गई कार्यप्रणाली, मानक और प्रथाएं हैं। केवल रूटीन और मैक्रोज़ ही नहीं, दृष्टिकोणों को मानकीकृत करना भी महत्वपूर्ण है। विश्लेषिकी प्रैक्टिशनर अक्सर पूर्व-परिभाषित करने से कतराते हैं, लेकिन आमतौर पर माना जाने की तुलना में बहुत अधिक मानकीकृत किया जा सकता है।
  • गुणवत्ता नियंत्रण यह सत्यापित कर रहा है कि किसी विश्लेषिकी परियोजना में गुणवत्ता आवश्यकताओं को पूरा किया गया है। इसमें अक्सर चेकलिस्ट, समीक्षाएं और ऑडिट शामिल होते हैं। यहां तक ​​​​कि डिजाइन में भी एक पहलू होता है जिसे सत्यापित किया जा सकता है। हम गुणवत्ता और उत्पादकता सर्वोत्तम प्रथाओं में “निरीक्षण” की अवधारणा पर भड़कते हैं। हालांकि, सत्यापन, विशेष रूप से स्वतंत्र सत्यापन, कि परियोजना गुणवत्ता अपेक्षाओं को पूरा करती है, मूल्यवान है और कभी-कभी विश्लेषिकी में भी नियामक रूप से अनिवार्य है।
  • गुणवत्ता रखरखाव और सुधार लॉन्च के बाद या प्रकाशन के बाद की गतिविधियों को शामिल करें। दो भाग हैं। पहला विश्लेषणात्मक और उसके उपयोग का निरंतर रखरखाव है, जो मुख्य रूप से यह सुनिश्चित करने से संबंधित है कि विश्लेषणात्मक समय के साथ अपनी बाहरी वैधता बनाए रखता है और सिस्टम की समस्याओं और त्रुटियों, डेटा संरचनाओं में परिवर्तन, और संदर्भों और / या व्यवहारों में परिवर्तन जैसे परिचालन दोषों की पहचान करता है। दूसरा भाग अगली परियोजना के लिए विश्लेषिकी गुणवत्ता प्रथाओं की प्रणाली में सुधार कर रहा है।

उत्सुकता से, विश्लेषिकी में गुणवत्ता के बारे में पारंपरिक धारणाओं ने गुणवत्ता नियंत्रण पर ध्यान केंद्रित किया है, विशेष रूप से सहकर्मी समीक्षा के रूप में। कभी-कभी, समीक्षा को नियामक रूप से अनिवार्य भी किया जाता है। इसका मतलब है कि कुछ गुणवत्ता नियंत्रण प्रथाएं और मानक एनालिटिक्स में मौजूद हैं, हालांकि हमेशा अच्छी तरह से लागू नहीं किया जाता है।

कभी-कभी, वे स्वतंत्र समीक्षाओं की प्रणाली के रूप में मौजूद होते हैं। हालांकि, एक अलग टीम होना हमेशा उचित नहीं होता है। इस उद्देश्य के लिए एक स्वतंत्र टीम बनाने के दौरान अक्सर प्रोत्साहित किया जाता है या आवश्यक भी होता है, इसमें कमियां होती हैं। इसके अलावा, यह छोटे संगठनों में स्पष्ट रूप से अधिक चुनौतीपूर्ण है।

स्वतंत्रता के कुछ स्तर को बनाए रखते हुए गुणवत्ता नियंत्रण प्रथाओं को लागू करने के अन्य तरीके हैं। “कैसे” जरूरतों और परिस्थितियों पर निर्भर करता है।

हालांकि, गुणवत्ता नियंत्रण के दायरे में डिलीवरी ऑडिट को विशेषज्ञ समीक्षा से अलग करना उपयोगी है। जबकि विशेषज्ञ समीक्षा शायद हमारे लिए अधिक परिचित है, वे दोनों सवाल करते हैं कि परियोजना में क्या किया गया है।

विशेषज्ञ समीक्षा का उद्देश्य अच्छी तकनीकी प्रथाओं के खिलाफ विश्लेषण का मूल्यांकन करना है। जर्नल प्रकाशनों के लिए सहकर्मी समीक्षा एक उत्कृष्ट उदाहरण है।

हालांकि, कई दोषों का तकनीकी विशेषज्ञता से कोई लेना-देना नहीं है। प्रति पता यह, डिलीवरी ऑडिट वस्तुतः एक ऑडिट फ़ंक्शन बन जाता है। यह आवश्यकताओं के खिलाफ जाँच करता है, यह सुनिश्चित करता है कि विश्लेषकों ने वह सब कुछ किया है जो उन्होंने कहा है, सत्यापित करता है कि हर निर्णय को उचित और प्रलेखित किया गया है, और पुष्टि करता है कि कोई स्पष्ट सामरिक त्रुटि नहीं है।

इस भेद के महत्वपूर्ण व्यावहारिक निहितार्थ हैं। जबकि विशेषज्ञ समीक्षक को एक विशेषज्ञ होना चाहिए, डिलीवरी ऑडिटर के लिए गहरी विशेषज्ञता की कमी एक संपत्ति है, क्योंकि निर्दोष प्रश्न अक्सर त्रुटि खोज की ओर ले जाते हैं। विशेषज्ञ समीक्षक को उस विश्लेषण से परिचित होना चाहिए जिसकी वह समीक्षा कर रहा है, लेकिन परियोजना से परिचित होना एक हाथ की लंबाई वितरण लेखा परीक्षा के विचार से समझौता कर सकता है।

अगर हम गुणवत्तापूर्ण योजना और आश्वासन अच्छी तरह से करते हैं, तो यह सीधा है। जैसा कि डेमिंग ने कहा, हम “उत्पाद में गुणवत्ता का निरीक्षण नहीं कर सकते”, हालांकि कुछ सत्यापन की हमेशा आवश्यकता होती है, स्वतंत्र या अन्यथा।

विश्लेषण में गुणवत्ता क्या है और इसके सैद्धांतिक निहितार्थ क्या हैं, यह समझना एक बात है। वास्तव में, कई एनालिटिक्स मैनेजर और प्रैक्टिशनर इसे वास्तविकता बनाने के लिए संघर्ष करते हैं।

तो फिर, हम ऐसा कैसे करते हैं? एक बात पक्की है: हम एनालिटिक्स क्वालिटी को अस्तित्व में नहीं कह सकते। वास्तविकता यह है कि विश्लेषण गुणवत्ता अक्सर अभी भी एक पाइप सपना है। एक गुणवत्ता कार्यक्रम को लागू करने के लिए कुछ प्रमुख व्यावहारिक विचारों में निम्नलिखित शामिल हैं:

  • पहली बात पहले। एक इन्वेंट्री बनाएं विश्लेषिकी और विश्लेषिकी परियोजनाओं की। क्या आप जानते हैं कि आप किस गुणवत्ता का प्रबंधन कर रहे हैं?
  • भूमिकाओं और जिम्मेदारियों को परिभाषित करें. कौन क्या करता है? क्या आपके पास एक स्वतंत्र टीम होनी चाहिए? कौन किस पर हस्ताक्षर करता है? और सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि गुणवत्ता कार्यक्रम का मालिक कौन होगा?
  • प्रक्रियाओं और प्रक्रियाओं को परिभाषित करें. वर्कफ़्लो कैसा दिखता है? चीजों को पूर्वानुमेय बनाने के लिए आप गतिविधियों के एक सामान्य प्रवाह को कैसे परिभाषित करते हैं?
  • मानकों, नीतियों और आवश्यकताओं को परिभाषित करें. किसके खिलाफ दोषों की पहचान की जाएगी? क्या आपको चेकलिस्ट, फॉर्म और ऑडिटेबिलिटी मानकों की आवश्यकता है? क्या नियामक आवश्यकताएं हैं? सूची चलती जाती है।
  • बुनियादी ढांचा स्थापित करें. कम से कम, इसमें एक दस्तावेज़ स्टोर, कुछ लॉगिंग क्षमताएं, एक साझा कंप्यूटिंग वातावरण और सामान्य उपकरण शामिल हैं। यदि आप परिणामी विश्लेषिकी का उत्पादन करते हैं, तो आपको उत्पादन में जाने से पहले परीक्षण के लिए वातावरण, उपकरण और डेटा सेट की आवश्यकता होती है। मैं अनुभव से जानता हूं कि उत्पादन विश्लेषण में दोषों की पहचान करने के लिए यूनिट परीक्षण अपर्याप्त है।
  • सभी विश्लेषकों को बुनियादी गुणवत्ता सिद्धांतों और प्रथाओं पर प्रशिक्षित करें. उन्हें गुणवत्ता अपेक्षाओं के साथ-साथ गुणवत्ता के तरीकों और तकनीकों को समझना चाहिए। चूंकि अच्छी गुणवत्ता वाली प्रथाएं अक्सर विश्लेषिकी चिकित्सकों को सुरुचिपूर्ण और उन्नत मानने के विपरीत चलती हैं, इसलिए इसके लिए मानसिकता में बदलाव की आवश्यकता होती है।

जाहिर है, एक सफल विश्लेषिकी गुणवत्ता कार्यक्रम को लागू करने के लिए और भी बहुत कुछ है। यह गुणवत्ता के सिद्धांतों से समझौता किए बिना व्यवसाय की विविध आवश्यकताओं को संतुलित करने की क्षमता रखता है। एक ठोस ढांचे के साथ, यह तकनीकों या विश्लेषिकी के प्रकारों के लिए उतना विशिष्ट नहीं है जितना आमतौर पर माना जाता है। इसके लिए बहुत अधिक अनुशासन की भी आवश्यकता होती है, उतनी कला नहीं जितनी आप सोच सकते हैं!

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