क्यों लंबवत एकीकरण नेताओं को वास्तव में अपने डेटा को नियंत्रित करने की अनुमति देता है

“द ब्लाइंड मेन एंड द एलीफेंट” का दृष्टांत छह अंधे लोगों की कहानी बताता है जो पहली बार एक हाथी के सामने आते हैं। वे प्रत्येक हाथी के अलग-अलग हिस्से की जांच करते हैं। संदूक। कान। दाँत… आप सार समझ गये।

नतीजतन, प्रत्येक व्यक्ति हाथी क्या है, इसके बारे में बहुत अलग निष्कर्ष पर पहुंचता है।

वे सभी आंशिक रूप से सही हैं – लेकिन पूरी तरह से गलत भी हैं।

इस कहानी का नैतिक सरल है. अलग-अलग दृष्टिकोण और अधूरी जानकारी अलग-अलग – और अक्सर गलत – व्याख्याओं को जन्म दे सकती है। यह एक पुरानी कहानी है. लेकिन यह एक ऐसी कहानी है जिस पर हमें आधुनिक दुनिया में बारीकी से ध्यान देना चाहिए। खासकर डेटा के साथ काम करते समय।

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कम (लगभग) हमेशा अधिक होगा

दुनिया भर के व्यापारिक नेता बेहतर निर्णय लेने और अपने व्यवसाय में अधिक सटीक जानकारी प्राप्त करने के लिए अपने डेटा का उपयोग करना चाहते हैं।

लेकिन अक्सर, व्यवसायों के तकनीकी ढेर में कई परतें होंगी। कुछ नये हैं. कुछ बूढ़े हैं. कुछ एकीकृत हैं. कुछ पूरी तरह से खामोश हैं। इनमें से प्रत्येक परत अलग-अलग डेटा कैप्चर करती है। और जब ये टुकड़े एक-दूसरे से बात नहीं कर रहे होते हैं तो आपको गलत जानकारी मिलती है।

व्यवसायों के पास पहले से कहीं अधिक डेटा तक पहुंच है। लेकिन मात्रा गुणवत्ता के बराबर नहीं होती.

कई संगठनों के लिए, उनके डेटा की वास्तविक गुणवत्ता को कम किया जा रहा है। आप अपने तकनीकी स्टैक में इतने सारे अलग-अलग तत्व रखकर गलत तरीके से प्रोत्साहन बनाते हैं। आपके ढेर का एक पहलू आपको एक बात बता सकता है, लेकिन फिर अगला भाग उसका खंडन कर सकता है। हम इसे विज्ञापन प्रौद्योगिकी में बहुत अधिक देखते हैं। विभिन्न खरीदारी प्लेटफ़ॉर्म, डेटा पार्टनर, प्रकाशक, एनालिटिक्स टूल, सीआरएम, सेगमेंटेशन टूल और बहुत कुछ के असंख्य। अक्सर, यह समय के साथ इतना गड़बड़ हो जाता है कि अंतर्दृष्टि, कार्रवाई और व्यावसायिक प्रभाव बनाने के लिए आवश्यक कार्रवाई योग्य डेटा प्राप्त करना कठिन हो जाता है।

बहुत सारे डेटा सेट तक पहुंच अच्छे डेटा के बराबर नहीं है। साइलो में डेटा सेट को देखना गलत तस्वीर पेश करने का एक आसान तरीका है, जिससे खराब निर्णय लेने की संभावना बढ़ जाती है।

डेटा रोमांचक है, लेकिन आपको इसे एक ही स्थान पर देखने में सक्षम होना चाहिए, यही कारण है कि मुझे लगता है कि ऊर्ध्वाधर एकीकरण के सिद्धांतों को यहां लागू किया जाना चाहिए।

ऊर्ध्वाधर सोच

वर्टिकल इंटीग्रेशन एक ऐसी रणनीति है जो किसी कंपनी को प्रक्रियाओं का प्रत्यक्ष स्वामित्व लेकर अपने संचालन को सुव्यवस्थित करने की अनुमति देती है। दूसरे शब्दों में, यह आपको अपने भाग्य को नियंत्रित करने की अनुमति देता है। सिद्धांत रूप में, यह व्यवसायों को अधिक दक्षता, कम लागत और विनिर्माण और वितरण प्रक्रिया पर अधिक नियंत्रण प्रदान करता है। टेस्ला इस मॉडल अभ्यास का एक प्रसिद्ध उदाहरण है।

टेस्ला ने अपने व्यावसायिक ढांचे में लंबवत एकीकरण लागू किया – लेकिन दो प्रमुख पहलुओं पर प्रमुख ध्यान दिया: बैटरी उत्पादन और ऊर्जा भंडारण। टेस्ला को पता था कि ईवीएस के लिए बैटरियां महत्वपूर्ण थीं – और यह सफलता अत्यधिक प्रतिस्पर्धी बैटरी आपूर्ति श्रृंखला के मालिक होने पर निर्भर थी। इस उद्यम ने टेस्ला को बैटरी प्रौद्योगिकी में अपनी विशेषज्ञता का लाभ उठाने और इसे ऊर्जा भंडारण बाजार में लागू करने, विभिन्न उत्पाद लाइनों में तालमेल और साझा संसाधन बनाने की अनुमति दी।

यह कारों को डिज़ाइन करने, तकनीक का निर्माण करने और अपने स्वयं के चिप्स बनाने से लेकर कारों को बेचने तक सब कुछ करता है। सब कुछ इन-हाउस है, जिसका अर्थ है कि आपूर्ति श्रृंखला के मुद्दे या विनिर्माण भागीदार इसे धीमा नहीं करते हैं। इस एकीकरण ने कंपनी को अपने परिचालन को बढ़ाने, तकनीकी प्रगति को आगे बढ़ाने और खुद को एक स्थायी परिवहन और ऊर्जा समाधान नेता के रूप में स्थापित करने में मदद की है।

आपके डेटा का स्वामित्व उसी तरह से काम कर सकता है। लेकिन निर्माण की आवश्यकता के बिना अरबों डॉलर की गीगाफैक्ट्री नेवादा में.

अपने तकनीकी स्टैक और अपनी जानकारी के स्वामित्व पर नियंत्रण करके, आप अपने व्यवसाय के साथ क्या हो रहा है, इसके बारे में अधिक समग्र दृष्टिकोण प्राप्त करते हैं। और आप खुद को बाहरी दुनिया के मुद्दों से भी बचाते हैं।

यह अपने आप में अमूल्य है. लेकिन यह विलक्षण दृष्टिकोण और भी अधिक शक्तिशाली हो जाता है जब आप एआई और एमएल प्रौद्योगिकियों की तेजी से वृद्धि को ध्यान में रखते हैं। इन उपकरणों को लंबवत एकीकृत डेटा सेट पर लागू करने से व्यवसाय बदल सकता है और पहले से अज्ञात अंतर्दृष्टि को अनलॉक किया जा सकता है।

अनिवार्य रूप से यदि आपका डेटा असमान है और अच्छी तरह से एकीकृत नहीं है, तो आप कभी भी “अज्ञात अज्ञात” तक नहीं पहुंच सकते हैं – जिन चीज़ों के बारे में आप पूछना भी नहीं जानते हैं। ऐसे पैटर्न हैं जो मानव आंखों के लिए अदृश्य हैं। इन्हें आप अच्छे डेटा के साथ ही देख सकते हैं.

अधिक अंतर्दृष्टि. अधिक दक्षता. अधिक नियंत्रण. लंबवत एकीकरण व्यवसायों को उनकी आपूर्ति श्रृंखलाओं पर नियंत्रण प्रदान करता है। लेकिन चुनौतियाँ भी हैं। भले ही आप बड़ी फ़ैक्टरियाँ नहीं बना रहे हों, फिर भी आपको आवश्यक परिवर्तन करने के लिए निवेश और समर्थन की आवश्यकता है। और सबसे महत्वपूर्ण बात, आपको यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि आत्मनिर्भर बनने का मतलब यह नहीं है कि आप सुरंगनुमा दृष्टि प्राप्त कर लें और अपने व्यवसाय के बाहर के विकास को नजरअंदाज कर दें।

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डेटा और हाथी

यदि आप अलग-अलग डेटा सेटों को अलग-अलग देखते हैं, तो संभवतः आप एक गलत विचार के साथ उभरेंगे कि एक हाथी – यानी आपका व्यवसाय – वास्तव में क्या है।

आप कुछ जगहों पर आंशिक रूप से सही हो सकते हैं, लेकिन आप पूरी तरह से गलत भी होंगे।

लंबवत एकीकरण नेताओं को अपने व्यवसाय की पूरी तस्वीर देखने की अनुमति देता है – ग्राहक से रचनात्मक तक, खुर से दांत तक।