فہرست کا خانہ:
طلباء ہی اسکول واپس نہیں جاتے۔ ہم سب اپنی کوششوں کو زیادہ نتیجہ خیز انداز میں ہدایت کرنے کے طریقوں کے بارے میں جاننے کے لئے واپس آ سکتے ہیں۔ پیش گوئی کے تجزیات راہ دکھاسکتے ہیں۔ چاہے یونیورسٹی میں بھرتی ہوں یا کارپوریٹ خدمات حاصل کریں ، کون سا بڑا اعداد و شمار ہمیں انکشاف کرسکتا ہے کہ کیا کام کرتا ہے اس کے بارے میں ہمارے مفروضے ہمیں غلط سمت میں لے جارہے ہیں۔
تجزیاتی عمل میں
ان لوگوں کے لئے جن کا کاروبار اسکول ہے ، اس سیزن کی تیاری میں منصوبہ بندی کی ضرورت ہے ، اور اعداد و شمار کے بڑے تجزیات ظاہر کرسکتے ہیں کہ زیادہ سے زیادہ نتائج کیسے حاصل کیے جائیں۔ یہی وکیٹا اسٹیٹ یونیورسٹی کی اسٹریٹجک منصوبہ بندی کی کہانی ہے۔ کچھ سال پہلے ، ڈیوڈ رائٹ ، جو تعلیمی اعداد و شمار کے نظام اور حکمت عملی کی منصوبہ بندی کے ایسوسی ایٹ نائب صدر ہیں ، نے اسکالرشپ کے اخراجات اور بھرتیوں میں استعداد کار بڑھانے کے لئے بڑے اعداد و شمار کے تجزیات کے استعمال پر کینساس اسکول فروخت کیا۔
"ایک زبردست کیمپس کی تعمیر: تجزیاتی تعلیمی زمین کی تزئین کو کس طرح تبدیل کر رہا ہے" تفصیلات بتاتے ہیں کہ آئی بی ایم کے سافٹ ویر نے اس بات کی نشاندہی کرتے ہوئے اخراجات کو کیسے کم کیا جہاں طلباء جو یونیورسٹی میں رہنے کے خواہاں تھے۔ "آبادی ، علمی تاریخ اور دیگر عوامل" پر مشتمل مساوات کا ایک مجموعہ تجزیہ کیا گیا تاکہ اس کی نشاندہی کی جاسکے کہ "وکیٹا اسٹیٹ میں آنے کے سب سے زیادہ امکانات موجود ہیں۔" اسی بنا پر ، یونیورسٹی نے بھرتیوں کے لئے زیادہ اہدافی حکمت عملی اپنائی۔
مثال کے طور پر ، جب تجزیات کے انکشاف کے بعد کہ یونیورسٹی کے زیادہ تر طلبہ آتے ہیں تو ، داخلہ کے شعبے نے ان ہائی اسکولوں پر توجہ دی۔ ریاست کے باہر سے بہت کم طلبہ کے آنے والے انکشاف نے یونیورسٹی کو کالج کے 14 میلے کاٹنے اور سفر کم کرنے پر مجبور کیا۔ انہوں نے اپنی براہ راست میل پر بھی زیادہ توجہ مرکوز کیا۔ ماضی میں ، انہوں نے 9،000 خط بھیجے تھے۔ تجزیات کا اطلاق کرنے کے بعد ، انہیں صرف 5،000 سے 6،000 بھیجنا پڑا۔ خطوط کی کمی واقع ہوئی ہے جو دراصل 26 فیصد بھرتیوں میں اضافے کا ترجمہ ہے۔
ٹیکنیکل تبدیلیوں کی تیاری
ایک ای میل کے تبادلے میں ، رائٹ نے گیئرز کو تبدیل کرنے اور تجزیات کو گلے لگانے کے لئے کسی ادارے کو حاصل کرنے کے چیلنجوں کی وضاحت کی۔ انہوں نے کہا کہ تین پہلوؤں میں شامل ہیں:- ایک تو لوگوں کو ثبوت پر مبنی فیصلہ سازی کرنے کا فائدہ دیکھنے کو مل رہا تھا۔ فیصلے کے ل data ڈیٹا کا استعمال کسی فیصلے کی تصدیق کے ل to ڈیٹا کے استعمال سے بہت مختلف ہے۔ ابتدا میں ، یونیورسٹی کو فیصلہ کن نقطہ سے قبل لوگوں کو ڈیٹا استعمال کرنے میں مدد کرنے میں سخت دشواری کا سامنا کرنا پڑا۔ جیسے ہی فیصلے ہوتے ہیں تو اعداد و شمار کو ٹیبل پر رکھنا چاہئے۔
- دوسری مشکل لوگوں کے تجزیات پر اعتماد کرنے کی کوشش کر رہی تھی ، خاص طور پر جب ڈیٹا بدیہی یا ماضی کے طریق کار سے متضاد ہے۔ مشیروں کو اعداد و شمار پر اعتماد کرنے میں کافی وقت لگا۔
- اور تیسرا وہ تجزیات استعمال کرنے کے لئے ضروری اعداد و شمار میں معیار تھا۔
بہتر ڈیٹا = بہتر ملازمین
بڑے اعداد و شمار کے تجزیات کا اطلاق بھی ملازمین کی بھرتی اور برقرار رکھنے میں بہتری کے لئے ثابت ہوا ہے۔ بڑی اعداد و شمار کی کمپنی ایولوف خاص طور پر نوکری لینے پر پیش گوئی کرنے والے تجزیات کو استعمال کرنے کے کاروبار میں ہے۔ کمپنی کے مطابق ، ملازمت سے متعلق براہ راست فیصلوں کے ل big بڑے اعداد و شمار کا استعمال ادائیگی کرتا ہے۔
مثال کے طور پر ، ایوولوف کی بصیرت نے کال سینٹر کے کارکنوں کو منتخب کرنے کے لئے زیروکس کی خدمات حاصل کرنے کی حکمت عملی کو تبدیل کردیا۔ ڈبلیو ایس جے کے ایک مضمون میں ، زیروکس کے تجارتی خدمات کے چیف آپریٹنگ آفیسر نے اعتراف کیا ، "ہمارے ہاں جو کچھ مفروضے تھے وہ درست نہیں تھے۔" یہ بگ ڈیٹا تجزیات کی اصل قدر ہے۔ اس سے منسلک مینیجروں کے گٹٹ جذبات کی بجائے معروضی معلومات پر مبنی اصل تعلق معلوم ہوتا ہے۔
جیسا کہ یہ نکلا ، دوبارہ شروع اور پس منظر کی جانچ پڑتال زیروکس کے ملازمین کے قابل اعتماد اشارے کی حیثیت سے نہیں ہو سکی جو تربیت میں 5000 investment کی سرمایہ کاری پر کمپنی کو واپسی تک اس وقت تک قائم رہے گی۔ ایوولوف کے اعداد و شمار سے پتہ چلتا ہے کہ گرفتاری کا ریکارڈ جو پانچ سال سے زیادہ عرصہ کا ہے ، "مستقبل کے خراب سلوک" کو بالکل صاف ستھرا ریکارڈ سے زیادہ اشارہ نہیں کرتا ہے۔ نوکری کے امید سے کام کرنے کا پچھلا ریکارڈ بھی ضروری نہیں ہے کہ نئی کرایہ پر رکھی جائے۔ ایوولوف نے 21،115 کال سینٹر ایجنٹوں کا مطالعہ مکمل کیا۔ اعداد و شمار کے تجزیے سے "کسی ایجنٹ کی کام کی تاریخ اور اس کی حیثیت میں اس کے دورانیے کے مابین بہت کم تعلقات کی نشاندہی ہوتی ہے۔"
اس کے بعد کون سے عوامل فرق پڑے ہیں؟ شخصیت ، روابط اور مقام۔ ایوولوف کے سافٹ وئیر نے مثالی امیدوار کی شناخت ایک تخلیقی شخص کے طور پر کی ہے جو ایک سے چار سوشل نیٹ ورکس پر سرگرم ہے اور وہ کام کی جگہ پر قابل انتظام سفر ہے۔ برقراری کا ایک اور اہم عنصر ایسوسی ایشن تھا۔ وہ لوگ جنہوں نے کسی کمپنی میں رہنا ممکنہ طور پر ثابت کیا وہی لوگ تھے جو پہلے ہی وہاں کام کرنے والے تین یا زیادہ ملازمین کو جانتے تھے۔
اسکول اور کاروبار میں اختلافات
اگرچہ کارپوریٹ بھرتیوں میں کارپوریٹ بھرتیوں میں بڑے اعداد و شمار کے تجزیات کارآمد ہوسکتے ہیں ، لیکن اس سے یہ بھی پتہ چلتا ہے کہ دونوں کے مابین کہاں ٹوٹ پھوٹ پڑتی ہے۔ فوربس کے 2013 میں ایک مضمون میں ، اس بارے میں کہ جب کسی کمپنی نے سیلز افراد کے انتخاب پر پیش گوئی کرنے والے تجزیات کا اطلاق کیا تو اس بارے میں کیا سیکھا ، مصنف جوش برسن نے بتایا کہ اسکول کا تجربہ ملازمت کی کامیابی کی پیش گوئی کے ضمن میں اس سے کہیں کم ہے۔ در حقیقت ، عوامی اعتقاد کے برخلاف ، امیدوار کا جی پی اے یا کالج کا انتخاب نوکری میں کامیابی سے ہم آہنگ نہیں تھا۔
اس کا مطلب یہ نہیں ہے کہ تعلیم کا کوئی فائدہ نہیں ہے۔ تعلیم کی کسی نہ کسی شکل کو ختم کرنا کیریئر کی کامیابی کا ایک اشارہ تھا ، لیکن اس کی کلید اسکول یا گریڈ کے بجائے مکمل ہونا تھی۔ دوسرے اہم اشارے میں گرائمری طور پر درست تجربہ کار ، کام میں کامیابی کا مظاہرہ ، فروخت کا کامیاب تجربہ اور غیر منظم حالات میں کام کرنے کی صلاحیت شامل ہے۔ جب کمپنی نے اعداد و شمار کے تجزیات کو اپنے کوالیفائی مراحل میں شامل کیا اور ان عوامل کی نشاندہی کی جو درست پیش گو گو تھے تو ، اس نے آمدنی میں million 4 ملین ڈالر کے حصول کے لحاظ سے فروخت کی کارکردگی کو بہتر بنایا۔
تنظیم کی جو بھی ضروریات ہیں ، پیشن گوئی کے تجزیات انہیں صحیح راستے پر ڈال سکتے ہیں۔ جیسا کہ رائٹ نے اپنے تجربے کے بارے میں کہا تھا ، "لوگوں کو وسائل سے بااختیار بناتے ہوئے کہ انہیں اچھے فیصلے کرنے کی ضرورت ہے ، سبھی جیت جاتے ہیں۔"
