हम बड़े डेटा के युग में अभी भी अंधे क्यों हैं?

लेख के लेखक बताते हैं कि सार्वजनिक डेटा हमेशा व्यापार प्रक्रियाओं में सुधार के लिए प्रभावी क्यों नहीं है। वह खुदरा और इलेक्ट्रॉनिक वाणिज्य के क्षेत्र से अमेरिकी कंपनियों के उदाहरणों पर अपनी दलीलें देती हैं।



हम एक ऐसी दुनिया में रहते हैं, जहां हर दिन हम क्रिप्टोक्यूरेंसी मूल्य स्पाइक्स का विश्लेषण करने और भुगतान, वाणिज्य और वित्तीय सेवाओं के भविष्य पर नवाचार के प्रभाव का विश्लेषण करने के लिए स्टॉक की कीमतों, बाजार पूंजीकरण, खुदरा बिक्री और उपभोक्ता खर्च से लेकर हर चीज के बारे में वैज्ञानिक डेटा के साथ बमबारी करते हैं। लेकिन इस सबकी प्रचुरता के बावजूद, हम व्यापार और उपभोक्ताओं के लिए महत्वपूर्ण चीजों की बात करते हैं।

हम आँख बंद करके कार्य करते हैं, क्योंकि हमारे पास आरेख और मॉडल बनाने और उन्हें रखने के लिए आवश्यक डेटा नहीं है जो हमें सटीक और संतुलित निर्णय लेने की अनुमति देगा जो हमारे व्यवसायों और यहां तक ​​कि अर्थव्यवस्था को भी पूरी तरह से निर्देशित कर सकते हैं।

हम उस समृद्ध डेटा स्ट्रीम में खो जाते हैं जो हमें घेर लेती है।

और इस स्थिति का प्रमाण हम रोजाना देखते हैं।

हैप्पी रिटेल मास्क

रिपोर्टर अलार्म बजा रहे हैं: एक मजबूत अर्थव्यवस्था और ऐतिहासिक रूप से उच्च बेरोजगारी दर लोगों को उनके बटुए प्राप्त करती है और पहले से कहीं अधिक खरीदती है।

वास्तव में, शारीरिक खुदरा व्यापार बहुत अच्छा कर रहा है, बावजूद इसके गंभीर भाग्य के बारे में सभी बात करते हैं ।

और फिर भी, फंग ग्लोबल रिटेल एंड टेक्नोलॉजी के अनुसार, 2017 में 6985 स्टोर बंद हो गए, जो पिछले साल की तुलना में 229% अधिक है, और निश्चित रूप से 2008 की तुलना में बहुत अधिक है, जब यह प्रवृत्ति पहली बार ध्यान देने योग्य हो गई थी। खुदरा क्षेत्र में दिवालिया होने की संख्या में 30% की वृद्धि हुई , और इस सूची को नए परिचित नामों से फिर से भर दिया गया, जैसे कि पेलेसलेस सोर्स, टॉयज आर यूएस और द लिमिटेड।

इसी समय, 20 सबसे बड़े खुदरा विक्रेताओं के बाजार पूंजीकरण में पिछले दो वर्षों में 230 अरब डॉलर से अधिक की गिरावट आई है। मॉल संचालक खराब परिणाम भी दिखाते हैं, क्योंकि उन दुकानों के प्रमुख स्टोर माल के साथ ओवररेट कर रहे हैं और अपने ब्रांडों के करीब राजस्व उत्पन्न नहीं करते हैं, जो इस तरह के अस्तित्व के बारे में बहुत सवाल खड़े करते हैं। शॉपिंग सेंटर। विश्लेषकों ने यह भी अनुमान लगाया है कि आज संचालित होने वाले 1,100 में से चार मौजूदा मॉल 2022 तक बंद हो जाएंगे, यानी चार साल बाद।

इसी समय, अमेरिकी जनगणना ब्यूरो, भौतिक रिटेल को देखते हुए, सब ठीक है, क्योंकि 90% से अधिक खुदरा बिक्री यहाँ की जाती है। कई विश्लेषकों ने इस जानकारी का उपयोग एक प्रतिवाद के रूप में यह दावा करने के लिए किया है कि भौतिक खुदरा अच्छा नहीं कर रहा है।

ई-कॉमर्स के बारे में यह सब बातें बहुत फूला हुआ है, वे कहते हैं, डेटा की ओर इशारा करते हुए, पहली नज़र में, यह लगता है कि भौतिक खुदरा देश में सब कुछ ठीक है।

और फिर वे कहते हैं कि इस क्षेत्र में पहले से ही विशाल ग्राहक आधार की उपस्थिति से "भौतिकी" की धीमी वृद्धि को समझाया गया है, जबकि ऑनलाइन का विकास इस तथ्य के कारण है कि यह अभी तक वास्तव में बड़े पैमाने पर नहीं पहुंचा है।

हालाँकि, ये तर्क शायद ही पिछले साल बंद हुए 7,000 स्टोरों को सांत्वना दें, जिनमें से 700 खुद को दिवालिया घोषित कर चुके हैं। वे डिपार्टमेंट स्टोर चेन की मदद नहीं करेंगे, जिन्होंने पिछले साल कुल 550 आउटलेट बंद किए थे।

और उनके अलावा, स्थिति की गंभीरता बुकस्टोर्स, म्यूज़िक स्टोर्स, स्टेशनरी कंपनियों, खेल के सामानों और कपड़ों की दुकानों द्वारा महसूस की जाती है, जिनके स्टोर की बिक्री में काफी कमी आ रही है क्योंकि अधिक से अधिक उपभोक्ता ऑनलाइन शॉपिंग पर जाते हैं।

जनगणना ब्यूरो के आंकड़ों के साथ समस्या यह है कि वे औसत संकेतक दर्ज करते हैं, लेकिन इस दृष्टिकोण को व्यवहार में प्रभावी नहीं कहा जा सकता है। बोस्टन में औसत फरवरी का तापमान 3 डिग्री पर उतार-चढ़ाव है, लेकिन पिछले शनिवार को यह 11 डिग्री था, और एक सप्ताह पहले - शून्य से दो।

दो साल पहले, ब्यूरो के अधिकारियों ने स्वीकार किया (पहली बार) कि डेटा संग्रह और विश्लेषण के लिए उनकी लेखांकन प्रणाली डिजिटल दुनिया में लेनदेन को ट्रैक करने के लिए सेट नहीं की गई थी, जिसने ऑनलाइन और ऑफलाइन ट्रेडिंग के बीच की रेखा को मिटा दिया और निर्माताओं को सीधे अपने उत्पादों को बेचने की अनुमति दी। खुद का ब्रांड। और इसलिए, ब्यूरो ने आसानी से इन लेनदेन को ध्यान में नहीं रखा।

स्थिति इस तथ्य से बढ़ जाती है कि ब्यूरो को अपनी रिपोर्ट सौंपने वाले कई खुदरा विक्रेताओं को ऑनलाइन खरीदने और फिर स्टोर पर सामान लेने जैसी प्रक्रियाओं के बारे में सही जानकारी प्रसारित करने के साथ "परेशान" होने की संभावना नहीं है।

यही है, यह पता चलता है कि ब्यूरो के डेटा में ऑनलाइन खुदरा बिक्री के शेयर के कम आंकड़ें शामिल हैं। इसके अलावा, इस डेटा की सटीकता का सवाल खुला रहता है।

इसलिए यह पता चलता है कि तिमाही के बाद हम इन विरोधाभासों के साथ रहते हैं, यह दिखाते हुए कि सब कुछ क्रम में है, जबकि पारंपरिक खुदरा धीरे-धीरे डूब रहा है।

एक अन्य दिलचस्प अवलोकन यह है कि भले ही जनगणना ब्यूरो का वर्तमान डेटा सही है, ऑनलाइन बिक्री में वृद्धि और भौतिक खुदरा बिक्री में औसत वृद्धि का पूर्वानुमान इस तथ्य को जन्म देगा कि उनके बीच समता लगभग 30 वर्षों में पहुंच जाएगी।

हालाँकि, यह सुनिश्चित करने के लिए कि ब्यूरो की तुलना में यह तेजी से और जल्दी होगा।

नवीनता किस ओर ले जाती है?

एक अन्य विषय अर्थशास्त्रियों के बीच कई वर्षों की भयंकर बहस से संबंधित है कि क्या जीडीपी को अर्थव्यवस्था के कल्याण को बदलने के लिए सबसे प्रभावी तरीका माना जा सकता है।

अधिकांश जीडीपी उपभोक्ता खर्च द्वारा प्रदान की जाती है, जो खरीदे गए माल की संख्या से कीमत को गुणा करके निर्धारित की जाती है। इस दृष्टिकोण का आविष्कार तब किया गया था जब विश्व अर्थव्यवस्था क्रमशः औद्योगिक उत्पादन पर केंद्रित थी, और निर्मित उत्पादों और वस्तुओं, क्रमशः, अधिकांश बिक्री प्रदान करती थी।

उस समय उपभोक्ताओं ने सामान और सेवाओं को प्राप्त करने के लिए हमेशा एक निश्चित मूल्य का भुगतान किया।

हालांकि, इंटरनेट, मोबाइल एप्लिकेशन, स्मार्टफोन और नेटवर्क बैंडविड्थ में प्रगति ने उत्पादन के सार की समझ को बदल दिया है, और इसके साथ कुछ व्यवसाय मॉडल हैं जो आपूर्तिकर्ताओं और उपभोक्ताओं के बीच कमोडिटी-मनी सर्कुलेशन को संभव बनाते हैं।

आज, दो-तिहाई से अधिक अमेरिकी निवासी एक स्मार्टफोन का उपयोग करते हैं, जो सात साल पहले की तुलना में दो गुना अधिक है। EMarketer के अनुसार, 2018 के अंत तक, दुनिया की आबादी का एक तिहाई, यानी 2.5 बिलियन से अधिक लोगों के पास, स्मार्टफोन होंगे।

औद्योगिक उत्पादन के लिए, आज कुल बिक्री और बिक्री का लगभग 11.7% है, जो 1947 की तुलना में 25.4% कम है।

जीपीएस जैसे मोबाइल एप्लिकेशन, फोन और प्रौद्योगिकियों के संयोजन ने सभी धारियों के उद्यमियों को नए डिजिटल बनाने या मौजूदा डिजिटल बिचौलियों को बेहतर बनाने के लिए प्रेरित किया है, जिससे उनमें भाग लेने वाले प्रतिभागियों के दो समूहों को एक साथ लाया गया है। ऐसे कुछ मामलों में, हम आभासी प्लेटफार्मों पर आधारित नए व्यवसायों के बारे में बात कर रहे हैं, लेकिन अंतर्निहित व्यापार मॉडल ने 3 हजार वर्षों के लिए समय की परीक्षा पास की है।

यह सब स्पष्ट करता है कि जीडीपी को मापने के मानक तरीके उपभोक्ताओं को मुफ्त में मिलने वाले आर्थिक लाभों को पूरी तरह से नजरअंदाज करते हैं।

एक उदाहरण वेनमो (पी 2 पी के एक विशेष मामले के रूप में) है, एक सेवा जो प्रेषक और प्राप्तकर्ता दोनों के लिए मुफ्त है। यह सुविधा इस तथ्य की ओर ले जाती है कि दोनों पक्षों के बीच पैसे के हस्तांतरण को सरल बनाने का आर्थिक मूल्य किसी भी मैट्रिक्स से गुजरता है: अर्थशास्त्रियों के लिए, यह सिर्फ एक बड़ा वसा शून्य है। इन सेवाओं के मुद्रीकरण के प्रयासों के लिए, विशेष रूप से उनकी प्रभावशीलता पर विचार करते हुए, यह विषय बैंकों और पेपल के लिए विशेष रूप से दर्दनाक है।

इसी तरह की समस्याएं तब और भी तीव्र होती हैं, जब डिजिटल सामग्री प्लेटफॉर्म की बात आती है, जो फेसबुक या गूगल से लेकर टेलीविजन नेटवर्क तक विज्ञापन द्वारा मुद्रीकृत कर दिया जाता है।

डेविड इवांस, अर्थशास्त्री और ग्लोबल इकोनॉमिक्स ग्रुप के चेयरमैन, हाल ही में प्रकाशित शोध पत्र में लिखते हैं कि 2016 में, वयस्क अमेरिकियों ने मौजूदा विज्ञापन मीडिया पर 437 घंटे की खपत वाली सामग्री खर्च की। बेशक, उपभोक्ताओं ने इस तरह के शगल को काफी मूल्यवान माना, अन्यथा वे इन साइटों पर क्यों बने रहेंगे? और यहां तक ​​कि अगर इन संसाधनों की यात्रा के दौरान मिलने वाले लाभों का अनुमान न्यूनतम वेतन का उपयोग करके लगाया जा सकता है, तो इसकी लागत कम से कम $ 2.8 ट्रिलियन थी।

डेटा के बारे में बातचीत करें

इसी समय, हमारे पास जो भी डेटा (जो भी हो सकता है) की व्याख्या करने के गुणात्मक तरीके की कमी से बाजार असंतुलन और अन्य दूरगामी परिणाम हो सकते हैं।

दो हफ्ते पहले, ईबे ने प्लेटफॉर्म पर भुगतान प्रक्रिया को नियंत्रित करने का फैसला किया, जिसके कारण 48 घंटों के भीतर पेपल शेयरों में तेज गिरावट आई। हालांकि, तथ्यों का सावधानीपूर्वक विश्लेषण से पता चला है कि अब पेपल के बारे में चिंता करने की कोई बात नहीं है, क्योंकि नए भुगतान समाधान के लिए संक्रमण के लिए ईबे से समय और प्रयास की आवश्यकता होगी।

जब भी अमेजन अपने व्यापार के विस्तार की घोषणा करता है और खुदरा या ई-कॉमर्स के पारंपरिक दायरे से परे होता है, तब भी ऐसी ही स्थिति होती है, इस तथ्य के बावजूद कि, जनगणना ब्यूरो के अनुसार, ई-कॉमर्स की बिक्री बहुत कम है। और हम अन्य स्रोतों से जानते हैं कि अमेज़न इस पूरे "छोटे" बाजार का आधा हिस्सा है।

हाल ही में, उदाहरण के लिए, कंपनी ने अपनी खुद की डिलीवरी सेवा शुरू करने की घोषणा की, जिसके परिणामस्वरूप FedEx के शेयर अपने कुल बाजार मूल्य का $ 25 बिलियन खो गए (UPS ने $ 18 बिलियन खो दिया और FedEx ने $ 7 बिलियन खो दिया)।

कुछ महीने पहले, अमेज़ॅन ने घोषणा की कि वह 12 राज्यों में एक थोक फार्मास्युटिकल लाइसेंस के लिए आवेदन कर रहा था, जिससे अन्य खिलाड़ियों को दवा बाजार में प्रवेश करने की अपनी योजना के बारे में स्पष्ट हो गया, जिसकी कीमत 560 बिलियन डॉलर थी। एक्सप्रेस स्क्रिप्ट्स, केयरमार्क और ऑप्टिमेट भी 4% तक गिर गए , इस तथ्य के बावजूद कि अमेज़ॅन कंपनी के लिए बाजार के लिए नया है, इसका सही पैमाना केवल अपने खिलाड़ियों के लिए जाना जाता है।

और जब अमेज़ॅन ने पिछले साल अगस्त में होल फूड्स का अधिग्रहण किया, तो सितंबर 2017 में क्रोगर का बाजार पूंजीकरण $ 30 बिलियन से $ 18 बिलियन तक गिर गया। और हालांकि क्रोगर के शेयरों में तेजी आई है, लेकिन बाजार पूंजीकरण अभी भी अपने पिछले स्तर पर वापस नहीं आया है। $ 24 बिलियन। यह इस तथ्य के बावजूद है कि संयुक्त राज्य में किराने का कारोबार बहुत खंडित है और 2016 के अनुसार बाजार में अमेज़ॅन और होल फूड्स का संयुक्त हिस्सा 3 प्रतिशत से कम है।

लेकिन यहां हम एकत्र किए गए डेटा की लागू दक्षता और उनके विश्लेषण के सवाल के खिलाफ फिर से आराम करते हैं, जो कि, जैसा कि हमने पहले ही पता लगा लिया है, मामले में भिन्न होता है। क्या वास्तव में बाजार पर एक महत्वपूर्ण प्रभाव है मूर्त आवेग है कि नए खुदरा क्षेत्रों में अमेज़ॅन के प्रवेश ने इस तथ्य की परवाह किए बिना कि, जनगणना ब्यूरो के अनुसार, लगभग सभी खुदरा बिक्री ऑफ़लाइन स्टोरों में होती है।

बड़े डेटा, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग जैसे विषय आज बहुत लोकप्रिय हैं। अक्सर चर्चा की जाती है कि भारी मात्रा में डेटा की मदद से प्रसंस्करण के मामले हैं, जिन्होंने सूचना स्थान को बाढ़ दिया है।

यह अनुमान है कि मानवता रोजाना 2.5 क्विंटल बाइट्स डेटा उत्पन्न करती है। क्विंटिलियन एक लाख खरब है। दूसरे शब्दों में, काफी कुछ।

हालांकि, मशीनों को यह सब धन "खिलाने" के बजाय, हमें शायद अधिक समय विचारशील मॉडल और दृष्टिकोण बनाने में बिताना चाहिए जो नवाचार से संबंधित सबसे महत्वपूर्ण मुद्दों को तैयार करने में मदद कर सकते हैं और केवल तब जवाब देने के लिए आवश्यक डेटा खोजने के लिए रवाना हो जाते हैं।

दरअसल, इस तरह के दृष्टिकोण की अनुपस्थिति में, डेटा केवल संख्याओं के सेट में बदल जाता है।