काठमाडौं । विश्व पाँचौं औद्योगिक क्रान्तिको सन्निकटमा रहेका बेला ‘बिग डेटा’ लाई प्रमुख शक्ति इन्धनका रूपमा लिन थालिएको छ ।
द नेक्स्ट टेकमा प्रकाशित एक सामाचारअनुसार सन् २०२१ म विश्वमा दैनिक साढे दुई क्विन्टेलियन बाइट्स डेटा उत्पादन हुने गरेको छ । जसमध्ये विश्वमा हाल रहेको मध्ये ९० प्रतिशत डेटा दुई वर्षमा मात्र उत्पन्न भएको बताइन्छ ।
यो अथाह परिमाणमा रहेका डेटाहरू वास्तवमा कुनै पनि कम्पनीका लागि बहुमूल्य सम्पत्ति सावित हुन सक्छन् । तर, यिनको प्रशोधन गरी उपयोगी इन्साइट्स निकालेर कसरी प्रयोग गर्ने त भन्ने प्रश्न सधैं महत्वपूर्ण हुन्छ । आफ्नो व्यवसायको तीव्रतर वृद्धिका लागि उपयोगी र इन्साइटफुल डेटाको प्रयोग गर्ने परम्परा विश्वभर बढेको छ ।
राइड सेयरिङ कम्पनी टुटलमा लामो समय काम गरेकी प्रिन्सी कोइरालाले २ वर्षअघि मात्र डेटा एनालिटिक्स तथा बीआइ अर्थात् बिजनेस इन्टेलिजेन्स सेवा प्रदायक कम्पनी मुनलिट सोल्युसन सुरु गरिन् ।
‘नेपालको पहिलो राइड सेयरिङ प्लेटफर्म टुटलमा काम गर्दा ‘बिजनेस प्रोसेसलाई’ ‘अप्टिमाइज’ गर्न हामीले महत्वपूर्ण समय र योगदान दियौं,’ प्रिन्सी सुनाउँछिन्, ‘हामीले धेरै रियल टाइम डेटाहरूको प्रयोग गरी प्रभावकारी डेटा भिजुअलाइजेसनहरू तयार पारी धेरै संख्यामा राइड सेयरिङलाई सफल बनाउँदै सेवाग्राहीहरूको प्रतिक्षाको समयलाई पनि घटाउन सहयोग गरी टुटललाई माथि लग्न सहयोग गर्यौं ।’
सोही समयदेखि डेटाको शक्ति र यसले व्यवसायमा ल्याउन सक्ने नाटकीय प्रभावको क्षमतालाई बुझेकी उनले केही साथीहरूको साथमा दुई वर्षअघि मुनलिट सोल्युसनको स्थापना गरी बिग डेटा एनालिटिक्स तथा बिजनेस इन्टेलिजेन्सको सेवा प्रदान गर्दै आइरहेकी छिन् ।
मुनलिटले हालसम्म भक्तपुरस्थित नाक, कान, घाँटी विशेष अस्पताल चियर्स अस्पताल, दी ब्रिटिस कलेज, ब्लकस्ट्याक, एड्भान्स पेडागोजी तथा कोसा जस्ता संस्थाहरूलाई डेटा सोल्युसन प्रदान गरिसकेको छ ।
के हो बिग डेटा एनालिटिक्स र बिजनेस इन्टेलिजेन्स ?
डेटा एनालिटिक्स भनेको डेटा साइन्स, मसिन लर्निङ तथा एआई जस्ता अत्याधुनिक प्रविधिको प्रयोगबाट कतै संकलित ठूलो परिमाणमा रहेको डेटाको विश्लेषण हो । प्रशोधित डेटाको विश्लेषणपछि वस्तुस्थिति, ढाँचा र अन्य धेरै उपयोगी इन्साइट्सहरू पाउन सकिन्छ ।
सोही उपयोगी सूचना र वस्तुस्थितिका आधारमा संस्था तथा व्यक्तिले निर्णय तथा रणनीतिको विकास गर्न सक्छन् । अझ व्यावसायिक प्रयोजनमा यसको भूमिका महत्वपूर्ण भएको हुँदा आजको समयमा डेटा एनालिटिक्स तथा बिजनेस इन्टेलिजेन्स एउटा भिन्दै व्यावसायिक परामर्श तथा सेवा मोडलका रूपमा विश्वभर एक साथ विकास भइरहेको छ ।
नेपालमा पनि डेटा एनालिटिक्स तथा बिजनेस इन्टेलिजेन्स सेवा प्रदान गर्ने कम्पनीहरूको संख्या बढ्दो छ । हाल नेपालमा फ्युजमसिन, मुनलिट सोल्युसन, खर्पन, ग्रोबाइडेटा, एक्सटेन्सोडेटा, एमपर्सेप्ट, अल्फाटेड्स जस्ता दर्जनौं विभिन्न कम्पनीहरू सञ्चालनमा छन् ।
व्यवसायिक अवधारणा सुन्दा कुनै जटिल किसिमको प्राविधिक कम्पनी जस्तो भान भए पनि यी कम्पनीको मुख्य काम भनेको डेटामा आधारित बिजनेस सोल्युसन प्रदान गर्नु हो ।
शिक्षा, स्वास्थ तथा मनोरञ्जनका क्षेत्रमा बिजनेस डेटा सोल्युसन प्रदान गर्दै आइरहेको मुनलिट सोल्युसनले व्यापक डेटा विश्लेषण तथा फोर्कास्टिङ गरी बिजनेस अप्टिमाइजेसनका लागि ठूलो सघाउ पुर्याइरहेको छ ।
‘हामी डेटा विश्लेषण गरेर नयाँ मार्केट आइडेन्टिफिकेसन, बजार ट्रेण्ड पहिचान गर्ने, ग्राहकहरूको स्वाद र मागलाई पहिचान गर्ने, कम्पिटिटर एनालिसिस, कस्टमर सेग्मेन्टेसन, आयस्रोत लिकेजहरूलाई पत्ता लगाउने, अनावश्यक खर्च कटौती तथा सेल्स भोल्युम बढाउन सहयोग गरी कम्पनी तथा इन्टरप्राइजहरूको व्यवसायिक वृद्धिमा सहयोग पुर्याउँछौं’ प्रिन्सी भन्छिन् ।
बिजनेस इन्टेलिजेन्स तथा डेटा एनालिटिक्स कम्पनीहरूले आफ्नो ग्राहक इन्टरप्राइज तथा कम्पनीहरूका लागि विभिन्न स्रोतबाट उपलब्ध डेटाहरूको फिल्टर तथा विश्लेषण गर्छन् । यसरी डेटाको अध्ययनबाट बजारको ट्रेण्ड के हो, अहिले सेवाग्राहीहरू के माग गरिरहेका छन्, कुनै सेवा ल्याएको खण्डमा बजारले कस्तो प्रतिक्रिया दिन्छ, कुन सेवाले कस्तो सेवाग्राहीलाई परिलक्षित गर्ने इन्साइट्सहरू प्राप्त गरी व्यवसायलाई सही निर्णय तथा रणनीतिक योजना निर्माणमा सहयोग पुर्याउँछ ।
डेटाको प्रयोग यसरी गर्न सकिन्छ
उदाहरणका लागि एउटा फुड डेलिभरी कम्पनीले आफ्नो खर्च घटाउने हो भने रुटलाई व्यवस्थापन तथा अप्टिमाइजको काम गर्नुपर्छ । कुन बाटोबाट जाँदा सबैभन्दा छिटो र थोरै पैसामा पुगिन्छ, राइड सेयरिङको मामिलामा पनि कुनै राइडरले कसैलाई पिक गर्न पर्यो भने सबै भन्दा नजिकको राइडरलाई एपले रेकमेन्ड गरिदिन्छन् ।
यी सबै कुरा डेटाबाटै हुने हो । अर्को मिडिया कम्पनीको उदाहरण दिनु पर्दा कुनै पनि मिडिया कम्पनीले आर्टिकल कुन समय प्रकाशन गर्ने भनेर निर्णय लिन अघि कन्ज्युमरहरूको इङ्गेजमेन्ट समय थाहा हुनु पनि डेटा हो यसले आफ्नो उत्पादनको कभरेज धेरै ठाउँमा पुर्याउँछ ।
अझै रमाइलो प्रयोग गर्ने हो भने कुनै पनि आर्टिकल प्रकाशन गर्दा आम मानिसहरूबाट कस्तो प्रतिक्रिया आउँछ सकारात्मक कि नकारात्मक भनेर बुझ्न तपाईंले यो आर्टिकल एउटा मसिन लर्निङ मोडलमा फिडसमेत गर्न सक्नुहुन्छ । प्रकाशन गर्नअघि मानिसहरूले आफूलाई कस्तो प्रतिक्रिया दिन्छ ब्याकल्यास आउँछ कि आउँदैन ती सबै कुरा बुझ्न सहयोग गर्छ । बाहिरका मिडिया कम्पनीहरूले यसको प्रयोग समेत गर्छन् । बिजनेसहरूको हकमा प्रतिस्पर्धीको तुलनामा कसरी कर्भ जम्प गर्ने भन्ने कुरा डेटाले इनबेल गरिदिन्छ ।
साढे दुई वर्षदेखि नेपालमा स्थापना भएको अर्को डेटा एनालिटिक्स तथा बिजनेस इन्टेलिजेन्स कम्पनी खर्पनले हाल अमेरिकाको सिलिकन भ्यालीका विभिन्न कम्पनीलाई बिजनेस डेटा सोल्युसनहरू प्रदान गरिरहेको छ ।
‘कम्पनीहरूले आफ्नो प्रोडक्ट, कस्टमर केयर राम्रो बनाउन, आम्दानी बढाउन तथा व्यवसायिक रणनीति तयार पार्नुअघि गर्नुपर्ने अनुसन्धानलाई हामी डेटा विश्लेषणको माध्यमबाट समाधान गरिदिन्छौं,’ खर्पनका प्रमुख कार्यकारी अधिकृत (सीईओ) प्रज्ञान सुवेदी भन्छन् ।
विदेशीलाई मात्र सेवा प्रदान गर्दै आइरहेको खर्पनका सीईओ सुवेदी डेटा साइन्स तथा एनालिटिक्सको हकमा नेपाल अझै पनि प्रारम्भिक चरणमै रहेको बताउँछन् ।
उनका अनुसार विदेशी कम्पनीहरू लाखौं डलरको खर्च गरेर बिजनेस डेटा सोल्युसनको सेवा लिन्छन् । तर, नेपालमा चेतना पनि विस्तार नभइसकेको उनी सुनाउँछन् ।
‘नेपालमा मैले आफ्नो सेवाको बारेमा कुनै इन्टरप्राइजसँग कुरा गर्न गएँ भने डेटा कसरी प्रयोग गर्न सकिन्छ भनेर सुरु गर्नुपर्छ,’ प्रज्ञान भन्छन्, ‘तर विदेशी कम्पनी र इन्टरप्राइजहरू स्वतस्फूर्त हामी यो गर्न खोज्दै छौं, यस्तो सेवा चाहियो भनेर आउँछन्, त्यहाँ चेतनाको स्तर निकै माथि छ, यहाँ हामी प्रारम्भिक चरणमै छौं ।’ खर्पनले हाल विदेशी इन्टरप्राइजलाई डेटा इन्जिनियरिङ, एनालिसिस, मोडलिङ र मोडल डिप्लोयमेन्ट तथा मोनिटरिङको सेवा प्रदान गरिरहेको छ ।
डेटा इन्जिनियरिङको चरणमा आफ्नो इन्टरप्राइज क्लाइन्टलाई चाहिने डेटा विभिन्न स्रोतबाट संकलन, व्यवस्थापन तथा भण्डारन गरिन्छ । यसपछिको डेटा एनालिसिसको चरणमा संकलित डेटालाई विश्लेषण गरेर वास्तविकता बुझिन्छ । डेटा मोडलिङमा भने विभिन्न सम्भाव्यताको पूर्वानुमान गरिन्छ । उदाहरणका लागि तपाईंको कुनै उत्पादनले बजारमा कस्तो प्रतिक्रिया पाउँछ भनी बुझ्न आफनो उत्पादनको सबैभन्दा पहिले डेटा मोडलिङमा फिड गरेपछि सम्भावित प्रतिक्रिया देख्न सकिन्छ । त्यसपछि उपयुक्त निर्णय कम्पनीले लिन सक्छ ।
‘धेरै जसो नेपाली डेटा एनालिटिक्स कम्पनी हाल डेटा इन्जिनियरिङ र डेटा एनालिसिसकै सेवा मात्र दिइरहेका छन् । यसबाट पनि निकै ठूला इन्साइटहरू निकाल्न सकिन्छ । डेटा मोडलिङमा अहिले नेपाली कम्पनीहरू गइसकेका छैनन् । कुनै–कुनै बैंकहरूले भने कुनै व्यक्तिले ऋण तिर्छन् कि तिर्दैनन् भनेर पूर्वानुमान गर्न मसिन लर्निङ तथा डेटा मोडलिङको प्रयोग गर्न थालेको यताकता देखिन्छ’ सुवेदीले भने ।
यसबाहेक इन्जिनियरिङ, एनालिसिस तथा मोडलिङबाट आएका परिणामलाई प्रयोग गर्न वास्तबिक विश्वमा कसरी प्रयोग तथा निरिक्षण गर्ने सिस्टम तयार गर्ने भन्ने कुरा चौथो चरण अर्थात् मोडल डिप्लोयमेन्ट तथा मोनिटरिङमा गरिन्छ ।
नेपाली कम्पनीहरूलाई डेटा बिजनेस सोल्युसन प्रदान गर्दै आइरहेको मुनलिट सोल्युसनकी प्रिन्सी कोइराला टुटलकै उदाहरण रियल टाइम डेटा भिजुअलाईजेसन (चार्ट, ग्राफ, म्याप आदीबाट डेटा तथा जानकारीहरूको ग्राफिकल रिप्रिजेन्टेसन जसबाट डेटाहरूको ढाँचा, ट्रेण्डहरू बुझ्न सकिन्छ) समेत आफूहरूले प्रदान गर्ने गरेको बताउँछिन् ।
कहाँबाट प्राप्त हुन्छन् डेटा ?
कुनै पनि कम्पनीहरूसँग काम गर्दा केही डेटा कम्पनीकै ग्राहक विवरण, खरिद बिक्री विवरण, कारोबार, इन्भेन्ट्री, स्टोर, वित्तीय तथ्यांक, व्यवस्थापन आदीबाट पाउन सकिन्छ । तर कतिपय कम्पनीहरूसँग डेटा नै हँुदैनन् । यद्यपि यस्तो सेवा लिन चाहेको अवस्थामा कम्पनीसँग दुई विकल्प हुन्छन् । एउटा सार्वजनिक रूपमा उपलब्ध इन्टरनेटमा भएका डेटा उत्खनन गर्ने ।
अर्को भनेको कम्पनीले चाहेको डेटा इन्टरनेटमा पनि छैन भने फाइल तथा विभिन्न कागजातमा भएका डेटाहरूलाई इन्ट्री गरी डिजिटाइज गर्ने । यसरी कम्पनीले अनलाइन, अफलाइन तथा क्लाइन्टहरूको आफ्नै डेटासोर्स प्रयोग गरी डेटा उत्खनन गर्छ ।यस्ता डेटा कहिल्यै पनि सफा हुँदैनन् । सुरुवातमा तिनलाई फिल्टर गरी उपयोगी डेटा पहिचान गरी काममा लिनुपर्छ ।
नेपालमा डेटा एनालिटिक्सका लागि बजार अझै भर्जिन नै रहेको यस क्षेत्रमा लागेका विज्ञहरू बताउँछन् । डेटा प्रयोगसम्बन्धी विशेष कानुनी अवरोधहरू नभएको अवस्थामा बजारको राम्रो सम्भावना छ । तर, चेतना अभिवृद्धि भएर बजार बढ्न अझै ५, ६ वर्ष लाग्न सक्छ । यद्यपी यसको प्रयोजन र यसबाट व्यवसाय क्षेत्रमा हुने लाभ भने धेरै छ ।
डेटा एनालिटिक्स तथा बीआईमा लगानी गरेको कम्पनीहरूको खूद नाफामा बर्सेनि करिब २० प्रतिशत वृद्धि हुने गरेको पाइन्छ । अझ विदेशतिर त मसिन लर्निङ प्रयोग भएका परियोजना तथा उत्पादनले फण्डरेजिङमा विशेष प्राथमिकता पाउने गरेको सुवेदीको अनुभव छ ।
डेटा एनालिसिसको सेवा कम्पनीको आवश्यकता र प्याकेज अरु फरक हुन्छन् । मूल्य पनि यसैगरी फरक हुने प्रिन्सी बताउँछिन् । तर परिणाममुखी सेवा हुने भएको कारण यो धेरै महँगो हुने प्रज्ञान बताउँछन् ।
डेटा साइन्टिस्ट भनेको निकै माथिल्लो विज्ञताको काम हो । एउटा डेटा वैज्ञानिकलाई नै करोडौं रुपैयाँको तलव सुविधाको अफर गर्नुपर्ने हुन्छ । विदेशतिर राम्रा डेटा वैज्ञानिकलाई सबै ठूला कम्पनीले लिन्छन् । त्यहाँ पनि यो सेवा दिने मान्छे पर्याप्त हुँदैन । नेपालमा हामीलाई सस्तो भनेर आउटसोर्स गरेको हैन विदेशी कम्पनीले ।
‘म यसअघि नै सिलिकन भ्यालीमा काम गरिसकेको हो । हाम्रो सेवा र कम्पनीलाई पहिचान गरेर उनीहरूले यो काम आउटसोर्स गरेको हो । हामी सधैं परिणाममुखी हुन्छौं खर्च घटाएर काममा गुणस्तरता र काममा सम्झौता गर्दैनौं । बरु एक दुई वर्ष नै लागोस् राम्रो अनुसन्धान गर्छौं’ उनी भन्छन् ।
हालका लागि नेपाली कम्पनीहरूलाई विदेशी कम्पनीलाई झैं लाखौं डलरको डेटा एनालिसिस सेवा लिन आवश्यकता र तयारी नभएको सुवेदी बताउँछन् । यहाँ डेटा पनि त्यो स्तरमा नभएको उनको बुझाई छ ।
यद्यपि बैंकहरू यसरी डिजिटाइज भइरहेको र सरकारी संयन्त्रमा पनि विस्तारै डेटा होल्ड गर्न पर्ने रहेछ भन्ने चेतना अभिवृद्धि भएर कम्प्युटराइज भइरहेको देख्दा यसको भविष्यप्रति उनी आशावादी छन् ।
‘केही समय अघिसम्म डिजिटाइजेसनको केही सुरसार देखिन्न थियो । तर, आज यो आवश्यकता बन्यो । यसरी नै ग्लोबल ट्रेण्डसँग एक्सपोजर बढ्दै जाने क्रममा मान्छेहरूले डेटा एनालिसिसको पनि भविष्य र उपदेयतालाई बुझेपछि यो क्षेत्र पनि माथि लाग्नेमा मा विश्वस्त छु ।’ खर्पनका सुवेदीले भने ।
