डेटा गवर्नेंस की विफलता: सटीक जानकारी के बिना क्यों बेकार हो जाती हैं कंपनियों की महंगी रणनीतियां?

सिडनी और मेलबर्न जैसे बड़े शहरों में कार्यरत भारतीय-ऑस्ट्रेलियाई आईटी पेशेवरों और व्यापारिक नेतृत्व के लिए डेटा प्रबंधन एक बड़ी चुनौती बनता जा रहा है। हालिया विश्लेषणों से पता चलता है कि कई बड़े संस्थान डेटा गवर्नेंस (Data Governance) पर करोड़ों डॉलर खर्च करने के बावजूद वांछित परिणाम प्राप्त करने में विफल हो रहे हैं। इसका मुख्य कारण यह है कि गवर्नेंस फ्रेमवर्क केवल डेटा के प्रबंधन और सुरक्षा के नियम तय करते हैं, लेकिन वे सिस्टम में पहले से मौजूद गलत या अधूरे डेटा को अपने आप ठीक नहीं कर सकते। विशेषज्ञों का मानना है कि 'गारबेज इन, गारबेज आउट' (Garbage In, Garbage Out) का पुराना सिद्धांत आज भी उतना ही प्रासंगिक है। जब तक किसी कंपनी का बुनियादी डेटा सटीक नहीं होगा, तब तक उसे नियंत्रित करने के लिए बनाए गए नियम या नीतियां कोई लाभ नहीं पहुँचाएंगी। ऑस्ट्रेलिया में काम कर रहे भारतीय मूल के कई डेटा आर्किटेक्ट्स का कहना है कि कंपनियां अक्सर तकनीकी उपकरणों और सॉफ्टवेयर पर तो भारी निवेश करती हैं, लेकिन डेटा की स्वच्छता और सटीकता सुनिश्चित करने की प्रक्रिया को नजरअंदाज कर देती हैं। डेटा गवर्नेंस के विफल होने का एक बड़ा परिणाम गलत व्यावसायिक निर्णय (Bad Decisions) हैं। उदाहरण के तौर पर, यदि किसी रिटेल चेन का ग्राहक डेटा गलत है, तो गवर्नेंस फ्रेमवर्क केवल यह सुनिश्चित करेगा कि वह डेटा सुरक्षित रहे, लेकिन उस डेटा के आधार पर की गई मार्केटिंग रणनीति पूरी तरह विफल हो सकती है। इसके अलावा, गलत डेटा पर आधारित रिपोर्टिंग से वित्तीय नुकसान और नियामक अनुपालन (Regulatory Compliance) से जुड़ी समस्याएं भी पैदा हो सकती हैं। ऑस्ट्रेलियाई बाजार में, जहां डेटा सुरक्षा कानून और 'कंज्यूमर डेटा राइट्स' (CDR) जैसे नियम कड़े होते जा रहे हैं, वहां सटीक डेटा का महत्व और भी बढ़ जाता है। भारतीय समुदाय से जुड़े उद्यमी जो छोटे और मध्यम स्तर के व्यवसाय (SME) चला रहे हैं, उनके लिए यह और भी महत्वपूर्ण है। संसाधनों की कमी के कारण वे महंगे गवर्नेंस टूल्स तो खरीद लेते हैं, लेकिन पुराने और गलत डेटा के कारण उन्हें वह आरओआई (ROI) नहीं मिलता जिसकी वे उम्मीद करते हैं। इस समस्या का समाधान केवल तकनीक में नहीं, बल्कि कार्यसंस्कृति में बदलाव में निहित है। कंपनियों को डेटा को एक मूल्यवान संपत्ति के रूप में देखना होगा और गवर्नेंस लागू करने से पहले डेटा ऑडिट और डेटा क्लीनिंग (Data Cleaning) पर ध्यान केंद्रित करना होगा। विशेषज्ञों की सलाह है कि गवर्नेंस को एक 'वन-टाइम प्रोजेक्ट' मानने के बजाय, इसे एक निरंतर चलने वाली प्रक्रिया के रूप में अपनाना चाहिए। जो व्यवसाय अपने डेटा की गुणवत्ता और सटीकता को प्राथमिकता देंगे, वही भविष्य में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) और मशीन लर्निंग जैसी उन्नत तकनीकों का सही लाभ उठा पाएंगे।