زندگی کے سائنسوں میں ڈیٹا ٹرانسفر: جی شا کے انٹرپرائز ڈیٹا مارکیٹ میں انقلاب

آج کی مسابقتی فارمیسی ماحول میں، جہاں ڈیٹا تک رسائی اور استعمال کے طور پر براہ راست ان نوکریوں اور آپریٹنگ کی کارکردگی پر اثر انداز ہوتا ہے، ایک متحرک منصوبہ پیشہ ورانہ رہنمائی اور تکنیکی مہارت کا ثبوت ہے. جی شی، AI & Data Practice میں ایک معروف عالمی پیشہ ورانہ سروس کمپنی کے مینجمنٹ ڈائریکٹر کی ہدایت کے تحت، ایک عالمی فارمیسی جوا نے ڈیٹا مینجمنٹ کا نقطہ نظر تبدیل کر دیا ہے جس نے زندگی کے سائنسوں میں ڈیٹا دموکراسی اور حکمرانی کے لئے نئے معیار کو مقرر کیا ہے جس میں صنعت کے پہلے انٹرپرائز ڈیٹا مارکیٹ.

فارمیسی صنعت نے طویل عرصے سے تحقیق، کلینیکل ٹیسٹ، مینوفیکچرنگ، اور تجارتی آپریشنوں کے دوران پیدا ہونے والے بڑے پیمانے پر پیچیدہ ڈیٹا کو مؤثر طریقے سے انتظام کرنے کے چیلنج کے ساتھ جدوجہد کی ہے. ایک ماحول میں جہاں ریگولیٹنگ کی مطابقت غیر متبادل ہے اور نوکری کی رفتار تیزی سے تیزی سے بڑھ رہی ہے، ڈیٹا کو ایک حکمت عملی اثاثہ کے طور پر استعمال کرنے کی صلاحیت ایک اہم مقابلہ میں فرق کرنے والا بن گئی ہے. یہ اس پس منظر کے خلاف ہے کہ جائی شا کی پیشہ ورانہ کام صرف ایک تکنیکی کامیابی نہیں ہے، لیکن زندگی سائنس تنظیموں کی اپنی ڈیٹا کی حکمت عملی کا ایک بنیادی دوبارہ تصور ہے.

ایک پیچیدہ ڈیٹا ایکو سسٹم کے مقابلے میں

فارمیسی کمپنی کو اہم چیلنجوں کا سامنا کرنا پڑا جس نے اس کی مسابقتی پوزیشن کو خطرے میں ڈال دیا: ڈویژنز کے درمیان ڈیٹا سسٹمز، اسی طرح کے مسائل کو حل کرنے کے لئے ٹیموں کے درمیان اضافی کوششیں، غیر متوازن ڈیٹا کی تعریفیں، اور آئی ٹی منصوبوں اور کاروباری مقاصد کے درمیان ایک انفرادی تعلق. یہ مسائل صرف تکنیکی خرابی نہیں تھے - وہ براہ راست مارکیٹ کی توسیع اور کلینیکل تصدیق کے طور پر اہم شعبوں میں کمپنی کی سب سے اوپر لائن آمدنی کی ترقی پر اثر انداز کرتے ہیں، جبکہ اس وقت ریگولیٹری امور، پیٹنٹ کی زندگی کے انتظام، اور سپلائی چیلنج کے بہتر بنانے میں نیچے لائن کی لاگتوں کی بچت کو روکتا ہے.

جائی کے مداخلت سے پہلے، ڈیٹا سائنسدانوں اور تجزیہ کاروں نے تمام تنظیموں میں ان کے وقت کے 80٪ تک صرف ڈیٹا کو تلاش، رسائی اور کسی بھی حقیقی تجزیہ شروع کرنے سے پہلے تیار کرنے کے لئے خرچ کرتے ہیں. اس غیر مؤثر طریقے سے نوٹنگ پائپ لائن میں اہم بوتلوں کو پیدا کیا اور کمپنی کی ترقیاتی ٹیکنالوجیوں جیسے مصنوعی ذہانت اور مشین سیکھنے کے طور پر بڑے پیمانے پر استعمال کرنے کی صلاحیت کو روک دیا. اس کے علاوہ، معیاری ڈیٹا تعریفوں اور حکمرانی پروٹوکولز کی کمی نے کاروباری یونٹس کے درمیان رپورٹنگ اور فیصلہ کرنے میں غیر متوازن ہونے کی وجہ سے، اس کے علاوہ، حکمرانی کی منصوبہ بندی اور cross-functional تعاون کو مزید پیچیدہ.

کمپنی کے رہنماؤں نے اس بات کو تسلیم کیا کہ ان چیلنجوں کو حل کرنے کے لئے موجودہ سسٹموں کو بڑھتی ہوئی بہتر بنانے کے مقابلے میں زیادہ کی ضرورت ہوگی۔ جو ضروری تھا وہ ڈیٹا مینجمنٹ کے لئے تنظیم کے پورے نقطہ نظر کی ایک جامع تبدیلی تھی—ایک تبدیلی جس میں ڈیٹا کی تخلیق، ذخیرہ، رسائی اور کارپوریشن کے تمام پہلوؤں پر اثر پڑے گا۔ اس چیلنج کی پیچیدگی کو نہ صرف تکنیکی مہارت کی ضرورت تھی بلکہ ایک حکمت عملی کی ضرورت تھی جو ایک مشترکہ ڈیٹا کی حکمت عملی کے ارد گرد مختلف فریقوں کو متحد کرسکتا تھا۔ یہاں جائی شا کی رہنمائی اہم ثابت ہوئی۔

کارروائی میں ہدایت کے لئے Visionary Leadership

کارنجی میلون یونیورسٹی سے اپنی مہارت اور AI اور ڈیٹا انجینئرنگ میں وسیع تجربے کی بنیاد پر، جائی شا نے 40 سے زائد پیشہ وروں کی ایک عالمی ٹیم کو جمع کیا اور ڈیزائن اور انسٹال کرنے کے لئے ہدایت کی Enterprise Data Marketplace.

جائی کے نقطہ نظر میں تکنیکی نوکری اور کاروباری توازن کا منفرد مرکب تھا. اپنے لئے ٹیکنالوجی کی پیروی کرنے کے بجائے، انہوں نے 16 سے زائد ڈیزائن ٹیموں کے ساتھ براہ راست تعاون کیا جس میں کاروبار کی طرف سے ڈیٹا کے استعمال کے حالات کی شناخت کی گئی تھی، اس بات کو یقینی بنائیں کہ حل اہم آپریٹنگ کی ضروریات کو پورا کرتا ہے. اس تعاون کے نقطہ نظر کو ایک intuitive front-end انٹرفیس کے ڈیزائن پر توسیع کیا گیا تھا جس میں صارفین کے سفر خاص طور پر مختلف دلچسپی والے - ڈیٹا کی مصنوعات تخلیق کرنے والے، صارفین، اور حکمرانی ٹیموں کے لئے اپنی مرضی کے مطابق ہیں.

انٹرپرائز ڈیٹا مارکیٹ کے لئے جائی کی تکنیکی وضاحت میں کئی اعلی درجے کے خیالات شامل کیے گئے تھے جو پہلے سے ہی زندگی کے سائنس کی صنعت میں کارپوریٹ پیمانے پر لاگو نہیں کیے گئے تھے. ایک ڈومین کی طرف متوجہ، تقسیم شدہ ڈیٹا مالکیت ماڈل کو لاگو کرنے کے ذریعے، انہوں نے ڈیٹا کی معیار اور حکمرانی کے ذمہ داری کو ڈیٹا تخلیق کے ذریعہ سے زیادہ قریب منتقل کیا، جبکہ ایک ہی وقت میں مرکزی پتہ چلانے کے میکانیزم کو قائم کیا جس نے ان تقسیم شدہ اثاثوں کو تلاش اور دستیاب کیا. اس آرکیٹیکل نقطہ نظر - کبھی کبھی "فرنڈا لیکن تلاش کے طور پر" کہا جاتا ہے - روایتی ڈیٹا جیک یا ڈیٹا اسٹوریج اپلی کیشنز سے ایک اہم دور کا اظہار کیا ہے جو تاریخی طور

جو واقعی جائی کی رہنمائی میں اہمیت رکھتا تھا وہ اس کی جامع نظریہ تھی جو ٹیکنالوجی کے انضمام کے علاوہ ثقافتی تبدیلیوں میں اضافہ ہوا۔ اس بات کو تسلیم کرتے ہوئے کہ یہاں تک کہ سب سے زیادہ خوبصورت تکنیکی حل تنظیم کے رویے میں تعلق رکھنے والے تبدیلیوں کے بغیر ناکام ہو جائے گا، انہوں نے تیسرے مہینے کے PI ورکشاپز قائم کیے جنہوں نے کاروباری اداروں کو ایک تعاون ڈیٹا ثقافت کو فروغ دینے، تقسیم کی حکمت عملیوں کو قائم کرنے اور واضح مصنوعات کے راستہ کارنامے کو مقرر کرنے کے لئے جمع کیا.

ان ورکشاپوں کو نہ صرف ضروریات کو جمع کرنے کے لئے ایک فورم بن گیا بلکہ ڈیٹا معیارات کے ارد گرد اتفاقیت کی تعمیر اور پیشہ ورانہ کمیونٹی کو بڑھانے کے لئے جس نے روایتی تنظیموں کی سرحدوں کو بڑھایا. ثقافتی تبدیلیوں کو جائی نے مصنوعات کی ترقی کی زندگی کے سائیکل اور ڈیٹا مینجمنٹ کے ارد گرد بہترین طریقوں کی وضاحت کرتے ہوئے مصنوعات کی مصنوعات کے انتظام کے لئے ایک جدید نقطہ نظر کو مؤثر طریقے سے کوڈنگ، ڈیٹا پروڈکٹ ڈیزائن کے اصولوں سے میٹا ڈیٹا مینجمنٹ تک سب کچھ پر عملی ہدایات فراہم کرتے ہیں.

Transformative کاروباری اثرات

انٹرپرائز ڈیٹا مارکیٹنگ نے کاروباری کارکردگی کے متعدد سائزوں پر غیر معمولی نتائج فراہم کیے ہیں، جس میں پیمانے پر مؤثر کارکردگی میں اضافہ اور حکمت عملی مقابلہ فوائد دونوں پیدا ہوتے ہیں جو تنظیم کو زیادہ سے زیادہ ڈیٹا پر مبنی صحت کے ماحول میں مسلسل کامیابی کے لئے پوزیشن دیتے ہیں.

اس منصوبے نے بنیادی طور پر کمپنی کے ڈیٹا استعمال کے پروفائل کو تبدیل کیا، غیر مؤثر 80/20 سے پیداوار 30/70 تک ڈیٹا جمع کرنے اور تجزیہ کرنے کی شرح کو dramatically تبدیل کر دیا.This fundamental change allowed teams to focus primarily on generating insights rather than struggling with data access and preparation.One senior data scientist described the change as "like having a research assistant who instantly knows where everything is," noting that questions that previously took weeks to answer could now be addressed in hours or even minutes.

مالی کارکردگی کے ساتھ ساتھ، پروسیسنگ کی معیاری اور آٹومیشن کے ذریعہ آپریٹنگ کے اخراجات 20٪ کم ہو گئے تھے. اثاثوں کی بصیرت کے مرکز سازی نے غیر ملکی اعداد و شمار کے دستاویزات کو 30-40٪ سے کم کرنے کی اجازت دی، کمپنی کی ڈیٹا سرمایہ کاری کی حکمت عملی کو بہتر بنانے کے لئے. یہ آپریٹنگ سادہ اختیارات کو کم کرنے سے بھی زیادہ وسیع ہوچکا ہے تاکہ وسائل کی حکمت عملی طور پر اعلی معیار کے ڈیٹا اثاثوں کی طرف منتقل ہوسکتی ہے جو متعدد کاروباری تقریبوں پر فائدہ اٹھایا جا سکتا ہے. ایک اہم مثال میں، مارکیٹ کے ذریعے کم استعمال ہونے والے حقیقی دنیا کے ثبوت ڈیٹا سیٹ کا پتہ لگانے کے لئے مارکیٹ کی طرف سے اس کی درخواست کی گئی، ایک پی

انٹرپرائز ڈیٹا مارکیٹ بھی تنظیم کی کلینیکل ترقی کے عملوں میں نئی چیلنج لاتا ہے. تحقیقاتی ٹیموں کو تاریخی تجربات کے اعداد و شمار، ریگولیشن کی پیشکشوں اور مقابلہ کی حکمت عملی کے ساتھ فوری رسائی فراہم کرتے ہوئے، نظام نے تجربات کے ڈیزائن اور ریگولیشن کے دستاویزات کو بہتر طریقے سے فراہم کیا. یہ ترقی کی رفتار کو تیز کرنے میں اہم کردار ادا کیا، مصنوعات کی ترقی کے سائیکلوں کو 20-30٪ سے کم کر دیا، جبکہ ڈیٹا انضمام اور ڈیٹا ماڈل کے اجزاء میں پانچ گنا کمی حاصل کی.

شاید سب سے زیادہ حیرت انگیز طور پر، جائی کی رہنمائی کے تحت ایپلی کیشن کے ماڈل ایک عام کاروباری چیلنج کے لئے ایک خاص طور پر شاندار حل کی نمائندگی کرتا تھا - پیمانے پر مطابقگی اور معیار کو حاصل کرنے کے بغیر بورسکٹک بوتلنگ پیدا. ڈیٹا تلاش اور رسائی کے عملوں میں براہ راست حکومت کے اصولوں کو داخل کرکے، نظام نے خود کار طریقے سے ڈیٹا حساسیت، صارف کے کردار، اور منصوبہ بندی کے مطابق استعمال پر مبنی مناسب کنٹرولوں کو نافذ کیا. "ڈیزائن کی طرف سے حکومت" کے اس نقطہ نظر نے تیز رفتار اور مطابقت کے درمیان روایتی تبادلہ کو ختم کر دیا، جس سے تنظیم کو ڈیٹا کا استعمال بڑھانے اور تجزیہ کی تیاری کو بہتر بنانے کی اجازت دی.

نئی صنعت کے معیار

اس منصوبے کی کامیابی نے انٹرپرائز ڈیٹا مارکیٹ کو زندگی کے سائنس کی صنعت میں ڈیٹا مینجمنٹ کے لئے ایک بینک مارکیٹ کے طور پر مقرر کیا ہے. یہ کامیابی خاص طور پر قابل ذکر ہے کہ یہ صنعت میں اس قسم کی پہلی تنصیب کی نمائندگی کرتا ہے - موجودہ نقطہ نظر کی ایک تکرار کے مقابلے میں ایک حقیقی نوآوری. صنعت کے تجزیہ کاروں نے نوٹ کیا ہے، ایک مشہور تحقیقاتی کمپنی نے اس منصوبے کو فارمیسی ڈیجیٹل ٹرانسمیشن کے بارے میں ان کی سالانہ رپورٹ میں ایک صورت حال مطالعہ کے طور پر پیش کیا ہے، جس میں یہ بیان کیا گیا ہے کہ زندگی کے سائنس کے تنظیموں کو اعداد و شمار کی جمہوری سازی کو کیسے دیکھ سکتے ہیں جبکہ مناسب حکمرانی کنٹرول کو برقرار رکھنے کے ساتھ.

اثر گاہکوں کی تنظیم سے باہر بڑھ گیا ہے، جس میں دیگر فارمیسی کمپنیوں کو ان کے اپنے ڈیٹا کی حکمت عملی پر کیسے اثر انداز کیا گیا ہے. کئی صنعت کے کانفرنسوں نے جائی کو طریقہ کار اور نتائج کی پیشکش کرنے کے لئے دعوت دی ہے، جہاں شرکاء خاص طور پر دلچسپی رکھتے ہیں کہ منصوبہ بندی نے روایتی طور پر R&D اور تجارتی سرگرمیوں کی دنیاوں کو کس طرح کامیاب طور پر منسلک کیا ہے. منصوبے کے دوران تیار کردہ معیاری ٹریو بکز نے صنعت کے تمام ڈیٹا رہنماؤں کے لئے حوالہ مواد بنائے ہیں جو اپنے تنظیموں میں اسی طرح کے تبدیلیوں کو لاگو کرنا چاہتے ہیں.

Jay Shah کے لئے ذاتی طور پر، یہ منصوبہ ایک اہم کیریئر مہم ہے جس نے AI اور ڈیٹا ٹیکنالوجی سروسز میں ایک تفہیم رہنما کے طور پر اس کی تعریف کو مضبوط کیا ہے. اس کی نشانہ بندی کی صلاحیت پیچیدہ ٹیکنالوجی کی ابتکارات کو کاروباری مقاصد کے ساتھ منسلک کرنے کے دوران بڑے، cross-functional ٹیمز کا انتظام کرتے ہوئے اس نے میدان میں ایک تبدیلی کے رہنما کے طور پر اس کی پوزیشن کو مضبوط کیا ہے. کسٹمر تنظیم میں اعلی کارخانہ داروں نے خاص طور پر کاروباری حصوں کے لئے پیچیدہ تکنیکی خیالات کو بات چیت کرنے میں اس کی صلاحیت کو ظاہر کیا ہے جس میں حقیقی حوصلہ افزائی اور خریداری پیدا ہوتا ہے، اس بات کا اشارہ کرتے ہوئے کہ اس کی صلاحیت تکنیکی کاروبار کے فرق کو پلگ ان کرنے میں منصوبے کی کامیابی

مستقبل کے لئے ایک منظر

آگے دیکھتے ہوئے، اس کامیابی کے اثرات فوری کاروباری اثرات سے بھی بڑھتے ہیں. انٹرپرائز ڈیٹا مارکیٹ نے ایک نیا پیرامیٹر قائم کیا ہے کہ فارمیسی کمپنیوں کو اعداد و شمار کی دموکراسی کے لئے کس طرح نقطہ نظر ڈال سکتے ہیں جبکہ مناسب حکمرانی کنٹرول کو برقرار رکھنے کے ساتھ - ایک توازن جس نے منظم صنعتوں میں تاریخی طور پر ناکام ثابت کیا ہے. انضمام نے مزید اعلی درجے کی صلاحیتوں کے لئے ایک بنیاد پیدا کیا ہے، جس میں تنظیم اب تحقیق کر رہی ہے کہ مارکیٹ مارکیٹ کمپنی کے وسیع پیمانے پر جنریٹنگ AI ایپلی کیشنز کے لئے ایک انٹرفیس کی layer کے طور پر کیسے کام کرسکتا ہے، ممکنہ طور پر منشیات کی دریافت، کلینیکل فیصلے کی حمایت، اور ذاتی ادویات میں نئے

Jay Shah کی وضاحت تکنیکی آرکیٹیکل کے علاوہ ایک بنیادی دوبارہ تصور کرنے کے لئے شامل ہے کہ کس طرح تنظیموں کو ڈیٹا کے ارد گرد ایک حکمت عملی اثاثہ کے طور پر تعمیر کیا جا سکتا ہے. صنعت کے ساتھیوں کے ساتھ بات چیت میں، انہوں نے ایک مستقبل کی صورت میں بیان کیا ہے جہاں روایتی عملی حدود کم قابل ذکر ہو جاتے ہیں کیونکہ cross-فیشن، ڈیٹا پر مبنی ٹیموں کو مخصوص کاروباری نتائج کے ارد گرد جمع ہوتا ہے.

پیچیدہ ڈیٹا چیلنجز کو حل کرنے کے لئے اس کا نوکریاں طریقہ کار عالمی کمپنیوں کے ساتھ اس کے کام کی شکل میں جاری رکھتا ہے، تکنیکی مہارت، حکمت عملی اور تعاون کی قیادت کس طرح کارپوریٹ ڈیٹا ٹرانسمیشن میں پیمانے پر نتائج کو فروغ دینے کے قابل بناتا ہے.

اخلاقی AI کی ترقی اور مضبوط ڈیٹا حکمرانی کے لئے اس کی ذمہ داری کے ذریعے، جائی شا نہ صرف آج کے ڈیٹا چیلنجز کو حل کر رہا ہے، بلکہ یہ یہ بھی مدد کرتا ہے کہ آئی اے اور ڈیٹا انجینئرنگ کے مستقبل کے ماحول کو اس طرح شکل دے جو ٹیکنالوجی کے رہنماؤں کی موجودہ اور مستقبل کی نسلوں پر اثر انداز کرے گا. اس کے کام کی مثال ہے کہ اعلی درجے کی ڈیٹا کی صلاحیتوں کی فکر مند ایپلی کیشن کس طرح ڈیٹا کی طرف سے بڑھتی ہوئی دنیا میں ان کے بنیادی آپریٹنگ ماڈل کے بارے میں سوچتے ہیں.

Jay Shah کے بارے میں

اس پیشہ ورانہ منصوبے کے پیچھے ایک رہنما ہے جس کی کیریئر کو پیچیدہ تکنیکی صلاحیتوں کو دستیاب کاروباری قدر میں تبدیل کرنے کی صلاحیت کی طرف سے مقرر کیا گیا ہے. Jay Shah نے خود کو کاروباری اعداد و شمار کی تبدیلی میں ایک حکام کے طور پر قائم کیا ہے، خاص طور پر منظم صنعتوں میں جہاں مطابقت اور نوکری دونوں کے لئے شرطیں غیر معمولی طور پر اعلی ہیں.

ان کے نقطہ نظر کے طور پر، ان کے ساتھیوں نے ان کے رہنماؤں کی طرز کو "ایک ہی وقت کے طور پر بصیرت اور عملی" کے طور پر بیان کیا ہے، جس میں ان کی منفرد صلاحیتوں کو واضح کرنے اور ان کی کامیابی کے لئے عملی راستے کا نقشہ بنانا ہے. اس متوازن نقطہ نظر کو زندگی کے سائنس کے شعبے میں خاص طور پر قابل قدر ثابت کیا گیا ہے، جہاں تکنیکی نوکری ہمیشہ مریضوں کی حفاظت اور ریگولیشن کے مسائل کے مقابلے میں متوازن ہونا ضروری ہے.

ان کی تکنیکی اور رہنماؤں کی صلاحیتوں کے علاوہ، جائی کو ان کی mentorship اور ٹیم کی ترقی کے لئے ان کی ذمہ داری کے لئے جانا جاتا ہے. Enterprise Data Marketplace منصوبہ بندی کے دوران، انہوں نے علم کی نقل و حمل اور مہارت کی ترقی کو ترجیح دیا، اس بات کو یقینی بنانے کے لئے کہ کلائنٹ تنظیم نہ صرف قائم کر سکتے ہیں بلکہ ابتدائی تنصیب کے بعد حل کو ترقی کرسکتے ہیں. طویل مدتی بحالی پر توجہ مرکوز کنسلٹنٹ کی ذمہ داری پیدا کرنے کے بجائے اس کی وسیع فہرست کی وضاحت کرتا ہے کہ کامیاب تبدیلیوں کو آخر میں خود کو برقرار رکھنے کی ضرورت ہے.

جیسا کہ ڈیٹا اور AI پرچم تیزی سے ترقی کر رہا ہے، جائی جدید طریقوں کے سامنے رہتا ہے، جدید طریقوں اور فریم ورک کی ترقی میں فعال طور پر حصہ لیتا ہے جو تنظیموں کو ٹیکنالوجی، کاروباری حکمت عملی، اور مقررات کی مطابقت کی بڑھتی ہوئی پیچیدگی میں چلانے میں مدد ملتی ہے.

یہ کہانی HackerNoon کے کاروباری بلاگنگ پروگرام کے تحت Echospire میڈیا کی طرف سے ایک ریلیز کے طور پر تقسیم کی گئی تھی.