यह बताते हुए कि स्टॉक ब्रोकरेज फर्म के पास डेटा वैज्ञानिक क्यों नहीं है, ज़ेरोधा के सीईओ नितिन कामथ ने कहा कि न केवल डेटा वैज्ञानिक उपयोगी अंतर्दृष्टि प्रदान नहीं करते हैं बल्कि ब्रोकरेज फर्म भी कभी अपसेल नहीं करती है। यह भी पढ़ें: एक सुरक्षित सेवानिवृत्ति जीवन चाहते हैं? ज़ेरोधा के सह-संस्थापक नितिन कामथ के 5 टिप्स आपको नज़रअंदाज़ नहीं करने चाहिए
कामत ने अपनी टिप्पणी का समर्थन करते हुए ट्वीट किया, “कितने टन डेटा एकत्र करना और उसका विश्लेषण करना कितना उपयोगी है, यह एक सवाल है जो मैं अपने साथियों से पूछता हूं। हमारे पास जेरोधा में कोई डेटा टीम नहीं है क्योंकि हमारा मानना है कि यह उपयोगी जानकारी नहीं देता है और इसलिए भी कि हम कभी भी अपसेल नहीं करते हैं।” “बिग डेटा इज डेड” शीर्षक वाला लेख।
लेख में, एक उपयोगकर्ता ने विरोध किया कि वास्तविक कारण व्यवसाय अपने डेटा से कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए संघर्ष करते हैं, क्योंकि वे आमतौर पर डेटा क्या कहते हैं, इसकी उपेक्षा करते हैं। डेटा के माध्यम से वैडिंग, उपयोगकर्ता जोड़ता है, इसके लिए बहुत अधिक विचार की आवश्यकता होती है, जो कम आपूर्ति में है। “डेटा संचालित” होने के दावों के बावजूद, बड़े निगमों में वीपी द्वारा डेटा वैज्ञानिकों की आमतौर पर अवहेलना की जाती है। पोस्ट जोड़ता है। यह भी पढ़ें: ज़ेरोधा के सह-संस्थापक निखिल कामथ ने कहा, रुपया 82 पर ‘इतनी बुरी बात नहीं है’
इसके लिए, एक अन्य उपयोगकर्ता ने कहा, “मैंने कई प्रयोग किए, और देखा कि जब भी मैंने ऐसा विश्लेषण प्रस्तुत किया जो प्रबंधन की अपेक्षा के अनुरूप था – मेरे विश्लेषण की प्रशंसा की गई और व्यापक रूप से प्रचारित किया गया।” उपयोगकर्ता कहते हैं, कोई भी डेटा की सटीकता या निर्भरता पर सवाल नहीं उठाएगा। वे एक आकर्षक मीट्रिक का चयन करेंगे, जैसे प्रतिशत, और इसके साथ प्रयोग करें। हालांकि, डेटा गुणवत्ता, आंकड़ों के बारे में किसी भी प्रश्न और चिंताओं को दूर करने के प्रयासों के बावजूद, जब भी विश्लेषण विरोधाभासी होता है, तो उपयोगकर्ता जारी रहता है, “विश्लेषण को गैर-कार्रवाई/बेकार/आदि के रूप में फेंक दिया जाएगा”।
उपयोगकर्ता यह कहते हुए कटाक्ष करता है “यदि आप एक सफल डेटा वैज्ञानिक बनना चाहते हैं और प्रबंधन से प्रशंसा प्राप्त करना चाहते हैं, तो आपको डेटा विश्लेषण का उत्पादन करना चाहिए जो प्रबंधन के विचारों का समर्थन करता है (चाहे वे कितने भी गलत या अप्रभावी क्यों न हों)।”
“डेटा साइंटिस्ट का काम मात्रात्मक तरीकों का उपयोग करके प्रबंधन के अंतर्ज्ञान को लूटना है,” यह जोड़ता है।