कई व्यवसाय संख्यात्मक और बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकी के असफल होने का दोष गलत उपकरण चुनने में डाल देते हैं। आपूर्तिकर्ता बदलने, स्क्रीन बड़ा करने और प्रशिक्षण कक्षाएं बढ़ाने के बावजूद, जमीनी स्तर पर कर्मचारी अभी भी अपनी परंपरागत तरीके से काम करते हैं। असली चुनौती संगठन की है: किसे संख्याओं को देखना चाहिए, देखने के बाद क्या करना चाहिए, और गलती होने पर क्या दंडित किया जाएगा। यदि पदों पर डेटा का उपयोग नहीं होता, तो कितनी भी अच्छी प्रणाली भी केवल सूचना विभाग की सेवा करती है।
डेटा का उपयोग करने वाले जमीनी स्तर के कर्मचारियों को तैयार करना, डेटा विश्लेषण की कक्षाएं लगाने से नहीं, बल्कि उनके रोजमर्रा के कामों में डेटा को एकीकृत करके है; इससे डेटा का उपयोग करना इस्तेमाल न करने की तुलना में अधिक सुविधाजनक हो जाता है।
जमीनी स्तर पर डेटा का उपयोग क्यों नहीं होता?
रिपोर्ट के मापदंड और उनका मूल्यांकन आपस में मेल नहीं खाता। डेटा देखने के बाद तुरंत वर्कऑर्डर, उत्पादन योजना या कार्यों की निगरानी में बदलाव नहीं किया जा सकता, इसलिए डेटा देखना बेकार हो जाता है। इससे भी बदतर यह है कि डेटा के सटीक होने से विलंब और दोबारा काम करने की बातें उजागर हो जाती हैं; जब ऊपरी स्तर का समर्थन नहीं मिलता, तो जमीनी स्तर डेटा खोलने से इंकार कर देता है। जितना अधिक बुद्धिमान उपकरण होता है, उतना ही इनकार दृढ़ होता है।
एक और समस्या समय की है। टीम लीडर के दस मिनट फ़्लोर पर बिताए जाते हैं, कमरे में नहीं। यदि किसी सूचकांक को तीन स्तरों के मेनू में लॉग इन करना पड़ता है, तो वह अस्तित्व में ही नहीं है। डेटा का उपयोग करने के लिए सबसे पहले उसे खोलना, उपयोग करना और बंद करना आवश्यक है।
पाठ्यक्रमों से नहीं, बल्कि पदों से शुरू करना चाहिए।
- प्रत्येक महत्वपूर्ण पद केवल तीन संख्याओं को मानता है: आज पूरा करने की जरूरत, वर्तमान विसंगति, और कौन इसे संभालना चाहिए। अधिक संख्याएं नजरअंदाज हो जाती हैं।
- डेटा के उपयोग के परिणामों को हस्तांतरण और प्रदर्शन में शामिल किया जाता है; डेटा का उपयोग न करने की मौखिक रिपोर्ट अब पूरा नहीं मानी जाती।
- जमीनी स्तर को मापदंडों पर सवाल उठाने की अनुमति दी जाती है; मापदंडों को बदलने के लिए लिखित प्रक्रिया अपनाई जाती है, और “आप इसे नहीं समझते” जैसे तर्कों से इनकार करने की अनुमति नहीं है।
- सूचना विभाग को भरने के बजाय कोच की भूमिका निभानी चाहिए: लगातार दो हफ्तों तक भरने का अर्थ है पदों का डिजाइन विफल हुआ है, न कि कर्मचारियों की कमी।
XYN संख्यात्मक और बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकी प्रणाली उन सूचकांकों और लंबित कार्यों को एक ही कॉन्फ़िगर करने योग्य पद स्क्रीन पर लाने के लिए उपयुक्त है। जब संगठन डेटा का उपयोग करने लगता है, तभी उपकरणों को जारी रखने का मतलब होता है। पहले पदों को सुधारें, फिर अगले प्लेटफ़ॉर्म की बात करें।
