मूल बातों पर लौटना: कैसे मोहम्मद हामिद डेट्रॉइट में मध्यम बाजार एआई युग के लिए एनालिटिक्स को पुनर्परिभाषित कर रहे हैं

कागज पर, एनालिटिक्स क्रांति पूरी हो गई लगती है। AI नवीनता से बजट लाइन में बदल गया है। 2025 RSM मिडिल मार्केट AI सर्वेक्षण में, 91% उत्तरदाताओं ने कहा कि वे जेनरेटिव AI का उपयोग करते हैं, लेकिन अधिकांश ने खुद को केवल "कुछ हद तक तैयार" बताया। 

अपनाने और आत्मविश्वास के बीच यह अंतर वह जगह है जहां मोहम्मद हामिद ने डेट्रॉइट के सबसे व्यावहारिक एनालिटिक्स आवाजों में से एक के रूप में अपनी प्रतिष्ठा बनाई है। मिशिगन में स्थित, हामिद एक सलाहकार और पूर्व सॉफ्टवेयर संस्थापक हैं, जिनका काम एनालिटिक्स उत्पादों के निर्माण, बड़े उद्यमों को सलाह देने और मध्यम बाजार के नेताओं को AI बातचीत को ऐसे निर्णयों में बदलने में मदद करने तक फैला है जिन्हें CFO और फ्रंटलाइन मैनेजर दोनों पहचान सकते हैं। वह अपनी भूमिका को "AI परिवर्तन" से कम और लोगों, प्रक्रिया और प्रौद्योगिकी को एक मूल्य कहानी के आसपास संरेखित करने के रूप में अधिक वर्णित करते हैं जिसे सरल भाषा में समझाया जा सकता है। मोहम्मद हामिद डेट्रॉइट "टूल्स अभी जोर से बोल रहे हैं," वे कहते हैं। "लेकिन अधिकांश संगठनों को सॉफ्टवेयर की कमी नहीं है। उन्हें एक साझा कारण कहानी और ऐसी संचालन आदतों की कमी है जो उस कहानी को जीवंत बनाती हैं।"

हामिद का एनालिटिक्स दर्शन सलाह देने से पहले निर्माण से आता है। अपने करियर के शुरुआती दौर में, उन्होंने यूनिसन शुरू करने में मदद की, जो सोशल लिसनिंग, सस्टेनेबिलिटी और निर्णय समर्थन के चौराहे पर एक सॉफ्टवेयर कंपनी थी। उस काम ने उन्हें यह देखने का मौका दिया कि एनालिटिक्स उत्पाद कैसे विश्वास अर्जित करते हैं या खो देते हैं। "एक अंतर्दृष्टि जिस पर कोई भरोसा नहीं करता वह सिर्फ महत्वाकांक्षा के साथ एक स्क्रीनशॉट है," वे कहते हैं।

आज, उनका काम तेजी से मिशिगन और उससे आगे के मध्यम बाजार की कंपनियों पर केंद्रित है: ऐसे संगठन जो प्रतिस्पर्धात्मक दबाव महसूस करने के लिए पर्याप्त बड़े हैं, लेकिन एक पूर्ण आधुनिक डेटा संगठन को वित्त पोषित करने के लिए पर्याप्त बड़े नहीं हैं। नेताओं को बताया जाता है कि AI निर्णय चक्रों को संक्षिप्त करेगा, अनुभवों को व्यक्तिगत बनाएगा और रिपोर्टिंग को स्वचालित करेगा। वे उस भविष्य को चाहते हैं, लेकिन पतले एनालिटिक्स हेडकाउंट, खंडित सिस्टम, अस्पष्ट स्वामित्व और परिचालन आग की कतार के साथ जीते हैं। 

हामिद का जवाब AI को कम करना नहीं, बल्कि महत्वाकांक्षा को क्रमबद्ध करना है। "आप यह पूछकर शुरू नहीं करते, 'हम जेन AI कहां लगा सकते हैं?'" वे कहते हैं। "आप यह पूछकर शुरू करते हैं, 'हमारा मानना है कि यहां मूल्य क्या चलाता है, और क्या हम इसे ईमानदारी से माप सकते हैं?'" यह प्रश्न उस चीज के केंद्र में है जिसे वे कॉज़ल कंपास फ्रेमवर्क कहते हैं।

कॉज़ल कंपास नेताओं को उस फंक्शन के लिए एक कारण मॉडल पर सहमत होने से शुरू होता है जिस पर वे काम कर रहे हैं। एक बिक्री या मार्केटिंग टीम के लिए, हामिद तीन परतों पर ध्यान केंद्रित करते हैं: उच्च-मूल्य लीवर (नियंत्रणीय विकल्प जैसे ऑफर डिजाइन या चैनल मिक्स), उच्च-मूल्य क्रियाएं (व्यवहार और फनल सिग्नल जो दिखाते हैं कि लीवर काम कर रहे हैं या नहीं), और उच्च-मूल्य परिणाम (राजस्व, प्रतिधारण या मार्जिन जैसे परिणाम)। इन परतों के आसपास एनालिटिक्स को व्यवस्थित करना, टूल्स के आसपास के बजाय, अक्सर प्लेटफॉर्म रिफ्रेश से अधिक मूल्य अनलॉक करता है। "मेट्रिक्स रणनीति नहीं हैं," वे कहते हैं। "वे व्याकरण हैं। एक बार जब हम व्याकरण पर सहमत हो जाते हैं, तो हम बेहतर वाक्य लिख सकते हैं।"

कारण आधार के बाद, कॉज़ल कंपास लोगों की ओर मुड़ता है। हामिद के दृष्टिकोण में, एनालिटिक्स टीमें तकनीकी कौशल की कमी से कम और संज्ञानात्मक विविधता की कमी से अधिक कम प्रदर्शन करती हैं। वे इंगित करते हैं कि कैसे उच्च-प्रदर्शन वाले तकनीकी संगठन बेहतर सिस्टम बनाने के लिए असामान्य पृष्ठभूमि वाले लोगों को नियुक्त करते हैं: पत्रकार जो डेटा को स्रोत की तरह जांचते हैं, व्यवहारिक वैज्ञानिक जो प्रयोग और ग्राहक अनुभव को समझते हैं, शिक्षक जो जानते हैं कि अपनाने को कैसे बढ़ावा दिया जाए। जैसे-जैसे AI नियमित विश्लेषण को संक्षिप्त करता है, मोहम्मद हामिद आधुनिक एनालिटिक्स फंक्शन को तीन पूरक भूमिकाओं के रूप में सारांशित करते हैं: रणनीति (सही समस्याओं का चयन और कारण मॉडल को परिभाषित करना), कार्यान्वयन (डेटा, पाइपलाइन और गवर्नेंस को वास्तव में काम करने के लिए प्राप्त करना), और स्टोरीटेलिंग (अंतर्दृष्टि को उपयोगी और कार्रवाई योग्य बनाना)।

प्रक्रिया और प्रौद्योगिकी चित्र को पूरा करती है। एक दशक पहले, एनालिटिक्स टीमें अपना अधिकांश समय ETL पर खर्च करती थीं: स्रोत सिस्टम से डेटा निकालना, उसे साफ करना और वेयरहाउस में लोड करना। ETL अभी भी मायने रखता है, लेकिन आधुनिक क्लाउड प्लेटफॉर्म, API और ऑटोमेशन ने संतुलन को बदल दिया है और DataOps और DevOps अनुशासन को एनालिटिक्स इंजीनियरिंग के केंद्र में ला दिया है। हामिद तर्क देते हैं कि राजस्व या जोखिम से जुड़ी पाइपलाइनों को उत्पादों की तरह माना जाना चाहिए, जिनमें स्पष्ट स्वामित्व और सेवा अपेक्षाएं हों।

व्यवहार में, वह दर्शन विभिन्न क्षेत्रों में दिखाई देता है। ऑटोमोटिव और औद्योगिक विनिर्माण के भीतर, मोहम्मद हामिद ने बहु-स्थल संचालन को गुणवत्ता, आपूर्ति और रखरखाव डेटा को एक एकल परिचालन मॉडल में एकीकृत करने में मदद की है, जिसमें सबसे बड़ी जीत दोष और डाउनटाइम के लिए साझा परिभाषाओं से आई है ताकि प्लांट टीमें इस बारे में बहस करना बंद कर दें कि क्या "वास्तविक" था। वित्तीय सेवाओं में, उन्होंने पारंपरिक क्रेडिट विशेषताओं पर व्यवहारिक विभाजन को परत करके जोखिम संकेतों को परिष्कृत करने पर काम किया है, यह दिखाते हुए कि संगठन में डेटा की कमी नहीं थी; इसमें एक सुसंगत कहानी की कमी थी कि जोखिम, उत्पाद डिजाइन और ग्राहक संचार समय के साथ कैसे एक साथ चलते हैं।

जब पूछा गया कि वह मिशिगन के मध्यम बाजार के CEO या CIO को क्या बताएंगे जो AI और एनालिटिक्स को समझने की कोशिश कर रहे हैं, मोहम्मद हामिद एक छोटा प्लेबुक प्रदान करते हैं। उन कुछ निर्णयों से जुड़े निर्णय और मूल्य मानचित्र से शुरू करें जो वास्तव में व्यवसाय को आगे बढ़ाते हैं, फिर आवश्यक डेटा और संचालन कैडेंस तक पीछे की ओर काम करें। डेटा गुणवत्ता और गवर्नेंस को AI तत्परता के रूप में मानें, स्पष्ट मालिकों और SLA के साथ "गोल्डन डेटासेट" के एक हैंडफुल पर ध्यान केंद्रित करें। कार्यकारी साक्षरता में निवेश करें ताकि नेता सही उपयोग मामलों को प्रायोजित कर सकें और गलत लोगों को न कह सकें। और छोटी, ऑडिट करने योग्य जीत बनाएं जो साप्ताहिक निर्णय लूप में सुधार करती हैं और साबित करती हैं कि एनालिटिक्स और AI वास्तव में व्यवसाय कैसे चलता है, इसे बदल सकते हैं।

व्यापक एनालिटिक्स बाजार के दशक भर में विस्तार जारी रखने की उम्मीद है, जिसे क्लाउड, AI और रीयल-टाइम निर्णय लेने की ओर बढ़ने से शक्ति मिलेगी। लेकिन डेट्रॉइट से हामिद का संदेश यह है कि सुसंगति के बिना पैमाना प्रगति नहीं है। "AI उन संगठनों के बीच अंतर को चौड़ा करेगा जो जानते हैं कि वे क्या साबित करने की कोशिश कर रहे हैं और वे संगठन जो बस यह उम्मीद कर रहे हैं कि डैशबोर्ड उन्हें बचा लेगा।" मिशिगन और उससे आगे के मध्यम बाजार के संगठनों के लिए, कॉज़ल कंपास फ्रेमवर्क AI का खंडन नहीं है। यह एक अनुस्मारक है कि आधुनिक एनालिटिक्स अभी भी, एक गहराई से मानवीय तरीके से, निर्णय के बारे में है। और AI युग में टिकाऊ लाभ बनाने की कोशिश कर रहे नेताओं के लिए, यह सबसे आश्वस्त करने वाली अंतर्दृष्टि हो सकती है।