डेटा और प्रभाव श्रृंखला: कॉटन ऑस्ट्रेलिया के डेटा डैशबोर्ड प्रोजेक्ट पर ब्रुक समर्स के साथ प्रश्नोत्तर

हाल ही में बेटर कॉटन के पार्टनर कॉटन ऑस्ट्रेलिया ने एक नया लॉन्च किया डेटा डैशबोर्ड, ऑस्ट्रेलियाई कपास किसानों को प्रगति को मापने और खेत-स्तर पर बदलाव लाने के लिए पारदर्शी रूप से डेटा रिपोर्ट करने की अनुमति देता है। डैशबोर्ड खुदरा विक्रेताओं, ब्रांडों और आपूर्ति श्रृंखला के अन्य सदस्यों को सटीक, अद्यतन जानकारी तक पहुंच प्रदान करेगा, जिससे उन्हें पसंद के फाइबर के रूप में ऑस्ट्रेलियाई कपास के बारे में निर्णय लेने की अनुमति मिलेगी।

हमारी तीसरी किस्त के लिए डेटा और प्रभाव श्रृंखला, हम कॉटन ऑस्ट्रेलिया में आपूर्ति श्रृंखला सलाहकार और डेटा डैशबोर्ड प्रोजेक्ट के समन्वयक ब्रुक समर्स के साथ बैठे, इस बारे में बात करने के लिए कि कार्यक्रम कैसे हुआ, प्रमुख चुनौतियाँ, और कॉटन ऑस्ट्रेलिया की पहल से अन्य कपास उत्पादक प्रभाव डेटा के बारे में क्या सीख सकते हैं। .

क्या आप हमें अपनी पृष्ठभूमि और कॉटन ऑस्ट्रेलिया में अपनी भूमिका के बारे में कुछ बता सकते हैं?

मैं कॉटन ऑस्ट्रेलिया के साथ 20 वर्षों से अधिक समय से काम कर रहा हूँ, मुख्यतः संचार और विपणन में। पिछले दस वर्षों से, मैं 'कॉटन टू मार्केट स्ट्रैटेजी' का नेतृत्व कर रहा हूं, जो पूरी आपूर्ति श्रृंखला में हमारे ग्राहकों के साथ जुड़ने के बारे में है। इसमें ब्रांड, खुदरा विक्रेता, वैश्विक गैर-लाभकारी संगठन, कपड़ा संघ और कोई भी व्यक्ति शामिल है जो कच्चे माल के बारे में हमारे ग्राहकों के सोचने के तरीके को प्रभावित कर रहा है।

क्या आप हमें अपने डेटा डैशबोर्ड प्रोजेक्ट के बारे में बता सकते हैं, यह कैसे हुआ और शुरुआत में इसके उद्देश्य क्या थे?

परियोजना का विचार हमारे ब्रांड और खुदरा भागीदारों और ग्राहकों के साथ डेटा और विशेष रूप से पारदर्शी प्रभाव डेटा की आवश्यकता के बारे में की गई बातचीत के माध्यम से आया। तो, यह ग्राहक की ज़रूरत से आया है, लेकिन एक उद्योग के रूप में हमें यह भी महसूस हुआ कि हम लंबे समय से बहुत सारी जानकारी एकत्र कर रहे थे, फिर भी उस जानकारी के लिए सच्चाई का एक भी स्रोत नहीं था।

उद्योग के भीतर विभिन्न संगठन अलग-अलग तरीकों से रिपोर्ट कर रहे थे या संख्याएँ एकत्र कर रहे थे, और हम सभी को अधिक जानकारी चाहने वाले लोगों से बहुत सारी पूछताछ मिल रही थी। काम की नकल करने के बजाय, हमने सोचा कि एक ऐसा मंच बनाना एक अच्छा विचार होगा जहां हम इस बात पर सहमत हो सकें कि हम किस मैट्रिक्स की रिपोर्ट करना चाहते हैं, हम सत्य के किस स्रोत का उपयोग करने जा रहे हैं, और उस जानकारी को रखने के लिए कौन जिम्मेदार होगा तारीख।

आपने यह निर्णय कैसे लिया कि कौन सा डेटा एकत्र करना है?

मैंने उद्योग में प्रमुख डेटा धारकों के साथ एक छोटा कार्य समूह बनाया, और हमने उन सभी मेट्रिक्स पर ध्यान दिया जो हम अपने स्थिरता लक्ष्यों और अन्य रिपोर्टिंग आवश्यकताओं के हिस्से के रूप में नियमित आधार पर एकत्र कर रहे थे। हमने एक बड़ा स्कैन किया और उसे हमारे अनुसरण में कई स्तंभों के साथ एक डेटा मानचित्र में संक्षेपित किया 'ग्रह. लोग। पैडॉक.' स्थिरता ढाँचा और कुछ अतिरिक्त स्तंभों को जोड़ना, जैसे 'उत्पाद', 'परियोजनाएँ' और 'प्रथाएँ'।

परियोजना का सबसे कठिन हिस्सा हर किसी को इस बात पर सहमत करना था कि हम क्या रिपोर्ट करना चाहते थे, और विशेष रूप से हम इसे कैसे रिपोर्ट करने जा रहे थे। उदाहरण के लिए, संभवतः दस अलग-अलग तरीके हैं जिनसे आप जल उपयोग दक्षता की गणना कर सकते हैं, इसलिए हमें यह तय करने की ज़रूरत है कि उस विशेष दर्शकों के लिए सबसे अच्छा तरीका कौन सा है। हम इस बारे में बहुत पारदर्शी और खुला रहना चाहते थे कि हम क्या रिपोर्ट कर रहे थे, हमने इसकी गणना कैसे की और हम उन निर्णयों पर कैसे पहुंचेंगे।

प्रोजेक्ट को ज़मीन पर उतारना कितना कठिन था?

हम कुछ मायनों में भाग्यशाली हैं कि हमें यहां ऑस्ट्रेलिया में अपेक्षाकृत छोटा उद्योग मिला है - वहां लगभग 1,500 किसान हैं। कई अन्य कपास उत्पादक देशों के विपरीत, हमारे लिए संगठित होना आसान है, और सभी उद्योग संगठन बहुत सहयोगी हैं। लोगों को भाग लेने में कोई परेशानी नहीं हुई - हर कोई अपना डेटा टेबल पर रखकर और इसे इस तरह साझा करके खुश था।

हमने अब तक जिन किसानों से बात की है वे इस परियोजना से स्तब्ध रह गए हैं। हमारे बोर्ड में बहुत सारे किसान हैं और मुझे लगता है कि वे वास्तव में पहली बार यह सारी जानकारी एक ही स्थान पर रखने का महत्व समझ सकते हैं।

हालाँकि, सब कुछ सही प्रारूप में एक साथ लाने में समय लगा, क्योंकि 70 से अधिक मीट्रिक थे जिन्हें हम डैशबोर्ड पर रिपोर्ट कर रहे थे, इसलिए हमने डेवलपर्स के साथ यह सुनिश्चित करने के लिए काम किया कि हम जो रिपोर्ट कर रहे थे वह इस तरह से जीवन में आ रहा था उपयोगकर्ता के लिए समझ में आया।

आपने इस परियोजना से क्या सबक सीखा है?

परंपरागत रूप से, हमने डेटा एकत्र किया है क्योंकि यह अच्छी व्यावसायिक समझ रखता है, इससे हमें दक्षता और नवाचार को बढ़ावा देने के लिए खेत पर बेहतर निर्णय लेने में मदद मिली है। अब डेटा संग्रह के लिए एक नया ड्राइवर है जो बाज़ार पहुंच और रिपोर्टिंग प्रभाव के बारे में है। फिलहाल, हमारे किसान हमारे कपास अनुसंधान और विकास निगम को एक अनिवार्य लेवी के माध्यम से इसका भुगतान कर रहे हैं, जो ऑस्ट्रेलियाई सरकार से मेल खाता है।

इसलिए मुझे लगता है कि ब्रांडों के लिए यह महत्वपूर्ण है कि वे प्रभाव डेटा को लेकर जो मांग कर रहे हैं, उसके बारे में सोचें। मुझे लगता है कि कभी-कभी वे यह नहीं समझते कि किसानों से विस्तृत जानकारी एकत्र करना कितना कठिन, महंगा और समय लेने वाला है। यह महत्वपूर्ण है कि ब्रांड हमारे जैसे संगठनों के साथ सीधे जुड़ें ताकि यह समझ सकें कि इन मांगों का वास्तव में क्या मतलब है, और वे स्थिरता प्रभाव पैदा करते हुए किसानों को मूल्य प्रदान करते हैं।

कॉटन ऑस्ट्रेलिया के डेटा डैशबोर्ड के बारे में अधिक जानने के लिए, यहां जाएं इस लिंक.

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