कुएं का मेंढक मत बनो

एक कुएं में एक मेंढक रहता था। उसके पास समुन्द्र से एक बड़ी मछली आई।

उसने मेंढक से बोला- मैं अभी-अभी समुन्द्र से आई हूं।

उस मेंढक ने पूछा- ये समुन्द्र क्या होता हैं ?

मछली बोली- समुन्द्र मतलब जहां पे बहुत पानी हैं। मेंढक बोला-बहुत पानी मतलब कितना बहुत पानी हैं?

फिर मेंढक ने एक चौथाई कुएं की छलांग मारी और बोला क्या इतना पानी है ?

मछली बोली- अरे नहीं मेंढक!

इतना नहीं बहुत पानी हैं। 

मेंढक ने फिर आधे कुंए की छलांग मारी और बोला-क्या इतना पानी हैं?

मछली बोली-अरे नहीं ये तो कुछ भी नहीं हैं। इससे भी ज़्यादा पानी होता हैं।

फिर मेंढक ने परेशान होकर पूरे कुंए का एक चक्कर लगाया और बोला-क्या इतना पानी होता हैं समुन्द्र में ?

मछली बोली-अरे नहीं….. मेरे प्यारे मेंढक कैसे समझाऊ मैं तुम्हें, इससे भी ज़्यादा पानी होता हैं।

मेंढक बोला-तुम झूठ बोल रही हो क्योंकि इससे ज़्यादा पानी तो हो ही नहीं सकता।

क्योंकि मेंढक की सोच और उसकी दुनिया यही से शुरू होती हैं और यही पे खत्म होती हैं।

इससे ज़्यादा पानी उस मेंढक ने ना कभी देखा था और  

ना ही कभी सुना था, जब सुना नहीं था, देखा नहीं था,

तो इससे ज़्यादा सोचेगा कैसे।

 मछली बोली-आ बैठ मेरे पीछे और उसको ले गई समुन्द्र में।

मछली- ले देख कितना पानी हैं समुन्द्र में।

जैसे ही मेंढक ने समुन्द्र में इतना पानी देखा तो उसकी आँखें खुली की खुली रह गई।

मेंढक- अरे ये क्या हैं इतना पानी तो मैंने आज तक नहीं देखा।

मेंढक की बोलती बंद हो गई।

Moral Of This Story

हमेशा अपनी सोच से बड़ा सोचने की कोशिश करनी चाहिए, जरूरी नही के जो हमने देखा न हो वो हो न।

जीवन में अक्सर ऐसा ही होता है। जिस चीज को हमने कभी ना देखा हो, उस पर विश्वास करना मुश्किल है। जो काम जीवन में कभी ना किया हो, उसमें सफ़ल होने पाने का विश्वास होना मुश्किल है। यदि हमने संकुचित बुद्धि से सोचा, तो कुएं में ही रह जायेंगे। अर्थात जीवन के संकुचित दायरे में ही सिमट कर रह जायेंगे। जीवन में प्रगति करना है, तो सबसे पहले अपनी सोच को विस्तारित करना होगा। सारी बातों के बारे में विस्तारपूर्वक जानकर निर्णय लेना होगा और जीवन की असीमित संभावनाओं के बारे में विचार करना होगा। तब ही हम उस दिशा में कार्य कर पायेंगे और सफ़लता के नये आयामों को छू पायेंगे।

10 Positive Signs of Emotional Maturity

Emotional maturity is about your ability to understand and manage your emotions. An emotionally mature person has reached (and continues to work at reaching) a level of self-understanding with regard to their thoughts and behaviors and then decides how to best approach and cope with situations that might otherwise be trying or challenging. Being emotionally mature can help you reach successful resolutions to problems, as well as keep problems from overwhelming you.

It’s important to understand that emotional maturity is always an active work in progress. It’s not a situation where a certain level of self-understanding is reached once and then remains static in all situations moving forward. But a keen awareness of what you can bring to the table emotionally to cope with any situation that comes your way. And, it’s also important to know that not everyone will always be able to successfully act with emotional maturity in every situation. Not everyone is able to keep their cool each and every time when responding to tough situations.

Here Are 10 Positive Signs of Emotional Maturity:

1. Being Flexible - It’s all too easy to assume things will go according to plan, or that a situation or event will go smoothly because it has each time in the past. When it doesn’t (and that is often a “when” than an “if”), an emotionally mature person is able to think things out and come up with a viable Plan B or even C as needed so that a situation can be dealt with, and still move forward not letting the bump in the road ruin the entire plan.

2. Taking Ownership & Responsibility - An emotionally mature person is able to own up to their own mistakes and not immediately look to blame others. This takes a level of self-honesty and acceptance. If things keep on going wrong, an emotionally mature person will look inwards for answers as to what thoughts or actions may be contributing to the situation and works towards a better understanding and course of action moving forward.

3. Knowing That They Don’t Know Everything - An emotionally mature person knows what they don’t know, and also knows that their own way of doing things may not be the only way or even the best way. They don’t argue “just to be right” or to show dominance to be in charge. They keep an open mind and have open ears and eyes to look for situations where they may be able to learn something, as well as know when they may have something positive to contribute to a situation that can help others.

4. They Look for Learning and Growth From Every Opportunity - An emotionally mature person is on the lookout for what can be learned from any situation or opportunity, and searches for the growth opportunity within it, asking “How can I learn and grow from this?”

5. They Actively Seek Out Multiple Points of View To Help Inform Their Own - Emotionally mature people actively seek to inform their own opinions by actively seeking out the points of view of others. They don’t feel threatened by disagreement, but look to be informed by people, and aren’t afraid to question both their own convictions, knowing that they don’t exist in a vacuum. It’s not about an argument to prove who is right; it’s about wanting to be informed by different points of view to further clarify their own points of view, or recognizing that perhaps their point of view may even be wrong.

6. They Stay Resilient - In the face of upsets, setbacks, or disappointments, an emotionally mature person will acknowledge their feelings, identify what can be done, and then decide what steps to take to move on.

7. They Have a Calm Disposition - Emotionally mature people do get mad but do not let the emotion dictate their response. They aim to have a clear mind with the goal of having rationality dictate how to effectively deal with a situation and also see all of the available options to come to a successful resolution. They know that when emotions override rationality, clearness of thought gets blurred and can limit the options for dealing effectively.

8. They Believe in Themselves - Emotionally mature people don’t have a false sense of self that is ego-based and deluded. But they do have optimism in their own ability to use effort and patience as a way to establish the belief that they are equipped to deal with whatever life may through their way.

9. Approachability - Emotionally mature people are able to and prefer to talk WITH people, not AT them. They have genuine empathy for others, an open mind, and work towards not being judgmental of others, knowing that judgments are often based on preconceived notions can impede their ability to know someone and their truth.

10. A Good Sense of Humor – Emotionally mature people realize that all of life can’t be taken seriously. They do realize the importance of getting done what needs to get done, but they realize the importance of having fun and laughter in life as a great coping mechanism and pressure release from stress.

मौन की ताकत (The Power of Silence)

“चुप रहना” एक ऐसी शक्ति है जो हमें किसी भी बात को गहराई से समझने की और काम करने की ऊर्जा देती है l चुप रहने से हमारा mind ज्यादा काम करने लगता है और हम ठीक समय पर सही निर्णय लेने में सक्षम होते हैं l यह हमारी आत्मिक शक्ति का मुख्य स्त्रोत है, जो आज कल के समय में हमारे लिए बहुत ही मुश्किल है l यह हमारे मन को शांत करता है l शांत रहने से हम अंदर से यानि दिल से सच्ची खुशी का महसूस करते हैं, जिसका अंदाज़ा हम खुद भी नहीं लगा सकते l इससे हमारी संकल्प शक्ति भी बढ़ती है l इसलिए जो लोग कम बोलते हैं, उनके द्वारा कही गई बातें जल्दी सच हो जाती हैं क्योंकि वे लोग सकारात्मक विचारों के होते हैं और उनका मन अंदर से बहुत शांत होता है l जब किसी परेशानी का हल असंभव सा दिखाई देता है तो कुछ देर चुप रहकर अकेले में बैठ कर उसे बड़ी आसानी से हल किया जा सकता है l चुप रहकर ही भगवान या परमात्मा से भी सीधी बात की जा सकती है l जीवन में खुश रहने के लिए चुप यानि शान्ति का विशेष महत्व होता है l

दोस्तों! आज हम मौन यानी silence के बारे में बात करते हैं! देखिये हम इतना ज्यादा बोलने के आदि हो चुके हैं habitual हो चुके हैं कि मानो हम मौन रहना भूल ही चुके हैं!बोलना हमें संसार से जोड़ता है,बोलना हमें society से जोड़ता है,हम औरों से जुड़ते हैं लेकिन चुप रहने से हम अपने आप से जुड़ते हैं!हम इस आपाधापी में इतना खो चुके हैं कि हम खुद को भूल चुके हैं और खुद को भूल जाने की वजह से ही बहुत सारी mental और physical बीमारियों ने हमें घेर लिया है!जो हम depression की बात सुनते हैं, anxiety की बात सुनते हैं, insomnia की बात सुनते हैं, इनका root cause जो है वो केवल यह है किहम इतना ज्यादा विचारों में खो चुके हैं, इतनी ज्यादा tension को हमने अपने सिर पर ले लिया है कि control से अब situation बाहर चले गयी है, तो अपने आप सेenjoy करना सीखना है!

मेरा एक friend उस दिन बात कर रहा था कि “मैं चाहता हूँ कि  people should enjoy my company”, तो उनसे  सवाल किया गया कि “do u enjoy your own company? क्या आप खुद अपनी company enjoy करते हैं? क्या आप आधा घंटा या एक घंटा केवल अपने साथ  बैठ सकते हैं? Just alone, without any book, without any movie, without any music, without any smartphone? Can you stay with yourself just alone?”

दोस्तों! अगर आप ऐसा कर सकते हैं तो आप स्वास्थ्य को हासिल कर सकते हैं!स्वास्थ्य शब्द का मतलब जो हमारी हिंदी में होता है “स्व में स्थित होना, अपने आप में स्थित होना, अपनी ही company enjoy करना! तो दोस्तों स्वस्थ होने के लिए कुछ पल अपने आप के साथ बिताना शुरू करें, बहुत ज्यादा नही केवल आधा घंटा अपने आप को देना शुरू करें!कुछ समय silence में बैठ जाएँ, silence में ! अपने विचारों के,जो अपने मन के अंदर विचार चल रहे हैं उनके एक दृष्टा बनकर, साक्षी बनकर, witness बनकर, यानी अपने अंदर जो विचार चल रहे हैं,उनसे हम छुटकारा पा सकें कुछ समय के लिए और अपने आप के साथ enjoy कर सकें,केवल अपने आप के साथ- चुप  बैठना, मौन हो जाना! हम बाहरी रूप से तो कई बार बोलना बंद कर भी देते हैं लेकिन अंदर हमारे तब भी बोलना ज़ारी रहता है, तो बाहरी रूप से बोलना थोड़ा बंद करना है और खुद के अंदर से भी बोलना बंद करना है!

तो बाहर से तो मौन कर लिया, हमने जुबान बंद कर ली, आँखें बंद कर ली, अपने आप को ही बैठे देख रहे हैं अंदर! हमारे mind की जो screen है इस पर जो हमारे विचार हैं reflect होते हैं! एक विचार जाता है, कुछ देर के लिए फोटो सामने रहती है,कुछ शब्द सामने आते हैं, हमने किसी को कुछ कहा और थोड़ी देर बाद वो गायब हो जाते हैं! आप एक silent witness बनकर उन्हें देखते रहें just जैसे आपका इनसे कोई वास्ता नही है, कोई लेना देना नही है, थोड़े ही समय बाद आप देखेंगे कि विचार गायब होने शुरू हो गए हैं और इसी प्रकार एक silent witness बनकर आप कुछ देर देखते रहें तो एक ऐसी अवस्था आती है जिसे कहते हैं “thoughtlessness” यानी बिल्कुल विचारशून्य अवस्था और यह अवस्था इतनी enjoying होती है, इतना इसमें आनंद आता है that the blessings flow in towards you automatically, the entire universe as if pouring inside you. You start enjoying that state, that state is the state of bliss, आनंद की अवस्था प्राप्त होनी शुरू हो जाती है!

थोड़ा समय लगता है इस चीज़ की practice करने में, रोज आधा घंटा, 20 मिनट, 15 मिनट हम शुरुयात करके देखें! दोस्तों! एक बार आप अपनी company enjoy करना शुरू कर देंगे, यकीन मानें लोग भी आपकी company enjoy करना शुरू कर देंगे, केवल बैठने मात्र से आप कुछ नही भी बोलेंगे, तब भी लोगों को आनंद आएगा, खुशी मिलेगी केवल आपके पास बैठने से! यकीन मानिए दोस्तों उपवास शब्द हम कहते हैं न उपवास रखा है आज मैनें व्रत रखा है, उप का मतलब नजदीक और वास का मतलब बैठना, अपने ही नजदीक बैठना, अपने ही आप के पास बैठना और अपने आप से जरुरी इस संसार में तो और कुछ नही है न? आप खुद अपने ही आपको जब enjoy करना शुरू करेंगे तो लोग भी आपके पास बैठना enjoy कर सकेंगे! तो दोस्तों बहुत सारी mental और physical diseases से छुटकारा मिल जाएगा अगर हम अपने आप के पास बैठना शुरू कर दें! देखिये nature भी हमें यही सीखाती है- “silence”! सूरज चमक रहा है,चाँद सितारे चमक रहे हैं,धरती अपने स्थान पर टिकी हुयी है, यह nature ही तो पल पल silent है,सब कुछ करती है लेकिन witness रहती है, just witness! कभी सूरज यह कहकर जतलाता नही कि देखो मैनें तुम्हे heat दी, मैनें तुम्हे energy दी, मैनें तुम्हे रौशनी दी, मेरी वजह से तुम्हारा जीवन है, मैं न होयुं तो तुम मर जायो, यह सूरज कभी नही कहता, the sun never says like this! हम लोग बोलते रहते हैं, देखो मैनें तुम्हारे लिए ऐसा किया, मैनें तुम्हारे लिए वैसा किया, इस तरह से हम जतलाते रहते हैं पर कुदरत कभी नही जतलाती, it just stays silent, nature से हम यही चीज़ adapt करते हैं, हम भी इसी silence में जाने की कोशिश करते हैं!

देखो रात को हम नींद में क्या करते हैं? नींद भी एक ऐसी अवस्था है  जहाँ पर हम सब कुछ छोड़ देते हैं और silence में उतर जाते हैं! अगर रात को भी आपके दिमाग में बहुत सारे विचार चल रहे हों, कोई tension दिमाग में हो तो आप देखते हैं कि नींद आणि मुश्किल हो जाती है, नींद नही आती! insomnia जैसी जो अवस्था आती है, अनिद्रा की बीमारी जिसे कहते हैं , रात को नींद न आना, उसका root cause यही है कि इतने ज्यादा विचार चल रहे हैं कि वो नींद के आने में बाधा दाल रहे हैं! ध्यान और नींद में बहुत थोड़ा सा फर्क है! नींद जो है,उसमे अपनीconsciousness को, अपने आपको हम भूल जाते हैं पूरी तरह से और तब कुदरत की ऊर्जा हमारे अंदर उतरनी शुरू होती है लेकिन ध्यान में हम consciously अपने विचारों के दृष्टा बन जाते हैं, अपने विचारों को शांत करके बैठ जाते हैं और उसके बाद कुदरत की ताकत हमारे अंदर आना शुरू कर देती है!

आप देखिये रात की हमारे 6-8 घंटे की जो नींद है, उसके कारण हमारे दिन के जो 15-16-17 घंटे हम कितना energetic feel करते हैं और बाकी के समय में हम अपनी सांसारिक कार्येवाही कर सकते हैं!इसीप्रकार अगर हम थोड़ा समय अपने आप के साथ enjoy करना मतलब अपने ध्यान में enjoy करना शुरू कर दें जो कि consciously हम बैठें और consciously हम अपने विचारों को शांत कर पाएं तो यह एक ऐसी powerful state होगी जिसको normally आप नींद में आप enjoy करते हो, नींद में आपको जितनी energy मिलती है, इस ध्यान से आपको कई गुना ज्यादा energy प्राप्त होगी और उसके बाद एक बार energy आपको वो मिली then you enjoy talking to everybody, you can distribute this power, this energy! आपके संकल्प में एक शक्ति आणि शुरू हो जाती है, एक power आनी शुरू हो जाती है, the power of silence, मौन की ताकत, छुपी की ताकत, यह छुपी आपको बहुत ताकत देती है,बहुत ज्यादा!तो दोस्तों इसके लिए थोड़ी देर चुप रहने की practice करनी है!कभी कभी दिन को भी इस practice को बना के देखिये, जब आपके पास timeहो, सफर कर रहे हैं, जरूरी तो नही हर time सोचते ही रहें, कुछ time thoughtless state को पाने की कोशिश करें  यानी केवल अपने विचारों के साक्षी बन जाएँ, दृष्टा बन जाएँ as if you are not at all related to them, उन विचारों से आपका कोई लेना देना नही है, विचार आ रहे हैं, जा रहे हैं, दूसरा आता है, तीसरा आता है, इस तरह आना जाना लगा रहता है, लेकिन आप केवल उनके दृष्टा बनते हो, देखते रहते हो,उनसे आपका कोई वास्ता नही है!कभी कभी मन किसी विचार को पकड़ने की कोशिश करता है तो आप हलके से उसे झटक देते हो कि I don’t need, I just need to observe, मेरा उससे कोई लेना देना नही है और you come back to yourself! अपने ही स्वांस के आने जाने को हम observe करते हैं, इस अवस्था को विपश्ना meditation कहते हैं , बहुत से लोग इसे साक्षी यानी witness meditation भी कहते हैं, बहुत सारे forms हैं लेकिन main  crux को हमें पकड़ना है, conclusion को पकड़ना है वो है विचारशून्य अवस्था को पाना , वो आप जैसे भी करके पा सकें that will provide a great amount of energy!

दोस्तों!इसके द्वारा जो संकल्प शक्ति प्राप्त होती है, जो अंदर से ऊर्जा प्राप्त होती है,उसके द्वारा हम संसार के महान से महान कार्य कर सकते हैं तो let's enjoy the power of silence - so be silent & enjoy life!

The Garbage Truck Story

The Garbage Truck Story

One day, I hopped into a taxi and took off for the airport. We were driving in the right lane when suddenly, a black car, jumped out of a parking space right in front of us.

My taxi driver slammed the brakes, skidded, and missed the other car by just inches! The driver of the other car whipped his head around and started yelling at us.

My taxi driver just smiled and waved at the guy. I mean, he was really friendly.

So I asked, “Why did you just do that? This guy almost ruined your car and sent us to the hospital!”

This is when my taxi driver taught me what I now call

‘The Law of the Garbage Truck’

He explained, “Many people are like garbage trucks. They run around full of garbage, full of frustration, full of anger, and full of disappointment.

As their garbage piles up, they need a place to dump it and sometimes they’ll dump it on you.

NEVER take it personally. Just smile, wave, wish them well, and move on with the routine life.

Don’t take their garbage and spread it to other people at work, at home or on the streets.

The bottom line is that successful people do not let garbage trucks take over their day. Life is too short to wake up in the morning with regrets, so…..

Love the people who treat you right. Pray for the ones who don’t, and watch out for the garbage trucks!’

Make it a wonderful year! Happy New Year 2024 🙏

You'll have to save yourself as no one is coming to save you.

Your parents aren’t coming to save you. They’ve done that often enough. Or maybe never at all. Either way, they’re not coming now. You’re all grown. Maybe not grown up, but grown. They’ve got their own stuff to take care of.

Your best friend isn’t coming to save you. He’ll always love you, but he’s knee deep in the same shit you’re in. Work. Love. Health. Staying sane. You know, the usual. You should check in with him some time. But don’t expect him to save you.

Your boss is not coming to save you. Your boss is trying to cover her ass right now. She’s afraid she might get fired. She’s fighting hard to keep everyone on the team. She’s worried about you, but she has no time to save you.

Your high school teacher won’t come and save you. You were always her favorite, and that’s why she tried to equip you as best as she could. But the moment you tossed that hat in the air, you were out of her reach.

Your network is not going to save you. What does that even mean? Isn’t a network supposed to be just friends? How good are those contacts really? Are they just that? Contacts? Would you call them at 11 PM on a Friday? No, those people surely won’t save you.

Obama isn’t coming to save you. He already did his part. He played it well, didn’t he? We can be grateful for leaders like Obama. But they won’t come and save us. They can only do so much.

Your partner won’t come and save you. The last time they tried, they broke up with their ex, and that’s why now, they’re with you. You both agreed you wouldn’t. No more knight in shining armor crap. Just two people, driving in the same lane. Wasn’t that the deal? Honor it. Don’t force your partner to save you.

The news media aren’t here to save you. In fact, they couldn’t care less whether you live or die. The news media are here to exploit you. They sneak into your inbox and feeds, hoping to steal your attention. They throw nightmare headlines at you that’ll suck away your energy. Forget the news. The news will destroy you.

The internet won’t save you. There are some nice people on there. They send helpful things to your inbox. But they’ll also ask you for money. Yeah, they want more money too, just like you. Others aren’t so nice. They’ll also ask for money, but they’re not really helping. They just pretend to be your friend. You can’t live on the internet. It’s just a tool — and tools alone can’t save you.

Your college drinking gang won’t come to save you. God knows where they are. One in jail, one happily married, one on a yacht somewhere? That sounds about right. Unless you wanna have a drink, you probably needn’t pick up the phone. It was the drinking that bound you together. Not the saving each other. That was never part of the deal.

Your audience is not coming to save you. If you have one to begin with. Maybe it’s an audience of ten. They only follow you for your puns. They’re on Twitter for themselves, not for you. If you haven’t helped them with something big, why should they save you?

Your gym trainer will not save you. He’s mostly staring at your ass while hoping his influencer game picks up enough so he can get out of this dump. “Am I big enough to sell supplements yet?” “Yeah, yeah, do another 50 crunches.” By the way, those also won’t save you.

Your financial advisor won’t save you. In fact, he’s probably losing you money. Does he cost more than he earns? Index funds? Tech stocks? Really? You could’ve figured that out on your own. And yet, here he is, collecting his $2,000 fee. I wonder who he’s really advising.

No one is coming to save you — because that’s not how life works.

“Doctors won’t make you healthy. Nutritionists won’t make you slim. Teachers won’t make you smart. Gurus won’t make you calm. Mentors won’t make you rich. Trainers won’t make you fit. Ultimately, you have to take responsibility. [You have to] save yourself.”

Every minute you spend wishing, waiting, hoping someone else will come and save you is a minute not spent saving yourself.

You’re the only one who can give you the gift of freedom.

Freedom from ignorance. Freedom from misery. Freedom from poverty, from sickness, from anxiety and judgment — even freedom from your own mind.

You have to do it. It has to be you. You have to own every single thing that happens in your life. The results you create. The curveballs life throws at you. The mess other people cause that you have to get out of. You must own it all.

You have to let go of people’s opinions. You have to let go of bad habits. You have to stop overspending, underworking, overeating, underestimating, overvaluing, or whatever else you’re doing too much of or too little for.

No one will do it for you. Not because you’re alone or because no one wants to help you or because the world is just a mean place. None of those things are true. No. No one will save you because no one else can.

You are the only one on this planet who can reach into the deepest depths of your soul and pull out every last spark of life that rests within it. You have to do it. It has to be you.

No one is coming to save you — and no one will have to if you save yourself.

How big data analytics can empower BPOs?

The changing dynamics of the digital platform has a direct impact on businesses. The emergence of disruptive technologies have led most companies to rethink and act upon their digital strategies. The rise of Social Media, Analytics, and Cloud- collectively called SMAC – has made it imperative for companies to metamorphose and adapt to these changes in order to meet the challenges of tomorrow. Most companies are now leaving behind legacy business models and taking steps towards digital transformation by adopting SMAC or Big Data analytics in particular, in order to gain competitive advantage.

There has been much buzz around Big Data and how it is helping companies enhance their business productivity and extend better services to their customers. Internet users leave digital footprints behind through their online activities and this leads to the generation of a huge amount of structured and unstructured data – collectively known as Big Data. According to studies, as much as 2.6 Exabyte of data is generated every day around the world and about 90% of the data in the world today has been generated in the past two years. Mining and analysis of this data can provide invaluable insights that can help companies, especially those in the BPO sector, offer better services to their clients.

Evolution of the Contact Centre

BPO companies and their clients are sitting on gold mines of data, which can be extracted and analysed to deliver critical information. The advantage that Big Data offers is that of predictive analysis. More and more companies are now relying on predictive analysis than reactive analysis to make business more productive and offer better customer service. With the gold rush that disruptive technologies have created, businesses are finding it strategically more advantageous to take a proactive approach in handling problems and discovering opportunities.

BPO businesses can highly profit from Big Data analytics because of the volume of data they gather. By analysing current data, they can generate strategic insights for their clients and build better customer relationships. The rise of disruptive technologies have completely reshaped BPO-customer relationships now. Businesses now need to focus more on reinforcing customer relationships by mapping customer preferences and delivering more personalised services. And data can be instrumental in achieving this end. According to reputed research firm Gartner, 70 per cent of the most profitable companies will be relying on Big Data for real time predictive analysis by the year 2016.

Predictive analytics can help in analysing customer preferences and derive insights into behaviours and attitudes which can be used to aid in furthering better customer relations. Besides building a healthy customer relationship, predictive analytics can also help in improving customer satisfaction. With the information derived from analytics, BPOs can design targeted programmes by identifying customers who will most profit from their campaigns and focus on one-to-one customer interactions.

There are other ways too in which BPO entities can benefit from predictive analytics. With this technology, BPO entities can help their employees meet key metrics by accurately identifying key service demands and provide deliverables accordingly. Consequentially, businesses can maximise their work force and promote employee productivity at the same time.

This is particularly true for BPO centres that provide voice calling services. Knowing the customer’s communication preferences based on his personality will help BPOs put the customer with the right executive who can cater to his requirements. With the right permutation and combination, better productivity can be achieved from operations as the customers get what they want and the agent feels more productive on delivering the right service.

Predictive analytics can also play an important role on servicing newly introduced products. It can provide useful insights into the response of the target audience to a new service or product for brands. BPOs that will deploy predictive analytics will not only be able to deliver better business outcomes but also help their clients make smarter decisions.

There are several BPO providers who have come to realise the value of being able to mine out useful information from the huge volumes of transactional data they handle every day. In the long run, the quality of services provided by a BPO can be greatly differentiated using predictive analysis. This can play as a differentiator in business and hence lead to more business wins for a particular company.

Analysis of transactional data provides clients with actionable insight into their business operations – enabling them to improve working capital management, claim full discounts from their providers for paid-within-terms invoice processing or increase customer acquisition, satisfaction and retention, for example.

Brands are always on the hunt for new ways to add value to the services they bring to customers. As the consumers’ standards of good customer service continue to rise, brands must always be, or at least try to be, one step ahead of upcoming trends. Keeping up with the demands of the market means innovating constantly and creating unique strategies to stand out.

Thanks to the emergence of data analytics, brands now have a way to personalize the customer experience like never before.

As per a recent research by IT major Accenture, which also has its presence in the BPO sector, about 42 per cent of high performing BPOs, which are the ones that get full value from their BPO relationships said that analytics is a major component in their service delivery package.

Clearly, Big Data is the newest source of value creation in a business and it’s time that the BPO sector gears up for adopting this new technology as meaningful information culled from analytics deliver real outcomes, which can be critical for clients. Data science, a continuously growing field, has given birth to several forms of analytics processes with myriad applications for brands, including customer service, sales, and marketing. Familiarizing yourself with the many forms of analytics can help you make business decisions that would improve the customer experience.

How data scientists make an impact in BPO industry?

Around 1981, the term outsourcing entered our lexicons. Two decades later, we had the BPO boom in India, China, and the Philippines with every street corner magically sprouting call centers. Now in 2023, the industry is transitioning into an era of analytics, attempting to harness their sea of data towards profitability, efficiency, and improved customer experience.

The Information Ocean

The interaction between BPO agents and customers generates huge volumes of both structured and unstructured (text, audio) data. On the one hand, you have the call data that measures metrics such as the number of incoming calls, time taken to address issues, service levels, and the ratio of handled vs abandoned calls. On the other hand, you have customer data measuring satisfaction levels and sentiment.

Insights from this data can help deliver significant value for your business whether it’s around more call resolution, reduced call time & volume, agent & customer satisfaction, operational cost reduction, growth opportunities through cross-selling & upselling, or increased customer delight.

The trick is to find the balance between demand (customer calls) and supply (agents). An imbalance can often lead to revenue losses and inefficient costs and this is a dynamic that needs to be facilitated by processes and technology.

Challenges of Handling Data

When you are handling such sheer volumes of data, the challenges too can be myriad. Most of the clients wage a daily battle with managing these vast volumes, harmonizing internal and external data, and driving value through them. For those that have already embarked on their analytical journey, the primary goals are finding the relevance of what they built, driving scalability, and leveraging new-age predictive tools to drive ROI.

Delivering Business Value

The business value delivered from advanced Analytics in the BPO industry is unquestionable, exhaustive and primarily influences these key aspects:

1. Call Management

Planning agent resources based on demand (peak and off-peak) and skillsets accounting for how long they take to resolve issues can impact business costs. AI can help automate the process to help optimize costs. An automated and real-time scheduling and resource optimization tool that has led one of our BPO clients to a cost reduction of 15%.

2. Customer Experience

Call center analytics give agents access to critical data and insights to work faster and smarter, improve customer relationships and drive growth. Analytics can help understand the past behavior of a customer/similar customers and recommend products or services that will be most relevant, instead of generic offers. It can also predict which customers are likely to need proactive management. A real-time cross-selling analytics has led to a 20% increase in revenue.

3. Issue Resolution

First-call resolution refers to the percentage of cases that are resolved during the first call between the customer and the call center. Analytics can help automate the categorization process of contact center data by building a predictive model. This can help with a better customer servicing model achieved by appropriately capturing the nuances of customer chats with contact centers. This metric is extremely important as it helps in reducing the customer churn rate.

4. Agent Performance

Analytics on call-center agents can assist in segmenting those who had a low-resolution rate or were spending too much time on minor issues, compared with top-performing agents. This helps the call center resolve gaps or systemic issues, identify agents with leadership potential, and create a developmental plan to reduce attrition and increase productivity.

5. Call Routing

Analytics-based call routing is based on the premise that records of a customer’s call history or demographic profile can provide insight into which call center agent(s) has the right personality, conversational style, or combination of other soft skills to best meet their needs.

6. Speech Analytics

Detecting trends in customer interactions and analyzing audio patterns to read emotions and stress in a speaker’s voice can help reduce customer churn, boost contact center productivity, improve agent performance and reduce costs by 25%. AI tools have clients in predicting member dissatisfaction to achieve a 10% reduction in first complaints and 20% reduction in repeat complaints.

7. Chatbots and Automation

Thanks to the wonders of automation, we can now enhance the user experience to provide personalized attention to customers available 24/7/365. Reduced average call duration and wage costs improve profitability. Self-service channels such as the help center, FAQ page, and customer portals empower customers to resolve simple issues on their own while deflecting more cases for the company. 

बुआ की राखी

मेरी छोटी बुआ...!!

रक्षाबंधन का त्यौहार पास आते ही मुझे सबसे ज्यादा  जमशेदपुर (झारखण्ड )वाली बुआ जी की राखी के कूरियर का इन्तेज़ार रहता था.

कितना बड़ा पार्सल भेजती थी बुआ जी.

तरह-तरह के विदेशी ब्रांड वाले चॉकलेट,गेम्स, मेरे लिए कलर फूल ड्रेस , मम्मी के लिए साड़ी, पापाजी के लिए कोई ब्रांडेड शर्ट.

इस बार भी बहुत सारा सामान भेजा था उन्होंने.

पटना और  रामगढ़ वाली दोनों बुआ जी ने  भी रंग बिरंगी राखीयों के साथ बहुत सारे गिफ्टस भेजे थे.

बस रोहतास वाली जया बुआ की राखी हर साल की तरह एक साधारण से लिफाफे में आयी थी.

पांच राखियाँ, कागज के टुकड़े में लपेटे हुए रोली चावल और पचास का एक नोट.

मम्मी ने चारों बुआ जी के पैकेट डायनिंग टेबल पर रख दिए थे ताकि पापा ऑफिस से लौटकर एक नजर  अपनी बहनों की भेजी राखियां और तोहफे देख लें...

पापा रोज की तरह आते ही टी टेबल पर लंच बॉक्स का थैला और  लैपटॉप  की  बैग रखकर सोफ़े पर पसर गए थे.

"चारो दीदी की राखियाँ आ गयी है...

मम्मी ने  पापा के लिए किचन में चाय चढ़ाते हुए आवाज लगायी थी...

"जया का लिफाफा दिखाना जरा...

पापा जया बुआ की राखी का सबसे ज्यादा इन्तेज़ार करते थे और सबसे पहले उन्हीं की भेजी राखी कलाई में बांधते थे....

जया बुआ सारे भाई बहनो में सबसे छोटी थी पर एक वही थी जिसने विवाह के बाद से शायद कभी सुख नहीं देखा था.

विवाह के तुरंत बाद  देवर ने सारा व्यापार हड़प कर घर से बेदखल कर दिया था.

तबसे फ़ूफा जी की मानसिक हालत बहुत अच्छी नहीं थी. मामूली सी नौकरी कर थोड़ा बहुत कमाते थे .

बेहद मुश्किल से बुआ घर चलाती थी.

इकलौते बेटे श्याम को भी मोहल्ले के साधारण से स्कूल में डाल रखा था. बस एक उम्मीद सी लेकर बुआ जी किसी तरह जिये जा रहीं थीं...

जया बुआ के भेजे लिफ़ाफ़े को देखकर पापा कुछ सोचने लगे थे...

"गायत्री इस बार रक्षाबंधन के दिन हम सब सुबह वाली पैसेंजर ट्रेन से जया के घर रोहतास (बिहार )उसे बगैर बताए जाएंगे...

"जया दीदी के घर..!!

मम्मी तो पापा की बात पर एकदम से चौंक गयी थी...

"आप को पता  है न कि उनके घर मे कितनी तंगी है...

हम तीन लोगों का नास्ता-खाना भी जया दीदी के लिए कितना भारी हो जाएगा....वो कैसे सबकुछ मैनेज कर पाएगी.

पर पापा की खामोशी बता रहीं थीं उन्होंने जया बुआ के घर जाने का मन बना लिया है और घर मे ये सब को पता था कि पापा के निश्चय को बदलना बेहद मुश्किल होता है...

रक्षाबंधन के दिन सुबह वाली धनबाद टू डेहरी ऑन सोन पैसेंजर से हम सब रोहतास पहुँच गए थे.

बुआ घर के बाहर बने बरामदे में लगी नल के नीचे कपड़े धो रहीं थीं....

बुआ उम्र  में सबसे छोटी थी पर तंग हाली और रोज की चिंता फिक्र ने उसे सबसे उम्रदराज बना दिया था....

एकदम  पतली दुबली कमजोर सी काया. इतनी कम उम्र में चेहरे की त्वचा पर सिलवटें साफ़ दिख रहीं थीं...

बुआ की शादी का फोटो एल्बम मैंने कई बार देखा था. शादी में बुआ की खूबसूरती का  कोई ज़वाब  नहीं  था. शादी के बाद के ग्यारह वर्षो की परेशानियों ने बुआ जी को कितना बदल दिया था.

बेहद पुरानी घिसी सी साड़ी में बुआ को दूर से ही पापा मम्मी  कुछ क्षण देखे जा  रहे थे...

पापा की आंखे डब डबा सी गयी थी.

हम सब पर नजर पड़ते ही बुआ जी एकदम चौंक गयी थी.

उन्हें समझ नहीं आ रहा था कि वो कैसे और क्या प्रतिक्रिया दे.

अपने बिखरे बालों को सम्भाले या अस्त व्यस्त पड़े घर को दुरुस्त करे.उसके घर तो बर्षों से कोई मेहमान नहीं आया था...

वो तो जैसे जमाने पहले भूल चुकी थी कि मेहमानों को घर के अंदर आने को कैसे कहा जाता है...

बुआ जी के बारे मे सब बताते है कि बचपन से उन्हें साफ सफ़ाई और सजने सँवरने का बेहद शौक रहा था....

पर आज दिख रहा था कि अभाव और चिंता कैसे इंसान को अंदर से दीमक की तरह खा जाती है...

अक्सर बुआ जी को छोटी मोटी जरुरतों के लिए कभी किसी के सामने तो कभी किसी के सामने हाथ फैलाना होता था...

 हालात ये हो गए थे कि ज्यादातर रिश्तेदार उनका फोन उठाना बंद कर चुके थे.....

एक बस पापा ही थे जो अपनी सीमित तनख्वाह के बावजूद कुछ न कुछ बुआ को दिया करते थे...

पापा ने आगे बढ़कर सहम सी गयी अपनी बहन को गले से लगा लिया था.....

"भैया भाभी मन्नू तुम सब अचानक आज ?

सब ठीक है न...?

बुआ ने कांपती सी आवाज में पूछा था...

"आज वर्षों बाद मन हुआ राखी में तुम्हारे घर आने का..

तो बस आ गए हम सब...

पापा ने बुआ को सहज करते हुए कहा था.....

"भाभी आओ न अंदर....

 मैं चाय नास्ता लेकर आती हूं...

जया बुआ ने मम्मी के हाथों को अपनी ठण्डी हथेलियों में लेते हुए कहा था. 

"जया तुम बस बैठो मेरे पास. चाय नास्ता गायत्री देख लेगी."

हमलोग बुआ जी के घर जाते समय रास्ते मे रूककर बहुत सारी मिठाइयाँ और नमकीन ले गए थे......

मम्मी किचन में जाकर सबके लिए प्लेट लगाने लगी थी...

उधर बुआ कमरे में पुरानी फटी चादर बिछे खटिया पर अपने भैया के पास बैठी थीं....

बुआ जी का बेटा श्याम दोड़ कर फ़ूफा जी को बुला लाया था.

राखी बांधने का मुहूर्त शाम सात बजे तक का था.मम्मी अपनी ननद को लेकर मॉल चली गयी थी सबके लिए नए ड्रेसेस खरीदने और बुआ जी के घर के लिए किराने का सामान लेने के लिए....

शाम होते होते पूरे घर का हुलिया बदल गया था

नए पर्दे, बिस्तर पर नई चादर, रंग बिरंगे डोर मेट, और सारा परिवार नए ड्रेसेस पहनकर जंच रहा था.

न जाने कितने सालों बाद आज जया बुआ की रसोई का भंडार घर लबालब भरा हुआ था....

धीरे धीरे एक आत्म विश्वास सा लौटता दिख रहा था बुआ के चेहरे पर....

पर सच तो ये था कि उसे अभी भी सब कुछ स्वप्न सा लग रहा था....

बुआ जी ने थाली में राखियाँ सज़ा ली थी

मिठाई का डब्बा रख लिया था

जैसे ही पापा को तिलक करने लगी पापा ने बुआ को रुकने को कहा.

सभी आश्चर्यचकित  थे...

" दस मिनट  रुक जाओ तुम्हारी दूसरी बहनें भी बस पहुँचने वाली है. "

पापा ने मुस्कुराते हुए कहा तो सभी पापा को देखते रह गए....

तभी बाहर दरवाजे पर गाड़ियां के हॉर्न की आवाज सुनकर बुआ ,मम्मी और फ़ूफ़ा जी दोड़ कर बाहर आए तो तीनों बुआ का पूरा परिवार सामने था....

जया बुआ का घर मेहमानों से खचाखच भर गया था. 

महराजगंज वाली नीलम बुआ बताने लगी कि कुछ समय पहले उन्होंने पापा को कहा था कि क्यों न  सब मिलकर चारो धाम की यात्रा पर निकलते है...

बस पापा ने उस दिन तीनों बहनो को फोन किया कि अब चार धाम की यात्रा का समय आ गया है..

पापा की बात पर तीनों बुआ सहमत थी और सबने तय किया था कि इस बार जया के घर सब जमा होंगे और थोड़े थोड़े पैसे मिलाकर उसकी सहायता करेंगे.

जया बुआ तो बस एकटक अपनी बहनों और भाई के परिवार को देखे जा रहीं थीं....

कितना बड़ा सरप्राइस दिया था आज सबने उसे...

सारी बहनो से वो गले मिलती जा रहीं थीं...

सबने पापा को राखी बांधी....

ऐसा रक्षाबन्धन शायद पहली बार था सबके लिए...

रात एक बड़े रेस्त्रां में हम सभी ने डिनर किया....

फिर गप्पे करते जाने कब काफी रात हो चुकी थी....

अभी भी जया बुआ ज्यादा बोल नहीं रहीं थीं.

वो तो बस बीच बीच में छलक आते अपने आंसू पोंछ लेती थी.

बीच आंगन में ही सब चादर बिछा कर लेट गए थे...

जया बुआ पापा से किसी छोटी बच्ची की तरह चिपकी हुई थी...

 मानो इस प्यार और दुलार का उसे वर्षों से इन्तेज़ार था. 

बातें करते करते अचानक पापा को बुआ का शरीर एकदम ठंडा सा लगा तो  पापा घबरा गए थे...

सारे लोग जाग गए पर जया बुआ हमेशा के लिए सो गयी थी....

पापा की गोद में एक बच्ची की तरह लेटे लेटे वो विदा हो चुकी ..

पता नही कितने दिनों से बीमार थीं....

और आज तक किसी से कही भी नही थीं...

आज सबसे मिलने का ही आशा लिये जिन्दा थीं शायद...!!

तेरा मेरा रिश्ता

"उठो सुबह हो गई चाय नहीं पीनी"

"नहीं मैंने सुबह की चाय पीनी छोड़ दी है" 

"क्यों "

"जब तुम थी तो सुबह सुबह मेरे हाथ की बनी चाय पीती थी, हम दोनों खुली छत या बरांडे में  चाय की चुस्की लेते थे, परंतु अब नहीं"

" मगर क्यों ? "

"क्योंकि वो चाय नहीं प्यार का ही एक रूप था, तुम्हारे चले जाने के बाद, अब चाय की प्याली का क्या मतलब ? "

 "अरे ये क्या तुम बिस्तर झाड़ रहे हो,चादर ठीक कर रहे हो ?" "हां कर रहा हूं "

"मेरे होने पर तो नहीं करते थे"

"तब मैं यह काम तुम्हारा समझता था,एक बेफिक्री थी । अब तुम्हारे सारे काम में खुद ही करता हूं "

"बहुत सुधर गए हो, अब क्या करोगे ?"

" टहलने जाऊंगा "

"वहीं जहां मेरे साथ कभी कभी जाते थे"

" हां वही ढूंढता हूं तुम्हें ,लेकिन तुम मिलती ही नहीं, निराश होकर लौट आता हूं "

"फिर क्या करते हो ?

"थोड़ी देर बाद नहाने चला जाता हूं "

"इतनी सुबह सुबह पहले तो तुम 12:00 बजे के बाद नहाते थे तुम्हारे साथ साथ मेरी भी तो देर से नहाने की आदत हो गई थी"

"हां मगर अब सुबह ही नहा लेता हूं"

" क्यों ?"

"क्योंकि अब जिंदगी के मायने बदल गये हैं "

" नहाने के बाद क्या करते हो ?"

" पूजा करता हूं भगवान जी और तुम्हारे फोटो के सामने अगरबत्ती जलाता हूं "

"मेरे फोटो के सामने"

" हां " 

"किस लिए  ?"

"भगवान से प्रार्थना करता हूं कि वह तुम्हारी आत्मा को शांति प्रदान करें"और हर जन्म में मुझे तुम ही पत्नी के रूप में मिलो.

 "मेरा इतना ख्याल रखते हो,"

   "इतना प्यार करते हो मुझे"

" पहले भी रखता था बस तुम समझती नहीं थी"

" मैं भी तो रखती थी तुम ही कहां समझते थे"

" हां,कह तो ठीक ही रही हो" 

"अब क्या करोगे ? "

अब योग ,प्राणायाम आदि करूंगा "

 "मेरे सामने तो नहीं करते थे"

" तब मन शांत था, अब मन को शांत करना होता है"

" चाय भी नहीं पीई, कुछ खाया भी नहीं है ,नाश्ता नहीं करोगे ?"

"हां ,10:00 बजे करूंगा"

"अरे, नाश्ते में ये क्या खा रहे हो?"

" जो बना है "

"अब फरमाइश नहीं करते"

" नही अब बहुत कम, हाँ जब कभी तुम्हारी  बनाई डिश की याद आती है तो कभी कभी मांग लेता हूं"

" अक्सर क्यों नहीं ?"

"तुमसे ही तो करता था, क्योंकि तुम पर मेरा एक विशेष अधिकार था इसलिए ,उसमें भी अधिकतर तो तुम बिना कहे ही मेरी पसंद की डिश बना लाती थी"

" तो अब कहकर बनवा लिया करो "

"जो तुम बनाती थीं वो हर कोई थोड़े ही बना सकता है ? वैसे भी मेरे स्वाद और पसंद तो तुम्हारे साथ चले गए" 

"अच्छा,अब क्या करोगे ?"

"अब 2 घंटे मोबाइल चलाऊंगा"

तुम्हारे लिए कुछ लिखूंगा

"2 घंटे ? "

"क्यों ? ऊपर जाने के बाद भी मेरे मोबाइल से तुम्हारा बैर खत्म नहीं हुआ?"

" मैं,शुरु शुरु में ही तो टोका करती थी बाद में तो टोकना बंद कर दिया था"

" हां बंद तो कर दिया था , लेकिन तुम्हारे मन में मेरा मोबाइल हमेशा सौत ही बना रहा, बस दिखावे के लिए चुप रहती थी"

 "अच्छा अब लड़ो नहीं, चलो चला लो लिख लो"

" तुम तो 2 घण्टे से भी ज्यादा देर तक चलाते रहे "***

"हां ,तुम टोकने वाली नहीं थी ना" 

"अच्छा,अब भी उलाहना ,अब क्या करोगे ?"

" अब आंखें थक गई हैं थोड़ी देर आंखों को आराम दूंगा, आंख बंद करके लेटूंगा ।"

" अच्छा है आराम कर लो"

"अरे सोते ही रहोगे 2:30 बज गए तुम्हारा खाने का टाइम तो 12:00 बजे का है उठो खाना खा लो "

"अच्छा क्या बना है ?"

"पता नहीं "

"देखता हूं "

"यह सब्जी, यह तो तुम्हें बिल्कुल पसन्द नही थी "

"लेकिन ,अब पसन्द है "

" कैसे ?"

"क्योंकि जब तुम थी तो मुझे चैलेंज करती थी ना कि मैं ही हूं जो तुम्हारे सारे नखरे बर्दाश्त करती हूं ,मैं चली जाऊंगी तब पता चलेगा "

" अब तुम चली गई अपने साथ-साथ मेरे सारे नखरे और तुनक मिजाजी भी ले गई,अब तो मैं तुम्हारे सारे चैलेंज स्वीकार कर चुका हूं" 

"बहुत बदल गए हो

" गलत ,बदल नहीं गया हूं, असल में जो मैं था वह तो तुम साथ ले गई ,अब तो बस शरीर है सांसे चल रही है ,कब तक चलेंगी,पता नहीं "

"अरे देखो तुम्हारी कामवाली ने तुम्हारी पसंद का लाफिंग बुद्धा तोड़ दिया"

" टूट जाने दो "

"अरे,तुम्हें गुस्सा नहीं आया"

" नहीं अब मुझे गुस्सा नहीं आता"

" क्यों ?"

" क्योंकि गुस्सा तो अपनों पर आता है, तुम तोड़ती तो जरूर आता, इस पर कैसा गुस्सा ?"

" काश ! तुम मेरे होते हुए भी ऐसे ही होते हैं ?"

"हां, मैं भी यही सोचता हूं कि मैं तुम्हारे होते हुए ऐसा क्यों नहीं था ? क्यों हमने जिंदगी के कितने ही अमूल्य पल नोकझोंक अपने ईगो में गंवा दिए ?"

" मुझे याद करते हो ?"

" भूलता ही नहीं,तो याद करने की बात कहां से आ गई, हर समय मेरे चारों ओर जो घूमती रहती हो, "

" रात हो गयी है, चलो अब सो जाओ तुम्हारे सोने का समय हो गया है,"

" अच्छा ठीक है "

 "अरे ! सोते-सोते उठ कर कहां जा रहे हो ?"

"टीवी बंद कर दूँ ,अब तुम तो हो नहीं जो मेरे सोने के बाद बंद कर दोगी "

"मैं तो अब चाह कर भी तुम्हारी मदद नहीं कर सकती, तुम्हें छू भी नहीं सकती । चलो, दूर से ही थपकी देकर सुला देती हूँ "

 "चलो सुला दो, अब सो ही जाता हूं ...."

अगर इस कहानी का एक भी शब्द आपके मन को छुआ है अगर आंखे थोड़ी भी नम हुई हैं,तो अभी सही समय है अपने जीवनसाथी से क्षमा मांगने का अगर आप भी उस पर बात बात गुस्सा करते हैं, गले लगिए और मांग लीजिए अपनी हर गलती के लिए उससे माफी उसके जीते जी उसे बता दीजिए आप उससे कितना प्यार करते हैं,क्योंकि बो भी आपसे असीम प्रेम करती है 😢😢...❤...

Understanding the Lifecycle of Data Science

Data science is quickly evolving to be one of the hottest fields in the technology industry. With rapid advancements in computational performance that now allow for the analysis of massive datasets, we can uncover patterns and insights about user behavior and world trends to an unprecedented extent.

With the influx of buzzwords in the field of data science and relevant fields, a common question I’ve heard from friends is “Data science sounds pretty cool - how do I get started?” And so what started out as an attempt to explain it to a friend who wanted to get started with Kaggle projects has culminated in this post. I’ll give a brief overview of the seven steps that make up a data science lifecycle - business understanding, data mining, data cleaning, data exploration, feature engineering, predictive modeling, and data visualization. For each step, I will also provide some resources that I’ve found to be useful in my experience.

As a disclaimer, there are countless interpretations to the lifecycle (and to what data science even is), and this is the understanding that I have built up through my reading and experience so far. Data science is a quickly evolving field, and its terminology is rapidly evolving with it. If there’s something that you strongly disagree with, I’d love to hear about it!

1. Business Understanding

The data scientists in the room are the people who keep asking the why’s. They’re the people who want to ensure that every decision made in the company is supported by concrete data, and that it is guaranteed (with a high probability) to achieve results. Before you can even start on a data science project, it is critical that you understand the problem you are trying to solve.

According to Microsoft Azure’s blog, we typically use data science to answer five types of questions:

1. How much or how many? (regression)
2. Which category? (classification)
3. Which group? (clustering)
4. Is this weird? (anomaly detection)
5. Which option should be taken? (recommendation)

In this stage, you should also be identifying the central objectives of your project by identifying the variables that need to be predicted. If it’s a regression, it could be something like a sales forecast. If it’s a clustering, it could be a customer profile. Understanding the power of data and how you can utilize it to derive results for your business by asking the right questions is more of an art than a science, and doing this well comes with a lot of experience. One shortcut to gaining this experience is to read what other people have to say about the topic, which is why I’m going to suggest a bunch of books to get started.

2. Data Mining

Now that you’ve defined the objectives of your project, it’s time to start gathering the data. Data mining is the process of gathering your data from different sources. Some people tend to group data retrieval and cleaning together, but each of these processes is such a substantial step that I’ve decided to break them apart. At this stage, some of the questions worth considering are - what data do I need for my project? Where does it live? How can I obtain it? What is the most efficient way to store and access all of it?

If all the data necessary for the project is packaged and handed to you, you’ve won the lottery. More often than not, finding the right data takes both time and effort. If the data lives in databases, your job is relatively simple - you can query the relevant data using SQL queries, or manipulate it using a dataframe tool like Pandas. However, if your data doesn’t actually exist in a dataset, you’ll need to scrape it. Beautiful Soup is a popular library used to scrape web pages for data. If you’re working with a mobile app and want to track user engagement and interactions, there are countless tools that can be integrated within the app so that you can start getting valuable data from customers. Google Analytics, for example, allows you to define custom events within the app which can help you understand how your users behave and collect the corresponding data.

3. Data Cleaning

Now that you’ve got all of your data, we move on to the most time-consuming step of all - cleaning and preparing the data. This is especially true in big data projects, which often involve terabytes of data to work with. According to interviews with data scientists, this process (also referred to as ‘data janitor work’) can often take 50 to 80 percent of their time. So what exactly does it entail, and why does it take so long?

The reason why this is such a time consuming process is simply because there are so many possible scenarios that could necessitate cleaning. For instance, the data could also have inconsistencies within the same column, meaning that some rows could be labelled 0 or 1, and others could be labelled no or yes. The data types could also be inconsistent - some of the 0s might integers, whereas some of them could be strings. If we’re dealing with a categorical data type with multiple categories, some of the categories could be misspelled or have different cases, such as having categories for both male and Male. This is just a subset of examples where you can see inconsistencies, and it’s important to catch and fix them in this stage.

One of the steps that is often forgotten in this stage, causing a lot of problems later on, is the presence of missing data. Missing data can throw a lot of errors in the model creation and training. One option is to either ignore the instances which have any missing values. Depending on your dataset, this could be unrealistic if you have a lot of missing data. Another common approach is to use something called average imputation, which replaces missing values with the average of all the other instances. This is not always recommended because it can reduce the variability of your data, but in some cases it makes sense.

4. Data Exploration

Now that you’ve got a sparkling clean set of data, you’re ready to finally get started in your analysis. The data exploration stage is like the brainstorming of data analysis. This is where you understand the patterns and bias in your data. It could involve pulling up and analyzing a random subset of the data using Pandas, plotting a histogram or distribution curve to see the general trend, or even creating an interactive visualization that lets you dive down into each data point and explore the story behind the outliers.

Using all of this information, you start to form hypotheses about your data and the problem you are tackling. If you were predicting student scores for example, you could try visualizing the relationship between scores and sleep. If you were predicting real estate prices, you could perhaps plot the prices as a heat map on a spatial plot to see if you can catch any trends.

5. Feature Engineering

In machine learning, a feature is a measurable property or attribute of a phenomenon being observed. If we were predicting the scores of a student, a possible feature is the amount of sleep they get. In more complex prediction tasks such as character recognition, features could be histograms counting the number of black pixels.

According to Andrew Ng, one of the top experts in the fields of machine learning and deep learning, “Coming up with features is difficult, time-consuming, requires expert knowledge. ‘Applied machine learning’ is basically feature engineering.” Feature engineering is the process of using domain knowledge to transform your raw data into informative features that represent the business problem you are trying to solve. This stage will directly influence the accuracy of the predictive model you construct in the next stage.

We typically perform two types of tasks in feature engineering - feature selection and construction.

Feature selection is the process of cutting down the features that add more noise than information. This is typically done to avoid the curse of dimensionality, which refers to the increased complexity that arises from high-dimensional spaces (i.e. way too many features). I won’t go too much into detail here because this topic can be pretty heavy, but we typically use filter methods (apply statistical measure to assign scoring to each feature), wrapper methods (frame the selection of features as a search problem and use a heuristic to perform the search) or embedded methods (use machine learning to figure out which features contribute best to the accuracy).

Feature construction involves creating new features from the ones that you already have (and possibly ditching the old ones). An example of when you might want to do this is when you have a continuous variable, but your domain knowledge informs you that you only really need an indicator variable based on a known threshold. For example, if you have a feature for age, but your model only cares about if a person is an adult or minor, you could threshold it at 18, and assign different categories to instances above and below that threshold. You could also merge multiple features to make them more informative by taking their sum, difference or product. For example, if you were predicting student scores and had features for the number of hours of sleep on each night, you might want to create a feature that denoted the average sleep that the student had instead.

6. Predictive Modeling

Predictive modeling is where the machine learning finally comes into your data science project. I use the term predictive modeling because I think a good project is not one that just trains a model and obsesses over the accuracy, but also uses comprehensive statistical methods and tests to ensure that the outcomes from the model actually make sense and are significant. Based on the questions you asked in the business understanding stage, this is where you decide which model to pick for your problem. This is never an easy decision, and there is no single right answer. The model (or models, and you should always be testing several) that you end up training will be dependent on the size, type and quality of your data, how much time and computational resources you are willing to invest, and the type of output you intend to derive. There are a couple of different cheat sheets available online which have a flowchart that helps you decide the right algorithm based on the type of classification or regression problem you are trying to solve. The two that I really like are the Microsoft Azure Cheat Sheet and SAS Cheat Sheet.

Once you’ve trained your model, it is critical that you evaluate its success. A process called k-fold cross validation is commonly used to measure the accuracy of a model. It involves separating the dataset into k equally sized groups of instances, training on all the groups except one, and repeating the process with different groups left out. This allows the model to be trained on all the data instead of using a typical train-test split.

For classification models, we often test accuracy using PCC (percent correct classification), along with a confusion matrix which breaks down the errors into false positives and false negatives. Plots such as as ROC curves, which is the true positive rate plotted against the false positive rate, are also used to benchmark the success of a model. For a regression model, the common metrics include the coefficient of determination (which gives information about the goodness of fit of a model), mean squared error (MSE), and average absolute error.

7. Data Visualization

Data visualization is a tricky field, mostly because it seems simple but it could possibly be one of the hardest things to do well. That’s because data viz combines the fields of communication, psychology, statistics, and art, with an ultimate goal of communicating the data in a simple yet effective and visually pleasing way. Once you’ve derived the intended insights from your model, you have to represent them in way that the different key stakeholders in the project can understand.

Again, this is a topic that could be a blog post on its own, so instead of diving deeper into the field of data visualization, I will give a couple of starting points. I personally love working through the analysis and visualization pipeline on an interactive Python notebook like Jupyter, in which I can have my code and visualizations side by side, allowing for rapid iteration with libraries like Seaborn and Bokeh. Tools like Tableau and Plotly make it really easy to drag-and-drop your data into a visualization and manipulate it to get more complex visualizations. If you’re building an interactive visualization for the web, there is no better starting point than D3.js.

8. Business Understanding

Phew. Now that you’ve gone through the entire lifecycle, it’s time to go back to the drawing board. Remember, this is a cycle, and so it’s an iterative process. This is where you evaluate how the success of your model relates to your original business understanding. Does it tackle the problems identified? Does the analysis yield any tangible solutions? If you encountered any new insights during the first iteration of the lifecycle (and I assure you that you will), you can now infuse that knowledge into the next iteration to generate even more powerful insights, and unleash the power of data to derive phenomenal results for your business or project.

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If you think this helped your understanding of what a data science lifecycle is, feel free to share it with someone you think might benefit from reading it. I think that data science is a really exciting field that has an immense potential to revolutionize the way we make decisions and uncover insights that were previously hidden, and I strongly believe that speaking the language of data is a necessary skill in today’s workplace regardless of what field you’re in. If you have any thoughts on this, or have any links or resources that I can add to this post, contact me on krantigaurav@gmail.com