ඔබේ ව්යාපාරයේ වැදගත් තීරණ ගත කරන ඒකම පැයකි – අංක එකක් බැලීමයි. ඒකම පැයත්, ඔබේ ගිණුම් කාර්ය මණ්ඩලය හෝ තාක්ෂණ උපදෙස්කරු සකස් කරපු ස්ප්රෙඩ්ෂීට් එකත්. නමුත් ඒ අංකය සෑම විටකම සත්යද? නවතම පරීක්ෂණයක් පෙන්වුවේ, එක් වසරක් පුරා ලැන්ඩ්ස්කේප් කම්පැනියක් භාවිතා කරපු සරල Excel ගොනුවේ අඩුපාඩු නිසා, අදාළ කම්පැනියේ ලාභය සැලකිය යුතු ලෙස අතිශයින් වැඩි ලෙස පෙන්වා තිබුණා බවයි.
අදාල කම්පැනියට පණිවිඩයක් ලැබුනාම, අපිට පෙන්වා දුන්නා ඔවුන්ගේ මාසික වාර්තාවේ කාණ්ඩයක් පුරා අඩුපාඩුවක් තිබුණා. ඔවුන් පළමුවෙන්ම ගිණුම් පද්ධතියෙන් සහ කාර්යය සැලසුම් යෙදුමෙන් දත්ත අපනයනය කර, ඒවා Excel එකේ අලවිකර, නාමයන් සකස් කර, සූත්ර තබා, පිරිවිතර පිරික්සමින් ත්රි-මාසික වාර්තා සකස් කරනු ලැබේ. මේ ක්රියාවලිය සම්පූර්ණයෙන්ම මිනිස්කම, නමුත් අපි එම ගොනුව නැවත පුරා පරීක්ෂා කළාට, එක් පේළියක සබ්-කොන්ට්රැක්ටර් වියදම වැරදි කොටසේ ඇතුළත් කර තිබුණා. ඒ නිසා, එක් එක් කණ්ඩායමගේ ලාභය තරමක් අධික ලෙස පෙන්වා තිබුණා. එක තනි වැඩකට බලපාන ප්රමාණය සුළු වූවාට, වසර පුරා එකතු කළාම, ලාභයේ වැරදි ගණන ඉතා වැඩි විය.
මෙම වැරදි වසර පුරා තීරණ ගැනීමට බලපෑම කළේ කුමක්ද? කම්පැනියේ හිමිකරු, මෙම ගොනුවේ විශ්වාසය තවත් කිසිම දත්ත මූලාශ්රයකට වඩා වැඩි බව පවසූ අතර, ඒ ගොනුවේ අඩුපාඩුව නිසා ඔහු අනාගත ව්යාපාරික අවස්ථා ගැන අසාත්මක තීරණ ගත්තා. මෙය තොරතුරු තාක්ෂණයේ ‘automation’ සහ ‘human judgment’ අතර ඇති සංකීර්ණ සම්බන්ධතාවය මත ප්රශ්න ඉදිරිපත් කරයි.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
ශ්රී ලංකාවේ කුඩා හා මධ්යම පරිමාණ ව්යාපාර (SMEs) බොහෝවිට Excel හෝ Google Sheets මත විශ්වාස කරයි. මෙම කතාවෙන් අපිට ඉගෙන ගත යුතුයි:
- දත්ත ගුණාත්මකභාවය: ස්වයංක්රියව දත්ත එකතු කළත්, ඒවා පරීක්ෂා නොකළහොත් වැරදි තීරණ ගත හැක.
- තාක්ෂණික විශ්ලේෂකයින්ගේ වටිනාකම: කාර්යය ස්ක්රිප්ට් ලිවීම, පරීක්ෂණ, හා ගුණාත්මක පරීක්ෂණයන් කළ හැකි වෘත්තීය ශිල්පීන් අවශ්යයි.
- ශ්රි ලංකා සංවර්ධනය: දත්ත පරීක්ෂණ ක්රමවේදයන්ට ආධාරය වන AI‑driven tools, data validation plugins වැනි තාක්ෂණයන් ග්රහණය කිරීමෙන් ව්යාපාරික අවදානම් අඩු කර, ආර්ථික වර්ධනයට දායක වේ.
ඉගෙනුම් ආයතනවලට මෙය උදාහරණයක් ලෙස භාවිතා කර, සිසුන්ට “spreadsheet audit” පදනමක් පෙන්වා දෙන්න පුළුවන්. එමඟින්, ඉදිරි දිනවල තොරතුරු විශ්ලේෂණය, AI, හා automation පිළිබඳ දැනුම වැඩිදියුණු කරගත හැක.
අවසන් වශයෙන්, තාක්ෂණය මගින් දත්ත එකතු කිරීම ඉතා පහසු වුවත්, ඒ දත්ත “සත්ය” බව තහවුරු කිරීමේ කාර්යය තවමත් මනුෂ්ය අයුරින්ම කළ යුතුයි. ස්ප්රෙඩ්ෂීට් වල අඩුපාඩු පරීක්ෂා කිරීම, ව්යාපාරික තීරණ ගැනීමේ අධි-ගුණාත්මක ක්රියාවලියක් බව මතක තබාගන්න.
