डेटा पूर्वानुमान में नवाचार से पहले सटीकता को प्राथमिकता देनी चाहिए: आरबीआई गवर्नर शक्तिकांत दास

ऐसे समय में जब सांख्यिकीय और डेटा पूर्वानुमान के नए और अधिक परिष्कृत तरीके विकसित हो रहे हैं, निष्कर्ष निकालने के लिए उन पर भरोसा करने से पहले ऐसी तकनीकों की सटीकता को सत्यापित करने की आवश्यकता है, भारतीय रिजर्व बैंक (RBI) के गवर्नर शक्तिकांत दास ने कहा। प्रतिस्पर्धा। उन्होंने कहा कि आर्थिक स्थितियों में प्रमुख बदलाव जैसे कि महामारी के कारण सांख्यिकीय मॉडल में संरचनात्मक विराम होता है, उन्होंने कहा कि व्यवधानों के कारण समायोजन करने के लिए नए समाधान प्रस्तावित किए गए थे।

कोविड प्रेरित महामारी में आयु, भूगोल और समय के आधार पर उपलब्ध कराए गए आंकड़ों के आधार पर स्वास्थ्य संबंधी विभिन्न कार्य योजनाएं तय की गईं। हालाँकि, डेटा संग्रह गंभीर रूप से बाधित हुआ था जहाँ डेटा संग्रह पारंपरिक आमने-सामने साक्षात्कार द्वारा किया गया था। दास ने कहा कि महामारी के दौरान, सांख्यिकी और कार्यक्रम कार्यान्वयन मंत्रालय (मोस्पी) को कई वस्तुओं की कीमतों के संग्रह में कठिनाइयों के कारण लगातार दो महीनों के लिए उपभोक्ता मूल्य सूचकांक (सीपीआई) के लिए लगाए गए आंकड़े प्रकाशित करने पड़े।

दास ने कहा कि जैसा कि महामारी के दौरान आधिकारिक डेटा की आवश्यकता अधिक तेजी से महसूस की गई, सांख्यिकीविदों ने डेटा के नए स्रोतों और नए सांख्यिकीय तरीकों की ओर रुख किया। वे सांख्यिकी दिवस सम्मेलन में बोल रहे थे। उन्होंने कहा कि एक विविध देश होने के नाते भारत को डेटा की ग्रैन्युलैरिटी और नियमितता बनाए रखने के उद्देश्य से समाधान करने की जरूरत है, उन्होंने कहा कि आरबीआई को वैकल्पिक डेटा स्रोतों पर विचार करना चाहिए।

“पिछले दो वर्षों के अनुभव ने हमें डेटा अंतराल के बारे में जागरूक किया है, हालांकि विभिन्न राष्ट्रीय समुच्चय के संकलन में पद्धतियों के मानकीकरण को सुनिश्चित करने से हमें अच्छी स्थिति में खड़ा किया गया है,” उन्होंने कहा।

डेटा विस्फोट और डेटा मुद्रीकरण ने उपभोक्ताओं के व्यवहार की भविष्यवाणी करने के लिए व्यवसायों द्वारा बड़े डेटा में निवेश किया है।

दास ने कहा, “डेटा और अनुमानों की इस बाढ़ के बीच, यह महत्वपूर्ण है कि निष्कर्ष निकालने से पहले विशिष्टताओं और गैर-अनुरूपताओं को मजबूत सांख्यिकीय विश्लेषण और सहकर्मी समीक्षा के अधीन किया जाए।”

डेटा की कमी के कारण जलवायु संबंधी जोखिम विश्लेषण अभी एक चुनौती साबित हो रहा है। G20 डेटा गैप पहल परियोजना का नया चरण मुख्य रूप से घरेलू वितरण संबंधी जानकारी, फिनटेक, वित्तीय समावेशन और निजी और प्रशासनिक डेटा और डेटा साझाकरण तक पहुंच में वृद्धि के साथ-साथ जलवायु परिवर्तन पर डेटा की कमी को दूर करने पर केंद्रित है। इसके अलावा, अन्य प्रकार के सूचकांक जैसे मानव विकास सूचकांक, खुशी सूचकांक और असमानता सूचकांक अब विभिन्न राष्ट्रीय और अंतर्राष्ट्रीय एजेंसियों द्वारा संकलित किए जाते हैं।

“जबकि नए डेटा स्रोत आधिकारिक आंकड़ों के लिए अवसर खोलते हैं, यह अनुशासन के लिए भी मुद्दों को उठाता है। उचित डेटा गुणवत्ता ढांचे का विकास और डेटा गोपनीयता और डेटा सुरक्षा सुनिश्चित करना सर्वोच्च प्राथमिकता है, ”दास ने कहा।