فہرست کا خانہ:
- پورٹ بگ ڈیٹا براہ راست سیکٹر مخصوص پلیٹ فارمز میں
- لیگیسی بزنس انٹیلی جنس سسٹم کی تعمیر
- وہ ڈیٹا گودام استعمال کریں
- ساخت کا ڈیٹا
- ڈیٹا لیکس کی شناخت اور ہینڈل کریں
مرکزی کارپوریٹ ڈیٹا گوداموں میں اور اس سے باہر کے ڈیٹا کو چمکانے کے تکنیکی طریقوں کے بارے میں گفتگو کرنے ، اپیچی ہڈوپ کے استعمال سے اور قابل رسولی کو جدت لانے کے ل related متعلقہ ٹولز کے استعمال سے لے کر ، بڑے ڈیٹا آئی ٹی سیٹ اپ بنانے میں کیا شامل ہے اس بارے میں ان دنوں بہت سی باتیں ہو رہی ہیں۔ لیکن بگ ڈیٹا کا فلسفیانہ عنصر بھی ہے۔ دوسرے لفظوں میں ، آپ واقعی میں آپ کے کاروباری نتائج کو فروغ دینے اور اپنے کاروباری نمونہ کو بہتر بنانے کے ل lying اس سارے ڈیٹا کو کس طرح استعمال کرتے ہیں؟
یہ پانچ طریقے ہیں جو کمپنیاں نمبروں کو کچل رہی ہیں اور درحقیقت انہیں کچھ ٹھوس نتائج پر لاگو کر رہی ہیں۔
پورٹ بگ ڈیٹا براہ راست سیکٹر مخصوص پلیٹ فارمز میں
مجموعی کاروباری اعداد و شمار کا استعمال شروع کرنے کا ایک آسان طریقہ یہ ہے کہ مخصوص ڈیٹا عناصر کو پہلے سے ڈیزائن کردہ کاروباری عمل کے نظام میں رکھنا جو اس اعداد و شمار کو موثر انداز میں پہنچانے کے لئے بنائے جاتے ہیں۔ شاید اس کی بہترین مثال کسٹمر ریلیشن شپ مینجمنٹ (سی آر ایم) ٹولز ہیں۔ فروش اکثر اپنی خدمات ڈیش بورڈ کے آس پاس بناتے ہیں جو سیلز ورکرز اور دوسروں کو موثر اور قابل عمل کسٹمر فائلوں یا فولڈروں کے ساتھ پیش کرسکتے ہیں۔
بات یہ ہے کہ سی آر ایم کے استعمال سے یہ فرض ہوتا ہے کہ آپ کے پاس ضروری اعداد و شمار کہیں موجود ہیں۔ اگر آپ کسٹمر کے شناخت کاروں ، خریداری کی تاریخوں اور دیگر متعلقہ اشیاء کو ایک ساتھ گروپ کرسکتے ہیں تو ، آپ اپنے CRM پلیٹ فارم میں یہ سب بھیجنا شروع کرسکتے ہیں۔ آپ کی سیلز ٹیم آپ کا شکریہ ادا کرے گی۔
لیگیسی بزنس انٹیلی جنس سسٹم کی تعمیر
ایک بار پھر ، آپ کو منتخب کریں گے کہ آپ کس مخصوص اعداد و شمار کے سیٹ کو استعمال کرنا چاہتے ہیں ، لیکن ایک اور کام جو کمپنیاں کررہی ہیں وہ ہے ان کے روایتی میں بڑے اعداد و شمار کی زیادہ سے زیادہ سیٹیں انجیکشن کرکے ، اعداد و شمار کو خراب کرنے اور آہستہ آہستہ بڑھانا۔ رپورٹنگ کی تکنیک.
ٹھیک ہے ، لہذا وہاں بہت سارے احتیاطی وسائل موجود ہیں کہ عام طور پر کتنے میراثی نظام حقیقی ترقی کو روکتے ہیں۔ لیکن وہاں کچھ عملی گائیڈز بھی موجود ہیں جو بڑے اعداد و شمار کے ل leg میراثی ٹکنالوجی کے استعمال میں چیلنجوں میں سے کچھ کو ظاہر کرتی ہیں ، یہ کیسے ہوسکتا ہے ، اور صحیح عملہ کس طرح سے تمام فرق پیدا کرسکتا ہے۔ اس کے علاوہ ، تکنیکی لحاظ سے ، ہر چیز "وراثت" کی حیثیت سے ایک بار تعینات ہوجاتی ہے ، لہذا جب بھی کوئی اور اچھی چیز آتی ہے تو ہر دفعہ میراثی نظام کو ختم کرنا ہمیشہ معنی نہیں رکھتا۔
وہ ڈیٹا گودام استعمال کریں
اگر آپ کے پاس مرکزی ذخیرos میں بڑا ڈیٹا موجود ہے اور آپ جانتے ہیں کہ اس تک رسائی کیسے حاصل ہے ، آپ اس کے آس پاس نئے عمل تیار کرسکتے ہیں۔
یہاں اس کی ایک عمدہ مثال ہے کہ کس طرح کچھ بڑی کمپنیاں بڑے اعداد و شمار کے مخصوص ، عین ، عین مطابق استعمالوں کی پیروی کر رہی ہیں۔ آپ اسے کراس انڈیکسنگ کہہ سکتے ہو۔ یہ ایک انٹرپرائز کو ان کے متعدد قسم کے کسٹمر اکاؤنٹس کے مابین مستقل ماڈل بنانے میں مدد کرتا ہے جو سافٹ ویئر فن تعمیر کے مختلف حصوں میں رکھے جاسکتے ہیں۔
تمام قابل عمل اعداد و شمار کو یکجا کرکے ، کوئی کمپنی یہ دیکھنے کے قابل ہوسکتی ہے کہ ، مثال کے طور پر ، اس کے ون ٹائم پوائنٹ آف سیل ریٹیل ڈیٹا بیس میں نام اس کی سروس ڈویژنوں میں سے کسی ایک نام سے مماثل ہے۔ اس کے بعد کمپنی دونوں محکموں کو یہ معلومات درآمد کرتی ہے ، تاکہ جب کوئی فون اٹھاتا ہے ، تو وہ جانتا ہے کہ وہ شخص دونوں الگ الگ چینلز میں سرگرم ہے۔
یہ کاروباری ذہانت کا عملی استعمال ہے - یہ آپ کے سبھی بڑے اعداد و شمار پر مبنی کچھ کرنے میں مدد کرتا ہے جسے آپ نے مل کر کھرچنا ہے۔
ساخت کا ڈیٹا
بڑے اعداد و شمار کے ساتھ ایک اور اہم مسئلہ یہ ہے کہ کمپنیاں اکثر نسبتا un غیر منظم ڈیٹا اکٹھا کرتی ہیں۔ غیر ساختہ اعداد و شمار کاغذ یا ڈیجیٹل دستاویزات ، خام یا غیر ساختہ ڈیٹا بیس وسائل ، یا موبائل آلات سے متن اور کوڈ کے ٹکڑوں کی صورت میں بھی آسکتے ہیں۔ غیر ساختہ اعداد و شمار میں جو چیز مشترک ہے وہ یہ ہے کہ وہ متعلقہ ڈیٹا بیس کی شکل کی پیروی نہیں کرتی ہے۔ نتیجے کے طور پر ، روایتی متعلقہ ڈیٹا بیس اسے سنبھال نہیں سکتا ہے ، اور آپ کو اس سے کوئی کاروباری ذہانت حاصل نہیں ہوگی۔
اس کو سنبھالنے کے دو طریقے ہیں: بیلچہ پکڑو اور کھودنا شروع کرو ، یا کچھ وسائل حاصل کریں جو اس ساختہ اعداد و شمار کو قابل عمل ڈیٹا میں بہتر بنائے۔ وہ کمپنیاں جو نئے سوفٹویئر میں سرمایہ کاری نہیں کرنا چاہتی ہیں وہ غیر منظم ڈیٹا کو ترتیب دینے اور اسے درست شکل دینے کے ل human انسانی ہاتھوں کو ملازمت دیتی ہیں ، لیکن اب آپ کے پاس کچھ ایسے متبادل ہیں جن کی بدولت غیر ساختہ اعداد و شمار کو موثر انداز میں تجزیہ کریں گے۔ مثال کے طور پر ، میٹا ڈیٹا خود کار طریقے سے ڈیٹا مائننگ کا ایک طریقہ ہے جو اس کو مفید بناتا ہے۔
ڈیٹا لیکس کی شناخت اور ہینڈل کریں
بڑی ڈیٹا برادری میں ایک اور بڑا بز ورڈ ڈیٹا لیک ہے۔ بنیادی طور پر ، ڈیٹا جھیل اعداد و شمار کا ایک بہت بڑا تالاب ہے جو وہاں بیٹھے بغیر استعمال ہوا ہے۔ یہ آرام کے اعداد و شمار کی عمدہ تعریف ہے - اس کے ساتھ کچھ نہیں کیا جارہا ہے ، اسے پریشان نہیں کیا جارہا ہے ، یہ اتنا ہی برفیلی اور پاکیزہ ہے جتنا پانی کے متشدد جسم کے پوشاک پر۔
ایک بار پھر ، ڈیٹا جھیلوں کو سنبھالنے کے بہت سے مختلف طریقے ہیں ، لیکن ان سب کا آغاز ان بڑے اعداد و شمار کے سیٹ پر کیا ہے اور وہ پہلے مقام پر کولڈ اسٹوریج میں کیوں ہیں اس پر غور کرنے کے ساتھ ہی شروع ہوتا ہے۔ کمپنیاں اپنے اعداد و شمار کے مراکز بنا رہی ہیں اور الٹرموڈرن آبجیکٹ پر مبنی ڈیٹا کلسٹرنگ ٹکنالوجی استعمال کر رہی ہیں تاکہ ان ڈیٹا جھیلوں کو قابل عمل ٹکڑوں میں توڑ دیا جاسکے۔ واقعتا یہ معاملہ ملکیت کے لحاظ سے ملکیتی بنیادوں پر کیا گیا ہے ، لیکن کچھ ماہرین کے پاس اس بارے میں تجاویز ہیں کہ ان ڈیٹا جھیلوں کو مددگار نہروں میں کس طرح استعمال کیا جائے جو معلومات کے ٹکڑے ٹکڑے کر کے کہیں ختم ہوجاتے ہیں اور کچھ کرتے ہیں۔
