ٹیکوپیڈیا اسٹاف کے ذریعہ ، 29 مارچ ، 2017
ٹیکو وے : میزبان ایرک کااناگ نے ڈاکٹر روبین بلور اور آئی ڈی ای آر اے کے اسٹین گیجر کے ساتھ کاروباری ذہانت سے گفتگو کی۔
آپ فی الحال لاگ ان نہیں ہیں۔ ویڈیو دیکھنے کے لئے براہ کرم لاگ ان یا سائن اپ کریں۔
ایرک کااناگ: خواتین و حضرات ، ایک بار پھر خیرمقدم کرتے ہیں ، بدھ کا وقت 4:00 بجے مشرقی ہے اور پچھلے کچھ سالوں سے جس کا مطلب ہے کہ ہاٹ ٹیکنالوجیز کا وقت ہے ، ہاں ، واقعی۔ میرا نام ایرک کااناگ ہے ، آج کے شو میں آپ کا میزبان بنوں گا۔ مجھے یہ عنوان پسند ہے: "ہیلتھ چیک: صحت مند انٹرپرائز BI کو برقرار رکھنا ،" یہی ہے جس کے بارے میں ہم آج کے بارے میں بات کرنے جارہے ہیں۔ واقعی آپ کے بارے میں ایک جگہ ہے۔
لہذا اس سال یہ گرم ہے - ہاٹ ٹکنالوجیوں کو واقعتا technology مخصوص قسم کی ٹکنالوجی کی وضاحت کے لئے ڈیزائن کیا گیا تھا اور آپ تصور کرسکتے ہیں کہ انٹرپرائز سافٹ ویئر کی دنیا میں بہت سارے اور بہت سارے وینڈرز موجود ہیں جو ہر طرح کی مختلف مصنوعات بیچ دیتے ہیں اور ہوا کا چل رہا ہے۔ کیا یہ بزور ورڈز بہت مختلف چیزوں کے ل various استعمال کرنے اور مختلف دکانداروں کے ذریعہ چمک اٹھنے میں مصروف ہیں۔ اور اس طرح ، اس شو کا مقصد واقعی میں اپنے دکاندار دوستوں کی مدد کرنا اور اپنے سامعین کی مدد کرنا ہے اور اپنے سروں کو دونوں کے ارد گرد لپیٹنا ہے کہ مخصوص قسم کی ٹکنالوجی واقعی کیا ہے اور جب آپ پیتل کی چالوں پر اترتے ہیں تو ان الفاظ کا کیا مطلب ہوتا ہے۔
لہذا ، میں آج تجزیہ کاروں میں سے ایک کی حیثیت سے کھڑا ہونے جا رہا ہوں ، ہمارے پاس بھی ڈاکٹر رابن بلور کی لکیر ہے اور اسٹرا گیجر بھی IDERA سے۔ آئیے صرف عمومی طور پر کاروباری ذہانت اور تجزیات کی اہمیت کے بارے میں فوری گفتگو کریں۔ یہ ایک بنیادی فیصلہ کن درخت ہے ، اگر آپ کریں گے ، یا ایک فلو چارٹ آپ کی کمپنی میں معاملات کے بارے میں بات کرنے کی طرح باتیں کرتے ہیں ، مختلف موضوعات کے بارے میں بات چیت کرتے ہیں ، ایک ساتھ تجاویز پیش کرتے ہیں اور پھر آپ کو معلوم ہوتا ہے کہ لوگ کیا سوچتے ہیں۔ کیا وہ راضی ہیں؟ کیا وہ اس سے متفق نہیں ہیں؟ اتفاق رائے کیا ہے ، اگر آپ کے پاس کچھ ہے ، اور آپ اس عمل کے ذریعے کیسے کام کریں گے؟
ٹھیک ہے ، یہ سب واضح طور پر بہت عام ہے ، لیکن یہ اس عمل کی ایک اچھی یاد دہانی ہے جس کے ذریعے ہم کمپنیوں میں نظریات تجویز کرتے ہیں ، اپنے فیصلے کرتے ہیں اور پھر آگے بڑھتے ہیں۔ اور نچلی بات یہ ہے کہ ان اجزاء میں سے ہر ایک کے لئے اعداد و شمار کی ضرورت ہے۔ بڑے اعداد و شمار کی دنیا میں ان دنوں یہ اور بھی سچ ہے ، کیوں کہ یقینا bigبگ ڈیٹا اس وشال سچائی انجن کی طرح ہے۔ بڑا اعداد و شمار واقعی میں ہو رہا ہے۔ اس کا نمائندہ ہے کہ وہ کون ہے ، کیا کر رہا ہے ، وہ کیا خرید رہے ہیں ، ان کا سوشل میڈیا ہینڈل کیا ہے ، مثال کے طور پر ٹویٹ کرنا۔ یقینا ، اس تمام چیزوں کو ہیک کیا جاسکتا ہے - آپ کو اس کے لئے دیکھنا ہوگا - لیکن بات یہ ہے کہ اعداد و شمار ایک حوالہ فن ہے ، اگر آپ حقیقت میں ہوں گے۔
لہذا ، آپ فیصلہ سازی کے اس عمل میں ہر موڑ پر ڈیٹا چاہتے ہیں۔ اب ، اتفاق رائے ضروری ہے۔ اگر آپ خوش کن صارفین چاہتے ہیں تو ، بعض اوقات باس کو اناج کے خلاف جانا پڑ سکتا ہے جو ہر ایک چاہتا ہے۔ ہم صرف اس ویب کاسٹ کے شروع ہونے سے پہلے ہی اسٹیو جابس کے بارے میں بات کر رہے تھے اور وہ اس قسم کی چیزوں سے بدنام تھا۔ اسے ایک مشہور حوالہ ملا ہے جہاں وہ مشورہ دیتے ہیں کہ لوگ اپنے ارد گرد سننے والے شور کو ختم کردیں اور پھر ان کے وژن پر قائم رہیں ، اگر انہیں معلوم ہوتا ہے کہ وہ کیا کر رہے ہیں تو صحیح ہے۔ لہذا ، آپ کو ہمیشہ اتفاق رائے کی ضرورت نہیں ہوتی ہے ، لیکن عام طور پر یہ ایک اچھا خیال ہے۔ لیکن اس سلائڈ اور اس تبصرے کا عمومی مقصد یہ ہے کہ ہم اپنی اہمیت کو گھر میں رکھنا چاہتے ہیں جو ہم اپنے فیصلے صرف اعصاب پر مبنی نہیں بلکہ اعداد و شمار پر مبنی کرنا چاہتے ہیں ، حالانکہ گٹ عام طور پر آپ کو یہ جاننے میں مدد دیتا ہے کہ آپ کہاں جانا چاہتے ہیں ، اور پھر آپ واقعتا that اپنے ڈیٹا سے اس کی توثیق کرنے ، یا اسے باطل کرنے کے خواہاں ہیں۔ اور میں کہوں گا کہ وہاں اس طرف پیچھے دیکھنے سے نہ گھبرائیں ، جیسے ایک اچھا سا چھوٹا مارکر ، یا یاد دہانی کرو کہ جب آپ اس موقع پر پیچھے مڑیں گے تو کم از کم کچھ حوالہ مل جائے گا اور یہ سمجھے گا کہ آپ کہاں گئے ہیں آپ کی غلطیوں کے بارے میں ایماندار ہو۔ ہم سب نے غلطیاں کیں ، ایسا ہوتا ہے۔
لہذا ، اگر آپ کے بزنس انٹیلیجنس سسٹم میں کارکردگی کے مسائل ہیں تو ، ٹھیک ہے ، یہاں پرانا اظہار "صبر ایک فضیلت ہے ،" آئی ٹی کی دنیا میں نہیں ، میں ابھی آپ کو بتا سکتا ہوں۔ اگر صارفین ان کے سوالات کے واپس آنے کے لئے طویل انتظار کر رہے ہیں ، یا انہیں اپنی اطلاعات نہیں مل رہی ہیں ، تو اس سے اعتماد میں کمی واقع ہوتی ہے ، اور جب اعتماد ختم ہوجاتا ہے تو اسے واپس کرنا بہت مشکل ہوتا ہے۔ لہذا ، میں نے یہاں ایک لکیر لگا دی ہے - ان دنوں تقریبا 40 40 سیکنڈ بہت سارے معاملات میں 40 منٹ کی طرح ہے - اگر کوئی سوال 40 سیکنڈ میں لے جائے تو ، لوگ بھول جاتے ہیں کہ وہ یہاں تک کہ بات کر رہے ہیں ، وہ کیا پوچھ رہے ہیں ڈیٹا کی. ذرا گفتگو میں سوچیں اگر آپ کسی سے پوچھتے ہیں تو آئیے اپنا باس کہیں ، آپ کہتے ہیں ، "ارے ، میں جاننا چاہتا ہوں کہ ہم کیوں اس راستے پر جارہے ہیں۔" اور آپ کو گفتگو میں 40 سیکنڈ انتظار کرنا پڑے گا جواب حاصل کرنے کے لئے؟ آپ کمرے سے باہر چلے جاتے! آپ کو لگتا ہے کہ آپ کا باس اپنا ذہن کھو بیٹھا ہے۔ لہذا ، جب ہمارے پاس کچھ انفارمیشن سسٹمز میں کارکردگی کا سامنا کرنا پڑتا ہے ، اس میں تاخیر ، تجزیاتی عمل ، تجزیاتی بہاؤ یا جیسا کہ کچھ لوگ اسے کہتے ہیں ، اس گفتگو کو چھوٹ دیتے ہیں ، جس گفتگو سے آپ اپنے اعداد و شمار کے ساتھ چل رہے ہیں۔ آپ کو ان سسٹمز کو تیز کرنے کی ضرورت ہے ، اس کام کو انجام دینے کے ل whatever آپ کو جو کچھ کرنا ہے ، اور ہم آج کے بارے میں بات کرنے جارہے ہیں ، یہی کام آپ کو کرنے کی ضرورت ہے ، کیوں کہ نظریات کے اس بہاؤ کے آگے پیچھے پیچھے آپ نہیں ہوسکتے ہیں۔ واقعی تجزیات کے پورے عمل کو نقصان پہنچا ہے۔ تو ، اور ایک بار پھر ، میں نے اس تبصرہ کو مسترد کردیا: اعتماد کا فقدان خاموش قاتل ہے۔ اگر واقعی وہ آپ پر بھروسہ نہیں کرتے ہیں تو لوگ واقعی میں زیادہ ہاتھ نہیں اٹھائیں گے ، لیکن وہ آپ کی طرح بہرحال آپ کی طرف دیکھتے ہیں اور تعجب کریں گے کہ کیا ہو رہا ہے۔ اور ایک بار جب یہ اعتماد ختم ہوجائے تو آپ کو دوبارہ حاصل کرنے میں بہت ، بہت مشکل وقت گزرنے والا ہے۔
تو ، مصنوعی ذہانت ، اچھی طرح سے ہم مشینی سیکھنے اور اے آئی اور "اوہ ، کیا ان سارے مسائل کو حل کرنے والی نہیں ہے؟" کے بارے میں سنتے رہتے ہیں۔ رابن اور میں سالوں سے خود ٹیوننگ کے ڈیٹا بیس اور اس سارے تفریحی سامان کے بارے میں سنتا رہا ہوں۔ اس میں سے کچھ جاری ہے ، لیکن صرف اپنے آپ سے یہ سوال پوچھیں: سری آپ کے لئے کتنی بار ٹھیک ہوجاتی ہے؟ سری نے کتنی بار اتفاقی طور پر پاپ اپ کیا اور چلا گیا ، "مجھے افسوس ہے ، مجھے وہ نہیں ملا۔" یہی وجہ ہے کہ میں آپ سے کچھ نہیں پوچھ رہا تھا۔ میں نے غلطی سے اس داغدار بٹن کو مارا۔ تو ابھی بھی بہت ساری خامیاں باقی ہیں ، اور بائیں طرف کی طرف ، یہ ایک ایپل نیوٹن کا ASIC چپ ہے - برسوں اور سالوں سے اس کتے کو یاد ہے؟ یہ پہلا سمارٹ ڈیوائسز میں سے ایک تھا ، اور اس طرح کا لمبے عرصہ پہلے ، یہ '90 کی دہائی یا وسط -90 کی دہائی کی طرح ہے جس کو میں کہنا چاہتا ہوں۔ یہ کہ نیوٹن باہر آگیا اور یہ بہت اچھا نہیں تھا ، لیکن اس میں وژن تھا۔ میں جانتا ہوں کہ وہ کہاں جارہے ہیں ، لیکن اب بھی ، آئی فون اے آئی اور مشین لرننگ کی مدد سے ، یہ بڑے پیمانے پر غلط فہمیاں ہیں۔
اور یقینی طور پر مشین لرننگ کے حوالے سے ، یہ بہت کارآمد ثابت ہوسکتا ہے اور در حقیقت ان میں سے کچھ ماحول میں استعمال کیا جاسکتا ہے جہاں آپ یہ سمجھنے کی کوشش کر رہے ہیں کہ آپ کے پیچیدہ معلومات کے فن تعمیر کے ساتھ کیا ہو رہا ہے ، جہاں چیزیں غلط ہو رہی ہیں۔ اس تناظر میں مشین لرننگ بہت قیمتی ثابت ہوسکتی ہے ، لیکن صرف اس صورت میں جب اس کا اطلاق انتہائی سخت انداز میں کیا جائے۔ لہذا ، میں واقعی میں ، کیلیفورنیا میں واقع ایک بہت بڑا واقعہ تھا ، ایک بڑے ہڈوپ ڈسٹری بیوٹرز کلدیرا کا تجزیہ کار سمٹ تھا اور میں ان کے چیف اسٹریٹیجی آفیسر سے بات کر رہا تھا اور کہا ، "تم جانتے ہو ، یہ مجھے لگتا ہے ، واقعی مشین لرننگ صرف دو کام کرتی ہے: یہ طبقہ اور اس کی تطہیر کرتی ہے۔ ”اس کا مطلب یہ ہے کہ آپ کو مختلف طبقات یا سرگرمیوں کے گروپس فراہم کریں گے جس میں بے ضابطگیوں شامل ہیں ، جو ایک طبقہ ہوگا۔ اور اس کو بہتر بناتا ہے ، یعنی اس سے آپ کو ایک خاص قسم کے فیصلے کو بہتر بنانے میں مدد ملتی ہے۔ آپ جو کلاسیکی مثال سنتے ہیں وہ یہ ہے کہ اس تصویر میں ایک انسان موجود ہے ، مثال کے طور پر۔ لہذا ، مشین سیکھنے سے یہ کام ہوسکتا ہے ، اور یہ کچھ مخصوص سیاق و سباق میں مفید ہے ، جب آپ پریشانی کا ازالہ کرنے کی بات کر رہے ہیں ، کیونکہ آپ سی پی یو کے استعمال ، میموری کے استعمال میں ، ڈسک کی رفتار اور ڈسکیں کیا کر رہے ہیں کے طرز عمل کے نمونے تلاش کرسکتے ہیں۔ ، اور اس قسم کی تفریحی چیزیں۔ تو یہ کارآمد ثابت ہوسکتا ہے ، لیکن یہ واقعی ایسی چیز ہے جس کی قدر پیدا کرنے کے لئے بہت زیادہ توجہ مرکوز رکھنی ہوگی۔
لہذا ، میری دوسری پسندیدہ چیزوں میں سے ایک کے بارے میں بات کرنا - اور ہم اس میں تھوڑا سا دیکھیں گے ، میرے خیال میں ، جب ہم آج اپنا ڈیمو ایڈیرا سے لیں گے تو - بہت سے طریقوں سے مجھے لگتا ہے کہ انسان ابھی بھی سلیکون بولنا سیکھ رہے ہیں۔ . اس سب کے نیچے ایک مادی سائنس موجود ہے ، اور آپ میں سے جن لوگوں نے دشواریوں کا سراغ لگایا ہے اور واقعتا complex پیچیدہ معلومات کے فن تعمیرات پر کڑی نگاہ ڈالی ہے ، جب آپ یہ سمجھنے کی کوشش کر رہے ہیں کہ کیا ہو رہا ہے ، حتی کہ ایک ہڈوپ کلسٹر کی طرح ، واقعتا آپ عام طور پر صرف ہسٹوگرام دیکھ رہے ہیں۔ اور پھر آپ کو ان مختلف ہسٹگرامس کا مطلب کسی خاص وقت میں کیا معنی ہے ، اور اس میں ذہانت کی ضرورت ہے۔ جو انسانی ذہانت اور تجربہ لیتا ہے۔ لہذا ، مجھے بالکل بھی خوفزدہ نہیں ہے کہ ایم ایل ، یا مشین لرننگ یا AI جلد ہی کسی بھی وقت اس دنیا میں بہت سی ملازمتیں چھیننے جا رہے ہیں۔ میرے خیال میں انسانوں کی ہمیشہ ضرورت رہتی ہے ، جو صریح طور پر جانتے ہیں کہ وہ ہماری مدد کرنے اور یہ سب کچھ کرنے کے لئے کیا بات کر رہے ہیں۔
تو ، چلتے چلتے چلتے رہیں۔ تو ، اگر آپ ڈیٹا سے چلنے والے نہیں ہیں تو کیا ہوتا ہے؟ یہ ایک مشہور پینٹنگ ہے ، "بلائنڈ بلائنڈ بلائنڈ" - لوگ ، یہ آپ کی تلاش نہیں ہے۔ آپ اپنی تنظیم میں اس طرح کا ماحول نہیں چاہتے ہیں۔ تو ہم جو چاہتے ہیں وہ ہے کہ ہم اپنے فیصلوں کو ڈیٹا سے چلائیں اور ہم چاہتے ہیں کہ فیصلے اچھے اعداد و شمار ، اچھے معیار کے اعداد و شمار کے ذریعہ چلائے جائیں اور یہ صرف اس صورت میں ہونے والا ہے اگر آپ صحیح اعداد و شمار جمع کرتے ہیں ، اگر یہ اچھ cleanا اور صاف ہے ، اور اگر آپ کے سسٹم ٹھیک طرح سے چل رہے ہیں ، اگر آپ کے BI سسٹم صحت مند ہیں تو ، آپ کے تجزیاتی نظام صحت مند ہیں اور صارفین بروقت فیشن میں اپنی مطلوبہ چیزیں حاصل کر رہے ہیں۔
تو اس کے ساتھ میں لپیٹ کر ناگزیر رابن بلور کے حوالے کروں گا۔ رابن ، اسے لے جاؤ۔
رابن بلور: ٹھیک ہے ، ٹھیک ہے ، مجھے گیند گزرنے کا شکریہ۔ میں سوچ رہا تھا جب آپ بول رہے تھے ، ایرک ، میں صرف BI کے بارے میں سوچ رہا تھا اور ایک وینڈر کی پیش کش تھی جس میں نے حال ہی میں شرکت کی جب کسی نے ریمارکس دیئے کہ کسی خاص وینڈر میں ، کسی خاص ، خراب ڈیٹا گودام میں ایک خاص سسٹم چلا رہے ہیں ، وقت مقررہ میں 70،000 BI ٹرانزیکشن کرسکتے ہیں جس کی وجہ سے بہت سارے لوگوں کو معلومات پیش کی جاسکتی ہیں۔ یہ میرے ساتھ ہوا کہ اگر واقعی آپ کے پاس اس طرح کا بوجھ ہے ، اور آپ سافٹ ویئر کو چلانے کے معاملے میں بھی کچھ سیکنڈ ضائع کردیتے ہیں تو یہ واقعی بہت مہنگا ہوگا ، اور اگر آپ منٹ ضائع کردیں تو یہ بہت مہنگا ہوگا۔ اور پھر مجھے یاد آیا کہ اسپریڈشیٹ پر دنیا کی ایک خوفناک صورتحال چلتی ہے۔ وہاں بھی ، میرے خیال میں انہیں "شیڈو سسٹم" کہا جاتا تھا کیا وہ نہیں تھے؟ پہلی مثال میں ، جہاں لوگ صرف اسپریڈشیٹ اور ای میل کا استعمال کرتے ہوئے سسٹم لگائیں گے ، اور وہ چیزیں پیش کردیں گے ، کیونکہ محکمہ آئی ٹی ہر ایک کے لئے درخواستیں نہیں بنا سکتا ، لہذا وہ اس طرح کی بات کرتے ہیں۔ اور BI کی ایک بہت ، میرے خیال میں ، ویسے بھی اس طرح کے نظام میں شامل ہوجاتا ہے۔
بہرحال ، یہ کہہ کر ، آئیے اس کے بارے میں بات کرنے میں کامیاب ہوں جس کے بارے میں میں بات کر رہا ہوں۔ BI کارپوریٹ سسٹم کے لئے ایک آراء لوپ ہے ، یہ واقعی اتنا آسان ہے یا پیچیدہ ، اس بات پر انحصار کرتا ہے کہ وہ تنظیم میں کیا کردار ادا کرتا ہے۔ لیکن اگر ہم اس پر نظر ڈالیں تو یہ لگ بھگ چار سال پہلے کا ایک آریھ ہے ، جب ہم ایک طرح سے کوشش کر رہے تھے یا کوئی دوسرا سمجھ لیں کہ تجزیات کی طرف کیا ہو رہا ہے۔ لیکن اس سے بھی زیادہ ، ہر چیز جو پیچھے ہٹ جاتی ہے ، اس پر نظر ڈالتی ہے کہ پہلے کیا ہوا ہے ، اور ہر وہ چیز جو نگرانی کرتی ہے ، اس نظام کے کام کرنے کے انداز کے لحاظ سے ، BI کی حیثیت رکھتی ہے۔ یہ معاملہ پہلے نہیں ہوتا تھا کہ جو کچھ دور اندیشی ہے ، پیش گوئی کرنے والے تجزیات BI تھے ، لیکن حقیقت میں یہ معاملہ تیزی سے بڑھتا جارہا ہے۔ ایرک نے مشین سیکھنے کا تذکرہ کیا ، بہت ساری مشین سیکھنے دراصل کسی نہ کسی طرح سے اعداد و شمار کے دھارے کے خلاف چلائی جاسکتی ہے اور آپ کو آنے والے پانچ منٹ ، یا اس سے بھی قریب قریب حقیقی وقت میں پیش گوئی کرنے والے تجزیات فراہم کرسکتی ہے ، لہذا آپ اس کا جواب دے سکتے ہیں اصل میں کیا ہو رہا ہے اس کے حساب کتاب کے ساتھ صارف ،
لیکن اس خاکے کا مرکز ، اندر کا تجزیات آتا ہے۔ عام طور پر کیا ہوتا ہے یہ ہے کہ مختلف تجزیاتی سرگرمیاں خاص طور پر ڈیٹا کے جمع کرنے کی طرف اشارہ کی جاتی ہیں اور کچھ نیا سیکھا جاتا ہے ، کاروبار کے بارے میں علم سیکھا جاتا ہے۔ اور پھر اس حص knowledgeہ کا علمی کاروباری عمل میں پھنس گیا ہے جو اس سے فائدہ اٹھا سکتا ہے۔ اور عام طور پر یہ ایک طرح سے یا دوسرے طریقوں سے ظاہر ہوتا ہے جیسے BI الرٹس ظاہر ہوتا ہے ، یا صرف مختلف چیزیں ڈیش بورڈز پر ڈالی جاتی ہیں ، اور اسی طرح آگے بڑھتا ہے۔ جب ہم واقعتا this یہ کرتے تھے تو وہاں چار شرائط ہوتی ہیں اور ان کا اختتام لفظ "نظر" کے ساتھ ہوتا ہے جو بہت اچھا ہوتا ہے۔ لیکن حقیقت میں یہ سب کچھ لوگوں کے کرنا چاہتے ہیں کے میدان میں نہیں ہے ، اصلاح کا مسئلہ بھی موجود ہے اور اصلاح سے سادہ تجزیات بھی حاصل نہیں ہوتے ہیں۔ یہ بہت پیچیدہ مسئلہ ہے اور بہت ساری اصلاحی دشواریوں کو الگ الگ حل نہیں کیا جاسکتا ہے۔ آپ کے پاس صرف اچھ solutionsے حل ہوسکتے ہیں ، آپ یہ ثابت نہیں کرسکتے کہ آپ کے پاس بہتر حل ہے۔ اور یہ سرگرمی کا ایک ایسا علاقہ ہے ، جہاں سرگرمی جاری ہے ، لیکن تجزیات کے دوسرے شعبوں کی نسبت یہ کم ہے۔ لہذا ، لوگ کہتے ہیں کہ ہم تجزیات کے دور میں رہتے ہیں - ٹھیک ہے ، ہم نے دس سال پہلے کے مقابلے میں کیا ، لیکن یہ پہلے سے کہیں زیادہ آگے جاسکتا ہے۔
لہذا ، BI کی نشاندہی ، علم کی خواہش صارف کی درخواستوں کو جنم دیتی ہے ، جو تجزیاتی منصوبوں کو جنم دیتے ہیں ، اور تجزیاتی منصوبوں سے ڈیٹا لیکس ، اور ڈیٹا لیکس کے علاوہ تجزیات نے بصیرت اور بصیرت کو جنم دیا ہے BI یہ ایک کہانی ہے جو میں نے ابھی بتائی ہے۔ میں نے سوچا کہ میں یہ لکھوں گا۔ میں نے یہاں کس طرح کا کام کیا ہے ، میرا مطلب ہے ، اس سلائڈ کا سارا نقطہ اور دراصل دوسری سلائڈز میں سے صرف اس بات پر زور دینا ہے کہ دراصل کاروباری ذہانت کی دنیا کتنی پیچیدہ ہے۔ یہ کوئی آسان چیز نہیں ہے ، میں اس خاص سلائڈ کو اس سے کہیں زیادہ پیچیدہ بنا سکتا تھا جو حقیقت میں ہے ، لیکن آپ کے پاس سب سے نیچے دیئے گئے ، آپ کے پاس خارجی اعداد و شمار اور داخلی اعداد و شمار موجود ہیں جو ایک طرح سے یا کسی اور طرح سے اسٹیجنگ میں ڈالے جارہے ہیں۔ ایسا علاقہ ، جس میں آج کل یہ ایک قسم کا ڈیٹا لیکس سامان ہے ، حالانکہ ہر ایک میں ڈیٹا لیکس نہیں ہوتا ہے۔ اور ضروری نہیں ہے کہ کامیاب لوگ ہوں۔ اور پھر ، آپ واقعتا it اس کا صحیح استعمال کر سکتے ہیں اس سے قبل ، اعدادوشمار پر ایک انجکشن صاف کرنے والی سرگرمی اور گورننگ سرگرمی کی ضرورت ہوتی ہے۔ اور پھر ، آپ اس اعداد و شمار کو پورا کرتے ہیں اور یا تو آپ اس کی اطلاع دیتے ہیں ، یا اس کا تجزیہ کرتے ہیں اور تجزیہ عمل کی طرف جاتا ہے۔
اور اگر آپ واقعی میں موجود مختلف قسم کے تجزیوں کو دیکھیں جو یہ موجود ہے تو ، یہ ایک ناقابل یقین حد تک طویل فہرست ہے ، لیکن یہ ضروری نہیں کہ مکمل طور پر ایک جامع فہرست ہو ، یہ وہی ہے جو میں نے لکھنا سوچا تھا ، جب میں واقعی میں اس سلائڈ کو تشکیل دے رہا تھا۔ لہذا ، بہت ساری چیزیں ایسی ہیں جو BI ماحول میں چل رہی ہیں کہ تصورات ، OLAP ، کارکردگی کا نظم و نسق ، اسکور کارڈز ، ڈیش بورڈز ، طرح طرح کی پیش گوئی ، ڈیٹا لیکس ، ٹیکسٹ مائننگ ، ویڈیو کان کنی ، پیش گوئی کرنے والی چیزیں ، بہت ساری چیزیں ہیں دراصل چلتا ہے۔ اگر آپ اسے کسی اور طرح سے دیکھتے ہیں تو ، کارپوریٹ حقیقت ، بنیادی طور پر واقعی یہ آخری سے ملتا جلتا خاکہ ہے ، یہ صرف ایک مختلف انداز میں ہوا ہے۔ میں نے اس کو الگ کردیا جس کو آپ BI کہتے ہیں کیونکہ یہ باقاعدہ ہے اور یہ معلوم ہے کہ اس کی ضرورت کیا ہے ، اس کا مطلب یہ نہیں ہے کہ واقعی جو ہورہا ہے وہ موثر ہے ، لیکن کم از کم آپ کے پاس باقاعدگی سے چیزیں واقع ہوں گی ، آئیے کہتے ہیں کہ ٹیلا ، یا کلک میں ، یا میں کنوگوس ، ایک مضمون کا ماخذ ہے ، اور اسی طرح ، مختلف باقاعدہ رپورٹس یا صلاحیتیں چلتی رہیں گی۔ اور پھر آپ کے پاس تجزیاتی ایپس موجود ہیں اور وہ مختلف ہیں۔ کیونکہ تجزیاتی اطلاقات واقعی میں اعداد و شمار کی کھوج کے بارے میں ہیں اور میرے ذہن میں یہ تحقیق اور ترقی کے مترادف ہے۔ اور پھر آپ کے پاس ورک فلو ہے۔ ورک فلو کے تحت اپنی چیزیں آپریشنل ایپس اور آفس ایپس کے ساتھ ملائیں ، اگر ضروری ہو تو - اور یہ کارپوریٹ حقیقت ہے جیسا کہ میں دیکھ رہا ہوں - اگرچہ زیادہ تر تنظیموں میں یہ اتنا منظم نہیں ہے۔
لہذا BI خلل ، یہ ذکر کرنے کے لئے صرف چیزوں کا ایک مجموعہ ہے جس سے BI پہلے کی نسبت سخت تر ہوتا ہے ، کیونکہ پرانی BI دنیا بنیادی طور پر صاف ستھرا ڈیٹا سیٹس پر مشتمل ہوتی تھی جس میں ایک طرح سے یا کسی اور طرح سے قبضہ کیا جاتا تھا ، شاید کسی ڈیٹا کے گودام سے ہوتا تھا اور اسے مخصوص کیا جاتا تھا BI سافٹ ویئر. اور ان دنوں میں ، میں واقعی میں پانچ یا دس سال پہلے کی بات کر رہا ہوں ، لیکن ان دنوں میں ، ڈیٹا کی مقدار میں توسیع نہیں ہو رہی تھی ، اعداد و شمار کے ذرائع معلوم تھے۔ اعداد و شمار کی آمد کی رفتار معلوم تھی ، حالانکہ اکثر کچھ BI کچھ صارفین کی پسند کے مطابق تیز رفتار سے نہیں ہو پاتے ہیں۔ یہاں کوئی غیر ساختہ اعداد و شمار نہیں تھا ، تقریبا social سوشل ڈیٹا نہیں تھا ، یقینی طور پر کوئی IOT ڈیٹا نہیں تھا ، آپ کو ڈیٹا پروویننس کی پرواہ نہیں تھی۔ کمپیوٹر ویلیو میں بنیادی ڈھانچے کے لحاظ سے ہم آہنگی نہیں تھی تاکہ ایک یا دوسرے راستے سے غیر معمولی تیزی سے کام انجام پائے۔ آپ کے پاس مشین لرننگ نہیں تھی ، اور تجزیاتی کام کے بوجھ کی تعداد کافی پتلی تھی۔ اور یہ سب تبدیل ہوچکا ہے ، اب ڈیٹا کا حجم بہت ڈرامائی انداز میں بڑھ سکتا ہے۔ اعداد و شمار کے ذرائع کی تعداد یہ بڑھتی ہی جارہی ہے۔ ہاں ، اعداد و شمار کی بہت تیزی سے آمد ، بہت سارے غیر مرتب شدہ اعداد و شمار ، یقینی طور پر معاشرتی اعداد و شمار جس میں صفائی کی ضرورت ہوگی ، لیکن دیگر اعداد و شمار جن میں صفائی کی ضرورت ہو سکتی ہے ، یقینی طور پر آئی او ٹی ڈیٹا ، اب یہ معاہدہ ہے۔
ڈیٹا پروونینس ایک مسئلہ ہے اور ہم اس کی پرواہ کرتے ہیں۔ کمپیوٹر پاور وہاں موجود ہے ، جو صاف ہے ، کیونکہ اس سے ہر طرح کی چیزیں قابل عمل ہوجاتی ہیں ، اور اب آپ کو مشین سیکھنے کو ایک ایسے واقعے کی حیثیت سے مل گیا ہے جس کی وجہ سے زیادہ تر BI کی صلاحیت اور نئے تجزیاتی کام کا بوجھ پیدا ہوگا جو ایسا ہی ہوگا۔ تو ، BI کوئی مستحکم صورتحال نہیں ہے اور میرا خیال ہے کہ اسٹین کے حوالے کرنے سے پہلے ، میں یہ آخری بات کہوں گا۔ ارے نہیں ، یہ نہیں ، کچھ اور ہے۔ مستقبل BI زمین کی تزئین کی ، چیزوں کا انٹرنیٹ ، واقعہ سے چلنے والے فن تعمیر ، اصل وقت کی سب کچھ ، ٹھیک ہے۔ صارف کے لئے ، صارف کے ل the ، اختصاصی معاملات کا خلاصہ یہ کافی BI ہے۔ اعداد و شمار کی کارکردگی کی بروقت کارکردگی ، ڈیٹا کوریج ، ڈیٹا صاف کرنا ، ڈیٹا تک رسائ کی مہارت ، تصو shareر ، اشتراک اور اہلیت۔
لہذا اب میں اسے اسٹین پر پہنچا سکتا ہوں ، جب تک کہ BI سروس قابل اعتبار اور بروقت نہ ہو ، یہ کوئی خدمت نہیں ہے۔ اسٹین۔
ایرک کااناگ: ٹھیک ہے ، اسٹین ، میں آپ کو گیند دے رہا ہوں ، اسے لے جاؤ۔
اسٹین گیجر: ٹھیک ہے۔ تو ، میں جس کے بارے میں بات کرنے جا رہا ہوں وہ صرف میرا پس منظر ہے۔ میں پروڈکٹ مینجمنٹ میں آئیڈیرا میں ایک سینئر مینیجر ہوں اور میری ذمہ داریوں میں سے ایک ہماری بزنس انٹیلی جنس کی پیش کش کی مصنوعات ہے۔ تو میں تھوڑا سا بڑھا رہا ہوں اس پر جس میں رابن بات کر رہا تھا اور کاروباری ذہانت سے کلیدی علاقے کے بارے میں بات کر رہا ہوں جو آپ کے پلیٹ فارم کی صحت کی نگرانی کر رہا ہے۔ ایسا ہی ہے جیسے اس نے کہا تھا ، اب وہی ہوتا تھا جہاں ہمارے پاس یہ سارے ڈیٹا موجود تھے اور تجزیہ کرنے میں اسے ہفتوں لگیں گے اور پھر ہم رپورٹس اور چیزوں کے ساتھ واپس آئیں گے۔ لیکن BI زمین کی تزئین کی اس طرح تبدیل ہورہی ہے کہ اب ہم قریب قریب حقیقی وقت کے تجزیات کے قریب جارہے ہیں۔ اور بہت سارے معاملات میں ، اصل وقتی تجزیات۔ لہذا ، میں اس سلائڈ کے بارے میں تھوڑی بہت بات کرتا ہوں ، یہ محض ایک جائزہ کی طرح ہے۔ اور بالکل اسی طرح جیسے ایک مکمل انکشاف یہ ہے کہ میں اس کے بارے میں مائیکروسافٹ کے نقطہ نظر سے بات کروں گا ، لیکن ان تمام تصورات میں یہ بات سامنے آ جاتی ہے کہ آیا آپ کے BI پلیٹ فارم اوریکل میں ہیں ، یا آپ انفارمٹیکا اور اوریکل کا استعمال کررہے ہیں ، یا ہائبرڈ ماحولیات کو اختلاط کریں۔ میں صرف مائیکروسافٹ ماحول کے حوالے سے استعمال کرنے جا رہا ہوں ، لیکن یہ بہت معیاری ہے۔
رابن کی وہاں ایک سلائڈ تھی جس نے اس کو چھو لیا ، وہ یہ کہ آپ کو سورس سسٹم مل گیا ہے ، جہاں میں اپنے تمام ڈیٹا کو بیٹھ گیا ہوں ، اور اب یہ سب اس طرح کے ڈیٹا بیس اور ڈیٹا اسٹوریج میں ہوتا تھا ، لیکن اب ہمارے پاس ہڈوپ اور انٹرنیٹ اور چیزیں ہیں ، اور یہ سب غیر ساختہ اعداد و شمار وہاں بیٹھے ہیں ، اور اب ہم ان کو اس BI فن تعمیر میں لا سکتے ہیں۔ تو وہاں درمیانی درجے کی تھوڑی بہت بات ہوتی ہے جمع میں ڈیٹا اسٹوریج۔ یہیں سے ہم ڈیٹا کھینچتے ہیں ، ہم اسے صاف کرسکتے ہیں ، ہم اسے دوبارہ تشکیل دے سکتے ہیں ، اور پھر کسی قسم کے ڈیٹا اسٹور میں ڈالیں گے اور پھر پریزنٹیشن پرت اس کے اوپری حصے پر بیٹھ جاتی ہے ، اور اسی جگہ پر آپ کے صارفین تک رسائی حاصل ہو رہی ہے۔ اور ہم ان ڈیٹا اسٹورز میں اس ڈیٹا پر تجزیات کر رہے ہیں ، اور ہم ڈیش بورڈز کر رہے ہیں ، اور ہمیں وہاں پر میزیں بیٹھ کر ، خدمات کی اطلاع دہندگی ، اس طرح کی چیزوں کو مل گیا ہے۔ میں ہمیشہ ہنستا ہوں کیوں کہ جب میں بی اے معمار تھا تو ہم ہمیشہ ایکسل کے بارے میں ہنستے تھے ، کیوں کہ اس کا سامنا کرنا پڑتا ہے ، ایکسل اب بھی عوام کا BI ٹول ہے۔
تو ، وہاں تھوڑا سا جائزہ لیا جائے ، لیکن صرف پلیٹ فارم فن تعمیر کے بارے میں بات کرنے کے ل you've ، آپ کو اپنے سورس کا ڈیٹا مل گیا اور میں نے متعدد ڈیٹا اسٹورز میں اس کے بارے میں بات کی۔ اور پھر میں نے مائیکرو سافٹ دنیا میں اپنا اسٹوریج حاصل کرلیا ، آپ کے پاس آپ کا ایس کیو ایل سرور کا ڈیٹا بیس ہوگا ، جہاں آپ کا ڈیٹا گودام ہے ، شاید آپ کے ڈیٹا کا گودام بادل میں موجود ہو ، جیسے آپ کا ڈیٹا گودام ہے۔ آپ کو تجزیہ کی خدمات مل گئی ہیں ، جو آپ کے OLAP ٹیوبیں ہیں اور متعدد جہتوں اور اس طرح کی چیزوں کو دیکھنے کے ارد گرد چیزیں دیکھنے کے ل around اجتماعات کرنے اور اس طرح کی چیزیں۔ تب آپ کو اپنی پریزنٹیشن پرت مل گئی ، جس کے بارے میں میں نے ان تمام چیزوں کے بارے میں مختصر طور پر بات کی تھی ، جو ان ڈیٹا اسٹورز اور اجتماعات کے اوپر بیٹھی ہیں۔ اور میں ہمیشہ یہ حوالہ پسند کرتا ہوں ، "آپ نہیں جانتے کہ آپ کیا نہیں جانتے ،" جو سچ ہے۔ اگر آپ مانیٹرنگ نہیں کررہے ہیں اور آپ اپنے BI پلیٹ فارم کے ان تمام علاقوں پر نہیں دیکھ رہے ہیں کہ ، آپ کو کیسے پتہ چلے گا کہ جب آپ کو کوئی پریشانی ہوتی ہے تو اس کے علاوہ جب صارفین آپ کو گندا ای میل بھیجنا شروع کردیں اور فون شروع ہوجائے گا۔ میرے متعلق خبریں کیوں نہیں چل رہی ہیں؟ کیوں سب کچھ اتنا وقت لے رہا ہے؟
لہذا ، اس رگ میں ، آپ کو کیا کرنا ہے ، آپ کو اپنے پلیٹ فارمز کی نگرانی کرنے کے قابل ہونا پڑے گا جس سے آپ کاروباری ذہانت کی خدمت کر رہے ہیں۔ اور میں نے بنیادی طور پر اس کو تین علاقوں میں توڑ دیا: آپ کو دستیابی ، کارکردگی اور استعمال مل گیا۔ دستیابی کے معنی ہیں کہ آیا وسیلہ دستیاب ہے: کیا یہ اوپر ہے یا نیچے؟ بہت آسان وہاں. لیکن یہ بھی دیکھنا کہ آپ کے پاس کب ہے ، آپ کے پاس پلیٹ فارم دستیاب ہوسکتا ہے ، لیکن آپ کو وہاں مسئلہ درپیش ہوسکتا ہے ، لہذا آپ کو بنیادی وجہ کی شناخت کرنے کے قابل ہونا پڑے گا۔ چیزوں کی نازک حالت میں پہنچنے سے پہلے آپ کو متنبہ کرنے اور کسی کو یہ بتانے کے قابل ہونا پڑے گا کہ کیا ہو رہا ہے۔ یہ کارکردگی کی طرف لے جاتا ہے ، آپ کو ، سرور سطح پر ، جہاں خدمات یا BI خدمات ، یا BI پلیٹ فارم کی میزبانی ہوتی ہے ، وہاں پرفارمنس میٹرک کی سطح سے چیزیں مل جاتی ہیں۔ آپ کو وسائل کی سطح کی کارکردگی ملی ہے جہاں مثال کے طور پر میں SAN سے ڈیٹا تک رسائی حاصل کرسکتا ہوں۔ سان وسائل ، نیٹ ورک کے وسائل ہونے کی حیثیت سے ، آپ کو ان سب کی کارکردگی کی نگرانی کرنے ، آپ کو مشکلات کی نشاندہی کرنے اور اپنے صارفین کو خوش رکھنے کے قابل ہونے کی ضرورت ہے ، اور اگر آپ ایسے ماحول میں ہو جہاں آپ واقعی کام کررہے ہو۔ وقت کے تجزیات ، آپ کو رکاوٹوں یا پریشانیوں کی نشاندہی کرنے کے قابل ہونے کی ضرورت ہے۔
اور آخری تھیوری استعمال ہے: صارفین کیا کر رہے ہیں؟ میرے BI ذرائع سے کون مربوط ہے؟ کون چل رہا ہے کیا؟ وہ کون سے سوالات چل رہے ہیں؟ وہ کیا رپورٹس چلا رہے ہیں؟ مثال کے طور پر اس معلومات کو جاننے سے صلاحیت کی منصوبہ بندی کا تعین اور ان میں مدد ملتی ہے۔ یہ بھی ظاہر کرتا ہے کہ آپ کے BI ماحول میں کیا استعمال ہورہا ہے۔ ہمارے پاس ایک صارف تھا کہ وہ BI کے لئے ہماری نگرانی کی مصنوعات چاہتے ہیں لہذا وہ جانتے ہیں کہ وہ BI ماحول کے کون سے حص .ے استعمال کررہے ہیں تاکہ وہ وسائل کو منتقل کرسکیں۔ مثال کے طور پر ، اگر وہ کچھ رپورٹوں ، یا تجزیہ کے مخصوص خدمات کیوب کو استعمال نہیں کررہے تھے ، تو وہ وسائل کو اس سے دوسرے علاقوں میں منتقل کریں گے جن کا بے حد استعمال کیا جارہا تھا۔ ایک اور اقتباس جو میں پسند کرتا ہوں ، مجھے واقعتا great زبردست فلمیں پسند آتی ہیں جیسے "ٹرامرز" ، لہذا آپ کو اپنی فلم سنائیں ، لہذا مجھے یہ برٹ گممر کا یہ اقتباس پسند ہے ، جسے مائیکل گروس نے ادا کیا تھا ، وہ ایک طرح کا زندہ بچنے والا بندوق والا آدمی ہے اور وہ کہتا ہے ، دکھاتا ہے اور اس نے 50 کیلیبر کی اس بڑی سنائپر رائفل کو نکالا ، اور ایک لڑکا کہتا ہے ، "ڈیمن ، برٹ۔" اور اس نے جواب دیا "جب آپ کو اس کی ضرورت ہوگی اور آپ کے پاس یہ نہیں ہے تو ، آپ ایک مختلف دھن گاتے ہیں۔ ”دوسرے الفاظ میں ، آپ جانتے ہو کیا؟ وہ کسی بھی چیز کے ل prepared تیار تھا اور وہ کسی بھی چیز کے ل prepared تیار ہوا تھا ، اور اس سے میرا مطلب یہ ہے کہ اگر آپ وسائل اور استعمال اور جن چیزوں کے بارے میں میں نے ابھی بات کی ہے اس سے آپ اپنے BI ماحول کی نگرانی نہیں کررہے ہیں ، تو آپ کو احساس نہیں ہوگا کہ آپ کو کسی آلے کی ضرورت ہے۔ یا ایسا ماحول یا ڈھانچہ جو اس کی نگرانی کرے گا جب تک کہ آپ کے پاس نہ ہو۔ اور پھر آپ کو احساس ہو گا کہ مجھے واقعتا forward آگے بڑھنے کی ضرورت ہے ، اور اس طرح ہمارے صارفین بہت سارے ہیں۔
لہذا ، یہ کہہ کر ، ہم اس میں منتقل ہوجائیں گے ، اور ہم ان میں سے کچھ معاملات کو حل کرنے کے لئے آئی ڈی ای آر اے میں یہاں کیا کر رہے ہیں اس پر ایک نظر ڈالیں گے۔ And-
ایرک کااناگ: ٹھیک ہے ، تم وہاں جاؤ ، میں اسے دیکھتا ہوں۔
اسٹین گیجر: آپ نے اسے دیکھا؟ ٹھیک ہے. تو ، جو ہمارے یہاں ملا ہے وہ یہ ہے ہمارے BI منیجر کی مصنوعات۔ اور ہم مانیٹر کرتے ہیں ، آئیڈیرا روایتی طور پر ایس کیو ایل سرور ، مائیکروسافٹ ایس کیو ایل سرور ماحول میں ایک کمپنی رہی ہے۔ اور پھر ہم نے امارکاڈیرو میں خریدا ، لہذا اب ہم نے کچھ دوسرے پلیٹ فارموں میں توسیع کردی ہے ، لیکن ہمارا BI مصنوع روایتی طور پر مائیکروسافٹ ماحول میں BI اسٹیک پر نظر رکھتا ہے۔ اور وہ آپ کے کثیر جہتی اور ٹیبلر تجزیہ ، رپورٹنگ خدمات ، رپورٹنگ ٹول اور پھر انضمام خدمات کے لئے تجزیہ کی خدمات ہوں گی ، جو ایک ETL پلیٹ فارم ہے ، جیسے انفارمیٹیکا کی طرح ہے۔
اور ہماری پروڈکٹ کے ذریعہ آپ ایک ہی پروڈکٹ کے ذریعے ان تینوں ماحول کی نگرانی کر سکتے ہیں ، اور جو آپ یہاں دیکھ رہے ہیں وہ مجموعی طور پر ڈیش بورڈ ہے ، اور یہاں نوٹ کرنے والی بات یہ ہے کہ جب میں نے اس کے بارے میں متنبہ کیا ہے ، اس کی نگرانی کرنا ایک چیز ہے ، لیکن یہ کافی نہیں ہے - آپ کو انتباہی طریقہ کار رکھنے کی ضرورت ہے۔ دوسرے الفاظ میں ، چیزوں کو نازک حالت میں پہنچنے سے پہلے مجھے مطلع کرنے کے قابل ہونا ضروری ہے۔ لہذا ، ہم یہاں جو کرتے ہیں ، اس میں میٹرکس کا ایک پورا سیٹ موجود ہے جو ہم حاصل کرتے ہیں جو قابل ترتیب ہیں کیونکہ آپ کے ماحول ، کچھ حدوں پر منحصر ہے ، آپ اپنے ماحول میں تیس میل سیکنڈ پڑھنے کے وقت کے ساتھ ٹھیک ہوسکتے ہیں۔ دیگر ماحولیات یہ زیادہ اہم ہوسکتے ہیں کہ اس کی حد کم ہو ، لہذا یہ نہ صرف انتباہ کرنا ضروری ہے ، بلکہ اسے ترتیب دینے کی بھی ضرورت ہے کیونکہ وسائل کے لحاظ سے ماحول مختلف ہیں۔
لہذا ، بنیادی طور پر ، یہ ان تمام ماحولوں کا ایک جائزہ ہے جن کی یہاں نگرانی کی جارہی ہے ، اور مجھے یہاں تین مواقع ملے ہیں: ایک تجزیہ خدمات کے لئے ، ایک انضمام خدمات کے لئے ، ایک اطلاع دہندگی کی خدمات کے لئے۔ اور آپ دیکھتے ہیں کہ مجھے یہاں کچھ انتباہات مل گئے ہیں۔ اور کیونکہ یہ سرخ ہیں یہ مجھے بتاتا ہے کہ یہ تنقیدی ہیں ، کیونکہ میرے پاس متعدد درجے ہیں جو میں ان انتباہات کو مقرر کرسکتا ہوں ، اور انتباہات ان لوگوں کو بھی ای میل کی جاسکتی ہیں جو یہ معلوم کرنے کے لئے ذمہ دار ہیں کہ مسئلہ کیا ہے۔ لہذا ، صرف مختصر طور پر ہم ایک جائزہ لیں گے اور میں انتباہ پر واپس آؤں گا ، لہذا ہم تجزیہ خدمات کے حص intoے میں جاسکیں گے اور یہ بات ، مجھے یقین ہے کہ یہاں لوڈ ہونے کا انتظار ہے۔ اور بنیادی طور پر ، ہم کیا کرتے ہیں ، ہمارے پاس ڈیٹا اکٹھا ہوتا ہے۔ یہ وقتا فوقتا وہاں باہر جاتا ہے اور وہاں سے باہر جاتا ہے اور آپ کے ماحول جو کچھ کر رہا ہے اس کی طرح جمع کرتا ہے اور اسنیپ شاٹس کرتا ہے۔ لہذا ، میں نے ہر چھ منٹ کے لئے میرا سیٹ کیا ہے ، لہذا ہر چھ منٹ میں یہ وہاں سے باہر نکل جاتا ہے اور ماحول کو پولنگ کرتا ہے۔ میں نے اپنے VM کو تھوڑی دیر کے لئے سویا ، لہذا اس کے واپس آنے میں ایک سیکنڈ لگے گا۔ ہم وہاں جاتے ہیں۔
لہذا ، ہم تجزیہ خدمات کے ٹکڑے پر ایک نظر ڈالتے ہیں اور اس لئے میں یہاں اپنے مثال پر کلک کرنے جا رہا ہوں ، اور یاد رکھنا ہے کہ میں نے ان چیزوں میں سے ایک کے بارے میں بات کی ہے جن کی ہم نگرانی کرتے ہیں وہ سرور کی سطح پر کارکردگی ہے ، کیونکہ بہت سارے لوگوں کے پاس متعدد چیزیں ہیں ان کے سرور پر چل رہا ہے۔ مثال کے طور پر میرے پاس اپنے سرور پر ایک ڈیٹا بیس چل رہا ہے ، نیز تجزیہ کی خدمات۔ لہذا ، اگر ڈیٹا بیس میں کچھ چل رہا ہے یا سرور کی سطح پر مجھے کوئی مسئلہ درپیش ہے تو ، جو کچھ وہاں چل رہا ہے اس پر اثر پڑتا ہے۔ لہذا ، ہم سرور کی سطح پر ، سرور پر ڈسک کی کارکردگی کیسی چیزوں کی نگرانی کریں گے ، اور آپ دیکھ سکتے ہیں کہ ہم اس سب کے گرد پیمائش کرتے ہیں۔ اور یہ سب قابل ترتیب ہے۔ اور میں ایک نظر ڈالتا ہوں کہ کیا ہو رہا ہے ، سی پی یو کے مطابق ، صرف اور ایک بار پھر ، یہ سرور کی سطح پر ہے ، یہاں میری مثال میں تجزیہ خدمات کی سطح پر نہیں۔ لیکن اصل میں سرور کی سطح پر۔
اور میں ایسی چیزوں کو دیکھ سکتا ہوں جیسے میموری کیا ہے ، میموری کا مجموعی استعمال مثال کے طور پر ، کیا دستیاب ہے؟ تو اب مجھے یہ اندازہ ہو گیا ہے کہ سرور ہی کی صحت کیا ہے۔ اس کے بعد ہم ان معاملات پر تجزیہ کرنے والی خدمات پر ایک نگاہ ڈالنا شروع کر سکتے ہیں۔ میں دیکھ سکتا ہوں اور دیکھ سکتا ہوں کہ یہاں میرا مکعب پروسیسنگ کیسے چل رہا ہے ، مثال کے طور پر ، اور اس سے مجھے صحت کی پیمائش ہوتی ہے۔ اگر میں یہ دیکھنا شروع کر دیتا ہوں کہ پروسیسنگ میں زیادہ وقت لگ رہا ہے ، یا یہ قطاروں کے قریب نہیں لکھا جارہا ہے تو میں اس پر ایک نگاہ ڈالنا شروع کر سکتا ہوں - اور اس بات کا ارتباط اس ٹکڑے پر جاتا ہے جس کے بارے میں مجھے یقین ہے کہ روبین بات کر رہا تھا ، کیا وہ ہے؟ انسان کو یہ سب کرنے کے قابل ہونے میں ابھی بھی درکار ہے۔ ہم اے آئی ، مشین لرننگ کے بارے میں بات کرتے ہیں ، لیکن اس کے باوجود بھی انسان کو ان واقعات کو چیزوں سے منسلک کرنے کے قابل ہونا پڑتا ہے۔ ہم ان چیزوں پر ایک نگاہ ڈال سکتے ہیں جیسے اب تک کے سوالات کیا ہورہے ہیں ، کون سے سوالات چلائے جارہے ہیں اور وہ کتنا وقت لے رہے ہیں؟ میں ترتیب دے سکتا ہوں ، لہذا میں اس بارے میں اندازہ لگانا شروع کرسکتا ہوں کہ کون سے سوالات میں زیادہ وقت لگتا ہے۔ آپ گزرے ہوئے وقت پر یہاں ایک نگاہ ڈال سکتے ہیں ، میں ایک نگاہ ڈال سکتا ہوں اور ٹھیک دیکھ سکتا ہوں ، وہ سوال کیا تھا اور اس سوال کو اس وقت کون چلا رہا تھا؟
تو پھر میں اس کے بارے میں ایک کہانی ڈالنا شروع کر سکتا ہوں جب میں جب چیزوں کو تیز ہونا شروع ہوتا دیکھتا ہوں تو میں واپس جاسکتا ہوں اور دیکھ سکتا ہوں کہ اس وقت صارف اس وقت کیا کر رہے تھے۔ اور آپ ان چیزوں میں سے ایک دیکھیں گے جو ہم کرتے ہیں ہم یہ ہے کہ ہم اس بار چننے والے کو یہاں رکھیں تاکہ آپ کو وقت کی کھڑکی منتخب کرنے دی جاسکے۔ لہذا مثال کے طور پر ، میں ان انتباہات پر واپس جاسکتا ہوں ، اور یہ دراصل ان انتباہات کی ایک کڑی تھی جس پر میں نے کلک کیا تھا ، اور جب یہ انتباہ ہوا تو اس وقت مجھے یہ مقام حاصل ہوگا۔ اور تب میں کہانی کو اکٹھا کرنا شروع کرسکتا ہوں ، میں اوہ دیکھ سکتا ہوں ، ٹھیک ہے ، ڈسک پڑھتی ہے ، یا میموری کے ساتھ کوئی مسئلہ تھا یا کچھ بھی ، اور پھر میں اسی وقت نقطہ نظر سے استفسار کی سرگرمی کو عبور کرسکتا ہوں اور میں واقعتا start آغاز کرسکتا ہوں۔ اس سے متعلق کہ کون چل رہا ہے کہ کون سے سوالات ہیں جن کی وجہ سے وہاں ان بڑھتی چلی آسکتی ہے۔ اور پھر ، آپ کام کرنا شروع کر سکتے ہیں جیسے میں ٹیوننگ شروع کرسکتا ہوں ، جب میں ٹیوننگ شروع کرتا ہوں۔ یہ ایک کار کی طرح ہے ، اگر آپ ریس ریس بناتے ہیں اور آپ صرف انجن کو گرا دیتے ہیں ، اور انجن شروع ہوسکتی ہے اس کی کلید کو شروع کردیتے ہیں ، لیکن اگر مجھے جیتنے کے لئے 180 میل فی گھنٹہ جانا پڑتا ہے تو ، مجھے یہ جاننے کی ضرورت ہے کہ انجن 100 چل سکتا ہے ایک گھنٹہ کا فاصلہ طے کرنا پڑتا ہے اور مجھے وہاں جانے اور انجن کو ٹیوننگ کرنے کی ضرورت ہے تاکہ وہاں پہنچ سکیں۔ اور یہی آپ کو قابل بناتا ہے ، آپ کو اپنے ماحول کو بہتر بنانے ، صحت اور اس ماحول کی پیداوار ، اور کارکردگی کو بڑھانے کے ل. آپ کو کافی معلومات فراہم کرنے کے قابل ہوگا۔
اور پھر ، ہم میموری میں ایسی چیزوں کی نگرانی کرتے ہیں جو خاص طور پر تجزیہ کی خدمات کے لئے خاص ہیں۔ اور یہیں سے آپ یہ دیکھنا شروع کرسکتے ہیں کہ چیزیں کہاں سے خراب ہونا شروع ہوسکتی ہیں ، جب آپ اپنی یادداشت کی حدود کے درمیان چیزوں کو اوپر پھیرتے دیکھنا شروع کرتے ہیں تو اس طرح کی چیزیں۔ دوسری چیز جس کو دیکھنا اچھا ہے ، جب بھی آپ کسی بھی قسم کے سوالات چلا رہے ہو ، آپ چاہتے ہیں کہ آپ ڈیٹا کو کیش کروائیں ، کیوں کہ جب یہ کیش ہوجاتا ہے تو ، یہ میموری میں ہوتا ہے اور ڈسک سے پڑھنا نہیں پڑتا ہے ، جو کہ بہت زیادہ ہے ڈسک سے ڈیٹا پڑھنے سے زیادہ موثر لہذا آپ ان چیزوں پر ایک نظر ڈالنا شروع کرسکتے ہیں جو چل رہی ہے ، مثال کے طور پر ڈیٹا کیش میں ، مجھے معاف کردیں۔ اس اعداد و شمار کو حاصل کرنے کے ل I میرے پاس پہلے بھی بہت سارے سوالات چل رہے تھے ، اور آپ دیکھ سکتے ہیں کہ میں نے زیادہ تر وقت گذارا تھا ، کیشے سے ٹکراؤ اور نظریں آلودہ ہو رہی تھیں ، جو اچھی بات ہے۔ لیکن مجھے یہاں ایک عرصہ ملا جہاں ہٹ نظریں دیکھنے سے کہیں کم تھیں ، جو مجھے بتاتا ہے کہ میرے پاس کچھ چل رہا تھا جس کی یادداشت بہت زیادہ ہے ، اس طرح کہ کیشے بہت تیزی سے پھیل رہے ہیں ، لہذا ڈیٹا ہونا ضروری تھا ڈسک سے پڑھیں اور ہم دیکھ سکتے ہیں کہ جب ہم اسٹوریج انجن کو دیکھتے ہیں۔ یہ دوسرے گراف کی طرح وقت میں بھی وہی نقطہ ہے ، اور آپ وہاں بڑھتی ہوئی وارداتیں دیکھ سکتے ہیں ، جہاں اس عرصے کے دوران فائل سے آنے والے سوالات واقعتا up اچھل پڑے تھے۔ اور اس کا مطلب یہ ہے کہ ڈسک سے ڈیٹا پڑھا جارہا تھا۔ اب ، میں واپس جاسکتا ہوں اور پھر اس کو ان سوالات سے منسلک کرسکتا ہوں جو چل رہی تھیں ، اور ہر ایک کے کانوں کو خون بہانے کے ل not ، لیکن تجزیہ کی خدمات میں ، اس میں MDX نامی زبان استعمال ہوتی ہے ، اس سے استفسارات کو زیادہ موثر انداز میں لکھنے کے طریقے موجود ہیں ، لہذا یہ کیشے کا استعمال کرتا ہے۔ زیادہ موثر اور کم اسٹوریج۔ تو ، اس انجن کو ٹیوننگ کرنے کی ایک مثال موجود ہے ، اور آپ کو اس کے ساتھ جوڑنے کے قابل ہونے کے لئے تمام ٹکڑوں کو فراہم کرنا ہے۔
بس جلدی سے ، ہم اسے دوسری طرح سے بھی پلٹ سکتے ہیں ، جب ہم استفسارات کو دیکھتے ہیں تو ، اب ہم سیشنوں کو دیکھ سکتے ہیں ، جو اس وقت واقعتا اس مقام پر مربوط ہے اور وہ کیا چل رہے ہیں؟ لہذا اس قسم سے آپ کو استفسارات کا مخالف نظریہ ملتا ہے اور کون ان کو چلا رہا ہے۔ یہ وہ کون ہے جو مربوط ہے اور پھر میں دیکھ سکتا ہوں کہ اس وقت وہ کیا چل رہے ہیں۔ دوسری چیز ، صرف جلدی سے آگے بڑھنے کے لئے ، کیا آپ میرے کثیر جہتی مولپ کیوب میں موجود تمام اشیاء کو دیکھ سکتے ہیں۔ اور میں اس کے بارے میں معلومات حاصل کرسکتا ہوں۔ لہذا ، مثال کے طور پر ، میں اس پڑھنے والے کالم کے حساب سے ترتیب دے سکتا ہوں ، اور میں دیکھ سکتا ہوں کہ سب سے زیادہ استعمال شدہ چیز وقت کی جہت ہے اور دوسرا سب سے زیادہ استعمال شدہ گاہک کا طول و عرض ہے۔ اور اس سے ان لوگوں کو مدد ملتی ہے جو اپنے کیوب کو زیادہ موثر انداز میں بنانے کے ل things چیزوں کی تیاری اور تعمیر کرتے ہیں۔ میں اعداد و شمار کی اپنی تقسیم کی حکمت عملی کو تبدیل کرنا چاہتا ہوں ، مثال کے طور پر ، اپنے مکعب میں ان انتہائی استعمال شدہ جہتوں پر ، اور اس وجہ سے سوالات کی کارکردگی میں اضافہ ہوگا ، مثال کے طور پر۔ اس سے کیوب پر کارروائی کرنے کی کارکردگی میں کمی واقع ہوسکتی ہے ، کیونکہ اب مجھے مزید پارٹیاں مل گئیں ہیں ، لیکن صارف کے نقطہ نظر سے یہ انجن کے مطابق بنائے گا ، تاکہ ان اشیاء کو بروئے کار لانے کے ل more زیادہ موثر ہو۔
تو ، آگے بڑھیں ، انضمام خدمات کے بارے میں یہاں بات کریں۔ انٹیگریشن سروسز ، جس کا میں نے ذکر کیا ، مائیکرو سافٹ کے ماحول میں ایک ETL پلیٹ فارم ہے۔ ہم یہاں کیا کرتے ہیں - اور یہ مستقل ہے - ہم سرور کی کارکردگی کی نگرانی کرتے ہیں ، اور یہ وہی میٹرکس ہوں گے جن کو ہم نے دیکھا ، کیونکہ میری ساری خدمات ایک ہی سرور پر چل رہی ہیں۔ لیکن ایک بار پھر ، سرور پر کیا ہورہا ہے اس کا ایک جائزہ ہے۔ اور پھر میں انضمام خدمات ، اپنے ETL عملوں کے لئے سرگرمی دیکھ سکتا ہوں۔ لہذا ، مجھے اندازہ ہوسکتا ہے کہ یہ عمل کب چلتا ہے ، چاہے وہ کامیاب تھے یا نہیں ، میں ETL عمل کے کسی خاص رن کو اجاگر کرسکتا ہوں اور پھر اس سے مجھے ETL عمل میں آنے والے مراحل کی خرابی دکھائے گی ، چاہے وہ کامیاب رہا۔ یا نہیں اور کتنا وقت لگا۔
اب ، اگر میں یہاں ای ٹی ایل کا عمل ناکام رہا ، تو میں تفصیلات کے پاس جا سکتا ہوں اور غلطی کا پیغام دیکھ سکتا ہوں اور اس سے مجھے معلوم ہوتا ہے کہ اس پیکیج میں کون سا قدم ہے جہاں اس سے وابستہ تمام پیغامات کے ساتھ ، ای ٹی ایل عمل ناکام رہا ہے۔ تو ، جو کام کرتا ہے ، وہ ہے جو مجھے دیتا ہے ، اور اگر یہ ناکام ہوجاتا ہے تو میں الرٹ حاصل کرسکتا ہوں ، لہذا اگر مجھے انتباہ مل گیا تو ، میں یہاں جاسکتا ہوں ، دیکھ سکتا ہوں ، اس انتباہ پر جاسکتا ہوں ، پیکیج کی ناکامی کو دیکھ سکتا ہوں ، اقدامات کو دیکھ سکتا ہوں۔ ، دیکھیں کہ یہ کہاں ناکام ہوا ، غلطی کے پیغام کو دیکھیں اور میں فورا know جانتا ہوں کہ مجھے اس کو ٹھیک کرنے کے ل what مجھے کیا کرنے کی ضرورت ہے: اس پر دوبارہ عمل کریں اور پھر اسے دوبارہ شروع کریں۔ لہذا ، جو آپ کو یہ کرنے کی اجازت دیتا ہے وہ یہ ہے کہ ہم اس ونڈو کو مسئلہ کی نشاندہی اور مسئلہ کے حل کے مابین مختصر کرتے ہوئے کہتے ہیں۔ لہذا ، پہلے کی زندگی میں ، جب میں اس نوعیت کا ذمہ دار تھا ، ہمارے پاس ETL عمل تھا جو ہمارے ڈیٹا گودام کو لوڈ کرنے کے لئے رات کو چلتا تھا۔ اگر میرے پاس یہ معلومات موجود تھیں ، تو صبح کے وقت جب میں اندر آیا ، اگر کچھ ناکام ہو گیا ، تو میں جلدی سے اس کا ازالہ کرسکتا ہوں اور اس عمل کو دوبارہ بنا سکتا ہوں تاکہ اس بات کا یقین کر لیا جاسکے کہ صارفین کے ڈیٹا گودام کے چلنے اور چلانے اور تازہ دم ہونے کے وقت تک آگیا اور اطلاع تک رسائی حاصل کرنا شروع کردی۔
دوسری بات یہ ہے کہ میرے پاس دو عمل ہیں جو چلتے ہیں ، یہ ہے کہ دیکھنا یہ ہے کہ وقت گزرنے کے ساتھ یہ کیسا چلتا ہے۔ یہ ضروری ہے کیونکہ اگر میں ان عمل کو دیکھنا شروع کردوں ، مثال کے طور پر ، زیادہ وقت لینے ، ان اوقات کو دیکھتے ہوئے ، تو پھر مجھے ایک نگاہ ڈالنے کی ضرورت پڑسکتی ہے ، مثال کے طور پر ، میری بحالی کی کھڑکی ، میرے پاس ایسی چیزیں ہوسکتی ہیں جو اس سرور پر چل رہی ہیں۔ . مثال کے طور پر ، بیک اپ لیں۔ ہوسکتا ہے کہ میرے پاس بیک اپ جاری ہے جس کی وجہ سے میرے عمل کو اس کے مکمل ہونے تک انتظار کرنا پڑتا ہے۔ مجھے اپنے کاموں کو دوبارہ ترتیب دینے یا ان چیزوں کے گرد گھماؤ دینے کی ضرورت پڑسکتی ہے جو میرے ای ٹی ایل کو متاثر کرنے لگے ہیں۔
اور آخری ٹکڑا خدمات کی اطلاع دہندگی ہے۔ خدمات کی اطلاع دہندگی مائیکرو سافٹ کی ہے ، بنیادی طور پر ان کے انٹرپرائز رپورٹنگ کا آلہ۔ اور کچھ چیزیں ، ایک بار پھر ، ہم سرور کی سطح پر چیزوں کو دیکھ سکتے ہیں ، ہم رپورٹ سرور کے پاس ، خود ہی سروسنگ سرور ، رپورٹنگ کرنے والی چیزوں کو دیکھ سکتے ہیں۔ میرے پاس بہت ساری چیزیں یہاں نہیں چل رہی ہیں۔ میرے پاس کچھ سبسکرپشنز ہیں جو رپورٹ چلانے کے لئے ہر 15 منٹ میں چلتی ہیں۔ لہذا ، آپ کو بہت زیادہ فعال رابطے نظر نہیں آئیں گے کیونکہ یہ چلتا ہے ، جڑتا ہے ، رپورٹ چلاتا ہے ، منقطع ہوتا ہے اور اسے بھیج دیتا ہے۔
لیکن اعلی ٹرانزیکشنل ماحول میں جہاں بہت ساری رپورٹنگ ہو رہی ہے ، ان چیزوں پر نظر رکھنے کے قابل ہونا اہم بات ہے۔ لہذا ، آپ دیکھ سکتے ہیں کہ میرے یہاں معاملات کہاں سے چل رہے ہیں ، لہذا یہ آپ کو اس بات کا ایک اچھا اندازہ فراہم کرتا ہے کہ ، اصل خدمت اور پلیٹ فارم کی سطح سے ، کیا چل رہا ہے۔ اور پھر ، جیسا کہ میں نے سلائیڈز میں بات کی ہے ، وہ کون چل رہا ہے جو وہ اور کیا کر رہے ہیں؟ اور ہمارے ایک گاہک نے یہ سامان صرف اس ٹکڑے کے لئے خریدا کیونکہ وہ جاننا چاہتے تھے کہ لوگ کیا رپورٹس چلا رہے ہیں ، اور یہ رپورٹس کون چلا رہا ہے۔ تو یہ اس رپورٹ کے نفاذ کی ایک چیز ہے جو آپ یہاں دیکھ سکتے ہیں۔ میں کیا رپورٹ دیکھ سکتا ہوں ، میں کسی پیرامیٹر کو دیکھ سکتا ہوں جو اس رپورٹ میں تھے ، میں دیکھ سکتا ہوں کہ کون چلا رہا ہے ، میں رپورٹ کی شکل دیکھ سکتا ہوں۔ اور پھر مجھے یہ ساری پیمائشیں اس کے آس پاس مل گئیں ، لہذا اگر میں دوبارہ ان چیزوں کی درجہ بندی کرسکتا ہوں ، مثال کے طور پر ، کس رپورٹ نے اعداد و شمار کو بازیافت کرنے میں سب سے زیادہ وقت لیا تھا ، اور میں اس طرف جاسکتا ہوں اور دیکھ سکتا ہوں کہ وہ کون سی رپورٹ ہے۔ اور ایک بار پھر ، اس انجن کو دوبارہ بنانے کے ل this ، یہ سب مجھے ڈیٹا دیتا ہے۔ اب ، میں اس کے ارد گرد اپنے رپورٹنگ کے ماحول کو بہتر بنانا شروع کرسکتا ہوں۔
اور آخری بات ، کیا میں صارف کی سرگرمی پر ایک نظر ڈال سکتا ہوں ، جو فی الحال دوبارہ مربوط ہے ، وہ کیا کر رہے ہیں؟ میں واقعی میں ، ایک ایسے ماحول میں جہاں میرے کثیر استعمال کنندہ ہوں یہ سب قابل ترتیب ہیں تاکہ میں درجہ بندی کرسکتا ہوں ، میں دیکھ سکتا ہوں کہ ماحول کو کون زیادہ سے زیادہ استعمال کررہا ہے۔ لہذا ، صرف جلدی سے واپس جائیں اور ان انتباہات پر ایک نگاہ ڈالیں۔ یہ وہ انتباہ تھا۔ میں یہاں اس لنک پر کلک کرسکتا ہوں اور یہ مجھے وقت کے ساتھ گراف پر لے جا and گا اور مجھے دکھائے گا کہ کون سا الرٹ تھا۔ لہذا آپ یہاں دیکھ سکتے ہیں ، یہی وہ ہے جس کی وجہ یہ ہے کہ لکھنے کے لئے یہ اوسطا منسی سیکنڈ تھا ، مثال کے طور پر ، پڑھیں اور لکھیں۔ لہذا ، ایک بار پھر ، صرف مسائل کی شناخت کے اس نقطہ کو حاصل کرنے کی کوشش کر رہا ہوں۔ اور واقعی ایک اہم وسیلہ رکھنا ضروری ہے ، نہ کہ صرف ایک چیز جو اس چیز کو دیکھتا ہے ، کیوں کہ انسان کو یہاں آنا چاہئے اور ان واقعات کو جو اس میں ہو رہا ہے اس سے منسلک ہوگا ، لہذا آپ کو یہ دیکھنے کی اہلیت کی ضرورت ہوگی کہ اس میں کیا ہورہا تھا۔ اس ماحول کے متعدد علاقوں میں وقت کی نشاندہی کریں ، اور یہ ان چیزوں میں سے ایک ہے جو ہم اس وقت چننے کے ذریعہ کرتے ہیں۔
ایرک کااناگ: ہاں ، یہ یہاں صرف ایک فوری سوال کے ساتھ ایرک ہے ، 'کیوں کہ مجھے لگتا ہے کہ آپ نے شاید سر پر کیل مارا ، اور یہی بات میں وقت کے اوپری حصے میں کر رہا تھا ، کہ انسان کو آنا پڑا میں اور مختلف ماحول کے درمیان ان ارتباط کو اپنی طرف متوجہ. میں جاننے کے لئے شوقین ہوں ، کیا ایسا کوئی تعلیمی مواد ہے جسے آپ لوگ شیئر کرسکتے ہیں ، یا ہوسکتا ہے کہ آپ لوگوں کے ساتھ کسی طرح کی مشغولیت کریں تاکہ ان میں سے کچھ نمونوں کی شناخت کی جاسکے؟ جیسا کہ ایک منٹ پہلے آپ کی واقعی ایک عمدہ مثال تھی ، جب اس میں سے کوئی تیز ہورہا ہے جو آپ کو بتاتا ہے کہ میموری میں کچھ چل رہا ہے کیونکہ اس نے میموری کو ڈمپ کرنے کی کوشش کی ہے۔ اور یہ آپ کو ایک اشارہ فراہم کرتا ہے ، لیکن لوگ حقیقی اعداد وشمار کے مقابلہ میں ان اعداد و شمار کو کس طرح نقشہ بناتے ہیں ، اصل سوال ہے۔
اسٹین گیجر: ہاں ، یہ ایک اچھی بات ہے اور میں جن چیزوں کے بارے میں بات کر رہا تھا اس میں سے ایک ، مصنوعات کے لئے روڈ میپ ، اس سال کے آخر میں ہم ایک ورژن جاری کریں گے اور ان چیزوں میں سے ایک جو ہم شامل کرنے جا رہے ہیں ان گرافوں میں سے ہر ایک کے لئے ہے ، اس گراف کا کیا مطلب ہے اور آپ کو کیوں دیکھ بھال کرنی چاہئے ، اور اس کا کیا اثر پڑتا ہے اس کی تفصیل ہے۔ لہذا اس چارٹ پر سوالیہ نشان یا کسی اور چیز پر کلک کریں اور پھر ایک ونڈو کھینچیں جو آپ کو بہت سی معلومات فراہم کرے اور آپ کو بتائے کہ یہ ممکنہ وجوہات ہیں ، یہ وہ علاقے ہیں جن پر اثر انداز ہوتا ہے ، اور رہنمائی کرنے کے لئے آپ اس معاملے میں جانے کے قابل ہونے کی سمت ، جیسا کہ آپ نے کہا ، یہاں اس طرح اضافہ ہوا ، میں اپنے ذاتی تجربے سے جانتا ہوں کہ اس کا کیا مطلب ہے۔ اور پھر میں جانا شروع کرسکتا ہوں اور کسی علاقے میں سوراخ کرنے اور اس کی اصل وجہ تلاش کرنا شروع کر سکتا ہوں۔
اب ، ہمارے پاس اس میں بہت کچھ ہے ، اصل میں ، ہمارے اصل تشخیصی مینیجر پروڈکٹ میں ، ایس کیو ایل سرور ، اصل ڈیٹا بیس کے ل.۔ ہمارے پاس اس طرح کے مصنوع میں اس نوعیت کی بہت سی فعالیت ہے ، اور ہمارے پاس تشخیصی مینیجر کے پاس کچھ تجزیہ بولٹ آنس بھی موجود ہیں جو آپ کو بہت تیزی سے دیکھتے ہیں۔ اور اسی جگہ ہم اس پروڈکٹ کے ساتھ سڑک پر جارہے ہیں۔
ایرک کااناگ: اور میں اندازہ کر رہا ہوں کہ اس میں کچھ قسم کی سرگرمی کے دستخط موجود ہیں۔ کیا یہ ٹول آپ کو شناخت کرنے کی اجازت دیتا ہے جب ایک خاص قسم کا واقعہ پیش آیا اور اس کی کیٹلوگ ، جیسے وقت گزرنے کے ساتھ ساتھ وہ اسی طرح کے نمونے کو تسلیم کرے اور آپ کو یہ معلوم کرنے میں مدد کرے کہ شاید یہ نیا صارف ہے ، مثال کے طور پر ، ایک ہی ٹول؟ آپ کو سمجھنے میں مدد کریں ، اوہ ، اس کی وجہ یہ ہے کہ یہ سرورز نیچے چلے گئے یا یہ خطہ نیچے چلا گیا۔ کیا مسائل کے دستخطوں کی فہرست دینے کا کوئی طریقہ ہے ، تاکہ آپ انہیں آسانی سے بعد میں شناخت کرسکیں؟
اسٹین گیجر: نہیں ، اصل میں ، لیکن یہ حقیقت میں ایک دلچسپ تصور ہے ، کیوں کہ یہ تقریبا like ایسا ہی ہے ، کیا ہے - اصولی جز تجزیہ ، میرا اندازہ ہے کہ جہاں آپ نمونوں کی نشاندہی کرتے ہیں اور آپ ان نمونوں کو لاگ ان کرتے ہیں اور اگر آپ انہیں دوبارہ دیکھتے ہیں تو آپ واپس جا سکتے ہیں۔ اور دیکھو ، ٹھیک ہے ، اس وجہ سے یہی وجہ تھی۔ ہاں ، یہ کچھ ہے ، یہ روڈ میپ پر نہیں ہے بلکہ یہ وہ چیز ہے جس کے بارے میں میں پروڈکٹ مینجمنٹ کے نقطہ نظر سے سوچتا رہا ہوں۔
ایرک کااناگ: میں تصور کرسکتا ہوں۔ اوہ ، آگے بڑھو۔
اسٹین گیجر: نہیں ، میں کہنے جارہا تھا - اور ہمیں بہت سی درخواستیں مل جاتی ہیں ، کیوں کہ میں نہیں جانتا کہ آپ کا تجربہ کیا ہے - لیکن جو ہم تلاش کرتے ہیں وہ یہ ہے کہ ڈی بی اے اپنے ہاتھ کے پچھلے حصے کی طرح ڈیٹا بیس کو جانتے ہیں ، لیکن BI چیزیں ہیں جب پلیٹ فارم کی صحت کی بات ہو تو بلیک باکس کی طرح اور ایسا نہیں ہے ، اس کے آس پاس ان کے پاس بہت زیادہ معلومات کی بنیاد نہیں ہے۔ میں صرف پانچ دس سال کی طرح اس میں کام کرنے سے ، ٹھیک ہے؟ لیکن عام لوگ جو ان کو ڈھونڈنے ، یا انتباہات حاصل کرنے اور جو کچھ ہو رہا ہے اس کا پتہ لگانے کے ذمہ دار ہیں ، یہ ان کے لئے بلیک باکس کی طرح ہے۔
ایرک کااناگ: ہاں ، میں تصور کرسکتا ہوں۔ مجھے بھی جاننے کے لئے دلچسپی ہوگی ، لہذا آپ اس ایک اسکرین میں یہ دکھا رہے تھے کہ آپ ان تمام سوالات کو کس طرح دیکھ سکتے ہیں ، جن سے گزر رہے ہیں ، ان کو چلانے میں کتنا وقت لگتا ہے ، اور کس نے ان کو پیدا کیا ہے۔ کیا آپ خود ایس کیو ایل کے استفسار کا اصل ڈھانچہ بھی دیکھ سکتے ہیں اور اس کے آس پاس کچھ تجزیہ بھی کرسکتے ہیں؟ جیسے کبھی کبھی لوگ ایس کیو ایل کے سوالات کو اکٹھا کرتے ہیں جو بہت بڑی نوعیت کی ہیں ، آئیے ، اور بوجھل ، ایک مالک کے برخلاف ، جو واقعی میں ایک عمدہ ، تنگ سوال بناتا ہے۔ کیا یہ وہ چیز ہے جس کو آپ اس آلے کے ذریعے تصور کرسکتے ہیں اور پھر آپ کی مدد کر سکتے ہیں جو مسئلہ ہے؟
اسٹین گیجر: ہاں ، لہذا آپ جو کچھ کرسکتے ہیں وہ ہے ، جیسے میں نے یہاں کیا ہے ، کیا میں صرف وقفے سے وقت کے حساب سے ترتیب دیتا ہوں ، مثال کے طور پر۔ تو میں ان کو دیکھ سکتا ہوں جنہوں نے سب سے زیادہ وقت لیا اور پھر میں متن حاصل کرتا ہوں لیکن پھر بھی یہ کسی ایسے شخص پر منحصر ہے جو کم سے کم موضوعی ماہر ہے اور اس کو دیکھنے کے لئے ، "اوہ ، ٹھیک ہے ، یہاں کیوں اس نے اتنا وقت لیا؟ . "یہ وہ چیز ہے جس کے پاس ہمارے پاس ایک کام کا بوجھ تجزیہ ہے ، ہم اسے ڈیٹا بیس سائیڈ کے لئے ایس کیو ایل ورک بوجھ تجزیہ کار کہتے ہیں ، کہ میں شاید اسی طرح کی چیزوں کے ساتھ آنے والی سڑک کے نیچے آنے کے خیال سے گھوم رہا ہوں ، تاکہ اس کی شناخت ہو۔ یہ سوالات اور پھر آپ کو ان سوالات کو ٹیون کرنے کے بارے میں سفارشات دیتی ہیں۔ لیکن ایک مسئلہ یہ ہے کہ ، یہ MDX استفسار ایک خوبصورت زبان ہے۔
ایرک کااناگ: ہاں ، میں تصور کرسکتا ہوں۔ لیکن آپ دیکھ سکتے ہیں ، مثال کے طور پر ، لوگ کون ہیں ، لہذا یہ جاننا بھی مشکل نہیں ہے کہ اگر ایک شخص ، اگر دس آدمی طویل عرصے سے جاری سوالات کا ذمہ دار ہے ، تو پھر اگر آپ کو کچھ بھی نہیں مل سکتا ہے ، یا فون کر سکتے ہیں اس کا مینیجر یا کوئی اور کہے ، "ارے ، یہ لڑکا بہت ساری بینڈوتھ کو چبا رہا ہے ،" اور ہوسکتا ہے کہ پتہ چل جائے کہ یہ وہ کاروبار کے لئے سب سے قیمتی سوالات ہیں ، ٹھیک ہے؟ آپ کو خود اس سوال کے جواب میں ، کاروبار کی قیمت کیا ہے اس کے تناظر میں رکھنا ہے ، یہ صرف واضح نمبر کا کھیل نہیں ہے ، ٹھیک ہے؟ اس کا پتہ لگانا ہے ، ٹھیک ہے ، یہ لڑکا ہمارا پاور صارف ہے ، اور وہ ہے جو کاروبار بدل رہا ہے ، ٹھیک ہے؟
اسٹین گیجر: نہیں ، آپ بالکل ٹھیک ہیں۔ میرا مطلب ہے ، صارفین کو اس طریقے سے استعمال کرنے کا ایک طریقہ یہ ہے کہ وہ ایسا کرنے کے قابل ہو۔ جیسا کہ آپ نے کہا ، آپ کو ایک علاقہ مل سکتا ہے ، کیوں کہ میں جن چیزوں کے بارے میں بات کرتا ہوں ان میں سے ایک ، میں ہمیشہ ایکسل پر سلاگ کرتا ہوں ، لیکن آپ ایکسل میں تجزیہ کی خدمات سے رابطہ قائم کرسکتے ہیں اور او ایل اے پی سے دور محور میزیں چلا سکتے ہیں ، اور اس سے اپنے سوالات پیدا ہوجاتے ہیں ، اور انہیں بھیجتا ہے اور بعض اوقات وہ بہترین فارم نہیں ہوتے ہیں ، لہذا آپ واپس جاسکتے ہیں اور ان کی شناخت کرسکتے ہیں اور اصل میں انھیں دوبارہ لکھ سکتے ہیں اور صارف کو دے سکتے ہیں اور انہیں انہیں باہر سے چلانے دیں تاکہ اس میں آدھے گھنٹے کا وقت نہ لگے۔ انہیں واپس اپنے محور کی میز پر لوٹنا ہے۔
ایرک کااناگ: بالکل۔ اور جب ہم استفسارات کے بارے میں بات کرتے ہیں تو آپ لوگ سوالات کے جوہر ڈھکتے ہیں ، لہذا آپ نے MDX کا ذکر کیا ، کچھ دیگر سوالات جیسے DAX استفسار ، یا ان میں سے کچھ کے بارے میں کیا؟
اسٹین گیجر: ہاں ، ہم ان کا احاطہ کرتے ہیں ، ہاں ، کوئی بھی DAX اور MDX دونوں۔ تو میں نے ان چیزوں میں سے ایک کا جن کا میں نے ذکر نہیں کیا ، یا میں نے ، شاید ، لیکن ہم مائیکرو سافٹ اور ڈیکس وجود میں ٹیبلر اور او ایل اے پی دونوں کی حمایت کرتے ہیں۔ - مجھے لگتا ہے کہ آپ اور میں نے تھوڑی دیر پہلے اس کے بارے میں بات کی تھی - کیا ہم بہت کچھ دیکھ رہے ہیں ہم OLAP سے کہیں زیادہ ٹیبلر ہیں۔ 'اس وجہ سے ٹیبلر ماڈل اور اس طرح کی چیزوں کو سامنے لانا آسان ہے ، اور اس طرح آپ کو واضح طور پر DAX سوالات نظر آنے ہیں ، لیکن ہم ان کو بھی اٹھا لیں گے۔
ایرک کااناگ: ہاں ، یہ دلچسپ بات ہے۔ کیا آپ کے پاس کوئی تناظر ہے کہ ایسا کیوں ہو رہا ہے؟ کیا یہ اس لئے ہوسکتا ہے کہ زیادہ سے زیادہ لوگ اس سامان میں داخل ہو رہے ہوں اور کیوں کہ بلاشبہ OLAP کوئی نئی بات نہیں ہے ، جو کم از کم 30 سالوں سے ہے؟
اسٹین گیجر: ٹھیک ہے ، ٹھیک ہے ، یہ ایک قسم کا مجموعہ ہے ، کیوب کو ڈیزائن کرنا ایک چیز ہے ایک فن۔ اور کیوب کو پہلے سے جمع کرنے کے اعداد و شمار کے لئے بنایا گیا تھا تاکہ اعداد و شمار کو باہر نکالنا حقیقی تیزی سے ہوتا ہے ، لیکن مکعب پر کارروائی کرنے میں کچھ وقت لگتا ہے کیونکہ یہ تمام جمع کرنے کو مل جاتا ہے۔ اور پھر ، ہارڈویئر سستا ہوا اور میموری سستی ہوگئی اور پھر ہر شخص واقعی میں ، کالم اسٹور اور میموری میں موجود ڈیٹا بیس لے کر آرہا تھا۔ اور یہ بھی ممکن ہے کہ ٹیبلر روایتی رشتہ دار ڈیٹا بیس کے قریب ترین ہے اور ٹیبلولر ماڈلز کو اولاپ کے مقابلے میں پیش کرنا محض بہت آسان اور تیز تر ہے۔ لیکن نقص یہ ہے کہ یہ میموری میں رہتا ہے ، ساری چیز میموری میں ہی رہتی ہے ، لہذا یہ بہت میموری کا حامل ہے اور جب تک آپ اس کی درخواست نہیں کرتے ہیں اس میں ڈیٹا اکٹھا نہیں ہوتا ہے۔ تو ، لیکن یہ سب کچھ کہہ کر ، ہم وہاں بہت زیادہ ٹیبلر دیکھنا شروع کر رہے ہیں۔
ایرک کااناگ: یہ دلچسپ ہے۔ اس کی وجہ یہ بھی ہوسکتی ہے کہ اس صنعت سے تھوڑا سا چپٹا ہونا ہے ، اور اس کا مطلب میرا یہ ہے کہ ہمیں بہت زیادہ لوگ مل رہے ہیں جو ڈیٹا کے ساتھ بات چیت کر رہے ہیں اور مختلف ٹولز استعمال کررہے ہیں ، اور جب آپ مائیکرو سافٹ کے بارے میں بات کرتے ہیں تو ، میں سوچتا ہوں واقعی یہ ہے کہ آپ کے چھوٹے اور درمیانے درجے کے کاروبار کے ل many بہت سے ، اور بہت سارے صارفین ، اور یہاں تک کہ کچھ بڑی تنظیمیں جو سامان میں کھدائی کررہی ہیں ، اوزاروں تک رسائی حاصل کررہی ہیں ، سوالات چل رہی ہیں ، اور وہ شاید اتنے واقف نہیں ہیں۔ پورے عمل اور کیوبس کے ارد گرد کی ٹیکنالوجیز ، آپ کی بات ، ٹھیک ہے؟ 'کیوں کہ اس میں کچھ سوچ بھی پڑتی ہے ، اور یہ بھی مہنگا ہے ، ٹھیک ہے؟ اس میں وقت لگتا ہے ، ان کیوبز کو بنانے میں توانائی درکار ہوتی ہے جب تک کہ آپ وہاں کی کچھ نئی ٹیکنالوجیز استعمال نہیں کرتے ہیں۔ جیسے ، ہم نے سنوفلاک جیسی کمپنیوں سے بات کی ہے ، مثال کے طور پر ، یہ بہت دلچسپ چیزیں انجام دے رہا ہے ، لیکن مجھے لگتا ہے کہ آپ کے پاس بہت سارے لوگ سامان استعمال کر رہے ہیں اور وہ شاید آپ کے بیان کردہ کام کے ساتھ جا رہے ہیں ، جو ٹیبلر فارمیٹ ہے۔ ، باقاعدہ طور پر کیوب بنانے کی مخالفت کی ، ٹھیک ہے؟
اسٹین گیجر: ہاں ، میرا مطلب ہے ، میرا اندازہ ہے کہ ایکسل - جب یہ کیا تھا ، پاور پیوٹ ، میرا یقین ہے کہ - یہ حقیقت میں ٹیبلر ہے ، اگر آپ اس پر ایک نظر ڈالیں تو۔ اس طرح آپ ٹیبلر ماڈل بناتے ہیں۔ اور پھر اگلی تکرار تھی ، میں آپ کو اپنے ٹیبلر ماڈل بتاتا ہوں جو میں بناتا ہوں اور میں اسے ایس کیو ایل سرور پر تعینات کرتا ہوں تاکہ میں اسے سب کے ساتھ بانٹ سکوں۔ تو ، یہ ایکسل کے قریب قدرتی توسیع کی طرح ہے۔
ایرک کااناگ: ہاں ، یہ ایک اچھی بات ہے۔ جو کچھ ہم نے گذشتہ برسوں میں دیکھا ہے ، میں پانچ سے سات سال کہوں گا ، کیا ان ٹکنالوجیوں کے استعمال میں صرف ایک زبردست توسیع ہے ، ٹھیک ہے؟ اور مائیکروسافٹ ، واضح طور پر ، اس میں ایک سرخیل رہا ہے ، واقعی تجزیہ کی خدمات اور پاور پائیوٹ کے ذریعہ پاور ڈیٹا کو جمہوری بنانا ، ٹھیک ہے؟ میرا مطلب ہے ، وہ انڈسٹری کے لئے گیم چینجر تھا ، ٹھیک ہے؟
اسٹین گیجر: ہاں ، نہیں ، آپ بالکل ٹھیک ہیں۔ میرا مطلب ہے ، جب میں ایک لمبی پریزنٹیشن پیش کرتا ہوں تو اس میں سیمنٹک ماڈل ، جو او ایل پی تھا ، سے ٹیبلر میں جانے کی تبدیلی ظاہر کرتا ہے۔ اور مجھے لگتا ہے کہ میرے پاس مائیکرو سافٹ سے ایک حوالہ ہے۔ وہ آئی ٹی شاپ میں صرف دیوار کے اوپر نہیں ، بلکہ صارفین کے ہاتھوں میں ڈیٹا بنانا چاہتے ہیں ، وہ ان لوگوں کے ہاتھوں میں زیادہ سے زیادہ ڈیٹا حاصل کرنا چاہتے ہیں جو اسے استعمال کررہے ہیں۔
ایرک کااناگ: اور یہ بالکل پہلی سیدھی سلائڈ پر واپس آجاتا ہے جو میں نے دکھایا تھا ، جو کسی بھی تنظیم کے لئے فیصلہ کرنے کا بنیادی عمل تھا ، اور اب - اور مجھے لگتا ہے کہ یہ ایک بہت بڑی چیز ہے - ہم زیادہ سے زیادہ لوگوں کو مل رہے ہیں کیا ہو رہا ہے اس پر دھیان دے رہے ادارے کی پوری تنظیمی ڈھانچے سے ، ان کی کہانی کو ٹیبل پر لائے اور آپ اعداد و شمار کے ساتھ ہی یہ کام کرتے ہیں ، اس کا مطلب ہے کہ آپ دوسرے ذرائع استعمال کرسکتے ہیں ، لیکن اگر آپ اپنی کہانی کو ڈیٹا کے ساتھ بیک اپ کرتے ہیں تو ، آپ کے پاس ان لوگوں سے کہیں زیادہ مضبوط دلائل ہوں گے جو ٹھیک نہیں؟
اسٹین گیجر: بالکل ، ہاں۔ جیسے ، ہاں ، بالکل ٹھیک ہے۔ میرا مطلب ہے ، اسی وجہ سے ، اب یہ "ارے ، مجھے اس رپورٹ کی ضرورت ہے" ہوا کرتی تھی ، لہذا اب مجھے رپورٹ کی درخواست سے گذرنا پڑا اور مجھے یہاں سے گزرنا پڑا ، اور اپنی رپورٹ حاصل کرنے کے لئے ، اور اب میں بیٹھ سکتا ہوں۔ بالکل وہی جو میری میز پر ہے اور واقعی میں ، مجھے پیدا کردہ ڈیٹا تک رسائی حاصل ہے ، میں اپنے کاروباری فیصلے کرتا ہوں۔
ایرک کااناگ: ٹھیک ہے۔ آپ جانتے ہو ، میں صرف پچھلے ہفتے ہی ایک کانفرنس سے واپس آیا ہوں اور وہاں ایک لڑکے کی جانب سے ایک پُرجوش تبصرہ کیا گیا تھا جو اسٹور ٹارگٹ کے لئے ایک بہت بڑا BI ماحول چلاتا ہے ، اور وہ سیلف سروس تجزیات اور سیلف سروس BI کا حوالہ دے رہا تھا۔ آج کل یہ ایک بہت بڑا مسئلہ ہے۔ مجھے یقین ہے کہ یہ وہ چیز ہے جس کی وجہ سے آپ لوگ آئی ڈی آر اے میں بہت ساری سرگرمی چلا رہے ہیں کیونکہ جب آپ خود خدمات انجام دینا چاہتے ہیں تو سب سے پہلے آپ کو صحت مند BI ماحول بہتر ہوگا ، ٹھیک ہے؟ اگر آپ وہاں ہر طرح کے لوگوں کو ہر طرح کے سوالات پوچھ رہے ہیں تو آپ یہاں اس ٹول کی طرح کچھ حاصل کرنا چاہتے ہیں ، یہ سمجھنے کے لئے کہ کون کون سے سوال پوچھ رہا ہے اور کہاں۔ اور یہ مضحکہ خیز اقتباس میں صرف لاتوں کے لئے یہاں پھینک دوں گا ، جیسا کہ آپ نے کہا تھا ، "سیلف سروس BI کے مابین ایک عمدہ لکیر ہے اور خود F جانا ہے۔"
اسٹین گیجر: ہاں
ایرک کااناگ: میں نے سوچا تھا کہ یہ ہذیانی تھا۔ لیکن کیا آپ یہ دیکھ رہے ہیں کہ ٹکنالوجی کے ذریعہ آپ کیا کر رہے ہیں اس کے ارد گرد سیلف سروس کے رجحان سے بہت زیادہ آگاہی پیدا ہوتی ہے؟
اسٹین گیجر: ہاں ، کیونکہ جیسا کہ آپ نے کہا ہے ، اگر آپ سیلف سروس BI کی اجازت دینے جا رہے ہیں تو ، آپ کو محض اس کی وجہ سے کارکردگی کے کچھ امور حاصل کرنے جارہے ہیں: A) رسائی کی مقدار ، لوگوں کی مقدار ڈیٹا ، اور B پر) ناقص تشکیل پائے جانے والے سوالات اور اس تک رسائی کے طریقوں کی مقدار جو آپ کے پاس ہے۔ لہذا ، آپ واقعی ، یہ ضروری ہے کہ آپ ماحول کی نگرانی کریں تاکہ آپ ہر ایک کو خوش رکھنے کے قابل ہوں جو اعداد و شمار کو استعمال کرنے کی کوشش کر رہے ہیں ، ٹھیک ہے؟
ایرک کااناگ: ہاں ، مجھے لگتا ہے کہ بالکل ٹھیک ہے۔ یہ ایک نعمت اور لعنت ہے: یہ اچھی بات ہے کہ لوگ سامان کو استعمال کرنے کی کوشش کر رہے ہیں ، لیکن ایک بار پھر ، اگر آپ کے پاس اس وقت صحیح ٹول نہیں ہے تو ، آپ ناخوش کیمپ بنیں گے کیونکہ رولنگ کرنا ہے اس طرح کے آلے کے بغیر خود خدمت کرنا ، ایسا لگتا ہے کہ یہ صرف پریشانی کا پہاڑ مانگ رہا ہوں۔
اسٹین گیجر: ہاں ، میرا مطلب ہے ، اس سے ملتا جلتا ہے جب میں ڈیٹا کے گوداموں کی تعمیر کر رہا تھا ، ایسا ہی ہے جیسے آپ کو اپنے طول و عرض اور حقائق کی میزیں صحیح طور پر نہیں مل گئیں ، پھر آپ نے اسے ایڈہاک رپورٹنگ کے لئے ڈھیل دے دیا ، آپ شاید اس کے تحت رینگنا چاہتے ہو پتھر.
ایرک کااناگ: یہ حیرت انگیز ہے۔ ہاں ، یہ اچھی بات ہے ، ایک بار پھر ، یہ اچھی خبر ہے کہ لوگ یہ سامان استعمال کر رہے ہیں ، لیکن مجھے لگتا ہے کہ مجھے یقین کرنا پڑے گا کہ آپ کی خدمت کے ل-سیلف سروس بہت زیادہ سرگرمی چلائے گی ، کیونکہ آپ ریمپنگ کے بارے میں بات کر رہے ہیں۔ تناؤ کی مقدار اور وسعت کے احکامات کے ذریعہ ان سسٹم پر دباؤ کی مقدار۔ صرف ایک ہی ذریعہ نہیں ، یا دو طول و عرض کے ذریعہ اور یہ وہ نکتہ ہے کہ آپ واقعتا کچھ نمائش چاہتے ہیں اور آپ یہ دیکھنا چاہتے ہیں کہ کون کیا کر رہا ہے ، کہاں ، کب ، کیسے اور کیوں۔ ان سوالات سے پوچھیں اور پھر اس بارے میں کچھ فیصلے کریں کہ آپ ماحول کی نگرانی اور تبدیلی کیسے کرسکتے ہیں اور اپنی پالیسیاں تبدیل کرسکتے ہیں کہ کون کس تک رسائی حاصل کرسکتا ہے ، ٹھیک ہے؟
اسٹین گیجر: ٹھیک ہے۔ اور آپ جانتے ہو ، یہ جانتے ہوئے بھی کہ یہ استعمال آپ کو وہاں جانے کی صلاحیت بھی دیتا ہے ، اور ممکنہ ، جیسا کہ میں نے کیوب کے اندر موجود آبجیکٹ کا ذکر کیا ہے ، میں اس کو بہتر بنانے کے ل things کام کرسکتا ہوں ، جہاں تک میں جس طرح سے اپنے ڈیزائن اور ڈیزائننگ کرتا ہوں چیزیں لہذا ، یہ ضروری ہے کہ نہ صرف چیزوں کی کارکردگی کو دیکھنا بلکہ یہ دیکھنے کے قابل ہو کہ آپ کی اسکیم اور آپ کا ڈیزائن اس سطح پر کیسی کارکردگی کا مظاہرہ کررہا ہے ، تاکہ اس میں بھی موافقت پذیر ہوسکیں۔ اور یہ صرف اور بھی بڑا ہوتا جا رہا ہے کیونکہ مائیکرو سافٹ کے ساتھ پاور BI جیسی چیزیں اب بہت بڑا معاملہ ہیں ، لہذا اب میں اپنے ڈیش بورڈز اور ویجٹ اور چیزیں بنا سکتا ہوں ، اور BI ڈویلپر بننے کی ضرورت نہیں ہے۔
ایرک کااناگ: ٹھیک ہے۔ ہاں ، یہ اچھی چیز ہے ، یہ ہر جگہ مل رہی ہے ، لیکن آپ کو اس ماحول کو سنبھالنے کے ل some کسی راہ کی ضرورت ہوگی یا آپ کو ناخوش صارفین مل جائیں گے۔ یہ ناخوش انتظامیہ کی طرف جاتا ہے ، جس کی وجہ سے لوگوں کو ملازمت سے برطرف کردیا جاتا ہے۔ جب چیزیں حصہ لینا شروع کردیتی ہیں تو اس میں ایک واضح واضح ڈومینو اثر ہوتا ہے ، لیکن یہ بہت عمدہ چیز ہے۔
تو میں نے آخری پانچ منٹ یہاں چبائے۔ رابن ، کیا آپ کو کوئی سوال ہے؟
رابن بلور: ٹھیک ہے ، مجھے لگتا ہے کہ واقعی ایماندارانہ بات ہے۔ اس نے مجھے اس حقیقت کے بارے میں سوچ لیا ہے کہ ہمارے پاس بہت محدود ماحول تھا اور سیلف سروس حقیقت میں دنیا کو تبدیل کر رہی ہے اور واقعی واقعتا واقع ہورہا ہے کیونکہ ماحول میں ایک خوفناک بہت زیادہ اعداد و شمار پہلے کی نسبت آچکے ہیں۔ صرف ایک سوال ، 'کیوں کہ ہمیں زیادہ وقت نہیں ملا ہے ، لیکن صرف ایک ہی سوال میں یہ پوچھنے میں دلچسپی لوں گا کہ آپ جس طرح سے اس کی وضاحت کر رہے تھے۔' اس وجہ سے مجھے لگتا تھا کہ یہ ایک بہت اچھا ڈیمو ہے - جس طرح سے BI مانیٹرنگ کام کرتا ہے۔ میں سوچ رہا تھا کہ لوگ کیا کرتے ہیں جن کے پاس اس طرح کا سامان نہیں ہوتا ہے؟ کیونکہ یہ بہت مشکل ہونا ضروری ہے ، بہت ساری چیزیں ایسی ہیں جہاں آپ کو فرق پڑتا ہے ، بنیادی وجہ اچھی ہوتی ہے ، آپ کو ہمیشہ بنیادی مقصد کی طرف نہیں جانا پڑتا ہے ، لیکن آپ کچھ چیزوں کے ساتھ بنیادی مقصد کو حاصل کرسکتے ہیں۔ جب آپ یہ دیکھ رہے ہیں کہ جب آپ نے کہا کہ بہت سارے لوگ آلے کو صرف یہ جاننے کے لئے خریدتے ہیں کہ کون کون چل رہا ہے ، اور میرا دماغ گھوم رہا ہے ، کیونکہ یہ آپ کو معلوم نہیں ہے کہ کون چل رہا ہے ، پھر چیزیں قابو سے باہر ہیں۔ تو ، جب یہ کنٹرول سے باہر ہو تو ماحول کیسا لگتا ہے؟
اسٹین گیجر: میرا مطلب ہے کہ آپ یہ ساری معلومات خود ہی حاصل کرسکتے ہیں جو ہمارے پاس خود موجود ہے ، لیکن آپ کو ہوم گراؤن اسکرپٹ کا ایک گچھا لکھنا پڑا اور 'ڈیٹا کو وہاں سے نکالنا پڑا کیونکہ آپ کو یہ معلوم کرنا ہوگا کہ کہاں جانا ہے۔ اسے حاصل کریں ، جس میں مہارت کی سطح کی ضرورت ہے ، ٹھیک ہے؟ لہذا ، ایسے ماحول میں جہاں آپ کے پاس اس مہارت کی سطح نہیں ہے ، بنیادی طور پر ، جو آپ کو ملتا ہے ، وہ ہے ، کیا یہ اوپر ہے یا نیچے؟ میں واقعتا نہیں جانتا کہ یہ موثر انداز میں چل رہا ہے یا نہیں ، لیکن یہ ٹھیک ہے ، ٹھیک ہے؟ اور پھر مجھے فون کالز آنا شروع ہو جاتے ہیں یا لوگوں کو جانا پڑتا ہے ، "ارے ، میری رپورٹ میرے ان باکس میں نہیں ہے ، کیا ہو رہا ہے؟" یا "میں نے ابھی رپورٹنگ سروسز کے ذریعہ یہ رپورٹ پیش کی ہے" یا وہ تجزیہ کی خدمات میں یہاں ایک سوال کر رہے ہیں۔ ، لیکن یہ آدھے گھنٹے کی طرح لیا گیا ہے ، اور اس میں صرف 30 سیکنڈ ہی لگتے تھے ، کیا ہو رہا ہے؟ ٹھیک ہے ، اب آپ کو فائر ڈرل کرنے کی کوشش کرنی ہوگی اور اس کا پتہ لگانا ہوگا ، اور بغیر کسی آلے کے یہ کام بہت مشکل ہوجاتا ہے۔
رابن بلور: ٹھیک ہے ، ٹھیک ہے ، یہ وہ چیز تھی جو میرے لئے تیزی سے ظاہر ہوتی جارہی تھی ، جیسا کہ آپ نے حقیقت میں جو کچھ حاصل کیا ہے اس کے ہر ایک جہت کا مظاہرہ کیا۔ دوسری بات ، یہ بہت ہی قدیم سطح کی طرح ہے ، اگر آپ کے پاس الرٹ نہیں ہیں جو آپ کو یہ بتاتے ہیں کہ سامان غلط ہو رہا ہے ، تو یہ صرف ایک مہنگا ہے - آپ ایک مہنگا صورتحال میں پڑ جاتے ہیں ، جو ہو گیا ہے اس کا علاج کرنے کی کوشش کر رہے ہیں ، کیونکہ آپ جب تک چیزیں بری طرح سے گرنا شروع نہ کردیں ، ٹھیک ہے نا؟
اسٹین گیجر: ٹھیک ہے ، آپ نہیں جانتے کہ آپ کیا نہیں جانتے۔
ایرک کااناگ: آپ سمجھ گئے ٹھیک ہے ، ارے لوگ ، ہم نے ایک گھنٹہ اور تبدیلی کے دوران ، یہاں جلا دیا ہے۔ آئیڈیرا سافٹ ویئر سے ہمارے اپنے رابن بلور ، اور یقینا ہمارے دوست اسٹین گیجر کا بہت بہت شکریہ۔ وہ انٹرپرائز ڈیٹا ورلڈ میں واقع ہونے جا رہے ہیں ، در حقیقت ، اگر آپ میں سے کوئی بھی نیچے جا رہا ہے تو ، آپ کا واقعی اٹلانٹا میں بھی ہوگا۔ ہمارے اچھے دوست ، ٹونی شا ، اس کانفرنس کو چار سال چلانے میں ایک بہت اچھا کام کر رہے ہیں ، اور ارے جو پرانا ہے وہ پھر نیا ہے۔ یہ ساری گرم چیزیں ہیں۔ امید ہے کہ ، ہم آپ کو وہاں دیکھ لیں گے ، اگر نہیں تو ، اگلے ہفتے ہمارے ساتھ دوبارہ چیک کریں ، ہمارے پاس دوسری ویب کاسٹس کا ایک گروپ ملا ہوا ہے۔
آپ کے خیالات کو سننے کے لئے ہمیشہ شوقین رہنا ، مجھے ای میل بھیجنا ، یہ میرے حق میں آتا ہے ، اگر آپ کے پاس کوئی سوالات یا مشورے ہیں ، یا ایسی دوسری ٹیکنالوجیز ہیں جن کے بارے میں آپ ہاٹ ٹیکنالوجیز میں سیکھنا چاہتے ہیں۔ اور اس کے ساتھ ہی ، آپ لوگوں سے الوداعی بولی جارہی ہے۔ ہمارے ساتھ شامل ہونے کے لئے ایک بار پھر شکریہ ، ہم اگلی بار آپ سے بات کریں گے۔ خیال رکھنا. خدا حافظ.
