سوال:
زیادہ ہمیشہ بہتر نہیں ہوتا ہے۔ تنظیمیں ھدف بنائے گئے ، درست تجزیات کے حصول کے لئے اپنے ڈیٹا میں شور کو کس طرح کم کرسکتی ہیں؟
A:بڑے ڈیٹا سسٹم کے ساتھ ، کمپنیوں کے لئے ایک سب سے بڑا سوال یہ ہے کہ ان منصوبوں کو اچھی طرح سے نشانہ بنانے اور موثر رکھنے کا طریقہ ہے۔ بڑے اعداد و شمار کے لئے بنائے گئے بہت سارے ٹولز اور وسائل وسیع نیٹ میں وسیع پیمانے پر معلومات کو ختم کرنے کے لئے بنائے جاتے ہیں۔ وہ اس اعداد و شمار کو بہتر بنانے اور اسے آسان رکھنے میں ہمیشہ اتنا توجہ نہیں دیتے ہیں۔ تاہم ، صنعت میں کچھ بہتر طرز عمل ابھر رہے ہیں تاکہ زیادہ سے زیادہ ھدف بنائے گئے اور مفید بگ ڈیٹا پراجیکٹس کو بنایا جاسکے۔
ھدف بنائے گئے بڑے ڈیٹا اپروچ کا ایک ستون صحیح سافٹ ویئر ٹولز اور وسائل کا استعمال کرنا ہے۔ تمام تجزیات اور بڑے ڈیٹا سسٹم ایک جیسے نہیں ہیں۔ کچھ زیادہ مؤثر طریقے سے ضرورت سے زیادہ یا غیر متعلق ڈیٹا کو فلٹر کرسکتے ہیں ، اور کاروباریوں کو صرف ضروری حقائق پر فوکس کرنے کی اجازت دیتے ہیں جو ان کے بنیادی عمل اور عمل کو طے کریں گے۔
اس کا ایک اور بڑا حصہ لوگوں کو شامل کرنا ہے۔ کسی بڑے ڈیٹا پروجیکٹ میں شامل ہونے سے پہلے ، اور وینڈر سوفٹ ویئر کی خریداری کرتے ہوئے ، نفاذ کرنے اور دوسروں کو تربیت دینے کے دوران ، لوگوں کے ایک مرکزی گروہ کو اس عمل کا انچارج بننے کی ضرورت ہے ، اور اس کے ساتھ ساتھ تحقیق اور ذہن سازی کے کاموں کو بھی تفویض کرنا ہے۔ یہ عین مطابق ، جراحی کے طریقہ کار میں اعداد و شمار کا ایک بڑا نقطہ نظر بنا سکتا ہے جو روز بروز بہت زیادہ بھاری اور خلل ڈالنے کے بغیر کاروبار میں اضافہ کرے گا۔
مثال کے طور پر ، ٹاسک فورسز یا دوسرے بنیادی گروپ بیٹھ سکتے ہیں اور ان پر تفصیل سے غور کرسکتے ہیں کہ ان پر عمل درآمد کس طریقے سے ہوگا ، کاروبار ڈیٹا سیٹوں کا اندازہ لگانا کس طرح شروع کرے گا ، وہ کس طرح انڈکس اکاؤنٹس کو عبور کریں گے ، کس طرح کا کاغذ یا ڈیجیٹل پریزنٹیشنز وہ اس معلومات کو پھیلانے کے لئے استعمال کریں گے ، وہ کس طرح مفید رپورٹس بنائیں گے ، وغیرہ۔ یہ تفصیلات کاروبار کو بڑے ڈیٹا پھولنے سے بچائیں گی۔
نیز ، جب کمپنیاں زیادہ وینڈر خدمات حاصل کرنا شروع کردیتی ہیں ، زیادہ ڈیٹا کرچنگ کرتے ہیں اور آئی ٹی آرکیٹیکچر کو زیادہ پیچیدہ بناتے ہیں ، انہوں نے انتہائی حساس اعداد و شمار کو ہر چیز سے الگ کرنا سیکھ لیا ہے۔
ایسا کرنے کا ایک طریقہ یہ ہے کہ ٹائیرڈ سسٹم بنائیں۔ مثال کے طور پر ، کسٹمر کی شناخت اور تاریخ کے بنیادی اعداد و شمار کو کسی خاص کلاؤڈ سیکیورٹی معاہدے کے تحت خصوصی طور پر برقرار رکھنے والے ڈیٹا بیس میں رکھا جاسکتا ہے۔ ڈیٹا کے دوسرے سیٹ کم ڈیٹا والے ماحول میں رہ سکتے ہیں ، یا تو اس وجہ سے کہ وہ ڈیٹا کی خلاف ورزی کے معاملے میں کم حساس ہیں ، یا اس وجہ سے کہ وہ تجزیات سے کم براہ راست متعلقہ ہیں جو کاروبار کر رہا ہے۔ ٹائئرڈ یا ملٹی لیول سسٹم لاگت سے زیادہ بڑے اعداد و شمار پر عمل درآمد کی اجازت دیتے ہیں۔
یہ کچھ طریقے ہیں جس سے کاروبار بڑے ڈیٹا کو صحیح طریقے سے حاصل کرنے میں ہوشیار ہو رہے ہیں۔ کسی بھی اعداد و شمار کو جو وہ حاصل کرسکتے ہیں اسے خالی کرنے کی بجائے ، وہ کم سے کم کوشش کے ساتھ زیادہ تر کاروباری ذہانت حاصل کرنے کے لئے کچھ اعداد و شمار کے سیٹ کو انتہائی نازک سمجھتے ہیں۔
