کیا آپ کو یونیفائیڈ ڈیٹا ماڈل پر غور کرنا چاہیے؟ - ڈیٹاورسٹی

کیا آپ کو یونیفائیڈ ڈیٹا ماڈل پر غور کرنا چاہیے؟ - ڈیٹاورسٹی

ٹائم سٹیمپ: 29 مئی 2023 صبح 3:35 بجے
ماخذ نوڈ: 2685706

ایک متحد ڈیٹا ماڈل کاروباروں کو بہتر باخبر فیصلے کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ کیسے؟ تنظیموں کو ڈیٹا کے ذرائع کے بارے میں مزید جامع نظریہ فراہم کر کے جو وہ استعمال کر رہے ہیں، جس سے ان کے صارفین کے تجربات کو سمجھنا آسان ہو جاتا ہے۔ 

ایک واحد، باہم منسلک نیٹ ورک جو سچائی کے ایک ذریعہ سے جڑا ہوا ہے تنظیموں کو ان کے صارف کی کارکردگی کا زیادہ موثر، درست اور جامع تجزیہ فراہم کرتا ہے۔ اس حقیقت کو مدنظر رکھتے ہوئے کہ، 2019 تک، کمپنیاں اوسطاً اس ڈیٹا کے ساتھ کام کرتی ہیں جس سے آرہا ہے۔ 400 سے زیادہ ذرائع, اس واحد نیٹ ورک کا سچائی کے ایک واحد ذریعہ سے منسلک ہونا پہلے سے کہیں زیادہ اہم ہے۔

تو، کیا آپ کی تنظیم کو متحد ڈیٹا ماڈل استعمال کرنے پر غور کرنا چاہئے؟ ہوسکتا ہے کہ - آئیے اس بارے میں بات کرتے ہیں کہ کس طرح متحد ڈیٹا ماڈلز آپ کو زیادہ قابل اعتماد بصیرت فراہم کر سکتے ہیں تاکہ آپ کی تنظیم تیزی سے ترقی کرے۔ ہم ان چند چیلنجوں کا بھی احاطہ کریں گے جو یہ ماڈل آپ کو اس بات کا تعین کرنے میں مدد کرنے کے لیے پیش کرتا ہے کہ آیا کسی ایک کا استعمال آپ کے کاروباری اہداف اور منصوبہ کے مطابق ہے۔

یونیفائیڈ ڈیٹا ماڈلز: وہ کیا ہیں اور کیوں اہم ہیں؟ 

یونیفائیڈ ڈیٹا ماڈلز (UDMs) ڈیٹا کو سنٹرلائز کرتے ہیں۔ متفاوت ڈیٹا ذرائع (CRMs، ERPs، یا BI ٹولز کے بارے میں سوچیں) ایک واحد رسائی پوائنٹ کی بدولت۔ یہ تمام ڈیٹا ایک ڈیٹا گودام میں محفوظ ہو جاتا ہے، جس کی مدد سے کاروبار کی ڈیٹا ٹیمیں AI/ML پر مبنی سیکھنے کے الگورتھم کے ساتھ آنے والے تمام مرکزی ڈیٹا کا تجزیہ کر سکتی ہیں۔ 

آپ UDM کو ڈیٹا بیس اسکیما کے طور پر سوچ سکتے ہیں۔ UDMs مختلف جگہوں پر ذخیرہ شدہ ڈیٹا کو ڈی کلسٹر کرنے کے لیے انضمام کی شناخت کا استعمال کرتے ہیں۔ اس ڈی کلسٹرنگ کے بعد، ان مختلف ذرائع سے تمام ڈیٹا ایک ہی ڈیٹا گودام میں محفوظ ہو جاتا ہے۔

UDMs کے بارے میں واحد سب سے اہم بات یہ ہے کہ وہ تنظیموں کو تمام ڈیٹا پوائنٹس دیکھنے کی اجازت دیں۔ وہ جمع کرتے ہیں، جس کا مطلب ہے کہ وہ مکمل بیانیہ بھی دیکھ سکتے ہیں جو ان کا ڈیٹا بتاتا ہے۔ ایک جامع ڈیٹا بیانیہ کی عدم موجودگی میں، تنظیموں کو بہت سے سائلو سے نمٹنے کے لیے چھوڑ دیا جاتا ہے جو ممکنہ طور پر نامکمل ڈیٹا کو محفوظ کرتے ہیں۔ 

اگر آپ یہ پڑھ رہے ہیں، تو آپ کو شاید معلوم ہوگا کہ متعدد ڈیٹا سائلوز کو چھاننا کتنا بڑا تکلیف دہ ہوسکتا ہے، اور آپ کو یہ جان کر شاید حیرت نہیں ہوگی کہ کمپنیاں اپنے معیاری آپریٹنگ طریقہ کار کے لیے دستی طریقہ کار استعمال کرتی ہیں ان کے ورک ویک کی تلاش کا 19% ڈیٹا کے لیے متحد ڈیٹا کے ساتھ، اگرچہ، تنظیموں کو ڈیٹا ملتا ہے جو قابل عمل اور درست دونوں ہوتا ہے۔

یونیفائیڈ ڈیٹا ماڈل بنانے سے پہلے ان تین چیزوں پر غور کریں۔

اپنا پہلا متحد ڈیٹا ماڈل بنانے سے پہلے تین بڑی چیزوں پر غور کرنا ہے۔ سب سے پہلے سوچنے والی چیز یہ ہے کہ آپ کے پاس موجود ڈیٹا کے اہداف ہیں جو آپ کے کاروبار کے لیے مخصوص ہیں، اور ساتھ ہی وہ طریقے جن کے بارے میں آپ اپنے ڈیٹا کو جمع کرنا اور رپورٹ کرنا چاہتے ہیں۔ آپ کا متحد ڈیٹا صرف اتنا ہی قیمتی ہے جتنا کہ آپ کے ڈیٹا سے متعلق اہداف کی خصوصیت۔ یہ سوچنا شروع کرنے کا بھی اچھا وقت ہے کہ اپنی کاروباری اکائیوں کو کس طرح بہترین طریقے سے مربوط کرنا ہے۔ اپنے ڈیٹا کے عمل کو متحد کریں۔.

دوسرا، آپ غور کرنا چاہیں گے کہ آپ کے ڈیٹا پلیٹ فارمز اور ذرائع میں سے کون سا فی الحال استعمال ہو رہا ہے۔ یہ جان کر کہ کون سے پلیٹ فارمز اور ذرائع استعمال میں ہیں، آپ اپنے ڈیٹا کے ذرائع کی مطابقت کو سمجھ سکیں گے اور یہ طے کر سکیں گے کہ آپ کو کن کو تبدیل کرنے کی ضرورت ہے۔

آخری لیکن کم از کم، آپ کو یہ معلوم کرنے کی ضرورت ہوگی کہ کون آپ کے ڈیٹا تک رسائی حاصل کر رہا ہے اور وہ ڈیٹا پلیٹ فارم جن کو وہ استعمال کرنے جا رہے ہیں۔ اگر آپ اپنی ڈیٹا ٹیموں میں مشترک مختلف چیزوں کی شناخت کر سکتے ہیں تو آپ کو یہ معلوم کرنے میں بہت آسان وقت ملے گا کہ آپ کے کاروبار کے لیے کون سا UDM بہترین ہے۔

اپنے یونیفائیڈ ڈیٹا ماڈل کو آپ کے لیے کارآمد بنانا 

اپنا متحد ڈیٹا ماڈل بنانا پیچیدہ ہونے کی ضرورت نہیں ہے، لیکن اس کے لیے ضروری ہے کہ آپ چند اہم اقدامات پر عمل کریں۔ آپ کو یہ یقینی بنانا ہوگا کہ آپ اپنا ڈیٹا اسی پلیٹ فارم پر نکال سکتے ہیں اور درآمد کرسکتے ہیں جس میں آپ کا دوسرا ڈیٹا محفوظ کیا جائے گا۔ یاد رکھیں کہ آپ کو نکالنا آسان ہوگا۔ ساختہ بمقابلہ آپ کے غیر منظم ڈیٹا - آپ کے پاس CRM ڈیٹا بیس کو نکالنے اور درآمد کرنے میں آسان وقت ہوگا، مثال کے طور پر، MP3 فائلوں یا دستاویزات کے مقابلے۔ 

اس کے علاوہ، یہ بھی ذہن میں رکھیں کہ متضاد ڈیٹاسیٹس کو درآمد اور منسلک کرنا مشکل ہو سکتا ہے اگر وہ مطابقت نہیں رکھتے۔ اس چیلنج پر قابو پانے کے لیے، آپ کو اپنے ڈیٹا کو تبدیل کرنے کی ضرورت ہے تاکہ یہ آپ کے واحد اسٹوریج والے مقام پر پڑھنے کے قابل ہو جائے۔ آپ جو ڈیٹا اپنے مرکزی پلیٹ فارم میں محفوظ کرتے ہیں اسے پڑھنے کے قابل ہونا چاہیے تاکہ آپ کی ڈیٹا ٹیمیں اس کا تجزیہ کر سکیں اور اس کی رپورٹ کر سکیں۔

UDMs کیا چیلنجز پیش کرتے ہیں؟

چونکہ UDMs ڈیٹا کے مختلف سیٹوں کو جمع کرتے ہیں جو مختلف جگہوں پر محفوظ کیے جاتے ہیں، اس لیے ڈیٹا پلیٹ فارمز میں جانا غیر معمولی بات نہیں ہے جو ہم آہنگ نہیں ہیں اور اس لیے ان کا ارادہ کے مطابق برتاؤ نہیں ہوتا ہے۔ عدم مطابقت کے اس مسئلے پر قابو پانے کے لیے، آپ کو یہ یقینی بنانا ہوگا کہ آپ باقاعدگی سے ہیں۔ آپ کا ڈیٹا صاف کرنا آپ کے ڈیٹا گوداموں کو زیادہ غیر منظم ہونے سے روکنے کے لیے۔ اگرچہ یہ سچ ہے کہ باقاعدگی سے ڈیٹا صاف کرنے میں سرمایہ کاری کرنے سے آپ کو دیکھ بھال کے کچھ اضافی اخراجات اٹھانا پڑیں گے، لیکن یہ طویل مدت میں آپ کے قابل قدر ثابت ہوگا۔ 

جیسا کہ آپ نے ابھی تک جمع کر لیا ہے، بہت سارے فوائد ہیں جن سے تنظیمیں اس وقت لطف اندوز ہو سکتی ہیں جب وہ اپنے ڈیٹا کو ایک ہی سٹوریج والے مقام میں یکجا کرتی ہیں۔ چاہے یہ بہتر کارکردگی ہو یا ڈیٹا تک بہتر رسائی، UDMs آپ کی تنظیم کو قابل توسیع حل اور ورچوئلائزیشن کے ساتھ اعلیٰ سطحی بنیادوں پر کام کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ 

مزید یہ کہ تنظیمیں UDMs کی بدولت اپنی ڈیٹا ٹیموں کو زیادہ نتیجہ خیز بنتے دیکھ سکتی ہیں، اور ان کے ڈیٹا کے تجزیہ کے عمل پر کم لاگت آئے گی اور جدید پیشن گوئی ڈیٹا ماڈلنگ سے فائدہ ہوگا۔ دن کے اختتام پر، اور بہتر یا بدتر کے لیے، ڈیٹا کرنسی ہے ہماری جدید ہائپر کنیکٹڈ دنیا میں؛ آپ کے ڈیٹا کو بہتر بنانے اور پیشین گوئی کرنے کی طاقت انتہائی مائشٹھیت ہے، اور بجا طور پر۔ ان چیلنجوں پر قابو پا کر جو UDMs ممکنہ طور پر پیش کر سکتے ہیں، آپ کی تنظیم ڈیٹا کے غیر موثر طریقوں پر بھی قابو پا سکتی ہے۔ 

نتیجہ

ان دنوں ہمارے پاس دستیاب اعداد و شمار کے لامتناہی پوائنٹس کی بدولت، تنظیمیں ترقی کی شرح سے لطف اندوز ہو رہی ہیں جو اس سے پہلے نظر نہیں آتی تھیں۔ اس میں کوئی سوال نہیں ہے کہ ڈیٹا – اور اس میں سے بہت سارے – کاروباروں کو بااختیار بنا سکتے ہیں اور انہیں ان کے صارفین کے برتاؤ کے طریقوں کے بارے میں زیادہ بصیرت فراہم کر سکتے ہیں۔ 

جو بات بھی یقینی ہے، وہ یہ ہے کہ سب سے زیادہ اور غیر موثر ڈیٹا مینجمنٹ ناقص نتائج فراہم کرتا ہے جو مہنگے اور ٹوٹے ہوئے ہیں۔ تنظیموں کے لیے اب یہ کافی (یا قابل عمل) نہیں ہے کہ وہ مختلف ڈیٹا ماڈلز کی میزبانی کریں جبکہ انہیں برقرار رکھنے اور اپ ڈیٹ کرنے کی بھی کوشش کریں۔ 

شکر ہے، UDMs آپ کے لیے ڈیٹا کے مختلف ذرائع کو طلب کرنا اور ہزارہا پلیٹ فارمز سے ڈیٹا ہضم کرنا ممکن بناتے ہیں تاکہ آپ جو ڈیٹا استعمال کر رہے ہیں اس کا زیادہ جامع نظریہ حاصل کر سکیں اور اپنے متعدد سسٹم سویٹس کو جوڑ سکیں۔ 

ٹائم اسٹیمپ:

سے زیادہ ڈیٹاورسٹی