കണക്കാക്കിയ വായന സമയം: 7 minuti
വ്യത്യസ്ത ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ ഉണ്ടെങ്കിൽ, അത് CRM ആയാലും സോഷ്യൽ മീഡിയ ഫീഡുകളായാലും പെരുമാറ്റ ഇവൻ്റ് ഡാറ്റയായാലും. ടെക്നോളജി സ്റ്റാക്കിൽ ഉടനീളമുള്ള വിവിധ ടൂളുകളിലും സിസ്റ്റങ്ങളിലും ഈ ഡാറ്റ സംഭരിക്കപ്പെടാൻ സാധ്യതയുണ്ട് (പൈതൃക സംവിധാനങ്ങൾ, ക്ലൗഡ് അധിഷ്‌ഠിത ഉപകരണങ്ങൾ, കൂടാതെ ഡാറ്റ വെയർഹൗസ് o തടാകം).
ഈ വ്യത്യസ്ത ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുകയും ഓർഗനൈസുചെയ്യുകയും ലക്ഷ്യസ്ഥാനത്തിനായി അത് ശരിയായി ഫോർമാറ്റ് ചെയ്‌തിട്ടുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ് ഡാറ്റാ ഓർക്കസ്ട്രേഷൻ്റെ ആദ്യപടി. ഇത് നമ്മെ ഇതിലേക്ക് കൊണ്ടുവരുന്നു: പരിവർത്തനം.
ഡാറ്റ വിവിധ ഫോർമാറ്റുകളിൽ ലഭ്യമാണ്. ഇത് ഘടനാപരമായതോ ഘടനാരഹിതമായതോ അർദ്ധ-ഘടനാപരമായതോ ആകാം, അല്ലെങ്കിൽ ഒരേ ഇവൻ്റിന് രണ്ട് ആന്തരിക ടീമുകൾക്കിടയിൽ വ്യത്യസ്ത നാമകരണ കൺവെൻഷൻ ഉണ്ടായിരിക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു സിസ്റ്റം 21 ഏപ്രിൽ 2022 എന്ന തീയതി ശേഖരിച്ച് സംഭരിച്ചേക്കാം, മറ്റൊന്ന് 20220421 എന്ന സംഖ്യാ ഫോർമാറ്റിൽ സംഭരിച്ചേക്കാം.
ഈ എല്ലാ ഡാറ്റയും മനസ്സിലാക്കാൻ, കമ്പനികൾ പലപ്പോഴും ഇത് ഒരു സാധാരണ ഫോർമാറ്റിലേക്ക് മാറ്റേണ്ടതുണ്ട്. നിങ്ങളുടെ ഓർഗനൈസേഷൻ്റെ ഡാറ്റാ ഗവേണൻസ് നയങ്ങളും മോണിറ്ററിംഗ് പ്ലാനും അടിസ്ഥാനമാക്കി ഈ ഡാറ്റയെല്ലാം സ്വമേധയാ അനുരഞ്ജിപ്പിക്കുന്നതിനും പരിവർത്തനങ്ങൾ പ്രയോഗിക്കുന്നതിനുമുള്ള ഭാരം കുറയ്ക്കാൻ ഡാറ്റ ഓർക്കസ്ട്രേഷന് സഹായിക്കും.
ഡാറ്റാ ഓർക്കസ്ട്രേഷൻ്റെ ഒരു പ്രധാന ഭാഗം സജീവമാക്കുന്നതിന് ഡാറ്റ ലഭ്യമാക്കുന്നു. ശുദ്ധവും ഏകീകൃതവുമായ ഡാറ്റ ഉടനടി ഉപയോഗത്തിനായി ഡൗൺസ്ട്രീം ടൂളുകളിലേക്ക് അയയ്‌ക്കുമ്പോൾ ഇത് സംഭവിക്കുന്നു (ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു കാമ്പെയ്ൻ പ്രേക്ഷകരെ സൃഷ്‌ടിക്കുക അല്ലെങ്കിൽ ഒരു ബിസിനസ് ഇൻ്റലിജൻസ് ഡാഷ്‌ബോർഡ് അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യുക).
ഡാറ്റാ ഓർക്കസ്ട്രേഷൻ അടിസ്ഥാനപരമായി സൈലഡ് ഡാറ്റയുടെയും വിഘടിച്ച സിസ്റ്റങ്ങളുടെയും പൂർവാവസ്ഥയിലാക്കലാണ്. Alluxio അഭിനന്ദിക്കുന്നു ഓരോ 3-8 വർഷത്തിലും ഡാറ്റ ടെക്നോളജി വലിയ മാറ്റങ്ങൾക്ക് വിധേയമാകുന്നു. ഇതിനർത്ഥം 21 വർഷം പഴക്കമുള്ള ഒരു കമ്പനി തുടക്കം മുതൽ 7 വ്യത്യസ്ത ഡാറ്റാ മാനേജ്‌മെൻ്റ് സിസ്റ്റങ്ങളിലൂടെ കടന്നുപോയിരിക്കാം എന്നാണ്.
ഡാറ്റാ സ്വകാര്യതാ നിയമങ്ങൾ അനുസരിക്കുന്നതിനും ഡാറ്റാ തടസ്സങ്ങൾ നീക്കം ചെയ്യുന്നതിനും ഡാറ്റാ ഗവേണൻസ് നടപ്പിലാക്കുന്നതിനും ഡാറ്റ ഓർക്കസ്ട്രേഷൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു - ഇത് നടപ്പിലാക്കുന്നതിനുള്ള മൂന്ന് (പലതിലും) നല്ല കാരണങ്ങൾ.
GDPR, CCPA പോലുള്ള ഡാറ്റാ സ്വകാര്യതാ നിയമങ്ങൾക്ക് ഡാറ്റ ശേഖരണത്തിനും ഉപയോഗത്തിനും സംഭരണത്തിനും കർശനമായ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങളുണ്ട്. ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് ഡാറ്റ ശേഖരണം ഒഴിവാക്കാനോ നിങ്ങളുടെ കമ്പനി അവരുടെ എല്ലാ സ്വകാര്യ ഡാറ്റയും ഇല്ലാതാക്കാൻ അഭ്യർത്ഥിക്കാനോ ഉള്ള ഓപ്‌ഷൻ നൽകുന്നത് പാലിക്കുന്നതിൻ്റെ ഭാഗമാണ്. നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ എവിടെയാണ് സംഭരിച്ചിരിക്കുന്നതെന്നും ആരെല്ലാം അത് ആക്‌സസ് ചെയ്യുന്നുവെന്നും നന്നായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നില്ലെങ്കിൽ, ഈ ആവശ്യം നിറവേറ്റുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടായേക്കാം.
GDPR നടപ്പിലാക്കിയതുമുതൽ, ദശലക്ഷക്കണക്കിന് മായ്ക്കൽ അഭ്യർത്ഥനകൾ ഞങ്ങൾ കണ്ടു. യുടെ മുഴുവൻ ജീവിത ചക്രത്തെക്കുറിച്ചും ഉറച്ച ധാരണ ഉണ്ടായിരിക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ് ഡാറ്റ ഒന്നും രക്ഷപ്പെടുന്നില്ലെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ.
ഡാറ്റാ ഓർക്കസ്ട്രേഷൻ ഇല്ലാത്ത ഒരു വെല്ലുവിളിയാണ് തടസ്സങ്ങൾ. നിങ്ങൾ വിവരങ്ങൾക്കായി അന്വേഷിക്കേണ്ട ഒന്നിലധികം സ്റ്റോറേജ് സിസ്റ്റങ്ങളുള്ള ഒരു കമ്പനിയാണെന്ന് പറയാം. ഈ സിസ്റ്റങ്ങളെ അന്വേഷിക്കുന്നതിന് ഉത്തരവാദിയായ വ്യക്തിക്ക് പരിശോധിക്കാൻ ധാരാളം അഭ്യർത്ഥനകൾ ഉണ്ടാകാൻ സാധ്യതയുണ്ട്, അതായത് ടീമുകൾക്കിടയിൽ കാലതാമസം ഉണ്ടാകാം അവർക്ക് ആവശ്യമാണെന്ന് ഡാറ്റയുടെയും അവിടെയുള്ളവരുടെയും അവർ സ്വീകരിക്കുന്നു ഫലപ്രദമായി, അത് വിവരങ്ങളെ കാലഹരണപ്പെടുത്തും.
നന്നായി ക്രമീകരിക്കപ്പെട്ട അന്തരീക്ഷത്തിൽ, ഇത്തരത്തിലുള്ള സ്റ്റാർട്ട് ആൻ്റ് സ്റ്റോപ്പ് ഒഴിവാക്കപ്പെടും. സജീവമാക്കുന്നതിന് നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ ഇതിനകം തന്നെ ഡൗൺസ്ട്രീം ടൂളുകളിലേക്ക് ഡെലിവർ ചെയ്യപ്പെടും (ആ ഡാറ്റ സ്റ്റാൻഡേർഡ് ചെയ്യും, അതായത് അതിൻ്റെ ഗുണനിലവാരത്തിൽ നിങ്ങൾക്ക് വിശ്വാസമുണ്ടാകും).
ഒന്നിലധികം സിസ്റ്റങ്ങളിൽ ഡാറ്റ വിതരണം ചെയ്യുമ്പോൾ ഡാറ്റാ ഗവേണൻസ് ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. കമ്പനികൾക്ക് ഡാറ്റ ലൈഫ് സൈക്കിളിൻ്റെ പൂർണ്ണമായ കാഴ്ചയും ഡാറ്റ സംഭരിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള അനിശ്ചിതത്വവും ഇല്ല (ഉദാ. പാവ്) വ്യക്തിപരമായി തിരിച്ചറിയാവുന്ന വിവരങ്ങൾ വേണ്ടത്ര പരിരക്ഷിക്കാത്തതുപോലുള്ള കേടുപാടുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു.
ഡാറ്റ എങ്ങനെ കൈകാര്യം ചെയ്യപ്പെടുന്നു എന്നതിൽ കൂടുതൽ സുതാര്യത നൽകിക്കൊണ്ട് ഈ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാൻ ഡാറ്റ ഓർക്കസ്ട്രേഷൻ സഹായിക്കുന്നു. ഡാറ്റാബേസുകളിലേക്കോ ഇംപാക്ട് റിപ്പോർട്ടിംഗിലേക്കോ എത്തുന്നതിന് മുമ്പ് മോശം ഡാറ്റ മുൻകൂട്ടി തടയാനും ഡാറ്റ ആക്‌സസിനുള്ള അനുമതികൾ സജ്ജമാക്കാനും ഇത് കമ്പനികളെ അനുവദിക്കുന്നു.
ഡാറ്റ ഓർക്കസ്ട്രേഷൻ നടപ്പിലാക്കാൻ ശ്രമിക്കുമ്പോൾ നിരവധി വെല്ലുവിളികൾ ഉണ്ടാകാം. അറിഞ്ഞിരിക്കേണ്ട ഏറ്റവും സാധാരണമായവയും അവ എങ്ങനെ ഒഴിവാക്കാമെന്നും ഇതാ.
ഡാറ്റാ സിലോകൾ ബിസിനസുകൾക്കിടയിൽ ഒരു സാധാരണ സംഭവമാണ്, ദോഷകരമല്ലെങ്കിൽ. ടെക്നോളജി സ്റ്റാക്കുകൾ വികസിക്കുകയും ഉപഭോക്തൃ അനുഭവത്തിൻ്റെ വ്യത്യസ്ത വശങ്ങൾ വ്യത്യസ്ത ടീമുകൾ സ്വന്തമാക്കുകയും ചെയ്‌തതിനാൽ, വ്യത്യസ്ത ടൂളുകളിലും സിസ്റ്റങ്ങളിലും ഡാറ്റ സൈഡ് ആകുന്നത് വളരെ എളുപ്പമാണ്. എന്നാൽ ഉപഭോക്താവിൻ്റെ യാത്രയിലെ അന്ധമായ പാടുകൾ മുതൽ അനലിറ്റിക്‌സിൻ്റെയും റിപ്പോർട്ടിംഗിൻ്റെയും കൃത്യതയിലുള്ള അവിശ്വാസം വരെയുള്ള കമ്പനിയുടെ പ്രകടനത്തെക്കുറിച്ചുള്ള അപൂർണ്ണമായ ധാരണയാണ് ഫലം.
ബിസിനസ്സുകൾക്ക് എല്ലായ്‌പ്പോഴും ഒന്നിലധികം ടച്ച് പോയിൻ്റുകളിൽ നിന്ന് വിവിധ ടൂളുകളിലേക്ക് ഡാറ്റ ഒഴുകും. എന്നാൽ ഈ കമ്പനികൾക്ക് അവരുടെ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് മൂല്യം ലഭിക്കണമെങ്കിൽ സിലോകൾ തകർക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്.
സമീപ വർഷങ്ങളിൽ, കമ്പനികൾ അവരുടെ ഡാറ്റയുടെ ഒഴുക്കും സജീവമാക്കലും എങ്ങനെ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു എന്നതുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് ചില പ്രവണതകൾ ഉയർന്നുവന്നിട്ടുണ്ട്. ഇതിൻ്റെ ഒരു ഉദാഹരണമാണ് തത്സമയ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ്, അതായത് ജനറേഷൻ്റെ മില്ലിസെക്കൻഡിനുള്ളിൽ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുമ്പോൾ. എല്ലാ വ്യവസായങ്ങളിലും തത്സമയ ഡാറ്റ നിർണായകമായി മാറിയിരിക്കുന്നു, അതിൽ ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കുന്നുമതിയെന്നു (ഉദാഹരണത്തിന്, കാറുകളിലെ പ്രോക്‌സിമിറ്റി സെൻസറുകൾ), ആരോഗ്യ സംരക്ഷണം, സപ്ലൈ ചെയിൻ മാനേജ്‌മെൻ്റ്, വഞ്ചന കണ്ടെത്തൽ, തൽക്ഷണം വ്യക്തിഗതമാക്കൽ. പ്രത്യേകിച്ചും മെഷീൻ ലേണിംഗിലെയും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിലെയും പുരോഗതിക്കൊപ്പം, തത്സമയ ഡാറ്റ അൽഗോരിതങ്ങളും അനുവദിക്കുന്നുകൃത്രിമ ബുദ്ധി വേഗത്തിൽ പഠിക്കാൻ.
അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സാങ്കേതികവിദ്യകളിലേക്കുള്ള മാറ്റമാണ് മറ്റൊരു പ്രവണത മേഘം. ചില കമ്പനികൾ പൂർണ്ണമായും നീങ്ങിയപ്പോൾ മേഘം, മറ്റുള്ളവർക്ക് ഓൺ-പ്രെമൈസ് സിസ്റ്റങ്ങളുടെയും ക്ലൗഡ് അധിഷ്‌ഠിത പരിഹാരങ്ങളുടെയും മിശ്രിതം തുടർന്നും ഉണ്ടായേക്കാം.
തുടർന്ന്, സോഫ്റ്റ്വെയർ എങ്ങനെ നിർമ്മിക്കുകയും വിന്യസിക്കുകയും ചെയ്തു എന്നതിൻ്റെ പരിണാമം, ഇത് ഡാറ്റ ഓർക്കസ്ട്രേഷൻ എങ്ങനെ നിർവഹിക്കപ്പെടും എന്നതിനെ ബാധിക്കുന്നു.
- ഡാറ്റ ശുദ്ധീകരണവും മൂല്യനിർണ്ണയവും ഉൾപ്പെടുത്തുന്നില്ല
- സുഗമവും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്തതുമായ പ്രക്രിയകൾ ഉറപ്പാക്കാൻ വർക്ക്ഫ്ലോകൾ പരിശോധിക്കുന്നില്ല
- ഡാറ്റാ പൊരുത്തക്കേടുകൾ, സെർവർ പിശകുകൾ, തടസ്സങ്ങൾ തുടങ്ങിയ പ്രശ്നങ്ങൾക്കുള്ള പ്രതികരണങ്ങൾ വൈകി
- ഡാറ്റ മാപ്പിംഗ്, ഡാറ്റ ലൈനേജ്, ഒരു മോണിറ്ററിംഗ് പ്ലാൻ എന്നിവയെക്കുറിച്ച് വ്യക്തമായ ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ ഇല്ല
ഡാറ്റ ഓർക്കസ്ട്രേഷൻ്റെ ROI അളക്കാൻ:
- അടിസ്ഥാന പ്രകടനം മനസ്സിലാക്കുക
- ഡാറ്റ ഓർക്കസ്ട്രേഷനായി വ്യക്തമായ ലക്ഷ്യങ്ങളും കെപിഐകളും ലക്ഷ്യങ്ങളും മനസ്സിൽ വയ്ക്കുക
- സമയവും ആന്തരിക വിഭവങ്ങളും സഹിതം ഉപയോഗിച്ച സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ ആകെ ചെലവ് കണക്കാക്കുക
- സമയം ലാഭിക്കൽ, പ്രോസസ്സിംഗ് വേഗത, ഡാറ്റ ലഭ്യത തുടങ്ങിയ പ്രധാനപ്പെട്ട അളവുകൾ അളക്കുക.
BlogInnovazione.it
നാവിക മേഖല ഒരു യഥാർത്ഥ ആഗോള സാമ്പത്തിക ശക്തിയാണ്, അത് 150 ബില്യൺ വിപണിയിലേക്ക് നാവിഗേറ്റ് ചെയ്തു...
കഴിഞ്ഞ തിങ്കളാഴ്ച, ഫിനാൻഷ്യൽ ടൈംസ് ഓപ്പൺഎഐയുമായി ഒരു കരാർ പ്രഖ്യാപിച്ചു. FT അതിൻ്റെ ലോകോത്തര പത്രപ്രവർത്തനത്തിന് ലൈസൻസ് നൽകുന്നു…
ദശലക്ഷക്കണക്കിന് ആളുകൾ സ്ട്രീമിംഗ് സേവനങ്ങൾക്കായി പണമടയ്ക്കുന്നു, പ്രതിമാസ സബ്സ്ക്രിപ്ഷൻ ഫീസ് നൽകുന്നു. നിങ്ങൾ എന്നത് പൊതുവായ അഭിപ്രായമാണ്...
വീമിൻ്റെ Coveware സൈബർ കൊള്ളയടിക്കൽ സംഭവ പ്രതികരണ സേവനങ്ങൾ നൽകുന്നത് തുടരും. Coveware ഫോറൻസിക്‌സും പ്രതിവിധി കഴിവുകളും വാഗ്ദാനം ചെയ്യും…
