پڑھنے کا تخمینہ وقت: 7 منٹو
اگر مختلف ذرائع سے ڈیٹا آرہا ہے، چاہے وہ CRM، سوشل میڈیا فیڈز یا رویے کے واقعات کا ڈیٹا ہو۔ اور یہ ڈیٹا ممکنہ طور پر ٹیکنالوجی کے اسٹیک میں مختلف مختلف ٹولز اور سسٹمز میں محفوظ کیا جاتا ہے (جیسے کہ میراثی نظام، کلاؤڈ بیسڈ ٹولز، اور ڈیٹا گودام o جھیل).
ڈیٹا آرکیسٹریشن کا پہلا مرحلہ ان تمام مختلف ذرائع سے ڈیٹا اکٹھا اور منظم کرنا اور اس بات کو یقینی بنانا ہے کہ اسے ہدف کی منزل کے لیے صحیح طریقے سے فارمیٹ کیا گیا ہے۔ جو ہمیں لاتا ہے: تبدیلی۔
ڈیٹا کئی مختلف فارمیٹس میں دستیاب ہے۔ یہ ساختی، غیر ساختہ، یا نیم ساختہ ہو سکتا ہے، یا ایک ہی ایونٹ میں دو اندرونی ٹیموں کے درمیان مختلف ناموں کا کنونشن ہو سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، ایک سسٹم 21 اپریل 2022 کی تاریخ کو جمع اور اسٹور کر سکتا ہے، اور دوسرا اسے عددی شکل، 20220421 میں اسٹور کر سکتا ہے۔
اس تمام ڈیٹا کو سمجھنے کے لیے، کمپنیوں کو اکثر اسے معیاری شکل میں تبدیل کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ ڈیٹا آرکیسٹریشن اس تمام ڈیٹا کو دستی طور پر ہم آہنگ کرنے اور آپ کی تنظیم کی ڈیٹا گورننس کی پالیسیوں اور نگرانی کے منصوبے کی بنیاد پر تبدیلیوں کو لاگو کرنے کے بوجھ کو کم کرنے میں مدد کر سکتی ہے۔
ڈیٹا آرکیسٹریشن کا ایک اہم حصہ ڈیٹا کو چالو کرنے کے لیے دستیاب کر رہا ہے۔ ایسا اس وقت ہوتا ہے جب صاف، مستحکم ڈیٹا فوری استعمال کے لیے ڈاؤن اسٹریم ٹولز کو بھیجا جاتا ہے (مثال کے طور پر، مہم کے سامعین بنانا یا کاروباری انٹیلی جنس ڈیش بورڈ کو اپ ڈیٹ کرنا)۔
ڈیٹا آرکیسٹریشن بنیادی طور پر سائلڈ ڈیٹا اور بکھرے ہوئے نظاموں کو ختم کرنا ہے۔ Alluxio تعریف کرتا ہے۔ کہ ڈیٹا ٹیکنالوجی ہر 3-8 سال بعد بڑی تبدیلیوں سے گزرتی ہے۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ ایک 21 سال پرانی کمپنی شروع سے لے کر اب تک 7 مختلف ڈیٹا مینجمنٹ سسٹم سے گزر چکی ہے۔
ڈیٹا آرکیسٹریشن آپ کو ڈیٹا پرائیویسی قوانین کی تعمیل کرنے، ڈیٹا کی رکاوٹوں کو دور کرنے، اور ڈیٹا گورننس کو نافذ کرنے میں بھی مدد کرتا ہے – اسے نافذ کرنے کی صرف تین (بہت سے اچھی وجوہات میں سے)۔
ڈیٹا کی رازداری کے قوانین، جیسے GDPR اور CCPA، میں ڈیٹا اکٹھا کرنے، استعمال کرنے اور ذخیرہ کرنے کے لیے سخت رہنما اصول ہیں۔ تعمیل کا ایک حصہ صارفین کو ڈیٹا اکٹھا کرنے سے آپٹ آؤٹ کرنے یا آپ کی کمپنی سے ان کے تمام ذاتی ڈیٹا کو حذف کرنے کی درخواست کرنے کا اختیار دینا ہے۔ اگر آپ کے پاس اس بارے میں کوئی اچھا ہینڈل نہیں ہے کہ آپ کا ڈیٹا کہاں محفوظ ہے اور کون اس تک رسائی حاصل کرتا ہے، تو اس مطالبہ کو پورا کرنا مشکل ہو سکتا ہے۔
جب سے GDPR نافذ ہوا ہے، ہم نے مٹانے کی لاکھوں درخواستیں دیکھی ہیں۔ کے پورے زندگی کے چکر کی ٹھوس سمجھ حاصل کرنا ضروری ہے۔ ڈیٹا اس بات کو یقینی بنانے کے لئے کہ کچھ بھی نہ بچ جائے۔
ڈیٹا آرکیسٹریشن کے بغیر رکاوٹیں ایک جاری چیلنج ہیں۔ مان لیں کہ آپ متعدد اسٹوریج سسٹمز والی کمپنی ہیں جس سے آپ کو معلومات کے لیے استفسار کرنے کی ضرورت ہے۔ ان سسٹمز سے استفسار کرنے کے ذمہ دار شخص کے پاس چھاننے کے لیے بہت سی درخواستیں ہوں گی، یعنی ٹیموں کے درمیان تاخیر ہو سکتی ہے۔ کہ انہیں ضرورت ہے اعداد و شمار اور ان لوگوں کے جو وہاں ہیں۔ وہ وصول کرتے ہیں مؤثر طریقے سے، جس کے نتیجے میں معلومات متروک ہو سکتی ہیں۔
ایک اچھی طرح سے ترتیب شدہ ماحول میں، اس قسم کے آغاز اور رکنے کو ختم کر دیا جائے گا۔ آپ کا ڈیٹا پہلے ہی ایکٹیویشن کے لیے ڈاؤن اسٹریم ٹولز پر پہنچا دیا جائے گا (اور اس ڈیٹا کو معیاری بنایا جائے گا، یعنی آپ کو اس کے معیار پر اعتماد ہو سکتا ہے)۔
ڈیٹا گورننس مشکل ہے جب ڈیٹا کو متعدد سسٹمز میں تقسیم کیا جاتا ہے۔ کمپنیوں کے پاس ڈیٹا لائف سائیکل کا مکمل نظریہ نہیں ہے اور اس بارے میں غیر یقینی صورتحال ہے کہ کون سا ڈیٹا محفوظ ہے (جیسے کبوتر) کمزوریاں پیدا کرتا ہے، جیسے کہ ذاتی طور پر قابل شناخت معلومات کی حفاظت نہ کرنا۔
ڈیٹا آرکیسٹریشن ڈیٹا کو کس طرح منظم کیا جاتا ہے اس میں زیادہ شفافیت پیش کر کے اس مسئلے کو حل کرنے میں مدد کرتا ہے۔ یہ کمپنیوں کو ڈیٹا بیس تک پہنچنے سے پہلے خراب ڈیٹا کو فعال طور پر بلاک کرنے کی اجازت دیتا ہے یا رپورٹنگ پر اثر انداز ہوتا ہے اور ڈیٹا تک رسائی کے لیے اجازتیں مرتب کرتا ہے۔
ڈیٹا آرکیسٹریشن کو لاگو کرنے کی کوشش کرتے وقت کئی چیلنجز پیدا ہو سکتے ہیں۔ یہاں سب سے زیادہ عام ہیں جن سے آگاہ ہونا چاہئے اور ان سے کیسے بچنا ہے۔
ڈیٹا سائلوز ایک عام ہے، اگر نقصان دہ نہ ہو، کاروباروں کے درمیان موجود ہے۔ جیسے جیسے ٹیکنالوجی کے ڈھیر تیار ہوتے ہیں اور مختلف ٹیمیں کسٹمر کے تجربے کے مختلف پہلوؤں کی مالک ہوتی ہیں، اس لیے مختلف ٹولز اور سسٹمز میں ڈیٹا کا خاموش ہونا بہت آسان ہے۔ لیکن نتیجہ کمپنی کی کارکردگی کی نامکمل تفہیم ہے، گاہک کے سفر میں اندھے دھبوں سے لے کر تجزیات اور رپورٹنگ کی درستگی میں عدم اعتماد تک۔
کاروبار کے پاس ہمیشہ متعدد ٹچ پوائنٹس سے مختلف مختلف ٹولز میں ڈیٹا بہہ رہے گا۔ لیکن اگر یہ کمپنیاں اپنے ڈیٹا سے قدر حاصل کرنا چاہتی ہیں تو سائلو کو توڑنا ضروری ہے۔
حالیہ برسوں میں، کچھ رجحانات سامنے آئے ہیں کہ کمپنیاں اپنے ڈیٹا کے بہاؤ اور ایکٹیویشن کا انتظام کیسے کرتی ہیں۔ اس کی ایک مثال ریئل ٹائم ڈیٹا پروسیسنگ ہے، جو کہ اس وقت ہوتی ہے جب ڈیٹا کو نسل کے ملی سیکنڈ میں پروسیس کیا جاتا ہے۔ ریئل ٹائم ڈیٹا تمام صنعتوں میں اہم بن گیا ہے، جس میں کلیدی کردار ادا کر رہا ہے۔IOT (مثال کے طور پر، کاروں میں قربت کے سینسرز)، صحت کی دیکھ بھال، سپلائی چین کا انتظام، فراڈ کا پتہ لگانا، اور قریب قریب ذاتی نوعیت کا۔ خاص طور پر مشین لرننگ اور مصنوعی ذہانت میں ترقی کے ساتھ، ریئل ٹائم ڈیٹا الگورتھم اورمصنوعی ذہانت تیز رفتاری سے سیکھنے کے لیے۔
ایک اور رجحان کی بنیاد پر ٹیکنالوجیز میں تبدیلی کی گئی ہے۔ بادل. جبکہ کچھ کمپنیاں مکمل طور پر منتقل ہو چکی ہیں۔ بادل، دوسروں کے پاس آن پریمائس سسٹمز اور کلاؤڈ بیسڈ حل کا مرکب جاری رہ سکتا ہے۔
اس کے بعد، اس بات کا ارتقاء ہے کہ کس طرح سافٹ ویئر کو بنایا اور تعینات کیا گیا ہے، جو اس بات پر اثر انداز ہوتا ہے کہ ڈیٹا آرکیسٹریشن کو کیسے انجام دیا جائے گا۔
- ڈیٹا کی صفائی اور توثیق کو شامل نہیں کرنا
- ہموار اور بہتر عمل کو یقینی بنانے کے لیے ورک فلو کی جانچ نہ کرنا
- ڈیٹا میں تضادات، سرور کی خرابیاں، رکاوٹوں جیسے مسائل کے جوابات میں تاخیر
- ڈیٹا میپنگ، ڈیٹا نسب اور مانیٹرنگ پلان کے حوالے سے واضح دستاویزات کا موجود نہ ہونا
ڈیٹا آرکیسٹریشن کے ROI کی پیمائش کرنے کے لیے:
- بنیادی کارکردگی کو سمجھیں۔
- ڈیٹا آرکیسٹریشن کے لیے اہداف، KPIs اور مقاصد کا واضح سیٹ ذہن میں رکھیں
- وقت اور اندرونی وسائل کے ساتھ استعمال شدہ ٹیکنالوجی کی کل لاگت کا حساب لگائیں۔
- اہم میٹرکس کی پیمائش کریں جیسے وقت کی بچت، پروسیسنگ کی رفتار اور ڈیٹا کی دستیابی وغیرہ۔
BlogInnovazione.it
گزشتہ پیر کو، Financial Times نے OpenAI کے ساتھ ایک معاہدے کا اعلان کیا۔ FT نے اپنی عالمی سطح کی صحافت کا لائسنس…
لاکھوں لوگ اسٹریمنگ سروسز کے لیے ادائیگی کرتے ہیں، ماہانہ سبسکرپشن فیس ادا کرتے ہیں۔ یہ عام رائے ہے کہ آپ…
Veeam کی طرف سے Coveware سائبر بھتہ خوری کے واقعات کے ردعمل کی خدمات فراہم کرتا رہے گا۔ Coveware فرانزک اور تدارک کی صلاحیتیں پیش کرے گا…
پیشن گوئی کی دیکھ بھال تیل اور گیس کے شعبے میں انقلاب برپا کر رہی ہے، پلانٹ کے انتظام کے لیے ایک جدید اور فعال نقطہ نظر کے ساتھ۔
