6 ಸವಾಲುಗಳು ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರು ಮತ್ತು ಸಂಘಟನೆಗಳು ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಮುಖಾಮುಖಿಯಾಗಿವೆ

ನಾವು ಡೇಟಾ ಕೇಂದ್ರಿತ ಪ್ರಪಂಚದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೇವೆ. ನಿರ್ವಾಹಕರು ವರದಿಗಳು, ಡ್ಯಾಶ್ಬೋರ್ಡ್ಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ಫೋಟಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಡೇಟಾ ಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ನಾವು ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ನೆನಪಿನಲ್ಲಿರುತ್ತೇವೆ. ಹಿರಿಯ ನಾಯಕರು ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಅಂಚನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಬಿಗ್ ಡಾಟಾದ ಭರವಸೆಯಲ್ಲಿ salivate, ಆದರೆ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಇದು ಕಡಿಮೆ ವಿವರಿಸಲು ಏನು ಒಪ್ಪುತ್ತೀರಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಹೋರಾಟ.

ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳ ಪಾತ್ರವು ಬಿಸಿ ಬೇಡಿಕೆಯಲ್ಲಿದೆ, ಈ ನಿರೀಕ್ಷಿತ, ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರದಲ್ಲಿ ವರ್ಷಗಳ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಿದೆ.

ಡೇಟಾವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು, ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಸಂಘಟನೆಗಳು ಪ್ರತಿ ವರ್ಷವೂ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುತ್ತಿವೆ. ಸೃಜನಶೀಲ ಪಾತ್ರಗಳ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಇಲಾಖೆಗಳು ಹೆಚ್ಚು ತಾಂತ್ರಿಕ, ಡೇಟಾ-ಪರಿಣತ ವೃತ್ತಿಪರರಿಂದ ತುಂಬಿವೆ.

ವ್ಯವಹಾರದ ಪ್ರಪಂಚವು ಡೇಟಾ-ಕೇಂದ್ರಿತ ಪ್ರಪಂಚವಾಗಿದೆ, ಆದರೂ ಡೇಟಾವು ಸ್ವತಃ ತಾನೇ ಅಂತ್ಯಗೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ನಮ್ಮ ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ ನಾವು ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಇಷ್ಟಪಡುತ್ತೇವೆ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಭರವಸೆ ತುಂಬಿದ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಸರಿಯಾದ ವಿಧಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ಬಲಗೈಯಲ್ಲಿ, ನಿರ್ಣಯ ಮಾಡುವಿಕೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು ದತ್ತಾಂಶವು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿದೆ.

ಆದಾಗ್ಯೂ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವಾಧೀನಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಅಪಾಯವಿಲ್ಲದೆ ಸುಳ್ಳು ನಂಬಿಕೆಗೆ ಲಘುವಾಗಿ ಇಳಿಸಬೇಡಿ. ವ್ಯವಹಾರ ಸಂರಕ್ಷಕನಾಗಿ ಡೇಟಾದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯ polish ಆಫ್ ಸ್ವಲ್ಪವನ್ನು ರಬ್ ಮಾಡೋಣ ಮತ್ತು ಈ ಹೊಸ ಸಂಪನ್ಮೂಲವು ನಮಗೆ ಎಲ್ಲರಿಗೂ ಒದಗಿಸುವ ಸಂಭಾವ್ಯ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಫೋರ್ವರ್ನಡ್ ಅನ್ನು ಮುಂದೂಡಲಾಗಿದೆ.

6 ಬಿಗ್ ಚಾಲೆಂಜಸ್ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರು ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಡೇಟಾ ವಿತ್ ಮುಖ:

1. ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ ಕಳಪೆಯಾಗಿದೆ. ದೈಹಿಕ ವಸ್ತುಗಳು ಅಥವಾ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಕುರಿತು ಯೋಚಿಸಲು ನಾವು ಒಗ್ಗಿಕೊಂಡಿರುವಾಗ, ಪ್ರತೀ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಎಲ್ಲಾ ಸಮಯದಲ್ಲೂ ಮಾಹಿತಿಯ ಗುಣಮಟ್ಟ ವಸ್ತು ವಿಷಯವಾಗಿದೆ.

ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳು ಅಥವಾ ರೆಪೊಸಿಟರಿಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿರುವ ಡೇಟಾವು ಅಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆ, ಅಸಮಂಜಸ ಅಥವಾ ಹಳೆಯದು. ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಸರಳ ಉದಾಹರಣೆಯ ಸ್ವೀಕರಿಸುವ ಅಂತ್ಯದಲ್ಲಿ ನೀವು ಸಾಧ್ಯತೆ ಇದೆ.

ನಮ್ಮ ಹೆಚ್ಚಿನ ಹೆಸರುಗಳು ನಮ್ಮ ನೈಜ ಹೆಸರಿನ ಸ್ವಲ್ಪ ವಿಭಿನ್ನ ಅಥವಾ ಆಮೂಲಾಗ್ರವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನವಾದ ಆವೃತ್ತಿಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಮಾರಾಟಗಾರರಿಂದ ನಕಲಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಗಳನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ನಮಗೆ ಬಹುಪಾಲು ನೆನಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.

ವ್ಯಾಪಾರೋದ್ಯಮದ ಡೇಟಾಬೇಸ್ನಲ್ಲಿ ನಮ್ಮ ವಿಳಾಸ ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ, ತಪ್ಪಾದ ಕಾಗುಣಿತಗಳು ಅಥವಾ ನಮ್ಮ ಹೆಸರಿನ ಮಾರ್ಪಾಡುಗಳೊಂದಿಗೆ ನಕಲಿ ದಾಖಲೆಗಳಿವೆ. ನಾವು ನಕಲಿ ಮೇಲ್ ಅನ್ನು ಜಂಕ್ ಆಗಿ ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ, ಮತ್ತು ಸರಳ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಮುದ್ರಣಕಾರರು ಮತ್ತು ಮುದ್ರಣ ರೂಪದಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಾರೋದ್ಯಮಿ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ಅನುಭವಿಸುತ್ತಾನೆ. ಹಲವಾರು ತಪ್ಪುಗಳು ಅಥವಾ ಸಾವಿರಾರು ದಾಖಲೆಗಳಿಂದ ಈ ತಪ್ಪನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿ ಮತ್ತು ಈ ಸಣ್ಣ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ ದೋಷವು ದುಬಾರಿಯಾಗುತ್ತದೆ.

ಕಾರ್ಯತಂತ್ರಗಳು, ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳು ಮತ್ತು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ಗೆ ಸಮೀಪದ ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ನಾವು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿರುವಾಗ ದತ್ತಾಂಶ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮಹತ್ವವು ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ. ರಚನಾತ್ಮಕ (ಸ್ವರೂಪಗೊಳಿಸಿದ) ಮಾಹಿತಿಯ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಮತ್ತು ಪರಿಹಾರಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದ್ದರೂ, ನಿಜವಾದ ಪರಿಹಾರವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಯುತ ಆಸ್ತಿಯಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಲು ಮಹತ್ವದ, ಸಂಸ್ಥೆ-ವ್ಯಾಪಕ ಬದ್ಧತೆಯಾಗಿದೆ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, ಇದು ಸಾಧಿಸುವುದು ಕಷ್ಟ ಮತ್ತು ಅಸಾಧಾರಣ ಶಿಸ್ತು ಮತ್ತು ನಾಯಕತ್ವ ಬೆಂಬಲದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.

2. ನಾವು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ ಮುಳುಗುತ್ತಿದ್ದೇವೆ. ಡೇಟಾವು ಎಲ್ಲೆಡೆಯೂ ಸಂಘಟನೆಯಲ್ಲಿದೆ. ಗ್ರಾಹಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಗ್ರಾಹಕರು ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಪಡೆದಿವೆ.

ನಾವು ವಿಭಿನ್ನ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳಲ್ಲಿ ಗ್ರಾಹಕರ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತೇವೆ, ಮತ್ತು ನಾವು ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿವಿಧ ಡೇಟಾ ರೆಪೊಸಿಟರಿಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತೇವೆ. ಅವರ ಗ್ರಾಹಕರ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ 10% ನಷ್ಟು ಭಾಗವನ್ನು ಸ್ಪ್ರೆಡ್ಷೀಟ್ಗಳಲ್ಲಿನ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳಲ್ಲಿ ನೌಕರರು ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ನಡೆಸಿದ ಜಾಗತಿಕ ಫಾರ್ಚೂನ್ 100 ಸಂಸ್ಥೆಯು ಗುರುತಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ. ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಶಿಬಿರಗಳನ್ನು ನಡೆಸುವ ಮೊದಲು ಇನ್ನಿತರ ಸಂಸ್ಥೆಯು ವ್ಯಾಪಾರಿ ಕಾರ್ಡ್ ಡೇಟಾಕ್ಕಾಗಿ ತಮ್ಮ ಮಾರಾಟ ಪ್ರತಿನಿಧಿಯನ್ನು ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಸಮೀಕ್ಷೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಹಡಗಿನಲ್ಲಿ ಮುಳುಗಿದ ನಂತರ ಸಾಗರದಿಂದ ಹೋಗುವ ನಾವಿಕನು ಲೈಫ್ಬೋಟ್ನಲ್ಲಿ ಸಿಕ್ಕಿದಂತೆಯೇ, ಎಲ್ಲೆಡೆಯೂ ನೀರು ಇದೆ, ಆದರೆ ಕುಡಿಯಲು ಕುಸಿತವಿಲ್ಲ.

ನಮ್ಮ ವ್ಯವಹಾರಗಳಲ್ಲಿ ನಾವು ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ವಿದ್ಯಮಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ. ಡೇಟಾ ಎಲ್ಲೆಡೆ ಇರುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಾಮಾಜಿಕ ಮತ್ತು ಹುಡುಕಾಟ ಫೀಡ್ಗಳಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ಡೇಟಾ ಲಭ್ಯವಿದೆ. ಡೇಟಾ ಸುಲಭವಾಗಿ ಪ್ರವೇಶಿಸದಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ, ನಾವು ನಕಲು ಅಥವಾ ಅಪೂರ್ಣವಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಅದರ ಉದ್ದೇಶಿತ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ನಾವು ಅದನ್ನು ಹತೋಟಿ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದಿಲ್ಲ.

ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ತಮ್ಮ ವಿಭಿನ್ನವಾದ ತಂತ್ರಾಂಶ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತಿವೆ ಮತ್ತು ಉದ್ಯಮದಾದ್ಯಂತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಮತ್ತು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ ಜೊತೆಗೆ, ಈ ಪ್ರಯತ್ನವು ದುಬಾರಿ, ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದು ಕೊನೆಗೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ.

3. ಡೇಟಾ ಸಂಪುಟಗಳು ಬೆಳೆಯುತ್ತಿವೆ. ನಾವು ಹೆಚ್ಚಿನ ವೇಗವನ್ನು ವೇಗದಲ್ಲಿ ಮಾಡುತ್ತಿರುವೆ, ಅದು ಗ್ರಹಿಸಲು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿದೆ. ಎಲ್ಲಾ ಎರಡು ವರ್ಷಗಳ (ಮತ್ತು ಕುಗ್ಗುತ್ತಿರುವ) ನಾವು ಎಲ್ಲಾ ನಾಗರೀಕತೆಗೆ ಭೂಮಿಯ ಮೇಲೆ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದ್ದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ ಎಂದು ತಜ್ಞರು ಹೇಳುತ್ತಾರೆ.

ಈ ಹೊಸ ಡೇಟಾವು ಹೆಚ್ಚು ರಚನಾತ್ಮಕವಾಗಿಲ್ಲ, ನಮ್ಮ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ಅಂದವಾಗಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಿರುವ ಆ ರೀತಿಯ ಡೇಟಾ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಿಮ್ಮ ಉತ್ಪನ್ನ ಅಥವಾ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಬಗ್ಗೆ ಎಲ್ಲಾ ಟ್ವೀಟ್ಗಳು ಒಳನೋಟಗಳ ಸಂಭವನೀಯ ನಿಧಿಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ, ಆದರೂ ಈ ಡೇಟಾವು ರಚನೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸವಾಲಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಅನೇಕ ತಂತ್ರಾಂಶ ಕೊಡುಗೆಗಳು ಲಭ್ಯವಿರುವಾಗ, ಸಂಸ್ಕರಿಸದ ಮಾಹಿತಿಯು ಸಂಸ್ಕರಣೆಗಾಗಿ ಕಚ್ಚಾ ವಸ್ತುಗಳ ಹೊಸ ಟೊರೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ, ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ಚರ್ಚಿಸಲಾದ ಎಲ್ಲ ಅಂತರ್ಗತ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟದ ವಿಷಯಗಳ ಜೊತೆ.

4. ಗಾರ್ಬೇಜ್ ಇನ್, ಕಸ-ಔಟ್. ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮಾಹಿತಿ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಮಾತ್ರ ಒಳ್ಳೆಯದು. ಅನುಕೂಲಕ್ಕಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸನ್ನೆ ಮಾಡುವ ಈ ಸಂಚಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಥ್ರೆಡ್ ಗುಣಮಟ್ಟದ. ಅನೇಕ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಗಮನಾರ್ಹ ಡಾಲರ್ಗಳನ್ನು ಶಕ್ತಿಯುತವಾದ ಹೊಸ ಡೇಟಾ-ಕ್ರಂಚಿಂಗ್ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡುವಾಗ, ಕೊಳಕುಮಾಡುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕುಗ್ಗಿಸುವುದು ದೋಷಪೂರಿತ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಪ್ರಯತ್ನದ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಕುರುಡಾಗಿ ನಂಬುವಂತೆ ಬಿಡಿ. ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀವು ನಂಬಬಹುದೆಂದು ನೀವು ವಿಶ್ವಾಸ ಹೊಂದಿರಬೇಕು.

5. ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಎಂದು ನಾವು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತೇವೆ, ಆದರೆ ಅದು ಅಲ್ಲ. ವಾಸ್ತವದಲ್ಲಿ, ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ, ಕಾರಣವಲ್ಲ! ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ನಂಬುವ ಮತ್ತು ಕಾರಣದಿಂದ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಗೊಂದಲಕ್ಕೊಳಗಾಗುವ ಬಲೆಗೆ ಬೀಳಲು ಸುಲಭವಾಗಿದೆ.

ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧವು ಸಂಬಂಧವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಇದು ಒಂದು ಕಾರಣಗಳು ಬಿ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಕಾರಣವಾದ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು ನಿಖರವಾದ, ಒಳನೋಟಪೂರ್ಣ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ನಿರ್ವಾಣವಾಗಿದೆ. ಇದು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸಲು ನಂಬಲಾಗದಷ್ಟು ಕಷ್ಟ. ನೀವು ಒಂದು ಔಟ್ಪುಟ್ಲಿಟ್ಯೂ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ನಂಬಿದರೆ ಮತ್ತು ಯಾವುದೂ ಇಲ್ಲದಿರುವ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಊಹಿಸಿ, ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಮಾರಕವಾಗಿ ದೋಷಪೂರಿತವಾಗುತ್ತವೆ.

6. ಡೇಟಾ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕೆ ಬಂದಾಗ ನಮ್ಮ ಅರಿವಿನ ದ್ವೇಷಗಳು ವರ್ಧಿಸುತ್ತವೆ. ಒಂದು ಬುದ್ಧಿವಂತ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನಿ ಒಮ್ಮೆ ಪಠಿಸಿದಂತೆ, " ಮಾಹಿತಿಯ ಅತ್ಯಂತ ಕ್ಲಿಷ್ಟವಾದ ಮತ್ತು ಸಮಗ್ರವಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ, ಒಬ್ಬ ಮನುಷ್ಯನು ಈಗಲೂ ನಿರ್ಣಯವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು." ಮತ್ತು ನಾವು ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಅರ್ಥವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಬೇಕಾದ ಆ ಹಂತವನ್ನು ನಾವು ತಲುಪಿದಾಗ, ನಮ್ಮ ಪೂರ್ವಗ್ರಹಗಳು ಆಟಕ್ಕೆ ಬರುತ್ತವೆ. ನಮ್ಮಲ್ಲಿ ಅನೇಕವರು ನಮ್ಮ ಸ್ಥಾನಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಂಬುತ್ತಾರೆ ಅಥವಾ ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ವಿರುದ್ಧವಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿಗ್ರಹಿಸುತ್ತಾರೆ. ನಾವು ಇಷ್ಟಪಡುವ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಾವು ನಂಬುತ್ತೇವೆ ಅಥವಾ, ನಾವು ಇತ್ತೀಚಿನ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತೇವೆ. ಈ ಎಲ್ಲ ದ್ವೇಷಗಳು ನಮ್ಮ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳಿಂದ ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಸವಾಲುಗಳಿಗೆ ಮತ್ತು ಸಂಭಾವ್ಯತೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಿವೆ.

ನಿರ್ವಾಹಕರಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಬಳಕೆಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದು:

ಉದ್ಯಮ-ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಡೇಟಾ ತಂತ್ರವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು ಪ್ರತಿ ವ್ಯವಹಾರಕ್ಕೆ ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಈ ಲೇಖನದ ವ್ಯಾಪ್ತಿಗೆ ಮೀರಿದೆ. ಬದಲಿಗೆ, ನಿಮ್ಮ ದೈನಂದಿನ ನಿರ್ಧಾರ-ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ನೀವು ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದಾದ ಏಳು ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ.

1. ಪಕ್ಷಪಾತಕ್ಕಾಗಿ ಸಂಭಾವ್ಯತೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ ಮತ್ತು ತಗ್ಗಿಸಿ . ಚಿತ್ರ ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ಮುಂದೆ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಸಂಘರ್ಷಗಳನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹುಡುಕುವುದು. ಡೇಟಾದ ಸುತ್ತ ನಿಮ್ಮ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಬಾಹ್ಯ ವೀಕ್ಷಕನನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸಿ.

2. ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆ ಕುರಿತು ನಿಮ್ಮ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಬಲಪಡಿಸಿ. ಅಂತರ್ಜಾಲದಲ್ಲಿ ಒಳನೋಟಗಳ ಸಾಕಷ್ಟು ಉಚಿತ ಮೂಲಗಳು ಇವೆ, ಮತ್ತು ಅನೇಕ ಸಂಘಟನೆಗಳು ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಾರ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗಳಲ್ಲಿ ಸೆಮಿನಾರ್ಗಳು ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯಾಗಾರಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. ಈ ಉತ್ಕರ್ಷ ಕ್ಷೇತ್ರಕ್ಕೆ ಹಲವು ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯಗಳು ಕೋರ್ಸುಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿಕೊಂಡಿವೆ. ನಿಮ್ಮ ಕೌಶಲಗಳನ್ನು ಹರಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಇರಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.

3. ನಿಮ್ಮನ್ನು ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ತಂಡವನ್ನು ಕೇಳಿ, "ಈ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ನಾವು ಯಾವ ಡೇಟಾವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು?" ತುಂಬಾ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ನಾವು ಕೈಯಲ್ಲಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರವನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹುಡುಕುವ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುತ್ತೇವೆ.

4. ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಮತ್ತು ಉಂಟಾಗುವ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಬಗ್ಗೆ ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕವಾಗಿ ತಿಳಿದಿರಲಿ . ಮೊದಲೇ ವಿವರಿಸಿದಂತೆ, ಈ ಎರಡು ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಗೊಂದಲಗೊಳಿಸುವುದು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಅಪಾಯಕಾರಿ ಬೀಳುಹಳ್ಳಿ.

5. ಗುಣಮಟ್ಟ- ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ . ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಯು ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ ಅಥವಾ ಮಾಸ್ಟರ್ ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆ ಬದ್ಧತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ನಕಲು, ಅಪೂರ್ಣ ಅಥವಾ ತಪ್ಪಾದ ದಾಖಲೆಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ಸ್ಪಷ್ಟ ದೋಷಗಳಿಗಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಸಮಯವನ್ನು ಹೂಡಿ. ಅಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ವಾಣಿಜ್ಯಿಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಅಥವಾ ಈ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸಲು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಹಲವು ತಜ್ಞರು ಡೇಟಾ ತಜ್ಞರ ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ. ಅಲ್ಲದೆ, ನಿಮಗಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಶುದ್ಧೀಕರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಬಾಹ್ಯ ಸೇವಾ ಪೂರೈಕೆದಾರರನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಮುಖ್ಯವಾಗಿ, ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸಲು ಗಮನಹರಿಸಿ.

6. ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಉದ್ದಗಲಕ್ಕೂ ಬಲವಾದ ದತ್ತಾಂಶ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆ ಪ್ರಯತ್ನಗಳಿಗಾಗಿ ಸಲಹೆಗಾರ. ಈ ಕೆಲಸವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಐಟಿ ಅಥವಾ ತಾಂತ್ರಿಕ ವೃತ್ತಿಪರರ ಡೊಮೇನ್ ಆಗಿರುತ್ತದೆ, ಆದರೂ ದತ್ತಾಂಶವು ಆಯಕಟ್ಟಿನ ಆಸ್ತಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಪ್ರತಿ ಮ್ಯಾನೇಜರ್ ತಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಯ ನಿರ್ಧಾರದ ನಿರ್ಧಾರ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಮರಣದಂಡನೆಗಾಗಿ ಉತ್ತಮ ನಿಯಂತ್ರಣ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಾಳಜಿ ವಹಿಸಬೇಕು.

7. ನಿಮ್ಮ ತಂಡಕ್ಕೆ ತಾಂತ್ರಿಕ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ-ಅರಿವಿನ ಪ್ರತಿಭೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸಿ. ಮಾರಾಟ ಮತ್ತು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಇಲಾಖೆಗಳು ಇತ್ತೀಚಿನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಲ್ಲಿ ನುರಿತ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಿರುವ ಅನೇಕ ಡೇಟಾ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ನ್ಯಾವಿಗೇಟ್ ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ಸಮರ್ಥವಾಗಿವೆ. ಟೆಕ್ನಾಲಜಿ ಮತ್ತು ಡೇಟಾವು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ನಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ಕಾರ್ಯದ ಡೊಮೇನ್ ಅಥವಾ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯಲ್ಲ .

ಬಾಟಮ್ ಲೈನ್:

ಸುಧಾರಿತ ನಿರ್ಧಾರದ ತಯಾರಿಕೆಗಾಗಿ ಡಾಟಾವನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಲ್ಲಿ ಗೆಲ್ಲುತ್ತಾರೆ. ಈ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಸ್ಥಿತಿಗತಿಗಳಿಗೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವರ ಡೇಟಾ ಸವಾಲುಗಳ ಸ್ಪರ್ಧಿಗಳಿಗಿಂತ ವೇಗವಾಗಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವ ಗ್ರಾಹಕರ ಅಗತ್ಯತೆಗಳು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಅವರು ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಸಂವಾದದಿಂದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಮೊದಲಿಗರಾಗುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಆಳವಾದ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಯುದ್ಧವನ್ನು ಗೆಲ್ಲುತ್ತಾರೆ-ಎಲ್ಲವೂ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ. ಇದು ದುಃಖವಲ್ಲ, ಆದರೆ ಇಂದಿನ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮತ್ತು ಸ್ಪರ್ಧಿಸುವ ಒಂದು ಹೊಸ ರಿಯಾಲಿಟಿ. ಈ ಪ್ರಯಾಣದ ಮೋಸಗಳಿಗಾಗಿ ಕೇವಲ ವೀಕ್ಷಿಸು.