ਸਾਲ ਦੇ ਲਈ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਇਸ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਵਿਚ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਦੀ ਗਰਮ ਮੰਗ ਹੈ.
ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਹਰੇਕ ਸਾਲ ਕਿਸਮਤ ਖ਼ਰਚ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਡਾਟਾ ਗ੍ਰਾਫਟ, ਸਟੋਰ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ. ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਿਭਾਗ ਤਕਨੀਕੀ, ਡਾਟਾ-ਸਪੱਸ਼ਟ ਪੇਸ਼ਾਵਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਿਰਜਣਾਤਮਕ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਦੇ ਖਰਚੇ ਤੇ ਵੱਧ ਰਹੇ ਹਨ.
ਵਪਾਰ ਦਾ ਸੰਸਾਰ ਇੱਕ ਡਾਟਾ-ਕੇਂਦਰਿਤ ਸੰਸਾਰ ਹੈ, ਫਿਰ ਵੀ ਇਹ ਪਛਾਣਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਖੁਦ ਦਾ ਅੰਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ. ਹਰ ਚੀਜ਼ ਜਿਸ ਨਾਲ ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਕੰਮ ਤੇ ਖਿੱਚ ਲੈਂਦੇ ਹਾਂ, ਡੇਟਾ ਇਕ ਵਾਅਦਾ ਨਾਲ ਭਰਿਆ ਸਾਧਨ ਹੈ. ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਹੀ ਹੱਥਾਂ ਨਾਲ, ਫ਼ੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਹੈ.
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਝੂਠੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਵਿਚ ਫਸਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਕਿ ਡੇਟਾ ਖ੍ਰੀਦੇ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਜੋਖਮ ਤੋਂ ਬਗੈਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਆਉ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਚਾਰ ਦੇ ਪੋਲਿਸ਼ ਬੰਦ ਨੂੰ ਬਿਜਨਸ ਮੁਕਤੀਦਾਤਾ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਬੰਦ ਕਰ ਦੇਈਏ ਅਤੇ ਸਾਨੂੰ ਸਭ ਕੁਝ ਲਈ ਇਹ ਨਵਾਂ ਸਰੋਤ ਤੋਹਫੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇ.
Forewarned ਹੈ forearmed
6 ਵੱਡੇ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਅਤੇ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਡਾਟਾ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ:
1. ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਕਸਰ ਗਰੀਬ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਹਾਲਾਂਕਿ ਅਸੀਂ ਭੌਤਿਕ ਚੀਜ਼ਾਂ ਜਾਂ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਗੁਣਵਤਾ ਬਾਰੇ ਸੋਚਣ ਦੀ ਆਦਤ ਰੱਖਦੇ ਹਾਂ, ਇਹ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਹਰ ਫਰਮ ਲਈ ਇੱਕ ਸਮਗਰੀ ਮੁੱਦਾ ਹੈ.
ਢਾਂਚਾਗਤ ਡੇਟਾਬੇਸ ਜਾਂ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਡਾਟਾ ਅਕਸਰ ਅਧੂਰਾ, ਅਸੰਗਤ ਜਾਂ ਆਊਟ-ਆੱਫ਼-ਡੈੱਥ ਹੈ. ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਡੈਟਾ ਕੁਆਲਿਟੀ ਮੁੱਦੇ ਦੀ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਉਦਾਹਰਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ 'ਤੇ ਰਹੇ ਹੋ.
ਸਾਡੇ ਵਿੱਚੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮਾਰਟਰਾਂ ਤੋਂ ਸਾਡੀ ਅਸਲੀ ਨਾਮ ਦੇ ਥੋੜ੍ਹਾ ਵੱਖ ਜਾਂ ਵੱਖਰੇ ਵੱਖਰੇ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਨੂੰ ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਪੱਤਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਯਾਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ.
ਮਾਰਕੀਟਰ ਦੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਰਿਕਾਰਡਸ ਸਾਡੇ ਪਤੇ ਅਤੇ ਵੱਖਰੇ, ਅਕਸਰ ਗਲਤ ਸ਼ਬਦ-ਜੋੜ ਹਨ ਜਾਂ ਸਾਡੇ ਨਾਮ ਦੇ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਹਨ. ਅਸੀਂ ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਮੇਲ ਨੂੰ ਜੰਕ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਰੀਸਾਈਕਲ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਿੰਟਿੰਗ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਅਤਿਰਿਕਤ ਖਰਚੇ ਆਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਧਾਰਨ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਮੁੱਦੇ ਦੇ ਕਾਰਨ ਉਸਨੂੰ ਡਾਕ ਰਾਹੀਂ ਭੇਜਦੇ ਹਨ. ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸੈਂਕੜੇ ਜਾਂ ਹਜਾਰਾਂ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਦੁਆਰਾ ਇਸ ਗ਼ਲਤੀ ਨੂੰ ਵਧਾਓ ਅਤੇ ਇਹ ਛੋਟੀ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਗਲਤੀ ਬਹੁਤ ਮਹਿੰਗੀ ਹੈ.
ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਧਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਅਸੀਂ ਨੇੜਲੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਰਣਨੀਤੀਆਂ, ਬਾਜ਼ਾਰਾਂ ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ 'ਤੇ ਫ਼ੈਸਲੇ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ. ਹਾਲਾਂਕਿ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਅਤੇ ਹੱਲ ਹਨ ਮਾਈਕਰੋਰਿਟੀ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਅਤੇ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ (ਫਾਰਮੈਟ) ਡਾਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਮੌਜੂਦ ਹਨ, ਅਸਲੀ ਹੱਲ ਇਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ, ਸੰਸਥਾਗਤ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਹੈ ਜੋ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕੀਮਤੀ ਸੰਪਤੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਲਈ ਪ੍ਰਤੀਬੱਧ ਹੈ. ਅਭਿਆਸ ਵਿਚ, ਇਹ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਸਧਾਰਨ ਅਨੁਸਾਸ਼ਨ ਅਤੇ ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ.
2. ਅਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਡੁੱਬ ਰਹੇ ਹਾਂ. ਸੰਸਥਾ ਕਿਸੇ ਸੰਸਥਾ ਵਿੱਚ ਹਰ ਜਗ੍ਹਾ ਹੈ. ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਤੇ ਗੌਰ ਕਰੋ. ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਅਦਾਰੇ ਗਾਹਕਾਂ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲੈਣ ਵਿਚ ਮਾਹਰ ਹੋ ਗਏ ਹਨ
- ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਦਾ ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਲਾਈਵ ਜਾਂ ਵੈਬ ਈਵੈਂਟ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਲੈਂਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਸਮੱਗਰੀ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰਦੇ ਹਨ.
- ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਨਵੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੇ ਸਮਰਥਨ ਜਾਂ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਲਈ ਡਾਟਾ ਵਰਤਦੇ ਹਨ
- ਸੇਲਜ਼ ਵਿਕਰੀਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਗਾਹਕਾਂ ਬਾਰੇ ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਦੀ ਹੈ
- ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ ਕਾਲਾਂ ਅਤੇ ਚੈਟ ਆਕ੍ਰਿਤੀਆਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਗ੍ਰਹਿਣ ਕਰਦਾ ਹੈ.
- ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਟੀਮਾਂ ਅੰਕੜਿਆਂ ਅਤੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਲਈ ਮੁੱਖ ਮੈਟਰਿਕਸ ਨੂੰ ਖਿੱਚਦੀਆਂ ਹਨ
- ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਲਈ ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਬਿਲਿੰਗ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਸਮਝ ਟੀਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਲੇਖਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ .
ਅਸੀਂ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿਚ ਲਿਆਉਂਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਡਾਟਾ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀਆਂ ਵਿਚ ਡਾਟਾ ਸਟੋਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ. ਇੱਕ ਗਲੋਬਲ ਫਾਰਚੂਨ 100 ਫਰਮ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਗ੍ਰਾਹਕ ਡਾਟੇ ਦੇ 10 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਮਾਨਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੈ ਜੋ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਦੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਲੋਕਲ ਤੌਰ ਤੇ ਆਯੋਜਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਮੁਹਿੰਮਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਹੋਰ ਸੰਸਥਾ ਨਿਯਮਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਪਾਰਕ ਕਾਰਡ ਦੇ ਡੇਟਾ ਲਈ ਆਪਣੇ ਵਿਕਰੀ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਾਂ '
ਜਹਾਜ਼ ਦੇ ਡੁੱਬਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਸਮੁੰਦਰੀ ਸਮੁੰਦਰੀ ਜਹਾਜਰਾਨ ਵਾਂਗ ਫਸੇ ਫੌਜੀ ਸਮੁੰਦਰੀ ਜਹਾਜ਼ ਵਿਚ ਫਸੇ ਹੋਏ ਸਨ, ਪਾਣੀ ਹਰ ਥਾਂ ਪਾਣੀ ਭਰਿਆ ਪਿਆ ਹੈ, ਪਰ ਪੀਣ ਲਈ ਕੋਈ ਬੂੰਦ ਨਹੀਂ.
ਸਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਤੱਤ ਹੈ ਡੇਟਾ ਹਰ ਜਗ੍ਹਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਰੀਅਲ ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਸਮਾਜਿਕ ਅਤੇ ਖੋਜ ਫੀਡਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਡੇਟਾ ਉਪਲਬਧ ਹੈ. ਜੇ ਡਾਟਾ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾ ਸਕਦਾ ਜਾਂ, ਜੇ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਡੁਪਲਿਕੇਟ ਜਾਂ ਅਧੂਰੀ ਡੇਟਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਇਸਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਲਈ ਇਸਦਾ ਫਾਇਦਾ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦੇ.
ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਆਪਣੇ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਭਰ ਦੇ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ. ਡਾਟਾ ਕੁਆਲਿਟੀ ਦੇ ਨਾਲ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਮਹਿੰਗਾ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਕਦੇ ਖਤਮ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ.
3. ਡੇਟਾ ਵਾਲੀਅਮ ਵਧ ਰਹੇ ਹਨ. ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਰਫ਼ਤਾਰ ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਡਾਟਾ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜੋ ਸਮਝਣਾ ਮੁਸ਼ਕਿਲ ਹੈ. ਮਾਹਿਰਾਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਹੈ ਕਿ ਹਰ ਦੋ ਸਾਲ (ਅਤੇ ਸੁੰਗੜਨ) ਅਸੀਂ ਸਮੁੱਚੇ ਸਭਿਅਤਾ ਲਈ ਗ੍ਰਹਿ ਧਰਤੀ ਉੱਤੇ ਮੌਜੂਦ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਡੈਟਾ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਾਂ.
ਇਸ ਨਵੇਂ ਡੈਟੇ ਦਾ ਬਹੁਤਾਤ ਬੇਧਿਆਨੀ ਹੈ, ਇਸ ਪ੍ਰਕਾਰ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਬਨਾਮ ਜੋ ਕਿ ਸਾਡੇ ਸਾੱਫਟਵੇਅਰ ਅਤੇ ਡਾਟਾਬੇਸ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿਚ ਚੰਗੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਦਾਖਲ ਹਨ. ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਆਪਣੇ ਉਤਪਾਦ ਜਾਂ ਬ੍ਰਾਂਡ ਬਾਰੇ ਸਾਰੇ ਟਵੀਟਾਂ ਨੂੰ ਸੰਦਰਭਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਖਜਾਨੇ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਹੈ, ਫਿਰ ਵੀ ਇਹ ਡਾਟਾ ਅਨਿਯਮਤ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਇਸ ਚੁਣੌਤੀ ਵਿਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ਾਂ ਹਨ, ਪਰ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਕੱਚੇ ਮਾਲ ਦੀ ਨਵੀਂ ਨਦੀਆਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲੇਖ ਵਿਚ ਚਰਚਾ ਦੇ ਸਾਰੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਜਟਿਲਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ.
4. ਕੂੜਾ-ਕਰਕਟ, ਕੂੜਾ-ਆਉਟ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਸਿਰਫ਼ ਇਸ ਲਈ ਹੀ ਚੰਗਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਖੁਆਉਣ ਵਾਲਾ ਡਾਟਾ. ਫਾਇਦੇ ਲਈ ਡਾਟਾ ਵਧਾਉਣ ਦੇ ਇਸ ਮੁੱਦੇ 'ਤੇ ਆਮ ਧਾਗਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਹੈ. ਹਾਲਾਂਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਤਾਕਤਵਰ ਨਵੇਂ ਡਾਟਾ-ਕ੍ਰਾਊਨਿੰਗ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਡਾਲਰ ਦਾ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਗੰਦੇ ਖਰਾਬ ਹੋਣ ਕਾਰਨ ਗਲਤ ਫੈਸਲੇ ਲੜੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਡਾਟੇ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਅੰਨ੍ਹੇਵਾਹ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਰਹੇਜ਼ ਕਰੋ. ਤੁਹਾਨੂੰ ਯਕੀਨ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ.
5. ਅਸੀਂ ਅੰਤਿਮ ਰੂਪ ਵਿਚ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਪਰ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ, ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਕਸਰ ਸਹਿਕਾਰਤਾ ਵਿਖਾਉਦਾ ਹੈ, ਕਾਰਨਾਮੇ ਨਹੀਂ! ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਅਤੇ ਕਰਜ਼ੇ ਦੇ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧ ਨੂੰ ਉਲਝਣ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਕਰਨ ਦੇ ਜਾਲ ਵਿੱਚ ਫਸਣਾ ਆਸਾਨ ਹੈ.
ਸਬੰਧ ਇਕ ਰਿਸ਼ਤੇ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਦਾ ਕੋਈ ਅਰਥ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਏ ਕਾਰਨ ਬੀ ਹੈ. ਸਹੀ, ਸਮਝਦਾਰ ਫੈਸਲੇ ਕਰਨ ਲਈ ਨਿਰੰਤਰ ਚੱਲਣ ਦਾ ਕਾਰਨ ਇਕ ਕਾਰਨ ਹੈ. ਸਾਬਤ ਕਰਨਾ ਵੀ ਬਹੁਤ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ. ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਆਊਟਪੁਟ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਕਾਰਨਾਮਾ ਦੇ ਰਿਸ਼ਤੇ ਨੂੰ ਮੰਨਦੇ ਹੋ ਜਿੱਥੇ ਕੋਈ ਵੀ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਫੈਸਲੇ ਫਜ਼ੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਗ਼ਲਤ ਹੋਣਗੇ.
6. ਜਦੋਂ ਸਾਡੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਸਾਡਾ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਇਕ ਸਮਝਦਾਰ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਨੇ ਕਿਹਾ, " ਡੇਟਾ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਅੰਤ ਤੇ, ਇੱਕ ਮਨੁੱਖ ਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਇੱਕ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਫ਼ੈਸਲਾ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ." ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਉਸ ਪੁਆਇੰਟ ਤੇ ਪਹੁੰਚ ਜਾਂਦੇ ਹਾਂ ਜਿੱਥੇ ਸਾਨੂੰ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਅਰਥਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਾਡੇ ਪੱਖਪਾਤ ਖੇਡ ਵਿਚ ਆਉਂਦੇ ਹਨ. ਸਾਡੇ ਵਿਚੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਅਜਿਹੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ' ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਾਡੀ ਸਥਿਤੀ ਅਤੇ ਆਸਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦਬਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਲਟ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਅਸੀਂ ਪਸੰਦ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜਾਂ, ਅਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਡੇਟਾ ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਤਾਜ਼ਾ ਹੈ ਇਹ ਸਾਰੇ ਪੱਖਪਾਤੀ ਸਾਡੇ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਂ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਲਈ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਸਮਰੱਥਾ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ.
ਮੈਨੇਜਰ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਉਪਯੋਗ ਲਈ ਡਾਟਾ ਟੇਮ ਕਰਨਾ ਕਿਵੇਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ ਹੈ:
ਹਰੇਕ ਵਪਾਰ ਲਈ ਇਕ ਉਦਯੋਗ-ਵਿਆਪਕ ਡਾਟਾ ਰਣਨੀਤੀ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਲੇਖ ਦੇ ਖੇਤਰ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹੈ. ਇਸਦੀ ਬਜਾਏ, ਇੱਥੇ ਸੱਤ ਵਿਚਾਰ ਹਨ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਫ਼ੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਇਸਤੇਮਾਲ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ.
1. ਪੱਖਪਾਤ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ ਅਤੇ ਘੱਟ ਕਰਨਾ . ਉਹ ਡਾਟਾ ਲੱਭੋ ਜੋ ਤਸਵੀਰ ਦੇ ਫੈਲਾਅ ਕਰੇ ਜਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਸਾਹਮਣੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਟਕਰਾਅ ਕਰੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਬਾਹਰੀ ਨਿਰੀਖਕ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰੋ.
2. ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਬਾਰੇ ਆਪਣੀ ਸਮਝ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰੋ. ਵੈੱਬ 'ਤੇ ਕਾਫ਼ੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇਣ ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਰੋਤ ਹਨ, ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸੰਗਠਨਾਂ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸਮਝ ਤੇ ਸੈਮੀਨਾਰਾਂ ਜਾਂ ਵਰਕਸ਼ਾਪਾਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀਆਂ ਨੇ ਇਸ ਵੱਧਦੇ ਹੋਏ ਖੇਤਰ ਲਈ ਕੋਰਸ ਜੋੜ ਦਿੱਤੇ ਹਨ ਆਪਣੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦੇ ਰਹੋ
3. ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਜਾਂ ਆਪਣੀ ਟੀਮ ਤੋਂ ਪੁੱਛੋ, "ਇਸ ਫੈਸਲੇ ਲਈ ਸਾਨੂੰ ਕਿਹੜਾ ਡੇਟਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?" ਬਹੁਤ ਵਾਰ, ਅਸੀਂ ਹੱਥ ਵਿਚਲੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਤਸਵੀਰ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਹੋਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਅਣਡਿੱਠ ਕਰਦੇ ਹਾਂ.
4. ਆਪਸੀ ਸਬੰਧ ਅਤੇ ਕਾਰਨਾਮੇ ਵਿਚਾਲੇ ਫਰਕ ਬਾਰੇ ਸਚੇਤ ਰਹੋ . ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪਹਿਲਾਂ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਇਹਨਾਂ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਉਲਝਣ ਕਰਕੇ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਹੈ.
5. ਗੁਣਵੱਤਾ - ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ. ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਫਰਮ ਕੋਲ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਜਾਂ ਮਾਸਟਰ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਡਿਪਟੀਕ, ਅਧੂਰੇ ਜਾਂ ਗਲਤ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਸਮੇਤ, ਆਪਣੀਆਂ ਗ਼ਲਤੀਆਂ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸਮਾਂ ਲਗਾਓ. ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵਪਾਰਕ ਤੌਰ ਤੇ ਉਪਲੱਭੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਹਨ ਜਾਂ ਇਸ ਗਤੀਵਿਧੀ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਬਹੁਤੀਆਂ ਫਰਮਾਂ ਡੇਟਾ ਮਾਹਰਾਂ ਦੀ ਮੁਹਾਰਤ ਤੇ ਡਰਾਅ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਬਾਹਰੀ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਡਾਟਾ ਸਾਫ ਕਰਨ ਵਿਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ਤੇ, ਆਪਣੇ ਡਾਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਲਗਾਤਾਰ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਕਰੋ.
6. ਆਪਣੀ ਫਰਮ ਵਿਚ ਮਜ਼ਬੂਤ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੇ ਯਤਨਾਂ ਲਈ ਐਡਵੋਕੇਟ. ਇਹ ਕੰਮ ਅਕਸਰ ਆਈਟੀ ਜਾਂ ਤਕਨੀਕੀ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਦਾ ਡੋਮੇਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਵੀ ਡੇਟਾ ਕੋਲ ਰਣਨੀਤਕ ਸੰਪਤੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ. ਹਰ ਮੈਨੇਜਰ ਨੂੰ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਅਤੇ ਰਣਨੀਤੀ ਦੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਬਿਹਤਰ ਲੀਵਰੇਜ ਡੇਟਾ ਦੀ ਆਪਣੀ ਫਰਮ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਬਾਰੇ ਧਿਆਨ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ.
7. ਆਪਣੀ ਟੀਮ ਨੂੰ ਤਕਨੀਕੀ ਅਤੇ ਡਾਟਾ-ਸਪੱਸ਼ਟ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ. ਵਿੱਕਰੀ ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਿਭਾਗ ਨਵੀਨਤਮ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਵਿੱਚ ਨਿਪੁੰਨ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ ਦੱਸੇ ਗਏ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡੈਟਾ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਨੇਵੀਗੇਟ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹਨ. ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਹੁਣ ਕਿਸੇ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਡੋਮੇਨ ਜਾਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਹੀਂ ਹਨ.
ਬੌਟਮ ਲਾਈਨ:
ਫ਼ਰਮਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਜੋ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲਾਭ ਪਹੁੰਚਾਉਣਾ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਬਾਜ਼ਾਰਾਂ ਵਿਚ ਜਿੱਤ ਜਾਣਗੇ. ਇਹ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਬਦਲੀਆਂ ਜਾ ਰਹੀਆਂ ਹਾਲਤਾਂ ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਉਭਰ ਰਹੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਚੁਣੌਤੀਯੋਗ ਮੁਕਾਬਲੇਦਾਰਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਤੇਜ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ. ਉਹ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਡਾਇਲਾਗ ਦੀ ਸੂਝ ਕੱਢਣ ਵਾਲੇ ਪਹਿਲੇ ਹੋਣਗੇ, ਅਤੇ ਉਹ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਡੂੰਘੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਜਾਣਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੜਾਈ ਜਿੱਤਣਗੇ-ਸਾਰਾ ਡਾਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ. ਇਹ ਇੱਕ ਧੁੰਦ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਅੱਜ ਦੇ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਦੀ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਹਕੀਕਤ ਹੈ. ਬਸ ਇਸ ਸਫ਼ਰ 'ਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਲਈ ਬਾਹਰ ਵੇਖੋ