ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များ၏အခန်းကဏ္ဍနှစ်ပေါင်းမျှော်လင့်ထားသည့်ဒီ Emerging, အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍအတွက် projected မလုံလောက်မှုနှင့်အတူပူဝယ်လိုအားအတွက်ဖြစ်ပါတယ်။
အဖွဲ့အစည်းများဒေတာ, ကိုဖမ်းယူသိုလှောင်နှင့်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာဖို့ software ကို install လုပ်ပါနှစ်စဉ်နှစ်တိုင်းတစ်ကံဇာတာဖြုန်းနေကြတယ်။ Marketing ကိုဌာနဆိုင်ရာများ ပို. ပို. ဖန်တီးအခန်းကဏ္ဍ၏ကုန်ကျစရိတ်မှာနည်းပညာပိုင်းဆိုင်ရာ, ဒေတာနားလည်တဲ့ပညာရှင်များနှင့်ပြည့်စုံနေကြသည်။
စီးပွားရေးလုပ်ငန်းလောကီသားတို့သည်အဒေတာ-အာရုံစူးစိုက်ကမ္ဘာကြီးဖြစ်ပါသည်, သေးပါက data တွေကိုသူ့ဟာသူတို့အားအဆုံးသတ်မဟုတ်ကြောင်းအသိအမှတ်ပြုရန်ရန်အရေးကြီးပါသည်။ အခြားအရာအားလုံးကဲ့သို့ပင်ကျွန်ုပ်တို့၏အလုပ်အတွက်အပေါ်သို့ဆွဲ, ဒေတာဂတိတော်နှင့်စပ်ဆိုင်သောနှငျ့ပွညျ့စုံတစ်ကိရိယာတခုဖြစ်တယ်။ သင့်လျော်သောချဉ်းကပ်မှုနှင့်အတူလက်ျာလက်၌, ဆုံးဖြတ်ချက်ချထောကျပံ့ဖို့ဒေတာအတွက်အလားအလာထူးခြားတဲ့ဖြစ်ပါတယ်။
သို့သော်ဒေတာလေးလည်းနှင့်ခွဲခြားစိတ်ဖြာအန္တရာယ်မရှိဘဲကြောင်းမိစ္ဆာယုံကြည်ချက်သို့ lulled ရကြပါဘူး။ ၏စီးပွားရေးလုပ်ငန်းကယ်တင်သောသခင်အဖြစ်အချက်အလက်များ၏စိတ်ကူးကိုချွတ်ပယ်အရောင်အနည်းငယ်ပွတ်သပ်နှင့်ဤအသစ်ကသယံဇာတကိုအလုံးစုံတို့အဘို့တင်ဆက်အလားအလာထောငျခြောအချို့ကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ကူညီကြပါစို့။
Forewarned forearmed ဖြစ်ပါတယ်။
6 နဲ့ Big စိန်ခေါ်မှုများမန်နေဂျာများနှင့်အဖွဲ့အစည်းများမှာ Data နှင့်အတူမျက်နှာ:
1. ဒေတာများအရည်အသွေးကိုမကြာခဏဆင်းရဲသောသူတို့သည်ဖြစ်ပါတယ်။ ကျနော်တို့ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာအရာဝတ္ထုသို့မဟုတ်ထုတ်ကုန်များ၏အခြေအနေတွင်အရည်အသွေးကိုစဉ်းစားရန်နေသားတကျရှိပါသည်နေစဉ်, ကထွက်လှည့်ဒေတာအရည်အသွေးကိုအချိန်ရှိသမျှအခိုငျအမာများအတွက်ပစ္စည်းပြဿနာဖြစ်ပါတယ်။
စနစ်တကျ databases ကိုသို့မဟုတ် repositories ကထဲမှာသိမ်းထားတဲ့ဒေတာကိုမကြာခဏမပြည့်စုံကိုက်ညီမှုသို့မဟုတ် Out-of-နေ့စွဲဖြစ်ပါတယ်။ ဒါဟာသင်ဒေတာအရည်အသွေးကိုပြဿနာတစ်ခုရိုးရှင်းတဲ့ဥပမာများ၏လက်ခံရရှိအဆုံးပေါ်ပါပြီဖွယ်ရှိသည်။
ကျွန်တော်တို့အများစုဟာစျေးကွက်ထံမှပုံတူစာပေးပို့လက်ခံရရှိမှတ်မိနိုင်ပါတယ်ကျွန်တော်တို့ရဲ့အမှန်တကယ်နာမမှအနည်းငယ်ကွဲပြားခြားနားသောသို့မဟုတ်အခြေခံကျကျကွဲပြားခြားနားသောဗားရှင်းအမှာစကားပြောကြားသည်။
စျေးကွက်ရဲ့ဒေတာဘေ့စကျွန်တော်တို့ရဲ့လိပ်စာနှင့်ကွဲပြားခြားနားသောမကြာခဏမှားစာလုံးပေါင်းသို့မဟုတ်ကျွန်တော်တို့ရဲ့နာမတျော၏မူကွဲနှင့်အတူပုံတူမှတ်တမ်းများပါဝင်သည်။ ကျနော်တို့ရှိတဲ့ Junk အဖြစ်ထပ်မေးလ်ပြန်သုံးနှင့်စျေးကွက်ပုံနှိပ်ခြင်းနှင့်ရိုးရှင်းတဲ့ဒေတာအရည်အသွေးကိုပြဿနာကြောင့်အားလုံး mailing ၏ပုံစံအတွက်ပိုလျှံကုန်ကျစရိတ်ကျုးကျော်။ မှတ်တမ်းများအများအပြားရာပေါင်းများစွာသို့မဟုတ်ထောင်ပေါင်းများစွာဖွငျ့ဤအမှားချဲ့ထွင်လိုက်ပါနဲ့ဒီသေးငယ်တဲ့ဒေတာကိုအရည်အသွေးကိုအမှားအကုန်အကျပြန်သွားလေ၏။
ကျနော်တို့မြို့အနီးကိုမှန်ကန်အချိန်အတွက်မဟာဗျူဟာများ, စျေးကွက်နှင့်စျေးကွက်အပေါ်ဆုံးဖြတ်ချက်များအောင်ကြိုးစားကြသည်အဖြစ် data တွေကိုအရည်အသွေးကိစ္စကိုအရေးပါမှုအတွက်ပေါက်နေသည်။ ဆော့ဖ်ဝဲနှင့်ဖြေရှင်းနည်းများမော်နီတာကူညီခြင်းနှင့်ပုံဖွဲ့စည်းခဲ့ (ချပ်) အချက်အလက်များ၏အရည်အသွေးတိုးတက်စေရန်တည်ရှိနေစဉ်တွင်, အစစ်အမှန်ဖြေရှင်းချက်တန်ဖိုးရှိသောပိုင်ဆိုင်မှုအဖြစ် data တွေကိုကုသပေးဖို့သိသိသာသာ, အဖှဲ့အစညျး-ကျယ်ပြန့်ကတိကဝတ်ဖြစ်ပါတယ်။ အလေ့အကျင့်, ဒီအောင်မြင်ရန်ခက်ခဲသည်နှင့်ထူးခြားသောစည်းကမ်းနှင့်ခေါင်းဆောင်မှုထောက်ခံမှုလိုအပ်သည်။
2. ကျနော်တို့လက်တွေ့ကျကျဒေတာထဲမှာနစ်နေလျက်ရှိသည်။ ဒေတာကိုအဖွဲ့အစည်းတစ်ခုအတွက်နေရာတိုင်းသည်။ ဖောက်သည် data တွေကိုစဉ်းစားပါ။ အများစုမှာအဖွဲ့အစည်းများဖောက်သည်များနှင့်အလားအလာနှင့် ပတ်သက်. သတင်းအချက်အလက်ဖမ်းယူမှာကျွမ်းကျင်ဖြစ်လာကြပါပြီ။
- Marketing ကိုတိုက်ရိုက်သို့မဟုတ်ဝဘ်ဖြစ်ရပ်များသို့မဟုတ်သူကအကြောင်းအရာဒေါင်းလုတ်လုပ်တက်ရောက်ရန်သူတွေကိုမှအချက်အလက်များကိုစုဆောင်း။
- အမှုဆောင်အရာရှိသစ်ကိုထောကျပံ့သို့မဟုတ်သတ်မှတ်ဖို့ဒေတာကိုသုံးပါ မဟာဗျူဟာများ ။
- အရောင်းအရောင်းလုပ်ငန်းစဉ်များတွင်ပါဝင်ပတ်သက်ဖောက်သည်အကြောင်းကိုဒေတာစုဆောင်း။
- ဖောက်သည်ပံ့ပိုးမှုဖုန်းခေါ်ဆိုမှုနှင့်ချက်တင် interaction ကအကြောင်းသတင်းအချက်အလက်ဖမ်းယူ။
- စီမံခန့်ခွဲမှုအဖွဲ့များကို data နဲ့အပေါ်သို့ဆွဲ သော့ကိုမက်ထရစ် scorecards သည်။
- ဖောက်သည်ဒေတာငွေတောင်းခံရည်ရွယ်ချက်များအတွက်စာရင်းကိုင်နှင့်များအတွက်အရည်အသွေးနှင့်ဖောက်သည်ထိုးထွင်းသိမြင်အသင်းများကိုအသုံးပြု ဖောက်သည်ကျေနပ်မှုစောင့်ကြည့် ။
ကျနော်တို့ကွဲပြားခြားနားသောဆော့ဖျဝဲစနစ်များကိုအမျိုးမျိုးအတွက်ဖောက်သည်သတင်းအချက်အလက်ဖမ်းယူ, ကြှနျုပျတို့ data တွေကို repositories ကအမျိုးမျိုးအတွက် data တွေကိုသိမ်းထားတာဖြစ်ပါတယ်။ တဦးတည်းကို Global Fortune မဂ္ဂဇင်းက 100 ကုမ္ပဏီတစ်ခုက၎င်းတို့၏ဖောက်သည်အချက်အလက်များ၏ 10 ရာခိုင်နှုန်းစာရင်းဇယားများတွင်၎င်းတို့၏ကွန်ပျူတာများပေါ်တွင်န်ထမ်းများကဒေသအလိုက်ကျင်းပခဲ့သည်သလောက်အသိအမှတ်ပြုခဲ့ကြသည်။ စျေးကွက်ရှာဖွေရေးကမ်ပိန်းမတိုင်မီစီးပွားရေးလုပ်ငန်းကဒ်ဒေတာအတွက်မှန်မှန်ရွေးကောက်ပွဲသူတို့ရဲ့အရောင်းကိုယ်စားလှယ်များနောက်ထပ်အဖွဲ့အစည်းက။
အများကြီးကသူ့သင်္ဘောကိုနစ်မြုပ်ပြီးနောက်အသက်ကယ်လှေထဲမှာသောင်တင်သမုဒ္ဒရာ-သွားသင်္ဘောသားလိုပဲသောက်တစ်စက်ရှိရေနေရာတိုင်းရဲ့, ဒါပေမယ့်မဟုတ်ပါဘူး။
ကျွန်တော်တို့ရဲ့စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက်တူညီတဲ့ဖြစ်ရပ်ဆန်းရှိသည်။ ဒေတာကိုနေရာတိုင်းဖြစ်ပြီး, ပို. ပို. data တွေကိုလူမှုရေးထံမှရရှိနိုင်ပါသည်နှင့်ရှာဖွေရေးအစစ်အမှန်အချိန်အတွက် feeds ။ ဒေတာကိုအလွယ်တကူလက်လှမ်းမဟုတျပါဘူးသို့မဟုတ်ကျနော်တို့ထပ်သို့မဟုတ်မပြည့်စုံသည့်ဒေတာရှိပါကကျနော်တို့က၎င်း၏ရည်ရွယ်ရည်ရွယ်ချက်ကြောင့်မူတည်ပြီးနိုင်ခြင်းဖြစ်ပါသည်။ အကယ်.
ပို. ပို. အဖွဲ့အစည်းများကသူတို့လူထုကိုဆော့ဖျဝဲ application များပေါင်းစပ်ခြင်းနှင့်လုပ်ငန်းကိုဖြတ်ပြီးဒေတာစုဆောင်းနှင့် aggregating ၏ဖြစ်စဉ်ကို simplifying နေကြသည်။ ဒေတာအရည်အသွေးကိုနှင့်အတူသို့သော်ဒီကြိုးစားအားထုတ်မှု, စျေးကြီးသည်အချိန်ကုန်နှင့်အဆုံးသတ်တာပါ။
3. ဒေတာများ volumes ကိုကြီးထွားလာလျက်ရှိသည်။ ငါတို့နားမလည်ရန်ခက်ခဲကြောင်းတစ်အရှိန်အဟုန်မှာ ပို. ပို. data တွေကိုလုပ်နေပါတယ်။ ကျွမ်းကျင်သူများကကျနော်တို့ယဉ်ကျေးမှုအားလုံးအတှကျကမ္ဘာဂြိုဟ်သည်မြေကြီးပေါ်မှာတည်ရှိထက်ပိုဒေတာအတွက်တိုင်းနှစ်နှစ် (နှင့်ကြုံ့) ထိုအကြံပြုအပ်ပါသည်။
ဒီအချက်အလက်အသစ်ကိုအများစုဟာသေသပ်စွာကျွန်တော်တို့ရဲ့ software နှင့်ဒေတာဘေ့စ applications များထဲသို့ဝငျကြောင်းအချက်အလက်များ၏ကြောင်း type ကိုနှိုင်းယှဉ်, ပျက်ပြင်ဆင်ထားသညဖြစ်ပါတယ်။ ဥပမာအားဖြင့်, သင့်ကုန်ပစ္စည်းသို့မဟုတ်အမှတ်တံဆိပ်အကြောင်းကိုချက်တွေကိုအပေါငျးတို့သအသိအမြင်တစ်အလားအလာရတနာသိုကိုယ်စားပြုသော်လည်း, ဒီဒေတာကိုဖမ်းယူကြောင့်ခွဲခြားစိတ်ဖြာ၏ရှုပ်ထွေးတိုးမြှင့်, ပျက်ပြင်ဆင်ထားသညဖြစ်ပါတယ်။ ဒီစိန်ခေါ်မှုနှင့်အတူကူညီပေးဖို့အများကြီး software ကိုယပူဇော်သက္ကာရှိပါတယ်စဉ်အခါ, ပျက်ပြင်ဆင်ထားသည data ကိုဤဆောင်းပါးတွင်ဆွေးနွေးမွေးရာပါရှုပ်ထွေးနှင့်အရည်အသွေးဆိုင်ရာကိစ္စရပ်များအပေါငျးတို့သဖြင့်, အပြောင်းအလဲနဲ့များအတွက်ကုန်ကြမ်းပစ္စည်းသစ်တစ်ခု torrent ကိုကိုယ်စားပြုတယ်။
4. အမှိုက်-in ကို, အမှိုက်သရိုက်ထွက်။ ဒေတာကိုသရုပ်ခွဲ software ကိုကနို့တိုက်ကျွေးမှုဒေတာအဖြစ်သာအဖြစ်ကောင်းလှ၏။ အားသာချက်ကဒေပြုကြရန်တွန်းအားပေး၏ဤပြဿနာအတွက်ဘုံချည်ရဲ့အရည်အသွေးပါပဲ။ အမြားအပွားကုမ္ပဏီများအစွမ်းထက်အချက်အလက်အသစ်ကို-crunching applications များသိသိသာသာဒေါ်လာရင်းနှီးမြှုပ်နှံနေစဉ်, ညစ်ပတ်ဒေတာ crunching ချို့ယွင်းချက်ဆုံးဖြတ်ချက်များစေပါတယ်။ ဆင်ကန်းတောတိုး data တွေကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာကြိုးပမ်း၏ output ကိုယုံကြည်ကိုးစားသတိပြုပါ။ သင်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာအတွက်အသုံးပြုတဲ့ဒေတာကိုယုံကြည်စိတ်ချနိုင်သောယုံကြည်မှုဖြစ်ရပါမည်။
5. ကျနော်တို့အချက်အလက်များ၏ output ကိုအဖြစ်အပြီးသတ်သောလေ့လာဆန်းစစ်ကိုလက်ခံပေမယ့်မဟုတ်ပါဘူး။ အဖြစ်မှန်မှာတော့ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာအများဆုံးမကြာခဏဆက်စပ်မှုမဟုတ်ဘဲ causation တင်ဆက်ပေးတယ်! ဒါဟာဒေတာဆန်းစစ်ခြင်းများပြုလုပ်ထားခြင်းနှင့် causation နှင့်အတူရှုပ်ထွေးဆက်စပ်မှု၏ output ကိုယုံကြည်ကိုးစား၏ထောင်ချောက်ထဲသို့ကျရန်လွယ်ကူသည်။
ဆက်စပ်ဆက်ဆံရေးကိုရည်ညွှန်းပြသပေမယ့်မလမ်းအတွက်တစ်ဦးကခတစ်ကြောင်းကျိုးဆက်စပ်ကြားဆက်ဆံရေးထူထောင်တိကျမှု, အမြင်ဆုံးဖြတ်ချက်တွေမချဘို့နိဗ္ဗာန်ဖြစ်ပါတယ်ဖြစ်ပေါ်စေသည်ကိုဆိုလို။ ဒါဟာအစသက်သေပြမှယုံကြည်နိုင်လောက်အောင်ခက်ခဲသည်။ သငျသညျတပ်တစ်ခု output ကိုယုံကြည်စိတ်ချအဘယ်သူမျှမတည်ရှိဘယ်မှာကြောင်းကျိုးဆက်စပ်ဆက်ဆံရေးမျိုးယူဆပါလျှင်, သင့်ဆုံးဖြတ်ချက်များချို့ယွင်းချက်ရှိလိမ့်မည်။
က data တွေကိုအကဲဖြတ်ဖို့ကြွလာသောအခါ 6. ကျွန်ုပ်တို့၏သိမြင်ဘက်လိုက်မှု amplified နေကြသည်။ တဦးတည်းပညာရှိသဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်တခါ, intoned အဖြစ် "အချက်အလက်များ၏အများဆုံးရှုပ်ထွေးခြင်းနှင့်ပြည့်စုံစေ့စပ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအဆုံးမှာလူသားတစ်ဦးဖြစ်ခြင်းနေဆဲတစ်ခုအခြဆွဲပြီးဆုံးဖြတ်ချက်ချဖို့ရှိပါတယ်။ " ငါတို့သည် data တွေကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရဲ့အဓိပ္ပာယ်ကိုအကဲဖြတ်ရန်ရှိသည်ဘယ်မှာကြောင်းအမှတ်သို့ရောက်ရှိသောအခါ, ကျွန်တော်တို့ရဲ့ဘက်လိုက်မှုပြဇာတ်သို့ဝင်ကြလော့။ ကျွန်တော်တို့အတော်များများယုံကြည်စိတ်ချသို့မဟုတ်ကျွန်တော်တို့ရဲ့ရာထူးနှင့်မျှော်လင့်ချက်များကိုပံ့ပိုးသောဒေတာများအပေါ်မှီခိုခြင်းနှင့်ဆန့်ကျင်ဘက်မဒေတာဖိနှိပ်လေ့ရှိပါတယ်။ ငါတို့သည်လည်းကျနော်တို့လတ်တလောကြောင်းဒေတာအပေါ်အားကိုးကျနော်တို့မကြိုက်ဘူးရင်းမြစ်များမှဒေတာများယုံကြည်စိတ်ချသို့မဟုတ်။ ဤအဘက်လိုက်မှုအားလုံးသည်ကျွန်တော်တို့ရဲ့ဒေတာလေ့လာဆန်းစစ်ရာမှအမှားတွေကိုများအတွက်စိန်ခေါ်မှုများနှင့်အလားအလာရှိသောရန်ကူညီသည်။
တစ်ဦး Manager ကအဖြစ်သင့်ကိုအသုံးပြုခြင်းများအတွက်ဒေတာများကိုယဉ်ဖို့ Begin လုပ်နည်း:
တစ်ခုစီးပွားရေးလုပ်ငန်း-ကျယ်ပြန့်ဒေတာများကိုမဟာဗျူဟာဖွံ့ဖြိုးဆဲတိုင်းစီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက်အရေးပါဖြစ်ပါသည်, သေးဤဆောင်းပါး၏အတိုင်းအတာထက်ကျော်လွန်ဖြစ်ပါတယ်။ အဲဒီအစားဤနေရာတွင်သင်ကသင့်ရဲ့နေ့စဉ်ဆုံးဖြတ်ချက်ချအတွက်အချက်အလက်များ၏သင့်ရဲ့အသုံးပြုမှုကိုတိုးတက်စေမယ့်မန်နေဂျာအဖြစ်ကိုသုံးနိုင်သည်ခုနစျပါးစိတ်ကူးများဖြစ်ကြသည်။
1. ဘက်လိုက်မှုများအတွက်အလားအလာအသိအမှတ်ပြုခြင်းနှင့်လျော့ပါးစေရန်။ သငျသညျများ၏ရှေ့မှောက်၌ data တွေကိုအတူရုပ်ပုံသို့မဟုတ်ပဋိပက္ခများကိုချဲ့ထွင်ကြောင်းဒေတာထွက်ရှာကြလော့။ ဒေတာဝန်းကျင်သင့်ရဲ့ယူဆချက်အကဲဖြတ်ဖို့ပြင်ပလေ့လာသူအားပေးပါ။
2. ဒေတာများစီမံခန့်ခွဲမှု၏သင့်နားလည်မှုကိုခိုင်ခံ့စေ။ အဲဒီမှာ web ပေါ်မှာထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို၏လုံလောက်သောအခမဲ့သတင်းရင်းမြစ်ဖြစ်ကြသည်ကို၎င်း, များစွာသောအဖွဲ့အစည်းများ data တွေကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့်စီးပွားရေးထောက်လှမ်းရေးအပေါ်နှီးနှောဖလှယ်ပွဲသို့မဟုတ်အလုပ်ရုံဆွေးနွေးပွဲကိုဆက်ကပ်။ အတော်များများကတက္ကသိုလ်တွေကဒီစီးပွားရေးအလျှင်အမြန်တိုးတက်နေတဲ့လယ်ကွင်းများအတွက်သင်တန်းများဆက်ပြောသည်ပါပြီ။ သင့်ရဲ့ကျွမ်းကျင်မှုသွေးထားပါ။
3. "ကျနော်တို့ကဒီဆုံးဖြတ်ချက်ကိုလုပ်ဖို့လိုအဘယ်အရာကိုဒေတာ?" ကိုယ့်ကိုယ်ကိုသို့မဟုတ်သင့်အဖွဲ့သည်မေးပါ များလွန်းမကြာခဏကျနော်တို့လက်မှာ data တွေကိုအပေါ်အားကိုးခြင်းနှင့်ပုံဖြည့်စွက်ဖို့ပိုဒေတာရှာလိုအပ်ကြောင်းကိုလျစ်လျူရှု။
4. ဆက်စပ်မှုနှင့် causation အကြားခြားနားချက်များ၏ပြင်းထန်စွာသတိထားပါ။ အစောပိုင်းကဖော်ပြထားသကဲ့သို့, ဤနှစ်ခုရှုတ်ထွေးဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်ခြင်းများအတွက်အလားအလာအန္တရာယ်များကြော့ကှငျးကိုဖြစ်ပါတယ်။
5. သင့်ရဲ့ဒေတာကိုစစ်ဆေး Quality- ။ သင့်ရဲ့ကုမ္ပဏီဒေတာအရည်အသွေးကိုသို့မဟုတ်မာစတာဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှုကတိကဝတ်များထပ်အပါအဝင်သိသာအမှားအယွင်းများ, အဘို့သင့်ဒေတာအကဲဖြတ်ရန်ဖို့အချိန်ရင်းနှီးမြှုပ်နှံရန်, မပြည့်စုံသို့မဟုတ်မှားမှတ်တမ်းများမပါဘူးဆိုရင်။ ထိုအရပ်၌များစွာသောစီးပွားဖြစ်ရရှိနိုင်ပါဆော့ဖျဝဲ application များဖြစ်ကြသည်သို့မဟုတ်ဤလှုပ်ရှားမှုကိုပံ့ပိုးကူညီခြင်းနှင့်များစွာသောကုမ္ပဏီတွေဒေတာအရည်အသွေးကို query နှင့်အကဲဖြတ်ရန်ဒေတာကျွမ်းကျင်သူများရဲ့ကျွမ်းကျင်မှုကိုအပေါ်သို့ဆွဲရန်။ ဒါ့အပြင်သင်တို့အဘို့ data တွေကိုကင်းစင်ကိုကူညီနိုငျတဲ့သူပြင်ပဝန်ဆောင်မှုပေးစဉ်းစားပါ။ အရေးကြီးတာက, အာရုံစိုက် စဉ်ဆက်မပြတ်အရည်အသွေးတိုးတက်အောင် သင့်ရဲ့ဒေတာတွေကို၏။
သင့်ရဲ့အခိုငျအမာကိုဖြတ်ပြီးအားကောင်း data တွေကိုအရည်အသွေးနှင့်စီမံခန့်ခွဲမှုအားထုတ်မှုများအတွက် 6. တရားလွှတ်တော်ရှေ့နေ။ ဤလုပ်ငန်းကိုမကြာခဏအိုင်တီ၏ဒိုမိန်းသို့မဟုတ်နည်းပညာပိုင်းဆိုင်ရာကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များခဲ့သျောလညျး, data ဟာမဟာဗျူဟာကျတဲ့အရာတစ်ခုအဖြစ်အစေခံရန်အလားအလာရှိပါတယ်။ တိုင်းမန်နေဂျာဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်ခြင်းနှင့်များအတွက်ပိုကောင်းသြဇာဒေတာကိုကသူတို့ရဲ့အခိုငျအမာရဲ့စွမ်းရည်ကိုဂရုစိုက်ရမယ် မဟာဗျူဟာ ကွပ်မျက်။
7. သင့်ရဲ့အဖွဲ့နည်းပညာနှင့်ဒေတာများနားလည်တဲ့အခွက်တဆယ်ထည့်ပါ။ အရောင်းနှင့်စျေးကွက်ရှာဖွေရေးဌာနနောက်ဆုံးပေါ်နည်းပညာများကိုအတွက်ကျွမ်းကျင်နှင့်ဤဆောင်းပါး၌ဖော်ပြထား၏ဒေတာစိန်ခေါ်မှုများအများအပြားသွားလာမှာအရည်အချင်းတစ်ဦးချင်းစီပါဝငျ၏တန်ခိုးကိုနားလည်။ နည်းပညာနှင့်အချက်အလက်မဟုတ်တော့များမှာ တစ်ခုတည်း function ကို၏ဒိုမိန်းသို့မဟုတ်တာဝန် တစ်ရပ်လုပ်ငန်း၌တည်၏။
The Bottom Line:
တိုးတက်လာသောဆုံးဖြတ်ချက်ချဘို့ data တွေကိုမူတည်ပြီးမှလေ့လာသင်ယူသူကုမ္ပဏီများနှင့်မန်နေဂျာများဈေး၌အနိုင်ရပါလိမ့်မယ်။ ဤအဖွဲ့များကိုစောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့်ပြောင်းလဲနေသောအခြေအနေများတုံ့ပြန်နိုင်ပါလိမ့်မည်နှင့်ထွန်းသစ်စဖောက်သည်ပိုမြန်သူတို့ရဲ့ဒေတာပြိုင်ဖက်စိန်ခေါ်ထက်လိုအပ်ပါသည်။ သူတို့ကလူမှုမီဒီယာပေးတဲ့ dialog ကနေထိုးထွင်းသိမြင်မှုကိုစပါးကျန်ကိုကောက်ဖို့ကပထမဖြစ်မည်, သူတို့ဒေတာအပေါ်အခြေခံပြီးတစ်ဦးပိုမိုနက်ရှိုင်းအဆင့်-အားလုံးမှာဖောက်သည်များသိကြများနှင့်ထိတွေ့ဆက်ဆံဖို့စစ်တိုက်ရာတွင်အနိုင်ရပါလိမ့်မယ်။ ဒါက fad, ဒါပေမယ့်မဟုတ်ဘဲစီမံခန့်ခွဲခြင်းနှင့်ယနေ့ကမ်ဘာပျေါတှငျယှဉ်ပြိုင်၏အသစ်တစ်ခုအဖြစ်မှန်မဟုတ်ပါဘူး။ ဒီခရီးလမ်းအပေါ်ထောငျခြောထွက်ကြည့်ပါ။