مواد
- ڈیٹا گودام کیا ہے؟
- ڈیٹا کی اقسام
- وقتی متغیر کا ڈیٹا
- موضوع پر مبنی ڈیٹا
- انٹیگریٹڈ ڈیٹا
- بزنس تجزیات اور رپورٹ تخلیق
- شماریاتی سافٹ ویئر اور کاروباری ذہانت
- اعداد و شمار کوجھنا
- مختصر میں ڈیٹا گودام
ٹیکا وے:
ڈیٹا گودام تاریخی ، موجودہ اور مستقبل کے اعداد و شمار کو مستحکم کرنے کے لئے ایک ٹھوس بنیاد فراہم کرتی ہے ، جس سے کسی تنظیم کو رپورٹس تیار کرنے ، جدید تجزیہ کرنے اور کچھ ڈیٹا مائننگ کرنے کی اجازت مل جاتی ہے۔
بہت سے کاروبار مسلسل بڑی مقدار میں ڈیٹا اکٹھا کرتے ہیں۔ لیکن اس معلومات کو استعمال کرنے کے ل processes ، اس کے ادراک کے ل processes عمل اور طریقہ کار کا ایک عملی سیٹ ضرور رکھنا چاہئے۔
چاہے آپ ڈیٹا گودام تیار کرنے والے ہوں یا پہلی بار ڈیٹا گودام کی اصطلاح سن رہے ہو ، ڈیٹا گودام کی بنیادی باتوں کو سمجھنا - اس میں اس کا کیا مطلب ہے ، اس کا استعمال کس طرح ہوتا ہے اور اس سے کیا فوائد فراہم کیے جاسکتے ہیں - ضروری ہے۔
ایک بار جب اعداد و شمار کا صحیح تجزیہ کیا جائے تو ، اس کا استعمال مثبت اور منفی اثرات کی ایک واضح تصویر بنانے کے لئے کیا جاسکتا ہے جو عام رجحانات اور نمونوں سے ایک انٹرپرائز پر پڑتا ہے۔ یہ کافی آسان لگتا ہے ، لیکن اس بات کو یقینی بنانا کہ ڈیٹا کارآمد ہے ڈیٹا گودام میں ایک سب سے بڑا چیلنج ہے۔
ڈیٹا گودام کیا ہے؟
ڈیٹا گودام ایک مرکزی ذخیرہ کرنے والا یونٹ (ڈیٹا بیس) ہے جو ڈیٹا اور اس کی تمام تر گہرائی تفصیلات کی وضاحت اور جمع کرتا ہے۔ ان تفصیلات میں کسی مربوط ڈیٹا ماڈل کے استعمال کے ذریعے کسی تنظیم کے کسٹمر بیس ، سروس فراہم کرنے والے ، فراہم کنندگان ، لین دین یا کاروباری عمل سے متعلق معلومات شامل ہوسکتی ہیں۔ (کاروباری عمل کے انتظام کے بارے میں جاننے کے لئے ، بی پی ایم اور ایس او اے دیکھیں: وہ کاروبار کو کیسے چلاتے ہیں۔)
ڈیٹا گودام نے مختلف ذرائع سے ڈیٹا کھینچ لیا ہے جو پورے انٹرپرائز میں دستیاب ہیں۔ اس کے بعد اس اعداد و شمار کا مختلف طریقوں سے تجزیہ کیا جاسکتا ہے۔ ڈیٹا گودام معلومات کا ایک مربوط ، غیر وابستہ، وقتی متغیر اور موضوع پر مبنی ذخیرہ ہے۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ ڈیٹا گودام کو درج ذیل اہداف حاصل کرنا چاہ should۔
- کاروباری میٹا ڈیٹا پر قبضہ اور رسائی فراہم کریں
- ڈیٹا کے معیار کو بہتر بنائیں اور پیدا ہونے والی رپورٹ میں تضادات کو کم سے کم کریں
- بہت سے مختلف وسائل سے ڈیٹا کو اکٹھا کریں اور ڈیٹا شیئرنگ کے ل provide فراہم کریں
- تاریخی اور حالیہ ڈیٹا کو موثر اور موثر طریقے سے ضم کرکے رپورٹنگ کی تمام ضروریات کی رفتار اور کارکردگی میں اضافہ کریں
ڈیٹا کی اقسام
ایک ڈیٹا گودام مختلف ذرائع سے ڈیٹا لے کر اور کاروباری صارفین کو ایک مشترکہ جگہ سے اہم اعداد و شمار تک تیزی سے رسائی حاصل کرنے کی اجازت دے کر کاروباری ذہانت کی بہتر تکنیک مہیا کرتا ہے۔ ڈیٹا گودام میں جمع کردہ اعداد و شمار کی نوعیت ایک خاص اوقات کے اندر مربوط ، مربوط اور شناخت یا مطابقت پذیر ہوتی ہے۔
جب ڈیٹا گودام کی بات کی جاتی ہے تو ، چار اہم قسم کے اعداد و شمار ہوتے ہیں:
جب آپ سافٹ ویئر کے معیار کی پرواہ نہیں کرتے ہیں تو آپ اپنی پروگرامنگ کی مہارت کو بہتر نہیں کرسکتے ہیں۔
وقتی متغیر کا ڈیٹا
وقت کے مختلف اعداد و شمار کو یقینی بناتا ہے کہ ڈیٹا کے گودام میں موجود تمام معلومات موجودہ اور حقیقی وقت میں تیار کی گئی ہیں۔ ڈیٹا گودام میں موجود تمام اہم ڈھانچے میں افق کے نقطہ نظر سے معلومات فراہم کرکے وقت کا ایک عنصر ہوتا ہے ، جیسے پچھلے پانچ سے 10 سال۔
موضوع پر مبنی ڈیٹا
موضوع پر مبنی ڈیٹا بزنس کے اہم مضامین جیسے صارفین ، فروخت ، مصنوعات اور خدمات کی بنیاد پر منظم کیا جاتا ہے۔ سبجیکٹ واقفیت مخصوص موضوعی امور کا ایک سادہ اور جامع جائزہ فراہم کرتی ہے جس میں ڈیٹا کے ماڈل اور تجزیوں پر فوکس کرتے ہوئے تنظیم کے کلیدی فیصلہ سازوں کو استعمال کیا جائے گا۔
انٹیگریٹڈ ڈیٹا
انٹیگریٹڈ ڈیٹا متعدد ، مخلوط ذرائع سے بنا ہوتا ہے ، جیسا کہ رشتہ دار ڈیٹا بیس ، آن لائن لین دین کا ریکارڈ اور فلیٹ فائلیں۔ ایک بار جب مخصوص ذرائع کامیابی کے ساتھ مربوط ہوجائیں تو ، ڈیٹا کی صفائی کا اطلاق ہوتا ہے۔ اس سے اعداد و شمار کے تبادلوں کے ذریعے وابستہ اقدامات ، نام کنونشنز ، انکوڈنگ ڈھانچے اور کلیدی شرائط میں مستقل مزاجی کو یقینی بنایا جاتا ہے۔
بزنس تجزیات اور رپورٹ تخلیق
ڈیٹا گودام کثیر جہتی ڈیٹا ماڈلنگ پر مبنی ہے۔ ایک کثیر جہتی ڈیٹا ماڈل ڈیٹا کیوب کی شکل میں مختلف قسم کے مختلف نظریات پیدا کرتا ہے ، جو اعداد و شمار کو اعتدال اور متعدد جہتوں کے ذریعے دیکھنے کی اجازت دیتا ہے۔ جب کسی تنظیم میں توسیع اور ترقی ہوتی ہے تو اعداد و شمار کا ایک گودام استعمال ہوتا ہے۔ یہ بنیادی طور پر اس وقت استعمال ہوتا ہے جب کوئی کمپنی تجزیہ تجزیہ میں سرمایہ کاری شروع کرنے کا فیصلہ کرتی ہے۔ کاروبار کے تجزیے میں اعدادوشمار کے اعداد و شمار کی بنیاد پر کاروباری ضروریات اور بہتری کی نشاندہی کرنے اور ان کی شناخت کے لئے کارپوریشن کے ذریعہ استعمال کردہ متعدد تکنیکی استعمال اور طریقہ کار کی ضرورت ہے۔
کاروباری تجزیات ان تنظیموں کو دریافت کرنے اور شناخت کرنے میں تنظیموں کی مدد کرتا ہے جن کا استعمال پیش گوئی ، شکل اور کاروباری نتائج کو بہتر بنانے کے لئے کیا جاسکتا ہے۔ تاہم ، اس کے نتائج اس عمل کے ذریعے جمع ہوئے جو واقعتا really گنتی کرتے ہیں ، کیونکہ یہ نئی حکمت عملیوں کی تشکیل ، عمل درآمد اور انتظام کی تجویز کے لئے استعمال ہوتے ہیں۔ (پس منظر کے مطالعے کے لئے ، بزنس انٹیلی جنس کا تعارف چیک کریں۔)
کاروباری تجزیاتی حل ماضی کی کارکردگی کا اندازہ کرنے اور مستقبل کی کاروباری منصوبہ بندی اور متبادلات کی تیاری کے ل quant مقداری اور اعداد و شمار پر مبنی حقیقت پر مبنی ڈیٹا لیتے ہیں۔ بزنس ڈیٹا اکٹھا کرنا عام طور پر شماریاتی سافٹ ویئر کے استعمال کے ذریعے مشینوں یا ایپلی کیشنز کے ذریعہ تیار ہوتا ہے۔ یہ ہے کہ بہت ساری کمپنیاں تجزیات کی بنیاد پر بہتری لانے کے لئے شماریاتی سافٹ ویئر کا استعمال کیوں کرتی ہیں۔
شماریاتی سافٹ ویئر اور کاروباری ذہانت
اعداد و شمار کے سافٹ ویئر کو بزنس انٹیلی جنس (BI) سافٹ ویئر بھی کہا جاتا ہے۔ بہت سی کمپنیوں کے لئے ، سافٹ ویئر کے انتخاب کا کوئی خاص عمل نہیں ہے ، جبکہ دیگر کارپوریٹ معیار کے پابند ہیں یا پہلے سے موجود ایک ڈیٹا بیس یا رپورٹنگ ٹول رکھتے ہیں جس کو صرف چالو کرنے کی ضرورت ہے۔ مناسب تجزیاتی سوفٹویئر کا انتخاب کرتے وقت جو عمل استعمال ہوتا ہے وہ BI کی حکمت عملی بنانے اور پہلے سے طے شدہ مجموعی کاروباری ضروریات کی تعمیل کے ساتھ شروع ہوتا ہے۔
بزنس مینیجرز اور تجزیہ کار مناسب سافٹ ویئر کے انتخاب میں اور اس بات کو یقینی بناتے ہیں کہ ان کے تجارتی تجزیے کی تکنیک انہیں درست سمت سے شروع کرے گی۔ ایمیزون جیسے کاروباری اداروں کو قیمتوں کی حدود کا اندازہ لگانے کے لئے صارفین کے مابین خریداری کے طرز عمل کے رجحانات کو ٹریک کرنے کے لئے جانا جاتا ہے جس سے ہدف مارکیٹ سب سے زیادہ آرام دہ ہوتا ہے۔ اس کے بعد کاروبار ان کے منافع کے مجموعی مارجن پر بہت زیادہ اثر ڈالے بغیر مسابقتی قیمتوں کے نرخوں کو مؤثر طریقے سے فیصلہ کرنے میں کامیاب ہوجاتے ہیں۔ پہلے سے طے شدہ BI حکمت عملی کے بغیر ، یہ عام بات ہے کہ خریدا گیا سافٹ ویئر کی قسم کسی تنظیم کو مناسب حسب ضرورت صلاحیتوں کی فراہمی نہیں کرے گی جس کی اسے ضرورت ہے۔
اعداد و شمار کوجھنا
ڈیٹا کان کنی میں ثبوت اور حقائق پر مبنی فیصلے کرنے کے ل to مفید بصیرت پیدا کرنے کے ل data ڈیٹا کی گہرائی میں کھودنا شامل ہے۔ تکنیکی اصطلاحات میں ، ڈیٹا مائننگ کا استعمال بڑے متعلقہ ڈیٹا بیس کے اندر سے مختلف شعبوں میں ارتباط یا نمونوں کو تلاش کرنے کے لئے کیا جاسکتا ہے۔ خاص طور پر ، یہ متعدد نقطہ نظر سے معلومات کا تجزیہ کرنے اور مفید اعداد و شمار کا خلاصہ کرنے کا عمل ہے۔ بہترین صورتحال میں یہ بصیرت کاروباری اخراجات کم کرنے ، فروخت میں اضافے اور کارکردگی کے اہم اشارے پر اثر انداز کرنے میں مدد مل سکتی ہے۔
ڈیٹا مائننگ ایک طاقتور ٹکنالوجی ہے جس کا استعمال کئی مختلف جہتوں ، زمرے اور تعلقات کو تلاش کرنے کے لئے کیا جاسکتا ہے جو مختلف اعداد و شمار کے ذرائع اور ریکارڈ کے مابین موجود ہیں۔ مثال کے طور پر ، خوردہ شعبے میں ، ڈیٹا کانوں کی کھدائی کسی کمپنی کو سیلز کے نمونوں اور کسٹمر کے طرز عمل کو پہچاننے میں مدد دیتی ہے ، اس طرح وہ ان معلومات سے فائدہ اٹھاسکتی ہے جس سے ان کا فائدہ ہو ایک بدنام زمانہ مثال خوردہ فروش نشانے کی اہلیت ہے جس کے بارے میں یہ طے کرنے کی صلاحیت ہے کہ اس کے کس خریدار کی توقع کی جاسکتی ہے ، اور اس وقت جب والدین ان کے لئے خریداری شروع کرنے کا رجحان رکھتے ہیں تو بچوں کو آئٹمز کے لئے کوپن فراہم کرنے کے قابل بناتے ہیں۔
مختصر میں ڈیٹا گودام
جب ڈیٹا گودام کی تکنیکوں کو مربوط اور ان کا اطلاق کرتے ہیں تو ، تجارتی تجزیاتی طریق کار تنظیموں کو اپنی مجموعی کاروباری حکمت عملی کو بڑھانے اور BI سافٹ ویئر کے استعمال کے ذریعہ بہتر فیصلہ کرنے کی اجازت دیتے ہیں۔ تجزیات کسی بھی تنظیم میں اہم کردار ادا کرتے ہیں ، اور بہت سے مختلف طریقہ کار ، بشمول ڈیٹا مائننگ اور دیگر مختلف تجزیاتی طریقوں سے ، کوائف جمع کرنے اور مناسب ڈیٹا اکٹھا کرنے کی خدمات اور مارکیٹنگ کی حمایت کے ل to استعمال کیا جاسکتا ہے۔ کسٹمر سروس کو بہتر بنانے ، انوینٹری مینجمنٹ کو آسان بنانے ، کراس فروغ دینے والی مصنوعات جو صارفین کی انفرادی ضروریات کو پورا کرتی ہیں ، اور اہم مصنوع اور خدمات کا تجزیہ فراہم کرکے ڈیٹا گودام کی تکنیک کے ذریعے نئے مواقع اور امکانات کی کھوج کی جاتی ہے۔
ڈیٹا گودام وہی ہے جو تنظیموں کو اعداد و شمار کے بڑے مجموعوں میں پیچیدہ سوالوں کے جوابات تلاش کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ ڈیجیٹل ڈیٹا اکٹھا کرنے اور اسٹوریج کرنے کی طاقت دیتا ہے۔