توهان جي مارڪ اسٽيڪ کان وڌيڪ ٽيم ڪميونيڪيشن وڌيڪ اهم ڇو آهي

مارڪيٽنگ ٽيم ڪميونيڪيشن ۽ تجزيو

سمو احواوا جي غير معياري نقطي نظر ڊيٽا جي معيار ۽ مواصلاتي بناوتن تي تجزيي ڏانھن وڃو! ڪانفرنس. وڪوڪس، سي آءِ ايس علائقي ۾ مارٽيڪ اڳواڻ ، پنھنجي علم ۽ خيال کي حصيداري ڪرڻ لاءِ ھزارن ماهرن کي خوش ڪيو.

OWOX BI ٽيم ڇا توهان کان سمو احواوا جي تجويز ڪيل تصور جي باري ۾ سوچڻ چاهيندا ، جنهن وٽ توهان جي ڪاروبار کي ترقي ڪرڻ جي ضرور ڪوششن هجي. 

معلومات جو معيار ۽ تنظيم جي معيار

ڊيٽا جو معيار ان تي منحصر هوندو آهي جيڪو ماڻهو ان جو تجزيو ڪري رهيو آهي. عام طور تي ، اسان اوزار ۾ ڪم ڪار ، فلوس ۽ ڊيٽا سيٽ تي سڀني خامين کي الزام ڏينداسين. پر ڇا اهو معقول آهي؟

سچ ڳالهائڻ ، ڊيٽا جو معيار سڌي طرح سان ڳن isيل آهي ته اسان پنهنجي تنظيمن جي وچ ۾ ڪيئن ڳالهائينداسين. تنظيم جو معيار هر شي کي طئي ڪري ٿو ، ڊيٽا مائننگ جي اچڻ جي شروعات سان ، اندازو ، ۽ ماپ ڪرڻ ، پروسيسنگ سان جاري ۽ پراڊڪٽ جي مجموعي معيار ۽ فيصلن سان ختم ٿيڻ. 

ڪمپنيون ۽ انهن جي مواصلاتي بناوت

اچو ته تصور ڪريو ڪو ڪمپني هڪ اوزار ۾ ماهر ٿي. هن ڪمپني ۾ ماڻهو وڏن مسئلن کي ڳولڻ ۽ انهن کي B2B ڀا segmentي کي حل ڪرڻ ۾ زبردست آهن. سڀ ڪجھ بهترين آهي ، ۽ ڪوبه شڪ ناهي ته توهان هڪ ٻي ڪمپني knowاڻو ٿا جهڙوڪ.

انهن ڪمپنين جي سرگرمين جا پاسي وارا اثر ڊيٽا جي معيار لاءِ گهرجن کي وڌائڻ جي ڊگهي عرصي واري عمل ۾ لڪيل آهن. ساڳي ئي وقت ۾ ، اسان کي ياد رکڻ گهرجي ته اوزار جيڪي ڊيٽا جو تجزيو ڪرڻ لاءِ ٺاهيا ويا آهن صرف ڊيٽا سان ۽ ڪاروباري مسئلن کان الڳ آهن_ جيتوڻيڪ اهي انهن کي حل ڪرڻ لاءِ ٺاهيا ويا آهن. 

انهي ڪري هڪ ٻئي قسم جو فرم ظاهر ٿيو آهي. اهي ڪمپنيون ڪم جي فلو کي ڊيبيو ڪرڻ ۾ خاص آهن. اهي ڪاروباري عمل ۾ ڪيترن ئي مسئلن کي ڳولي سگهن ٿا ، انهن کي وائيٽ بورڊ تي رکين ۽ عملدارن کي ٻڌائين:

هِتي ، هُتي ، ۽ هُتي! هن نئين ڪاروباري حڪمت عملي کي لاڳو ڪيو ۽ تون ٺيڪ ٿي ويندين!

پر اهو صحيح هجڻ سٺو لڳي ٿو. مشوري جي ڪارڪردگي جنهن جي اوزارن جي سمجھ تي ٻڌل نه آهي شڪ آهي. ۽ صلاح مشورا ڪندڙ ادارا اهو سمجهندا نه آهن ته اهڙا مسئلا ڇو ظاهر ٿيا ، ڇو هر نئون ڏينهن نئين پيچيدگين ۽ غلطين کي لهندو آهي ، ۽ ڪهڙا اوزار غلط طور تي قائم ڪيا ويا.

پوءِ انهن جي هنن ڪمپنين جي افاديت محدود آهي. 

ٻئي ڪمپنيون آهن بزنس جي expertiseاڻ ۽ اوزار جي علم سان. انهن ڪمپنين ۾ ، هر ماڻهو کي عظيم صلاحيتن سان نوڪري ڏيڻ تي ڌيان ڏنو ويندو آهي ، اهي ماهر جيڪي پنهنجي مهارت ۽ inاڻ ۾ يقين رکندا آهن. عمده. پر عام طور تي ، اهي ڪمپنيون ٽيم جي اندر رابطي جا مسئلا حل ڪرڻ جو مقصد نه هونديون آهن ، اهي اڪثر غير ضروري طور ڏسن ٿيون. پوءِ جئين نوان مسئلا ظاهر ٿين ٿا ، جادو جو شڪار شروع ٿي وڃي ٿو - هن جو قصور ڪهڙو آهي؟ ٿي سگهي ٿو BI ماهرن کي پروسيس سان الجھن ڪري ڇڏي؟ نه ، پروگرامر فني تشريح نه پڙهندا هئا. پر سڀ ڪجهه ، اصل مسئلو اهو آهي ته ٽيم مسئلي تي واضح طور تي حل ڪرڻ جي لاءِ سوچ نه پئي سگھي. 

انهي مان اهو ظاهر ٿئي ٿو ته جيتوڻيڪ ڪمپني ۾ ٿڌي ماهرن سان ڀريل ، هر شي ضروري کان وڌيڪ ڪوشش وٺندي جيڪڏهن تنظيم نه هجي بالغ ڪافي آهي. اهو خيال جيڪو توهان کي بالغ ٿيڻ گهرجي ۽ ذميوار هئڻ گهرجي ، خاص طور تي ڪنهن بحران ۾ ، اها آخري شيء آهي جيڪا ماڻهو اڪثر ڪمپنين ۾ سوچي رهيا آهن.

جيتوڻيڪ منهنجو ٻه ساله ٻار جيڪو ڪنڊرگارٽن وڃي رهيو آهي ڪجهه تنظيمن کان وڌيڪ پختو لڳي ٿو جنهن سان مون ڪم ڪيو آهي.

توهان وڏن ماهرن کي وڏي تعداد ۾ نوڪري ڏيڻ سان هڪ ڪارائتي ڪمپني نٿا ٺاهي سگهو ، ڇاڪاڻ اهي سڀ گروپ يا ڊپارٽمينٽ پاران جذب ٿيل آهن. ان ڪري انتظام خاص ماهرن کي ڀرتي ڪندو رهيو آهي ، پر ڪجهه به تبديل نه ٿيندو آهي ڇاڪاڻ ته ڪم جي وهڪري جي ساخت ۽ منطق بلڪل تبديل نه ٿيندي آهي.

جيڪڏهن توهان انهن گروپن ۽ شعبن جي اندر ۽ ٻاهر رابطن جا چينل ٺاهڻ لاءِ ڪجهه نٿا ڪريو ، توهان جون سڀ ڪوششون بي معنيٰ هونديون. اهو ئي سبب آهي ته ڪميونيڪيشن جي حڪمت عملي ۽ پختگي احاوا جي مرضي آهي.

ڪنووا جو قانون تجزياتي ڪمپنين تي لاڳو ٿيو

بامقصد ڊيٽا - ڪنووا جو قانون

پنجويهه سال اڳ ، ميلوين ڪنووي نالي هڪ عظيم پروگرامر هڪ تجويز ڏني جنهن بعد ۾ ڪنووا جي قانون طور مشهور ٿيڻ لڳا. 

تنظيمون جيڪي نظام ترتيب ڏين ٿيون. . . مجبور ڪيا ويا آهن ته اهي ڊزائنون تيار ڪيون وڃن جيڪي انهن تنظيمن جي مواصلاتي اڏاوتن جون ڪاپيون هجن.

ميلوين ڪن ويه ، ڪن وي جو قانون

اهي خيالات هڪ اهڙي وقت ظاهر ٿيا جڏهن هڪ ڪمپيوٽر هڪ ڪمري کي مڪمل طور تي فٽ ڪري ڇڏي. ذرا تصور ڪريو: هتي اسان جي هڪ ٽيم آهي جيڪا هڪ ڪمپيوٽر تي ڪم ڪندي آهي ، ۽ اتي اسان وٽ هڪ ٻي ٽيم آهي جيڪا ٻئي ڪمپيوٽر تي ڪم ڪندي. ۽ اصل زندگي ۾ ، ڪنووا جي قانون جو مطلب اهو آهي ته انهن رابطن ۾ موجود سموريون خاميون جيڪي انهن ٽيمن جي وچ ۾ آهن انهن جي ٺاهيل پروگرام جي بناوت ۽ ڪارڪردگي ۾ ظاهر ٿيندا. 

مصنف جو نوٽ:

اهو نظريو ترقي جي دنيا ۾ سوين ڀيرا آزمايو ويو آهي ۽ ان تي تمام گهڻو بحث ڪيو ويو آهي. کانوے جي قانون جي سڀ کان وڌيڪ خاص وضاحت پيٽري هينٽجينس ٺاهي وئي ، هڪ سال 2000 جي شروعات جو هڪ بااثر پروگرامر هو ، جنهن چيو ته ”جيڪڏهن توهان هڪ خشڪ تنظيم ۾ آهيو ، توهان خراب سافٽ ويئر ٺاهيندا.“ (عمداال کان زيف تائين: ماڻهن جي فزڪس جا ڏهه قانون)

اهو ڏسڻ آسان آهي ته اهو قانون مارڪيٽنگ ۽ تجزين جي دنيا ۾ ڪيئن ڪم ڪري رهيو آهي. هن دنيا ۾ ، ڪمپنيون مختلف ذريعن کان گڏ ڪيل ڊيٽا جي وڏي مقدار سان ڪم ڪري رهيون آهن. اسان سڀ اهو اتفاق ڪري سگهون ٿا ته ڊيٽا پاڻ صحيح آهي. پر جيڪڏهن توهان ويجهڙائي ۾ ڊيٽا سيٽ جو معائنو ڪريو ، توهان انهن تنظيمن جون سموريون خرابيون ڏسندا جيڪي هن ڊيٽا کي گڏ ڪندا هئا.

  • وڃايل قدر جتي انجنيئر ڪنهن مسئلي ذريعي نه ڳالهايو آهي 
  • غلط فارميٽ جتي ڪوئي به ڌيان نه ڏيندو هو ۽ ڪوئي به ڊيممل جڳهن جي تعداد تي بحث ڪونه ڪندو هو
  • مواصلات ۾ دير آهي جتي ڪو به منتقلي جي شڪل نه knowsاڻي ٿو (بيچ يا وهڪرو) ۽ ڪير لازمي طور تي ڊيٽا حاصل ڪري

انهي جي ڪري ڊيٽا جي مٽاسٽا وارو نظام اسان جي ناممڪنات کي مڪمل طور ظاهر ڪري ٿو.

ڊيٽا جو معيار آلے جي ماهرن ، ڪم جي فلو جي ماهرن ، مئنيجرز ، ۽ انهن سڀني ماڻهن جي وچ ۾ رابطن جي حاصلات آهي.

multidisciplinary ٽيمن لاءِ بهترين ۽ خراب ڪميونيڪيشن اسٽرڪچر

هڪ مارڪ ٽيڪ يا مارڪيٽنگ اينالائيٽڪس ڪمپني ۾ هڪ عام پروجيڪٽ ٽيم ڪاروباري انٽيليجنس (بي آءِ) جي ماهرن ، ڊيٽا سائنسدانن ، ڊيزائنرز ، مارڪيٽن ، ايناليسس ، ۽ پروگرامر (ڪنهن به ميلاپ ۾) تي مشتمل هوندي آهي.

پر هڪ ٽيم ۾ ڇا ٿيندو جيڪو ڳالهه ٻولهه جي اهميت کي سمجهي نه؟ اچو ته ڏسو. پروگرامر وڌيڪ وقت لاءِ ڪوڊ لکندا ، سخت ڪوشش ڪندو رهيو ، جڏهن ته ٽيم جو ٻيو حصو به انهن کي بيٽنگ جي پڪ ڪرڻ جو صرف انتظار ڪندو. آخرڪار ، بيٽا ورزن کي آزاد ڪيو ويندو ، ۽ هر هڪ وري گوڙ ڪندو آهي ته اهو ڪيترو ڊگهو وقت وٺي ويو آهي. ۽ جڏهن پهريون فريب ظاهر ٿيندو ، هرڪو ڪنهن ٻئي کي ملائڻ شروع ڪندو ، پر الزام نه ڏيڻ جي طريقي کان بچڻ جي لاءِ جتي انهن کي اتي پهچي ويو. 

جيڪڏهن اسان گهڻي ڏٺيسين ، ڏسنداسين ته گڏيل مقصدن صحيح نموني سمجهي نه رهيا هوندا (يا بلڪل). ۽ اهڙي حالت ۾ ، اسان هڪ غلط يا غلط مصنوعات ٺاهي سگهنداسين. 

ملائي ڊسيپلينئر ٽيمن جي حوصلا افزائي ڪريو

هن صورتحال جي بدترين خاصيتون:

  • ناجائز شموليت
  • ناجائز شموليت
  • تعاون جي کوٽ
  • اعتماد جو فقدان

اسان انهي کي ڪيئن حل ڪري سگهون ٿا؟ ماڻهن کي ڳالهائڻ ذريعي لفظي طور تي. 

multidisciplinary ٽيم جي حوصلا افزائي ڪريو

اچو ته سڀني کي گڏ ڪريون ، بحث مباحثن جو سيٽون ٺاهيون ، ۽ هفتيوار گڏجاڻيون ڪيون: BI سان مارڪيٽنگ ، ڊيزائنرز سان گڏ پروگرامر ۽ ڊيٽا ماهر پوءِ اسين اُميد رکنداسين ته ماڻهو پروجيڪٽ بابت ڳالهائين. پر اهو اڃا تائين ڪافي ناهي ڇاڪاڻ ته ٽيم جا ميمبر اڃا تائين مڪمل پروجيڪٽ جي باري ۾ نه ڳالهائي رهيا آهن ۽ نه پوري ٽيم سان ڳالهائي رهيا آهن. لساني گڏجاڻين ۾ برفباري ٿيڻ آسان آهي ۽ ڪڏهن به نڪرڻ ۽ ڪم ڪرڻ جو وقت نه آهي. ۽ اهي پيغام ملاقاتن کانپوءِ باقي وقت کي ماري ڇڏيندا ۽ سمجهندا ته اڳتي ڇا ڪرڻو آهي. 

ان ڪري ملاقات فقط پهريون قدم آهي. اسان کي اڃا ڪجھ مسئلا آھن.

  • ڪمزور رابطو
  • باهمي مقصدن جي کوٽ
  • ناجائز شموليت

ڪڏهن ڪڏهن ، ماڻهو پنهنجي ساٿين ڏانهن منصوبي بابت اهم معلومات گڏ ڪرڻ جي ڪوشش ڪندا آهن. پر پيغام حاصل ٿيڻ بدران تڪرار واري مشين انهن جي لاءِ سڀ ڪجهه ڪري ٿي. جڏهن ماڻهو نه don'tاڻندا هوندا ته پنهنجي خيال ۽ خيالن کي صحيح طريقي سان ۽ مناسب ماحول ۾ ڪيئن شيئر ڪجي ، theاڻ ته وصول ڪندڙ تائين رستي ۾ گم ٿي ويندي. 

اهي هڪ ڪمپني جا خمير آهن جيڪي رابطي واري مسئلي سان جدوجهد ڪري رهيا آهن. ۽ اهو ملاقاتن سان انهن جو علاج ڪرڻ شروع ڪندو آهي. پر اسان وٽ ھميشہ ھڪڙو ٻيو حل آھي.

سڀني کي پنهنجي منصوبي تي رابطو ڪرڻ جي هدايت ڪريو. 

ٽيمن ۾ ملٽري ڊسيپلينر ڪميونيڪيشن

ھن طريقي جا بھترين خاصيتون:

  • شفافيت
  • دعوت
  • علم ۽ مهارت جي مٽا سٽا
  • تعليم کان سواءِ

اهو هڪ انتهائي پيچيده structureانچو آهي جنهن کي ٺاهڻ مشڪل آهي. توهان شايد frاڻيو ٿا ته ڪجهه فريم ورڪ جيڪي هن طريقي سان وٺن ٿا: ايگليٽ ، لينن ، اسڪريم. انهي سان ڪوبه فرق نه ٿو پوي ته توهان جو نالو ڇا آهي؛ اهي سڀئي هڪ ئي وقت تي ٺهيل آهن اهي سڀ ڪئلينڊر ، ڪم جون قطارون ، ڊيمو پيشيونيون ۽ اسٽينڊ اپ گڏجاڻيون مقصد آهن ته ماڻهن کي منصوبي تي بار بار ۽ سڀني کي گڏجي ڳالهائڻ.

ان ڪري آئون ايگل کي تمام گهڻو پسند ڪندو آهيان ، ڇاڪاڻ ته ان ۾ بقا جي اهميت منصوبي جي بقا جي شرط طور شامل آهي.

۽ جيڪڏهن توهان سوچيو ٿا ته توهان هڪ تجزيه نگار آهيو جيڪو اگائل پسند نه ڪندو آهي ، اهو ٻئي طريقي سان ڏسو: اهو توهان کي توهان جي ڪم جا نتيجا ڏيکارڻ ۾ مدد ڏيندو آهي - توهان جو سمورو پروسيس ڪيل ڊيٽا ، اهي عظيم ڊيش بورڊ ، توهان جو ڊيٽا سيٽ توهان جي ڪوششن کي ساراهيو. پر اهو ڪرڻ لاءِ ، توهان کي پنهنجن ساٿين سان ملڻ ۽ گول ميز تي انهن سان ڳالهائڻو پوندو.

اڳتي ڇا آهي؟ هر ماڻهو منصوبي بابت ڳالهائڻ شروع ڪري ڇڏيو آهي. هاڻي اسان وٽ آهي معيار ثابت ڪرڻ منصوبي جو. هن کي ڪرڻ لاءِ ، ڪمپنيون عام طور تي وڌندڙ پيشيوراڻين قابليت سان صلاحڪار جي صلاح وٺنديون آهن 

هڪ سٺي صلاحڪار جو بنيادي معيار (مان توهان کي ٻڌائي سگهان ٿو ڇاڪاڻ ته مان هڪ صلاحڪار آهيان) مسلسل هن جي منصوبي ۾ شموليت کي گهٽائي رهيو آهي.

هڪ صلاحڪار صرف هڪ ڪمپني کي تجرباتي رازن جو نن piecesڙو ٽڪرا نه ڏئي سگهندو آهي ڇاڪاڻ ته اها ڪمپني بالغ ۽ پاڻ کي هموار نه بڻائي سگهندي. جيڪڏهن توهان جي ڪمپني اڳ ۾ ئي توهان جي صلاحڪار کانسواءِ نه رهي سگهي ، توهان کي مليل سروس جي معيار تي ڌيان ڏيڻ گهرجي. 

رستي ۾ ، هڪ صلاحڪار رپورٽون نه ٺاهي يا توهان لاءِ هٿ جو اضافي جوڙو نه هئڻ گهرجي. توھان ان لاءِ توھان جا اندر جي ساٿي آھن.

تعليم لاءِ مارڪيٽ وٺو ، نه وفد

صلاحڪار جي نوڪري حاصل ڪرڻ جو بنيادي مقصد تعليم ، structuresانچي ۽ عمل کي درست ڪرڻ ۽ مواصلات جي سهولت آهي. صلاحڪار جو ڪردار مهانگي رپورٽ ناهي بلڪ پاڻ کي پنهنجو پاڻ کي پراجيڪٽ ۾ شامل ڪرڻ ۽ ٽيم جي روزاني معمول ۾ مڪمل طور تي شامل ٿيڻ.

هڪ سٺو اسٽريٽجڪ مارڪيٽنگ صلاحڪار منصوبن جي شرڪت جي andاڻ ۽ سمجھ ۾ خلا ڀريندو آهي. پر هو يا شايد ڪڏهن ڪنهن لاءِ ڪم نٿو ڪري سگهي. ۽ هڪ ڏينهن ، سڀني کي ضرورت هوندي ته ٺيڪ آهي صلاحڪار کان سواءِ. 

اثرائتي گفتگو جا نتيجا جادوگر شڪار ۽ آ fingerر جي نشاندهي جي غير موجودگي آهن. ان کان پهريان جو ڪم شروع ڪيو وڃي ، ماڻهو پنهنجن شڪ ۽ سوالن کي ٻين ٽيم جي ميمبرن سان شيئر ڪن. ان ڪري ، تمام گهڻا ڪم حل ٿيڻ کان پهريان حل ٿي ويندا آهن. 

اچو ته ڏسو ته اهو سڀ ڪيئن مارڪيٽ جي تجزياتي نوڪري جي سڀ کان پيچيده حصي تي اثر انداز ٿئي ٿو: ڊيٽا جي وهڪري جي وضاحت ۽ ڊيٽا کي ضم ڪرڻ.

ڪئين طريقي سان ڊيٽا جي منتقلي ۽ پروسيسنگ ۾ مواصلاتي Mirانچي کي آئيني بڻايو ويو آهي؟

فرض ڪيو ته اسان وٽ ٽي ذريعا آهن اسان کي هيٺ ڏنل ڊيٽا ڏيڻ: ٽرئفڪ ڊيٽا ، اي ڪامرس پروڊڪٽ ڊيٽا / وفاداري پروگرام کان خريداري ڊيٽا ، ۽ موبائل اينالائيٽڪس ڊيٽا. اسان هڪ هڪ ڪري ڊيٽا پروسيسنگ مرحلن جي ذريعي وڃو ، سڀني ڊيٽا کي اسٽريم ڪرڻ کان گوگل کلاؤڊ تائين هر شي کي ڏسڻ ۾ موڪلڻ تائين Google ڊيٽا اسٽوڊيو جي مدد سان گوگل بگچي

اسان جي مثال جي بنياد تي ، ماڻهن کي ڊيٽا پروسيسنگ جي هر اسٽيج دوران واضح مواصلات کي يقيني بڻائڻ لاءِ ڇا سوال پڇڻ گهرجن؟

  • ڊيٽا گڏ ڪرڻ جو مرحلو. جيڪڏهن اسان ڪجهه اهم شيءَ کي وسارڻ وسارينداسين ، اسان وقت ۾ پوئتي نه ٿا ٿي سگهون ۽ اها ٻيهر ماپ ڪري سگهنداسين. پهريان غور ڪرڻ جون شيون:
    • جيڪڏهن اسان اهو نه don'tاڻون ته سڀ کان اهم پيرا ميٽرز ۽ ڪيريبلز کي ڪهڙو نالو ڏنو وڃي ، اسان سڀ گندگي کي ڪيئن نڀائي سگهنداسين.
    • واقعن کي ڪيئن پرچايو ويندو؟
    • چونڊيل ڊيٽا جي وهڪري لاءِ منفرد سڃاڻيندڙ ڇا هوندو؟
    • اسان سيڪيورٽي ۽ رازداري جو خيال ڪيئن رکنداسين. 
    • اسان ڊيٽا ڪيئن گڏ ڪنداسين جتي ڊيٽا گڏ ڪرڻ تي حدون آهن؟
  • ضم ٿيندڙ ڊيٽا ندي ۾ وهندي آهي. هيٺيان غور ڪريو.
    • بنيادي اي ٽي ايل اصول: ڇا اهو ڊيٽا جي منتقلي جو بيچ يا وهڪرو قسم آهي؟ 
    • وهڪرو ۽ بيچ جي ڊيٽا جي منتقلي جو سنگم ڪيئن نشان لڳنداسين؟ 
    • ڪئين نقصان ۽ غلطين کانسواءِ انهن ساڳي ڊيٽا جي اسڪيم ۾ انهن کي ڪئين ترتيب ڏينداسين.
    • وقت ۽ تاريخ وارو سوال: اسان ٽائمس اسٽيپ کي ڪيئن جانچينداسين؟ 
    • اسان ڪئين knowاڻون ٿا ته ڊيٽا جي بحالي ۽ افزائش صحيح وقت تي ڪم ڪري رهي آهي؟
    • اسان چڪرن کي ڪيئن صحيح ڪنداسين. غلط هٽ سان ڇا ٿيندو آهي؟

  • ڊيٽا گڏ ڪرڻ جو مرحلو. ڌيان ڏيڻ واريون شيون
    • ETL عمل لاءِ خاص سيٽنگون: اسان کي ڪنهن غلط ڊيٽا سان ڇا ڪرڻو آهي؟
      پيچ يا ختم ڪريو؟ 
    • ڇا اسان انهيءَ مان فائدو حاصل ڪري سگهون ٿا؟ 
    • اهو سڀني ڊيٽا سيٽ جي معيار تي ڪيئن اثر انداز ٿيندو؟

انهن سڀني مرحلن لاءِ پهريون اصول اهو آهي ته غلطيون هڪٻئي جي مٿان ٿينديون آهن ۽ هڪ ٻئي کان ورثي ۾ ملنديون آهن. پهرين اسٽيج تي نقص سان گڏ ڊيٽا توهان جي ايندڙ سڀني مرحلن دوران توهان جو سر ٿورو ساڙيندو. ۽ ٻيو اصول اهو آهي ته توهان کي ڊيٽا کيفيت جي پڪ لاءِ پوائنٽن کي چونڊڻ گهرجي. ڇاڪاڻ ته مجموعي مرحلي تي ، سڀني ڊيٽا کي گڏيو ويندو ، ۽ توهان مخلوط ڊيٽا جي معيار تي اثر انداز نه ٿي سگهندا. اهو واقعي مشينن جي سکيا جي منصوبن لاءِ اهم آهي ، جتي ڊيٽا جي معيار مشين جي سکيا جي نتيجن جي معيار کي متاثر ڪندي. سٺا نتيجا گهٽ معيار واري ڊيٽا سان گڏ ناقابل حاصل هوندا آهن.

  • نظرثاني
    ھي سي اي او اسٽيج آھي. توهان شايد هن صورتحال بابت ٻڌو هوندو جڏهن سي اي او ڊيش بورڊ تي انگن اکرن کي ڏسي ۽ چوي ٿو: “ٺيڪ آهي ، اسان هن سال تمام گهڻو منافعو حاصل ڪيو ، اڳئين کان به وڌيڪ ، پر ريڊ زون ۾ سڀئي مالي پيراگراف ڇو آهن ؟ ” ۽ هن مهل ، غلطين جي ڳولا لاءِ تمام گهڻي دير آهي ، ڇاڪاڻ ته هنن کي گهڻو اڳي پڪڙڻ گهرجي ها.

هر شي مواصلات تي مبني آهي. ۽ گفتگو جي موضوعن تي. هتي هڪ مثال آهي هتي ڇا بحث ڪرڻ گهرجي Yandex اسٽريمنگ ٺاهڻ دوران:

مارڪيٽنگ BI: سنوپلو ، گوگل اينالائيٽڪس ، يوينڊڪس

توهان انهن اڪثر سوالن جا جواب توهان کي صرف پنهنجي پوري ٽيم سان ملندؤ. ڇو ته جڏهن ڪو ماڻهو ٻين سان خيال کي جانچڻ کانسواءِ اندازن يا ذاتي راءِ جي بنياد تي فيصلو ڪري ٿو ، غلطيون ظاهر ٿي سگهن ٿيون.

پيچيدگيون هر هنڌ آهن ، سو به آسان جڳهن تي.

هتي هڪ وڌيڪ مثال آهي: جڏهن پروڊڪٽ ڪارڊ جي اثرانداز ٿيندڙ نقطن کي باخبر رکي ، هڪ تجزيهڪار غلطي کي ڏسي ٿو. هٽ ڊيٽا ۾ ، سڀني بينر ۽ پراڊڪٽس ڪارڊ تان سڀني تاثرات پيج جي لوڊ ٿيڻ کان ئي موڪليا ويا. پر اسان يقين سان نه چئي سگهندا ته جيڪڏهن صارف واقعي هر صفحي تي ڏسي رهيا آهن. تجزيو ڪندڙ ٽيم ۾ اچي ٿو ته هو انهن بابت تفصيل سان toاڻ ڏين.

بي اي جو چوڻ آهي ته اسين حالتون ڇڏي نه سگهنداسين.

جيڪڏهن اسان پروڊڪٽ کي ظاهر نه ڪيو وڃي ها ته اسان سي پي ايم ڪيئن حساب ڪنداسين. پوءِ تصويرن لاءِ قابل سي آءِ آر ڪهڙو آهي؟

مارڪيٽ وارا جواب ڏين ٿا:

ڏس ، هرڪو ، اسان بهترين سي آر ٽي ڏيکارڻ لاءِ رپورٽ ٺاهي سگهون ٿا ۽ ٻين هنڌن تي هڪ ئي تخليقي بينر يا فوٽو جي خلاف تصديق ڪري سگهو ٿا.

۽ پوءِ ٺاهيندڙ چون ٿا:

ها ، اسان طومار ٽريڪنگ ۽ موضوع جي نمائشي جانچ لاءِ پنهنجي نئين انضمام جي مدد سان هن مسئلي کي حل ڪري سگهون ٿا.

آخرڪار ، يو آئي / يو ايڪس ڊيزائنرز چوندا آھن:

ھائو! اسان چونڊ ڪري سگھون ٿا جيڪڏھن اسان کي آخرڪار سست يا دائمي طومار يا تحفظ جي ضرورت آھي!

هتي اهي قدم آهن جيڪي هن نن teamڙي ٽيم ذريعي گذري وئي.

  1. مسئلو جي وضاحت ڪئي
  2. مسئلي جي ڪاروباري نتيجن کي پيش ڪيو
  3. تبديلين جي اثر کي ماپيو
  4. پيش ڪيل فني فيصلا
  5. غير معمولي فائدو ڳولهيو

انهي مسئلي کي حل ڪرڻ لاءِ انهن کي سڀني نظامن کان ڊيٽا گڏ ڪرڻ جي جانچ ڪرڻ گهرجي. ڊيٽا اسڪيم جي هڪ حصي ۾ جزوي حل ڪاروباري مسئلو حل نه ٿي سگهندو.

ترتيب ترتيب ڏيڻ

ان ڪري اسان کي گڏجي ڪم ڪرڻو پوندو. ڊيٽا کي هر روز ذميواري سان گڏ ٿيڻ گهرجي ، ۽ اهو ڪرڻ سخت ڪم آهي. ۽ ڊيٽا جو معيار حاصل ڪرڻ لازمي آهي صحيح ماڻهن کي ڀرڻ ، صحيح اوزار خريد ڪرڻ ، ۽ موثر مواصلاتي اڏاوتون ٺاهڻ ۾ پئسا ، وقت ۽ ڪوشش سيڙپڪاري ڪن ٿا ، جيڪي هڪ تنظيم جي ڪاميابي لاءِ اهم آهن.

توهان ڇا ٿا سوچيو؟

هي سائيٽ اسپام کي گهٽائڻ لاء اکزمٽ استعمال ڪري ٿو. سکو ته توهان جي تجويز ڪيل ڊيٽا کي ڪيئن عمل ڪيو وڃي.