5 तरीके अग्रणी संगठन अपने डेटा के मूल्य को अधिकतम करते हैं
कुंजी शब्द : प्रमुख संगठन, डेटा अंतर्दृष्टि , इंटेलिजेंस , वर्कलोड, डेटा शासन, कनेक्टेड डेटा
"कम से अधिक करना" कई संगठनों के हॉल के माध्यम से गूंजने वाला एक परिचित परहेज है क्योंकि वे आर्थिक अनिश्चितता, आपूर्ति श्रृंखला व्यवधान, कर्मचारी टर्नओवर और ग्राहक अनुभव की बदलती जरूरतों को नेविगेट करते हैं। इस कॉल का उत्तर देने के लिए, संगठन दक्षता लाभ की खोज कर रहे हैं और लागत बचत को अनलॉक करने के लिए डेटा की ओर रुख कर रहे हैं।
तेजी से नवाचार और उत्पादकता में वृद्धि के लिए डेटा की शक्ति का उपयोग करना महत्वपूर्ण है। हाल ही में फॉरेस्टर कंसल्टिंग अध्ययन में पाया गया कि डेटा-संचालित व्यवसाय अपने गैर-डेटा-संचालित समकक्षों की तुलना में अपने राजस्व लक्ष्यों को पार करने की 58% अधिक संभावना रखते हैं।
- टेराडाटा का गहरा अनुभव, दुनिया के सैकड़ों सबसे बड़े उद्यमों के लिए एनालिटिक्स देने के लिए हमारे भागीदारों के साथ हाथ से काम करना, हमें एक अनूठा दृष्टिकोण प्रदान करता है कि कैसे शीर्ष व्यवसाय उत्पादकता, दक्षता और विकास को चलाने के लिए डेटा अंतर्दृष्टि को अनलॉक करते हैं। यहां ऐसे पांच तरीके बताए गए हैं जिनसे प्रमुख संगठन अपने डेटा के मूल्य को बढ़ाते हैं ताकि कम से अधिक काम किया जा सके:
1) डेटा की प्रतिकृति के बिना डेटा को एकीकृत करें। आंशिक डेटा सेट आंशिक उत्तर देते हैं। पूरी तरह से सूचित निर्णय लेने और ग्राहकों और व्यवसाय के 360 डिग्री परिप्रेक्ष्य को प्राप्त करने के लिए विभिन्न डेटा प्रकारों और सेटों से जानकारी को एकीकृत करना महत्वपूर्ण है।
"डेटा अधिक से अधिक महत्वपूर्ण हो गया है," इंटरटॉयज में आईटी प्रबंधक रॉबिन टिक्लर ने कहा। "अब हम न केवल हमारे पास मौजूद डेटा से सीख रहे हैं, बल्कि भविष्य में, हम बाहरी बाहरी डेटा का भी उपयोग करेंगे ताकि हम उन रिश्तों को देख सकें जिन्हें हम सामान्य रूप से नहीं देखते हैं। उदाहरण के लिए, एक खेल आयोजन या टेलीविजन शो की सफलता और इन गतिविधियों का उत्पाद खरीद पर असर पड़ता है।
इन-डेटाबेस प्रोसेसिंग का उपयोग करने वाले एनालिटिक्स प्लेटफॉर्म बड़े डेटा सेट को डेटाबेस से बाहर निकाले बिना मिश्रित और विश्लेषण करके पारंपरिक एनालिटिक्स दृष्टिकोणों पर महत्वपूर्ण प्रदर्शन सुधार और गहन अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकते हैं। डेटा को एक अलग वातावरण में खींचने के बजाय, कम लागत वाले ऑब्जेक्ट स्टोर्स के भीतर डेटा का आसान कनेक्शन और विश्लेषण, एकीकृत डेटा इंटेलिजेंस के वादे पर लागत प्रभावी रूप से वितरित करता है।
2) डेटा को तेज़ी से और लागत प्रभावी ढंग से क्वेरी करने के लिए टीमों को सशक्त बनाएं। बड़े डेटा सेटों को तेजी से क्वेरी करना और क्या-अगर परिदृश्य विश्लेषण दक्षता में सुधार और लागत बचत की पहचान करने के लिए महत्वपूर्ण है। हालांकि, एक डेटा विश्लेषक की डरावनी कहानियां गलती से एक कंपनी को $100,000 या उससे अधिक की लागत के साथ एक बड़े डेटा सेट के खिलाफ खराब तरीके से निर्मित क्वेरी के साथ लाजिमी हैं। व्यवसाय डेटा का विश्लेषण कैसे कर सकते हैं लेकिन क्वेरी लागत से जुड़े जोखिम को कम कर सकते हैं? Teradata VantageCloud जैसे चुनिंदा एनालिटिक्स प्लेटफ़ॉर्म में प्रति क्वेरी कम लागत और पूर्वानुमेय प्रदर्शन सुनिश्चित करने और प्रयोग को मौजूदा गुणवत्ता और वर्कलोड को प्रभावित करने से रोकने के लिए सुरक्षा मौजूद है।
एंडी हिल, ग्लोबल वाइस प्रेसिडेंट, ने कहा, "हमें यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि मशीन लर्निंग और प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स क्षमताओं के साथ मानव निर्णयों का समर्थन करने के लिए आंतरिक और बाहरी दोनों डेटा, संरचित और असंरचित डेटा का लाभ उठाने के लिए डेटा हर जगह उपलब्ध है।" यूनिलीवर में डेटा और एनालिटिक्स। “यूनिलीवर वित्त, बिक्री, आपूर्ति श्रृंखला और मानव संसाधन का समर्थन करने वाले 230TB से अधिक डेटा का लाभ उठाते हुए हमारे Teradata VantageCloud प्लेटफ़ॉर्म पर 27 व्यावसायिक सेवाएँ चलाता है। यह हमारे संगठन को प्रभावी ढंग से चलाने के लिए आवश्यक व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए लगभग हजारों उपयोगकर्ताओं को हर महीने हजारों बार सैकड़ों रिपोर्ट चलाने में सक्षम बनाता है।
3) डेटा शासन और नियंत्रण को केंद्रीकृत करें। हाल की महामारी ने अनियोजित घटनाओं पर तेजी से प्रतिक्रिया देने के लिए कार्यों में डेटा शासन को केंद्रीकृत करने की आवश्यकता पर प्रकाश डाला। शासन को केंद्रीकृत करने वाले संगठन डेटा की गुणवत्ता सुनिश्चित कर सकते हैं और बाजार की बदलती परिस्थितियों के प्रति अत्यधिक संवेदनशील हो सकते हैं। स्व-सेवा प्रावधान, कंप्यूटर/भंडारण उपयोग ट्रैकिंग, डेटाबेस निगरानी/अलर्टिंग, बैकअप/पुनर्स्थापना कार्यक्षमता, और आपदा वसूली के लिए उपयोग में आसान प्रबंधन उपकरण प्रदान करने वाले एनालिटिक्स प्लेटफ़ॉर्म अप्रत्याशित लागतों के जोखिम को कम करते हैं और संगठनों को अधिक चुस्त और उत्तरदायी होने में मदद करते हैं को बदलने।
4) डेटा लोच के माध्यम से पैमाने की अर्थव्यवस्थाओं को अनलॉक करें। कम के साथ अधिक करने के लिए, संगठनों को मांग को पूरा करने के लिए संसाधनों का सावधानीपूर्वक प्रबंधन करने की आवश्यकता है। जब डेटा की बात आती है, तो इसका मतलब है कि एक ऐसे एनालिटिक्स प्लेटफॉर्म का चयन करना जो पीक वर्कलोड को संभालने के लिए कंप्यूटिंग और स्टोरेज संसाधनों को बड़े पैमाने पर मापता है। इसका अर्थ यह भी है कि उपयोगकर्ताओं को व्यावसायिक नियमों को कॉन्फ़िगर करके अपने सबसे महत्वपूर्ण वर्कलोड को प्राथमिकता देने की क्षमता प्रदान करना है जो यह सुनिश्चित करता है कि सही संसाधन सही समय पर सही वर्कलोड पर गतिशील रूप से लागू होते हैं। डेटा लोच सुनिश्चित करता है कि संगठन पैमाने की अर्थव्यवस्थाओं को प्राप्त करते हैं और केवल उन संसाधनों का उपयोग और भुगतान करके लागत कम रखते हैं जिनकी उन्हें आवश्यकता होती है।
5) सॉफ्टवेयर लागत को कम करने के लिए क्लाउड और कनेक्टेड डेटा इकोसिस्टम का लाभ उठाएं। कम से अधिक करने का एक प्रभावी तरीका है अपने संगठन के प्रौद्योगिकी स्टैक को कम करना। क्लाउड पर डेटा एनालिटिक्स समाधान माइग्रेट करने से आपके सॉफ़्टवेयर विक्रेताओं की संख्या न्यूनतम रह सकती है और सॉफ़्टवेयर को सेवा के रूप में वितरित किया जा सकता है