ٹیم مواصلت آپ کے مارٹیک اسٹیک سے زیادہ اہم کیوں ہے

مارکیٹنگ ٹیم مواصلات اور تجزیہ

اعداد و شمار کے معیار اور مواصلات کے ڈھانچے کے بارے میں سائمو آہا کے نظریاتی نظریہ نے پورے لاؤنج کو تازہ کردیا تجزیات دیکھیں! کانفرنس اوکس، سی آئی ایس خطے میں مارٹیک رہنما ، نے ہزاروں ماہرین کو اس اجتماع میں خوش آمدید کہا کہ وہ اپنے علم اور نظریات کو شیئر کریں۔

OWOX BI ٹیم آپ چاہیں گے کہ آپ سیمو آہوا کے تجویز کردہ اس تصور پر غور کریں ، جس میں یقینی طور پر آپ کے کاروبار کو بڑھانے کی صلاحیت موجود ہے۔ 

تنظیم کا ڈیٹا اور معیار کا معیار

ڈیٹا کا معیار اس شخص پر منحصر ہوتا ہے جو اس کا تجزیہ کرتا ہے۔ عام طور پر ، ہم ٹولز ، ورک فلوز اور ڈیٹاسیٹس کے ڈیٹا میں موجود تمام خامیوں کو مورد الزام ٹھہراتے ہیں۔ لیکن کیا یہ معقول ہے؟

سچ کہوں تو ، ڈیٹا کا معیار براہ راست اس سے منسلک ہوتا ہے کہ ہم اپنی تنظیموں میں گفتگو کرتے ہیں۔ تنظیم کا معیار ہر چیز کا تعین کرتا ہے ، جو ڈیٹا کان کنی ، تخمینہ اور پیمائش کے نقطہ نظر سے شروع ہوتا ہے ، پروسیسنگ کے ساتھ جاری رہتا ہے ، اور مصنوعات اور فیصلہ سازی کے مجموعی معیار کے ساتھ ختم ہوتا ہے۔ 

کمپنیاں اور ان کے مواصلاتی ڈھانچے

آئیے ذرا تصور کریں کہ ایک کمپنی ایک ٹول میں مہارت رکھتی ہے۔ اس کمپنی میں شامل لوگ خاص پریشانیوں کو تلاش کرنے اور B2B طبقہ کے لئے ان کو حل کرنے میں بہت اچھے ہیں۔ سب کچھ بہت اچھا ہے ، اور اس میں کوئی شک نہیں کہ آپ اس طرح کی جوڑی کمپنیوں کو جانتے ہیں۔

ان کمپنیوں کی سرگرمیوں کے ضمنی اثرات ڈیٹا کے معیار کی ضروریات کو بڑھانے کے طویل مدتی عمل میں پوشیدہ ہیں۔ ایک ہی وقت میں ، ہمیں یاد رکھنا چاہئے کہ اعداد و شمار کے تجزیہ کے ل created تیار کردہ ٹولز صرف اعداد و شمار کے ساتھ ہی کام کرتے ہیں اور کاروباری مسائل سے الگ تھلگ رہتے ہیں - چاہے وہ ان کو حل کرنے کے ل. تیار کیا گیا ہو۔ 

اسی لئے ایک اور قسم کی فرم نمودار ہوئی ہے۔ یہ کمپنیاں ورک فلو ڈیبگنگ میں مہارت حاصل ہیں۔ وہ کاروباری عمل میں پوری طرح کی پریشانیوں کو ڈھونڈ سکتے ہیں ، وہائٹ ​​بورڈ پر رکھ سکتے ہیں ، اور ایگزیکٹو کو بتا سکتے ہیں:

یہاں ، یہاں ، اور وہیں! اس نئی کاروباری حکمت عملی کا اطلاق کریں اور آپ ٹھیک ہو جائیں گے!

لیکن یہ سچ سمجھنا بہت اچھا لگتا ہے۔ مشورے کی کارکردگی جو ٹولز کی تفہیم پر مبنی نہیں ہے وہ مشکوک ہے۔ اور ان صلاح کار فرموں کو یہ سمجھنے کی ضرورت نہیں ہے کہ ایسے مسائل کیوں ظاہر ہوئے ، ہر نیا دن نئی پیچیدگیاں اور غلطیاں کیوں لاتا ہے ، اور کون سے اوزار غلط طریقے سے ترتیب دیئے گئے ہیں۔

لہذا خود ان کمپنیوں کی افادیت محدود ہے۔ 

ایسی کمپنیاں ہیں جن میں کاروباری مہارت اور ٹولز کا علم دونوں ہے۔ ان کمپنیوں میں ، ہر ایک بہت بڑی خصوصیات والے ماہرین ، ماہرین جو اپنی صلاحیتوں اور جانکاری کے بارے میں یقین رکھتے ہیں کی خدمات حاصل کرنے کا جنون میں مبتلا ہے۔ ٹھنڈا۔ لیکن عام طور پر ، ان کمپنیوں کا مقصد ٹیم کے اندر رابطے کی دشواریوں کو حل کرنا نہیں ہے ، جسے وہ اکثر غیر اہم سمجھتے ہیں۔ تو جیسے جیسے نئے مسائل سامنے آتے ہیں ، جادوگرنی کا شکار شروع ہوتا ہے۔ اس میں قصور کس کا ہے؟ ہوسکتا ہے کہ BI ماہرین عمل کو الجھا دیں؟ نہیں ، پروگرامرز تکنیکی تفصیل نہیں پڑھتے ہیں۔ لیکن سب سے ، اصل مسئلہ یہ ہے کہ ٹیم اس مسئلے پر ایک ساتھ مل کر حل کرنے کے لئے واضح طور پر نہیں سوچ سکتی۔ 

اس سے ہمیں معلوم ہوتا ہے کہ ٹھنڈی ماہرین سے بھرپور کمپنی میں بھی ، اگر تنظیم نہ ہو تو ہر چیز ضرورت سے زیادہ کوشش کرے گی عقلمند و سمجھدار ہو کافی. یہ خیال کہ آپ کو بالغ ہونا چاہئے اور ذمہ دار بننا ہے ، خاص طور پر کسی بحران میں ، لوگ آخری کمپنی کے بارے میں سوچ رہے ہیں۔

یہاں تک کہ میرا دو سالہ بچہ جو کنڈرگارٹن جارہا ہے ان میں سے کچھ تنظیموں کے مقابلے میں زیادہ سمجھدار لگتا ہے جن کے ساتھ میں نے کام کیا ہے۔

آپ صرف ایک بہت بڑی تعداد میں ماہرین کی خدمات حاصل کرکے ایک موثر کمپنی نہیں بنا سکتے ، کیوں کہ وہ سب کچھ کسی گروپ یا محکمے کے ذریعہ جذب ہوچکے ہیں۔ لہذا انتظامیہ ماہرین کی خدمات حاصل کرنے کا کام جاری رکھے ہوئے ہے ، لیکن کچھ بھی تبدیل نہیں ہوتا ہے کیونکہ ورک فلو کی ساخت اور منطق بالکل بھی تبدیل نہیں ہوتا ہے۔

اگر آپ ان گروہوں اور محکموں کے اندر اور باہر مواصلات کے چینلز بنانے کے لئے کچھ نہیں کرتے ہیں تو ، آپ کی ساری کوششیں بے معنی ہوں گی۔ اسی وجہ سے مواصلات کی حکمت عملی اور پختگی آہوا کی توجہ کا مرکز ہے۔

کنوے کا قانون تجزیاتی کمپنیوں پر لاگو ہوتا ہے

بامعنی اعداد و شمار - کونے کا قانون

پچاس سال پہلے ، میلوین کان وے نامی ایک عظیم پروگرامر نے ایک مشورہ دیا تھا جو بعد میں کون وے کے قانون کے نام سے مشہور ہوا: 

تنظیمیں جو نظام ڈیزائن کرتی ہیں۔ . . ان ڈیزائنوں کو تیار کرنے پر پابند ہیں جو ان تنظیموں کے مواصلاتی ڈھانچے کی کاپیاں ہیں۔

میلوین کان وے ، کونے کا قانون

یہ خیالات ایسے وقت میں ظاہر ہوئے جب ایک کمپیوٹر ایک کمرے میں بالکل فٹ ہوجاتا ہے! ذرا ذرا تصور کریں: یہاں ہمارے پاس ایک ٹیم ایک کمپیوٹر پر کام کر رہی ہے ، اور وہاں ہمارے پاس ایک اور ٹیم دوسرے کمپیوٹر پر کام کر رہی ہے۔ اور حقیقی زندگی میں ، کون وے کے قانون کا مطلب یہ ہے کہ ان ٹیموں کے مابین ابلاغ کی تمام خامیاں ان کے تیار کردہ پروگراموں کی ساخت اور فعالیت میں آئینہ دار ہوں گی۔ 

مصنف کا نوٹ:

اس نظریہ کو ترقیاتی دنیا میں سیکڑوں بار آزمایا جاچکا ہے اور اس پر بہت چرچا ہوا ہے۔ کان وے کے قانون کی سب سے خاص تعریف 2000 کی دہائی کے اوائل کے ایک بااثر پروگرامر پیٹر ہینٹجینس نے تیار کی تھی ، جس نے کہا تھا کہ "اگر آپ کسی شرمناک تنظیم میں ہیں تو ، آپ شرمناک سافٹ ویئر بنائیں گے۔" (عمدہل سے زپف: لوگوں کی طبیعیات کے دس قانون)

مارکیٹنگ اور تجزیات کی دنیا میں یہ قانون کس طرح کام کرتا ہے یہ دیکھنا آسان ہے۔ اس دنیا میں ، کمپنیاں مختلف وسائل سے جمع کی گئی بڑی مقدار میں ڈیٹا کے ساتھ کام کر رہی ہیں۔ ہم سب اس بات پر متفق ہوسکتے ہیں کہ ڈیٹا خود ہی منصفانہ ہے۔ لیکن اگر آپ ڈیٹا سیٹوں کو قریب سے معائنہ کرتے ہیں تو ، آپ کو ان اعداد و شمار کو جمع کرنے والی تنظیموں کی تمام خرابیاں نظر آئیں گی۔

  • گمشدہ اقدار جہاں انجینئرز نے کسی ایشو کے ذریعے بات نہیں کی ہے 
  • غلط فارمیٹس جہاں کسی نے توجہ نہیں دی اور کسی نے بھی اعشاری جگہ کی تعداد پر تبادلہ خیال نہیں کیا
  • مواصلات میں تاخیر ہوتی ہے جہاں منتقلی (بیچ یا اسٹریم) کی شکل کو کوئی نہیں جانتا ہے اور اعداد و شمار کو کس کو وصول کرنا ہوگا

اسی لئے ڈیٹا ایکسچینج سسٹم ہماری خامیوں کو مکمل طور پر افشا کرتا ہے۔

ڈیٹا کوالٹی ، آلے کے ماہرین ، ورک فلو ماہرین ، منیجرز اور ان سب لوگوں کے درمیان رابطے کی کامیابی ہے۔

کثیر الضابطہ ٹیموں کے لئے بہترین اور بدترین مواصلاتی ڈھانچے

مارٹیک یا مارکیٹنگ اینالیٹکس کمپنی میں ایک عام پروجیکٹ ٹیم بزنس انٹیلیجنس (BI) کے ماہرین ، ڈیٹا سائنسدانوں ، ڈیزائنرز ، مارکیٹرز ، تجزیہ کاروں اور پروگرامرز (کسی بھی مجموعہ میں) پر مشتمل ہے۔

لیکن ایسی ٹیم میں کیا ہوگا جو مواصلات کی اہمیت کو نہیں سمجھتا؟ چلو دیکھتے ہیں. پروگرامرز ایک لمبے عرصے تک کوڈ لکھ کر سختی سے کوشش کریں گے ، جبکہ ٹیم کا ایک اور حصہ ان کے ل the لاٹھی گزرنے کا انتظار کرے گا۔ آخر میں ، بیٹا ورژن جاری کیا جائے گا ، اور ہر کوئی اس کے بارے میں گنگناتا رہے گا کہ اس میں اتنا وقت کیوں لگا۔ اور جب پہلا خامی ظاہر ہوجائے گی تو ، ہر کوئی الزام لگانے کے لئے کسی اور کی تلاش کرے گا لیکن ان حالات سے بچنے کے طریقوں کی تلاش نہیں کرے گا جو انہیں وہاں پہنچا ہے۔ 

اگر ہم گہرائی سے دیکھیں تو ہم دیکھیں گے کہ باہمی مقاصد کو صحیح طور پر نہیں سمجھا گیا (یا بالکل بھی)۔ اور ایسی صورتحال میں ، ہمیں خراب یا ناقص مصنوع ملے گی۔ 

ملٹی ڈسپلنری ٹیموں کی حوصلہ افزائی کریں

اس صورتحال کی بدترین خصوصیات:

  • ناکافی شمولیت
  • ناکافی شرکت
  • تعاون کا فقدان
  • اعتماد کا فقدان

ہم اسے کیسے ٹھیک کر سکتے ہیں؟ لفظی طور پر لوگوں کو باتیں کر کے۔ 

کثیر الضابطہ ٹیموں کی حوصلہ افزائی کریں

آئیے ہم سب کو اکٹھا کریں ، تبادل of خیال کے موضوعات مرتب کریں ، اور ہفتہ وار میٹنگوں کا شیڈول کریں: BI کے ساتھ مارکیٹنگ ، ڈیزائنرز اور ڈیٹا کے ماہرین کے ساتھ پروگرامر۔ تب ہم امید کریں گے کہ لوگ اس منصوبے کے بارے میں بات کریں گے۔ لیکن یہ اب بھی کافی نہیں ہے کیونکہ ٹیم ممبران ابھی بھی پورے پروجیکٹ کے بارے میں بات نہیں کررہے ہیں اور پوری ٹیم کے ساتھ بات نہیں کررہے ہیں۔ دسیوں میٹنگوں کے تحت برف باری کرنا آسان ہے اور نہ ہی کوئی راستہ اور نہ ہی کام کرنے کا وقت۔ اور میٹنگوں کے بعد وہ پیغامات باقی وقت اور سمجھ میں مبتلا ہوجائیں گے کہ آگے کیا کرنا ہے۔ 

اسی لئے ملاقات صرف پہلا قدم ہے۔ ہمیں ابھی بھی کچھ پریشانی ہیں:

  • ناقص مواصلات
  • باہمی مقاصد کا فقدان
  • ناکافی شمولیت

بعض اوقات ، لوگ منصوبے کے بارے میں اہم معلومات اپنے ساتھیوں تک پہنچانے کی کوشش کرتے ہیں۔ لیکن پیغام کو پہنچنے کے بجائے افواہ مشین ان کے لئے سب کچھ کرتی ہے۔ جب لوگ اپنے خیالات اور نظریات کو صحیح طریقے سے اور مناسب ماحول میں بانٹنا نہیں جانتے ہیں تو ، وصول کنندہ کے راستے میں معلومات ختم ہوجائیں گی۔ 

یہ ایک ایسی کمپنی کی علامت ہیں جو مواصلات کی دشواریوں سے لڑ رہی ہیں۔ اور ملاقاتوں سے ان کا علاج شروع ہوجاتا ہے۔ لیکن ہمارے پاس ہمیشہ ایک اور حل ہوتا ہے۔

سب کو اس منصوبے پر بات چیت کرنے کی رہنمائی کریں۔ 

ٹیموں میں ملٹی ڈسپلنری مواصلات

اس نقطہ نظر کی بہترین خصوصیات:

  • شفافیت
  • ملوث
  • علم اور مہارت کا تبادلہ
  • نان اسٹاپ تعلیم

یہ ایک انتہائی پیچیدہ ڈھانچہ ہے جسے تشکیل دینا مشکل ہے۔ آپ کو کچھ فریم ورک معلوم ہوں گے جو اس نقطہ نظر کو اپناتے ہیں: فرتیلی ، دبلی پتلی ، سکرم۔ اس سے کوئی فرق نہیں پڑتا ہے کہ آپ اسے کیا کہتے ہیں۔ ان میں سے سبھی "ایک ساتھ ایک ساتھ سب کچھ بنانے" کے اصول پر قائم ہیں۔ ان تمام کیلنڈرز ، ٹاسک کی قطاریں ، ڈیمو پریزنٹیشنز ، اور اسٹینڈ اپ میٹنگز کا مقصد لوگوں کو اس منصوبے کے بارے میں کثرت سے اور سب کو ایک ساتھ بات کرنے پر مجبور کرنا ہے۔

اسی لئے میں ایگلیٹ کو بہت پسند کرتا ہوں ، کیونکہ اس میں منصوبے کی بقا کے لئے ایک شرط کے طور پر مواصلات کی اہمیت بھی شامل ہے۔

اور اگر آپ کو لگتا ہے کہ آپ ایک تجزیہ کار ہیں جو Agile کو پسند نہیں کرتے ہیں تو ، اسے ایک اور طرح سے دیکھیں: اس سے آپ کو اپنے کام کے نتائج ظاہر کرنے میں مدد ملتی ہے۔ آپ کی کوششوں کی تعریف لیکن ایسا کرنے کے ل you ، آپ کو اپنے ساتھیوں سے ملنا ہوگا اور گول میز پر ان کے ساتھ بات کرنا ہوگی۔

اس کے بعد کیا ہے؟ ہر ایک نے اس منصوبے کے بارے میں بات کرنا شروع کردی ہے۔ اب ہمارے پاس ہے معیار کو ثابت کرنے کے لئے منصوبے کا ایسا کرنے کے ل companies ، کمپنیاں عموما the اعلی ترین پیشہ ورانہ قابلیت کے حامل ایک مشیر کی خدمات حاصل کرتی ہیں۔ 

اچھے مشیر کا بنیادی معیار (میں آپ کو بتا سکتا ہوں کیونکہ میں ایک مشیر ہوں) اس منصوبے میں اس کی شمولیت میں مسلسل کمی کر رہا ہے۔

ایک مشیر صرف ایک کمپنی کو پیشہ ورانہ رازوں کے چھوٹے چھوٹے ٹکڑوں کو نہیں کھلا سکتا کیونکہ اس سے کمپنی سمجھدار اور خود کو برقرار رکھنے والی نہیں ہوگی۔ اگر آپ کی کمپنی پہلے سے ہی آپ کے مشیر کے بغیر نہیں رہ سکتی ہے تو ، آپ کو حاصل کردہ خدمت کے معیار پر غور کرنا چاہئے۔ 

ویسے ، ایک مشیر کو آپ کے ل reports رپورٹس نہیں بنانا چاہئے اور نہ ہی ہاتھوں کا ایک جوڑا بننا چاہئے۔ اس کے ل You آپ کے اندر کے ساتھی ہیں۔

ڈیلیگیشن کی نہیں ، تعلیم کے لئے مارکیٹرز کی خدمات حاصل کریں

ایک مشیر کی خدمات حاصل کرنے کا بنیادی مقصد تعلیم ، ڈھانچے اور عمل کو ٹھیک کرنا ، اور ابلاغ کو آسان بنانا ہے۔ ایک مشیر کا کردار ماہانہ رپورٹنگ نہیں ہوتا ہے بلکہ خود کو اس منصوبے میں شامل کرنا اور ٹیم کے روز مرہ کے معمولات میں مکمل طور پر شامل ہونا ہوتا ہے۔

ایک اچھا اسٹریٹجک مارکیٹنگ کے مشیر منصوبے کے شرکاء کے علم اور تفہیم میں خلا کو پُر کرتا ہے۔ لیکن وہ کبھی بھی کسی کے لئے کام نہیں کرسکتا ہے۔ اور ایک دن ، سب کو مشیر کے بغیر ٹھیک ٹھیک کام کرنے کی ضرورت ہوگی۔ 

موثر مواصلات کے نتائج ڈائن شکار اور انگلی کی نشاندہی کی عدم موجودگی ہیں۔ کوئی کام شروع ہونے سے پہلے ، لوگ اپنے شکوک و شبہات کو ٹیم کے دیگر ممبروں کے ساتھ بانٹتے ہیں۔ اس طرح کام شروع ہونے سے پہلے ہی زیادہ تر مسائل حل ہوجاتے ہیں۔ 

آئیے دیکھتے ہیں کہ مارکیٹنگ کے تجزیہ کام کے سب سے پیچیدہ حص influے پر کس طرح اثر پڑتا ہے: ڈیٹا کی روانی کی وضاحت اور ڈیٹا ضم ہوجانا۔

ڈیٹا کی منتقلی اور پروسیسنگ میں مواصلات کا ڈھانچہ کیسے منعکس ہوتا ہے؟

فرض کریں ہمارے پاس تین ذرائع ہیں جو ہمیں درج ذیل ڈیٹا دیتے ہیں: ٹریفک کا ڈیٹا ، ای کامرس پروڈکٹ کا ڈیٹا / وفاداری پروگرام سے خریداری کا ڈیٹا ، اور موبائل اینالٹکس ڈیٹا۔ ہم ڈیٹا پروسیسنگ کے مراحل میں ایک ایک کرکے ، Google کلاؤڈ میں اس سارے ڈیٹا کو اسٹریم کرنے سے لے کر ہر چیز کو دیکھنے میں بھیجنے تک بھیجیں گے Google ڈیٹا سٹوڈیو کی مدد سے گوگل بگ کووری

ہماری مثال کی بنیاد پر ، لوگوں کو ڈیٹا پروسیسنگ کے ہر مرحلے کے دوران واضح مواصلات کی یقین دہانی کے لئے کون سے سوالات پوچھنا چاہئے؟

  • ڈیٹا اکٹھا کرنے کا مرحلہ. اگر ہم کسی اہم چیز کی پیمائش کرنا بھول جاتے ہیں تو ، ہم وقت کے ساتھ واپس نہیں جاسکتے ہیں اور اسے یاد نہیں کرسکتے ہیں۔ جن چیزوں پر پہلے غور کرنا چاہ::
    • اگر ہم نہیں جانتے ہیں کہ انتہائی اہم پیرامیٹرز اور متغیرات کا کیا نام رکھنا ہے ، تو ہم کس طرح تمام گندگی سے نمٹ سکتے ہیں۔
    • واقعات کو کس طرح جھنڈا لگایا جائے گا؟
    • منتخب کردہ اعداد و شمار کے بہاؤ کے لئے انوکھا شناخت کنندہ کیا ہوگا؟
    • ہم سلامتی اور رازداری کی دیکھ بھال کیسے کریں گے؟ 
    • جہاں ڈیٹا اکٹھا کرنے کی حدود ہوں وہاں ہم ڈیٹا کو کیسے اکٹھا کریں گے؟
  • ڈیٹا کو ضم کرنے سے ندی میں بہہ جاتا ہے. درج ذیل پر غور کریں:
    • ای ٹی ایل کے اہم اصول: کیا یہ بیچ یا اسٹریم قسم کا ڈیٹا ٹرانسفر ہے؟ 
    • ہم کس طرح ندی اور بیچ کے ڈیٹا کی منتقلی کے امتزاج کو نشان زد کریں گے؟ 
    • ہم ان کو کیسے نقصانات اور غلطیوں کے بغیر اسی ڈیٹا اسکیم میں ایڈجسٹ کریں گے۔
    • وقت اور تاریخ کے سوالات: ہم ٹائم اسٹیمپس کی جانچ کیسے کریں گے؟ 
    • ہم کیسے جان سکتے ہیں کہ اگر ڈیٹا کی تزئین و آرائش اور ٹائم اسٹیمپ کے اندر صحیح طریقے سے کام ہو رہا ہے؟
    • ہم کامیاب مشاہدات کیسے کریں گے؟ غلط مشاہدات کے ساتھ کیا ہوتا ہے؟

  • ڈیٹا جمع کرنے کا مرحلہ. غور کرنے کے معاملات:
    • ETL عمل کے ل Special خصوصی ترتیبات: ہمیں غلط ڈیٹا سے کیا لینا دینا؟
      پیچ یا حذف؟ 
    • کیا ہم اس سے نفع حاصل کرسکتے ہیں؟ 
    • اس سے پورے ڈیٹا سیٹ کے معیار پر کیا اثر پڑے گا؟

ان سب مراحل کا پہلا اصول یہ ہے کہ غلطیاں ایک دوسرے کے اوپر پڑتی ہیں اور ایک دوسرے سے وراثت میں آتی ہیں۔ پہلے مرحلے میں دوش کے ساتھ جمع کردہ ڈیٹا بعد کے تمام مراحل کے دوران آپ کا سر ہلکا سا جلا دے گا۔ اور دوسرا اصول یہ ہے کہ آپ کوائف کوالٹی اشورینس کے لئے پوائنٹس کا انتخاب کریں۔ کیونکہ اجتماعی مرحلے پر ، تمام اعداد و شمار ایک ساتھ مل جائیں گے ، اور آپ مخلوط اعداد و شمار کے معیار پر اثر انداز نہیں کرسکیں گے۔ یہ مشین سیکھنے کے منصوبوں کے لئے واقعی اہم ہے ، جہاں ڈیٹا کا معیار مشین لرننگ کے نتائج کے معیار کو متاثر کرے گا۔ اچھے نتائج کم معیار کے اعداد و شمار کے ساتھ ناقابل تسخیر ہیں۔

  • تصور
    یہ سی ای او مرحلہ ہے۔ آپ نے اس صورتحال کے بارے میں سنا ہوگا جب سی ای او ڈیش بورڈ پر موجود نمبروں کو دیکھتے ہیں اور کہتے ہیں: "ٹھیک ہے ، ہمیں اس سال پہلے سے کہیں زیادہ منافع ہوا ہے ، لیکن ریڈ زون میں تمام مالی پیرامیٹرز کیوں ہیں؟ " اور اس وقت ، غلطیوں کو تلاش کرنے میں بہت دیر ہوچکی ہے ، کیونکہ انہیں کافی عرصہ پہلے پکڑا جانا چاہئے تھا۔

سب کچھ مواصلات پر مبنی ہے۔ اور گفتگو کے عنوانات پر۔ یینڈیکس اسٹریمنگ کی تیاری کے دوران اس پر تبادلہ خیال کیا جانا چاہئے کی ایک مثال ہے۔

مارکیٹنگ BI: سنوپلو ، گوگل تجزیات ، یاندیکس

آپ کو ان میں سے بیشتر سوالوں کے جوابات صرف اپنی پوری ٹیم کے ساتھ مل جائیں گے۔ کیونکہ جب کوئی دوسرے کے ساتھ خیال کی جانچ کیے بغیر اندازہ لگانے یا ذاتی رائے پر مبنی فیصلہ کرتا ہے تو غلطیاں ظاہر ہوسکتی ہیں۔

پیچیدگیاں ہر جگہ ، یہاں تک کہ آسان جگہوں پر بھی ہیں۔

یہاں ایک اور مثال دی گئی ہے: جب پروڈکٹ کارڈوں کے نقوش کے سکور کو ٹریک کرتے ہیں تو ، تجزیہ کار ایک غلطی محسوس کرتا ہے۔ ہٹ ڈیٹا میں ، تمام بینرز اور پروڈکٹ کارڈز کے تمام تاثرات صفحہ لوڈ کرنے کے فورا بعد بھیجے گئے تھے۔ لیکن ہم اس بات کا یقین نہیں کر سکتے کہ اگر صارف نے صفحے پر موجود ہر چیز کو واقعتا looked دیکھا۔ تجزیہ کار ٹیم کے پاس آتا ہے تاکہ انہیں اس کے بارے میں تفصیل سے آگاہ کرے۔

بی آئی کا کہنا ہے کہ ہم اس طرح کی صورتحال کو نہیں چھوڑ سکتے۔

اگر ہم اس بات کا بھی یقین نہیں کرسکتے ہیں کہ پروڈکٹ دکھائی گئی تو ہم سی پی ایم کا حساب کتاب کیسے کرسکتے ہیں؟ پھر تصویروں کے لئے کون سی کوالیفائی سی ٹی آر ہے؟

مارکیٹرز جواب دیتے ہیں۔

دیکھو ، سبھی ، ہم ایک ایسی رپورٹ تیار کرسکتے ہیں جس میں بہترین سی ٹی آر دکھائی جاسکے اور دوسرے مقامات پر ملتے جلتے تخلیقی بینر یا تصویر کے مقابلہ میں اس کی تصدیق کی جاسکے۔

اور پھر ڈویلپرز کہیں گے:

ہاں ، ہم اسکرول سے باخبر رہنے اور موضوع کی نمائش جانچنے کے ل new اپنے نئے انضمام کی مدد سے اس مسئلے کو حل کرسکتے ہیں۔

آخر میں ، UI / UX ڈیزائنرز کہتے ہیں:

ہاں! ہم منتخب کرسکتے ہیں اگر ہمیں آخر میں سست یا ابدی کتاب یا صفحہ بندی کی ضرورت ہو!

اس چھوٹی ٹیم نے جو اقدامات کیے وہ یہ ہیں:

  1. مسئلہ کی وضاحت کی
  2. مسئلہ کے کاروباری نتائج کو پیش کیا
  3. تبدیلیوں کے اثرات کی پیمائش کی
  4. تکنیکی فیصلے پیش کیے
  5. غیر معمولی منافع کو دریافت کیا

اس مسئلے کو حل کرنے کے ل they ، انہیں تمام سسٹم سے ڈیٹا اکٹھا کرنے کی جانچ کرنی چاہئے۔ ڈیٹا اسکیما کے ایک حصے میں جزوی حل کاروباری مسئلہ حل نہیں کرے گا۔

ایڈجسٹ ڈیزائن سیدھ کریں

اسی لئے ہمیں مل کر کام کرنا ہوگا۔ اعداد و شمار کو ہر دن ذمہ داری کے ساتھ جمع کرنا ہوگا ، اور یہ کرنا مشکل کام ہے۔ اور ڈیٹا کے معیار کو حاصل کرنا ضروری ہے صحیح لوگوں کی خدمات حاصل کرنا ، صحیح ٹولز خریدنا ، اور موثر مواصلاتی ڈھانچے کی تعمیر میں رقم ، وقت اور کوشش کی سرمایہ کاری کرنا ، جو کسی تنظیم کی کامیابی کے ل. ناگزیر ہیں۔

آپ کا کیا خیال ہے؟

سپیم کو کم کرنے کے لئے یہ سائٹ اکزمیت کا استعمال کرتا ہے. جانیں کہ آپ کا تبصرہ کس طرح عملدرآمد ہے.