ನಿಮ್ಮ ಮಾರ್ಟೆಕ್ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ಗಿಂತ ತಂಡದ ಸಂವಹನ ಏಕೆ ಹೆಚ್ಚು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ

ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ತಂಡದ ಸಂವಹನ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ

ದತ್ತಾಂಶ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಸಂವಹನ ರಚನೆಗಳ ಕುರಿತಾದ ಸಿಮೋ ಅಹವಾ ಅವರ ವಿಲಕ್ಷಣ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವು ಇಡೀ ಕೋಣೆಯನ್ನು ಹೊಸದಾಗಿ ಮಾಡಿತು ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಹೋಗಿ! ಸಮ್ಮೇಳನ. OWOX, ಸಿಐಎಸ್ ಪ್ರದೇಶದ ಮಾರ್ಟೆಕ್ ನಾಯಕ, ತಮ್ಮ ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಆಲೋಚನೆಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು ಈ ಸಭೆಗೆ ಸಾವಿರಾರು ತಜ್ಞರನ್ನು ಸ್ವಾಗತಿಸಿದರು.

OWOX BI ತಂಡ ಸಿಮೋ ಅಹಾವಾ ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯ ಬಗ್ಗೆ ನೀವು ಯೋಚಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತೀರಿ, ಅದು ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಹಾರವನ್ನು ಖಂಡಿತವಾಗಿಯೂ ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. 

ಡೇಟಾದ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥೆಯ ಗುಣಮಟ್ಟ

ಡೇಟಾದ ಗುಣಮಟ್ಟವು ಅದನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ವಿಶಿಷ್ಟವಾಗಿ, ಉಪಕರಣಗಳು, ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಎಲ್ಲಾ ನ್ಯೂನತೆಗಳನ್ನು ನಾವು ದೂಷಿಸುತ್ತೇವೆ. ಆದರೆ ಅದು ಸಮಂಜಸವೇ?

ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಡೇಟಾದ ಗುಣಮಟ್ಟವು ನಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ನಾವು ಹೇಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತೇವೆ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ನೇರವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ, ಅಂದಾಜು ಮತ್ತು ಅಳತೆಯ ವಿಧಾನದಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ, ಸಂಸ್ಕರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಮುಂದುವರಿಯುವುದು ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನದ ಒಟ್ಟಾರೆ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಕೊನೆಗೊಳ್ಳುವ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಗುಣಮಟ್ಟವು ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. 

ಕಂಪನಿಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಸಂವಹನ ರಚನೆಗಳು

ಕಂಪನಿಯು ಒಂದು ಸಾಧನದಲ್ಲಿ ಪರಿಣತಿ ಪಡೆದಿದೆ ಎಂದು imagine ಹಿಸೋಣ. ಈ ಕಂಪನಿಯ ಜನರು ಕೆಲವು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಬಿ 2 ಬಿ ವಿಭಾಗಕ್ಕೆ ಪರಿಹರಿಸುವಲ್ಲಿ ಅದ್ಭುತವಾಗಿದೆ. ಎಲ್ಲವೂ ಅದ್ಭುತವಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ನಿಸ್ಸಂದೇಹವಾಗಿ ನಿಮಗೆ ಈ ರೀತಿಯ ಒಂದೆರಡು ಕಂಪನಿಗಳು ತಿಳಿದಿವೆ.

ದತ್ತಾಂಶ ಗುಣಮಟ್ಟಕ್ಕಾಗಿ ಅಗತ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಈ ಕಂಪನಿಗಳ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳ ಅಡ್ಡಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಮರೆಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ರಚಿಸಲಾದ ಪರಿಕರಗಳು ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ನೆನಪಿನಲ್ಲಿಡಬೇಕು - ಅವುಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಅವುಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗಿದ್ದರೂ ಸಹ. 

ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಮತ್ತೊಂದು ರೀತಿಯ ಸಂಸ್ಥೆ ಕಾಣಿಸಿಕೊಂಡಿದೆ. ಈ ಕಂಪನಿಗಳು ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋ ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ಪರಿಣತಿ ಹೊಂದಿವೆ. ಅವರು ವ್ಯವಹಾರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಇಡೀ ಗುಂಪನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಅವುಗಳನ್ನು ವೈಟ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಇರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಾಹಕರಿಗೆ ಹೇಳಬಹುದು:

ಇಲ್ಲಿ, ಇಲ್ಲಿ, ಮತ್ತು ಅಲ್ಲಿ! ಈ ಹೊಸ ವ್ಯವಹಾರ ತಂತ್ರವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿ ಮತ್ತು ನೀವು ಚೆನ್ನಾಗಿರುತ್ತೀರಿ!

ಆದರೆ ಇದು ನಿಜವೆಂದು ತುಂಬಾ ಒಳ್ಳೆಯದು. ಪರಿಕರಗಳ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸದ ಸಲಹೆಯ ದಕ್ಷತೆಯು ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದವಾಗಿದೆ. ಮತ್ತು ಆ ಸಲಹಾ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಅಂತಹ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಏಕೆ ಕಾಣಿಸಿಕೊಂಡವು, ಪ್ರತಿ ಹೊಸ ದಿನ ಏಕೆ ಹೊಸ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಗಳು ಮತ್ತು ದೋಷಗಳನ್ನು ತರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಯಾವ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ಹೊಂದಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ.

ಆದ್ದರಿಂದ ಈ ಕಂಪನಿಗಳ ಸ್ವಂತ ಉಪಯುಕ್ತತೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆ. 

ವ್ಯಾಪಾರ ಪರಿಣತಿ ಮತ್ತು ಸಾಧನಗಳ ಜ್ಞಾನ ಎರಡನ್ನೂ ಹೊಂದಿರುವ ಕಂಪನಿಗಳಿವೆ. ಈ ಕಂಪನಿಗಳಲ್ಲಿ, ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರೂ ಉತ್ತಮ ಗುಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಜನರನ್ನು, ಅವರ ಕೌಶಲ್ಯ ಮತ್ತು ಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ನಿಶ್ಚಿತ ತಜ್ಞರನ್ನು ನೇಮಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಗೀಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತಾರೆ. ಕೂಲ್. ಆದರೆ ವಿಶಿಷ್ಟವಾಗಿ, ಈ ಕಂಪನಿಗಳು ತಂಡದೊಳಗಿನ ಸಂವಹನ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ, ಅದನ್ನು ಅವರು ಮುಖ್ಯವಲ್ಲವೆಂದು ನೋಡುತ್ತಾರೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ಹೊಸ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಕಾಣಿಸಿಕೊಂಡಂತೆ, ಮಾಟಗಾತಿ ಬೇಟೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ - ಅದು ಯಾರ ತಪ್ಪು? ಬಹುಶಃ ಬಿಐ ತಜ್ಞರು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಗೊಂದಲಕ್ಕೀಡಾಗಬಹುದೇ? ಇಲ್ಲ, ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್ಗಳು ತಾಂತ್ರಿಕ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಓದಿಲ್ಲ. ಆದರೆ ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ, ನಿಜವಾದ ಸಮಸ್ಯೆ ಏನೆಂದರೆ, ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಒಟ್ಟಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸಲು ತಂಡವು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಯೋಚಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. 

ತಂಪಾದ ತಜ್ಞರನ್ನು ತುಂಬಿದ ಕಂಪನಿಯಲ್ಲಿ ಸಹ, ಸಂಸ್ಥೆ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಎಲ್ಲವೂ ಅಗತ್ಯಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಶ್ರಮವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂದು ಇದು ನಮಗೆ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ ಪ್ರೌಢ ಸಾಕು. ನೀವು ವಯಸ್ಕರಾಗಿರಬೇಕು ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತವಾಗಿರಬೇಕು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಬಿಕ್ಕಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಂಪನಿಗಳಲ್ಲಿ ಜನರು ಯೋಚಿಸುತ್ತಿರುವ ಕೊನೆಯ ವಿಷಯ.

ಶಿಶುವಿಹಾರಕ್ಕೆ ಹೋಗುವ ನನ್ನ ಎರಡು ವರ್ಷದ ಮಗು ಸಹ ನಾನು ಕೆಲಸ ಮಾಡಿದ ಕೆಲವು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಬುದ್ಧವಾಗಿದೆ.

ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ತಜ್ಞರನ್ನು ನೇಮಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಮಾತ್ರ ನೀವು ಸಮರ್ಥ ಕಂಪನಿಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ, ಏಕೆಂದರೆ ಅವರೆಲ್ಲರೂ ಕೆಲವು ಗುಂಪು ಅಥವಾ ಇಲಾಖೆಯಿಂದ ಹೀರಲ್ಪಡುತ್ತಾರೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ನಿರ್ವಹಣೆ ತಜ್ಞರನ್ನು ನೇಮಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರೆಸಿದೆ, ಆದರೆ ಏನೂ ಬದಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಏಕೆಂದರೆ ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನ ರಚನೆ ಮತ್ತು ತರ್ಕವು ಬದಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.

ಈ ಗುಂಪುಗಳು ಮತ್ತು ಇಲಾಖೆಗಳ ಒಳಗೆ ಮತ್ತು ಹೊರಗೆ ಸಂವಹನ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ನೀವು ಏನನ್ನೂ ಮಾಡದಿದ್ದರೆ, ನಿಮ್ಮ ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರಯತ್ನಗಳು ಅರ್ಥಹೀನವಾಗುತ್ತವೆ. ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಸಂವಹನ ತಂತ್ರ ಮತ್ತು ಪರಿಪಕ್ವತೆಯು ಅಹವಾ ಅವರ ಗಮನವಾಗಿದೆ.

ಕಾನ್ವೇಸ್ ಕಾನೂನು ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗಿದೆ

ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಡೇಟಾ - ಕಾನ್ವೇ ಕಾನೂನು

ಐವತ್ತು ವರ್ಷಗಳ ಹಿಂದೆ, ಮೆಲ್ವಿನ್ ಕಾನ್ವೇ ಎಂಬ ಮಹಾನ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್ ಒಂದು ಸಲಹೆಯನ್ನು ನೀಡಿದರು, ಅದು ನಂತರ ಕಾನ್ವೇ ಕಾನೂನು ಎಂದು ಜನಪ್ರಿಯವಾಯಿತು: 

ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು. . . ಈ ಸಂಸ್ಥೆಗಳ ಸಂವಹನ ರಚನೆಗಳ ಪ್ರತಿಗಳಾಗಿರುವ ವಿನ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸಲು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಮೆಲ್ವಿನ್ ಕಾನ್ವೇ, ಕಾನ್ವೇಸ್ ಲಾ

ಒಂದು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಒಂದು ಕೋಣೆಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಈ ಆಲೋಚನೆಗಳು ಕಾಣಿಸಿಕೊಂಡವು! ಸ್ವಲ್ಪ imagine ಹಿಸಿ: ಇಲ್ಲಿ ನಾವು ಒಂದು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ನಲ್ಲಿ ಒಂದು ತಂಡವನ್ನು ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೇವೆ ಮತ್ತು ಅಲ್ಲಿ ನಾವು ಇನ್ನೊಂದು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ನಲ್ಲಿ ಮತ್ತೊಂದು ತಂಡವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ. ಮತ್ತು ನಿಜ ಜೀವನದಲ್ಲಿ, ಕಾನ್ವೇಯ ಕಾನೂನು ಎಂದರೆ ಆ ತಂಡಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ಎಲ್ಲಾ ಸಂವಹನ ನ್ಯೂನತೆಗಳು ಅವರು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕತೆಗೆ ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತವೆ. 

ಲೇಖಕರ ಟಿಪ್ಪಣಿ:

ಈ ಸಿದ್ಧಾಂತವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ನೂರಾರು ಬಾರಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸಾಕಷ್ಟು ಚರ್ಚಿಸಲಾಗಿದೆ. ಕಾನ್ವೇ ಕಾನೂನಿನ ಅತ್ಯಂತ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು 2000 ರ ದಶಕದ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಭಾವಶಾಲಿ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್ಗಳಲ್ಲಿ ಒಬ್ಬರಾದ ಪೀಟರ್ ಹಿಂಟ್ಜೆನ್ಸ್ ರಚಿಸಿದ್ದಾರೆ, ಅವರು "ನೀವು ನಾಚಿಕೆಗೇಡಿನ ಸಂಘಟನೆಯಲ್ಲಿದ್ದರೆ, ನೀವು ನಾಚಿಕೆಗೇಡಿನ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ತಯಾರಿಸುತ್ತೀರಿ" ಎಂದು ಹೇಳಿದರು. (ಅಮ್ಡಾಲ್ ಟು ಜಿಪ್ಫ್: ಜನರ ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರದ ಹತ್ತು ಕಾನೂನುಗಳು)

ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಈ ಕಾನೂನು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡುವುದು ಸುಲಭ. ಈ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ಕಂಪನಿಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ದೈತ್ಯ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿವೆ. ಡೇಟಾವು ನ್ಯಾಯಯುತವಾಗಿದೆ ಎಂದು ನಾವೆಲ್ಲರೂ ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಆದರೆ ನೀವು ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಿದರೆ, ಆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಸಂಸ್ಥೆಗಳ ಎಲ್ಲಾ ಅಪೂರ್ಣತೆಗಳನ್ನು ನೀವು ನೋಡುತ್ತೀರಿ:

  • ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಸಮಸ್ಯೆಯ ಮೂಲಕ ಮಾತನಾಡದ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಕಾಣೆಯಾಗಿವೆ 
  • ಯಾರೂ ಗಮನ ಹರಿಸದ ಮತ್ತು ಯಾರೂ ದಶಮಾಂಶ ಸ್ಥಳಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಚರ್ಚಿಸದ ತಪ್ಪಾದ ಸ್ವರೂಪಗಳು
  • ಸಂವಹನ ವಿಳಂಬವು ವರ್ಗಾವಣೆಯ ಸ್ವರೂಪ (ಬ್ಯಾಚ್ ಅಥವಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್) ಯಾರಿಗೂ ತಿಳಿದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಯಾರು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಬೇಕು

ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಡೇಟಾ ವಿನಿಮಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ನಮ್ಮ ಅಪೂರ್ಣತೆಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತವೆ.

ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟವು ಸಾಧನ ತಜ್ಞರು, ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನ ತಜ್ಞರು, ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರು ಮತ್ತು ಈ ಎಲ್ಲ ಜನರಲ್ಲಿನ ಸಂವಹನದ ಸಾಧನೆಯಾಗಿದೆ.

ಮಲ್ಟಿಡಿಸಿಪ್ಲಿನರಿ ತಂಡಗಳಿಗೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಮತ್ತು ಕೆಟ್ಟ ಸಂವಹನ ರಚನೆಗಳು

ಮಾರ್ಟೆಕ್ ಅಥವಾ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಕಂಪನಿಯ ವಿಶಿಷ್ಟ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ತಂಡವು ವ್ಯವಹಾರ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ (ಬಿಐ) ತಜ್ಞರು, ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು, ವಿನ್ಯಾಸಕರು, ಮಾರಾಟಗಾರರು, ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ಮತ್ತು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ (ಯಾವುದೇ ಸಂಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ).

ಆದರೆ ಸಂವಹನದ ಮಹತ್ವವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳದ ತಂಡದಲ್ಲಿ ಏನಾಗುತ್ತದೆ? ನೋಡೋಣ. ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್ಗಳು ದೀರ್ಘಕಾಲದವರೆಗೆ ಕೋಡ್ ಬರೆಯುತ್ತಾರೆ, ಕಷ್ಟಪಟ್ಟು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಾರೆ, ಆದರೆ ತಂಡದ ಮತ್ತೊಂದು ಭಾಗವು ಲಾಠಿ ಹಾದುಹೋಗಲು ಕಾಯುತ್ತದೆ. ಕೊನೆಗೆ, ಬೀಟಾ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಅದು ಏಕೆ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಂಡಿತು ಎಂದು ಎಲ್ಲರೂ ಗೊಣಗುತ್ತಾರೆ. ಮತ್ತು ಮೊದಲ ನ್ಯೂನತೆಯು ಕಾಣಿಸಿಕೊಂಡಾಗ, ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರೂ ಬೇರೊಬ್ಬರನ್ನು ದೂಷಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತಾರೆ ಆದರೆ ಅಲ್ಲಿ ಅವರಿಗೆ ಸಿಕ್ಕ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವ ಮಾರ್ಗಗಳಿಗಾಗಿ ಅಲ್ಲ. 

ನಾವು ಆಳವಾಗಿ ನೋಡಿದರೆ, ಪರಸ್ಪರ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲಾಗಿಲ್ಲ ಎಂದು ನಾವು ನೋಡುತ್ತೇವೆ (ಅಥವಾ ಎಲ್ಲ). ಮತ್ತು ಅಂತಹ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ, ನಾವು ಹಾನಿಗೊಳಗಾದ ಅಥವಾ ದೋಷಪೂರಿತ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೇವೆ. 

ಬಹು-ಶಿಸ್ತಿನ ತಂಡಗಳನ್ನು ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಿಸಿ

ಈ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯ ಕೆಟ್ಟ ಲಕ್ಷಣಗಳು:

  • ಸಾಕಷ್ಟು ಒಳಗೊಳ್ಳುವಿಕೆ
  • ಸಾಕಷ್ಟು ಭಾಗವಹಿಸುವಿಕೆ
  • ಸಹಕಾರದ ಕೊರತೆ
  • ನಂಬಿಕೆಯ ಕೊರತೆ

ನಾವು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಸರಿಪಡಿಸಬಹುದು? ಅಕ್ಷರಶಃ ಜನರನ್ನು ಮಾತನಾಡುವಂತೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ. 

ಮಲ್ಟಿಡಿಸಿಪ್ಲಿನರಿ ತಂಡಗಳನ್ನು ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಿಸಿ

ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸೋಣ, ಚರ್ಚೆಯ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸೋಣ ಮತ್ತು ಸಾಪ್ತಾಹಿಕ ಸಭೆಗಳನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸೋಣ: ಬಿಐ ಜೊತೆ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್, ವಿನ್ಯಾಸಕರು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ತಜ್ಞರೊಂದಿಗೆ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್ಗಳು. ಜನರು ಯೋಜನೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ನಾವು ಭಾವಿಸುತ್ತೇವೆ. ಆದರೆ ಅದು ಇನ್ನೂ ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಏಕೆಂದರೆ ತಂಡದ ಸದಸ್ಯರು ಇನ್ನೂ ಇಡೀ ಯೋಜನೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡುತ್ತಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಇಡೀ ತಂಡದೊಂದಿಗೆ ಮಾತನಾಡುತ್ತಿಲ್ಲ. ಹತ್ತಾರು ಸಭೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಹಿಮಪಾತವಾಗುವುದು ಸುಲಭ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ದಾರಿ ಮತ್ತು ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಸಮಯವಿಲ್ಲ. ಮತ್ತು ಸಭೆಗಳ ನಂತರದ ಆ ಸಂದೇಶಗಳು ಉಳಿದ ಸಮಯವನ್ನು ಕೊಲ್ಲುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಮುಂದೆ ಏನು ಮಾಡಬೇಕೆಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. 

ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಸಭೆ ಮೊದಲ ಹೆಜ್ಜೆ ಮಾತ್ರ. ನಮಗೆ ಇನ್ನೂ ಕೆಲವು ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿವೆ:

  • ಕಳಪೆ ಸಂವಹನ
  • ಪರಸ್ಪರ ಗುರಿಗಳ ಕೊರತೆ
  • ಸಾಕಷ್ಟು ಒಳಗೊಳ್ಳುವಿಕೆ

ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ, ಜನರು ತಮ್ಮ ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಗಳಿಗೆ ಯೋಜನೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಪ್ರಮುಖ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ರವಾನಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಾರೆ. ಆದರೆ ಸಂದೇಶವನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಬದಲು, ವದಂತಿಯ ಯಂತ್ರವು ಅವರಿಗೆ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಜನರು ತಮ್ಮ ಆಲೋಚನೆಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಆಲೋಚನೆಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಮತ್ತು ಸರಿಯಾದ ವಾತಾವರಣದಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬೇಕೆಂದು ತಿಳಿದಿಲ್ಲದಿದ್ದಾಗ, ಸ್ವೀಕರಿಸುವವರಿಗೆ ಹೋಗುವ ದಾರಿಯಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿ ಕಳೆದುಹೋಗುತ್ತದೆ. 

ಸಂವಹನ ಸಮಸ್ಯೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋರಾಡುವ ಕಂಪನಿಯ ಲಕ್ಷಣಗಳು ಇವು. ಮತ್ತು ಅದು ಸಭೆಗಳಿಂದ ಅವರನ್ನು ಗುಣಪಡಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ನಾವು ಯಾವಾಗಲೂ ಮತ್ತೊಂದು ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ.

ಯೋಜನೆಯ ಕುರಿತು ಸಂವಹನ ನಡೆಸಲು ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರನ್ನು ಕರೆದೊಯ್ಯಿರಿ. 

ತಂಡಗಳಲ್ಲಿ ಬಹು-ಶಿಸ್ತಿನ ಸಂವಹನ

ಈ ವಿಧಾನದ ಉತ್ತಮ ಲಕ್ಷಣಗಳು:

  • ಪಾರದರ್ಶಕತೆ
  • ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ
  • ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಕೌಶಲ್ಯ ವಿನಿಮಯ
  • ತಡೆರಹಿತ ಶಿಕ್ಷಣ

ಇದು ಅತ್ಯಂತ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ರಚನೆಯಾಗಿದ್ದು ಅದನ್ನು ರಚಿಸಲು ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಕೆಲವು ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ನಿಮಗೆ ತಿಳಿದಿರಬಹುದು: ಚುರುಕುಬುದ್ಧಿಯ, ನೇರ, ಸ್ಕ್ರಮ್. ನೀವು ಅದನ್ನು ಹೆಸರಿಸುವುದು ಅಪ್ರಸ್ತುತವಾಗುತ್ತದೆ; ಇವೆಲ್ಲವನ್ನೂ “ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಒಂದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮಾಡುವುದು” ತತ್ವದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ. ಆ ಎಲ್ಲಾ ಕ್ಯಾಲೆಂಡರ್‌ಗಳು, ಟಾಸ್ಕ್ ಕ್ಯೂಗಳು, ಡೆಮೊ ಪ್ರಸ್ತುತಿಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಟ್ಯಾಂಡ್-ಅಪ್ ಸಭೆಗಳು ಯೋಜನೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲರೂ ಒಟ್ಟಾಗಿ ಮಾತನಾಡುವಂತೆ ಮಾಡುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ.

ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ನಾನು ಅಗೈಲ್ ಅನ್ನು ತುಂಬಾ ಇಷ್ಟಪಡುತ್ತೇನೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಯೋಜನೆಯ ಉಳಿವಿಗಾಗಿ ಪೂರ್ವಾಪೇಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಸಂವಹನದ ಮಹತ್ವವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.

ಮತ್ತು ನೀವು ಚುರುಕುಬುದ್ಧಿಯನ್ನು ಇಷ್ಟಪಡದ ವಿಶ್ಲೇಷಕ ಎಂದು ನೀವು ಭಾವಿಸಿದರೆ, ಅದನ್ನು ಇನ್ನೊಂದು ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ನೋಡಿ: ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ತೋರಿಸಲು ಇದು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ - ನಿಮ್ಮ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಸ್ಕರಿಸಿದ ಡೇಟಾ, ಆ ಉತ್ತಮ ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ಗಳು, ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳು - ಜನರನ್ನು ಮಾಡಲು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ಪ್ರಶಂಸಿಸುತ್ತೇವೆ. ಆದರೆ ಅದನ್ನು ಮಾಡಲು, ನೀವು ನಿಮ್ಮ ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಗಳನ್ನು ಭೇಟಿ ಮಾಡಬೇಕು ಮತ್ತು ಅವರೊಂದಿಗೆ ರೌಂಡ್ ಟೇಬಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಮಾತನಾಡಬೇಕು.

ಮುಂದೇನು? ಎಲ್ಲರೂ ಯೋಜನೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಈಗ ನಾವು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸಲು ಯೋಜನೆಯ. ಇದನ್ನು ಮಾಡಲು, ಕಂಪನಿಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ವೃತ್ತಿಪರ ಅರ್ಹತೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಲಹೆಗಾರರನ್ನು ನೇಮಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. 

ಉತ್ತಮ ಸಲಹೆಗಾರರ ​​ಮುಖ್ಯ ಮಾನದಂಡ (ನಾನು ಸಲಹೆಗಾರನಾಗಿರುವುದರಿಂದ ನಾನು ನಿಮಗೆ ಹೇಳಬಲ್ಲೆ) ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ಅವನ ಪಾಲ್ಗೊಳ್ಳುವಿಕೆಯನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತಿದೆ.

ಸಲಹೆಗಾರನು ಕಂಪನಿಯ ವೃತ್ತಿಪರ ರಹಸ್ಯಗಳ ಸಣ್ಣ ತುಣುಕುಗಳನ್ನು ಪೋಷಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಕಂಪನಿಯು ಪ್ರಬುದ್ಧ ಮತ್ತು ಸ್ವಾವಲಂಬಿಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ನಿಮ್ಮ ಕಂಪನಿಯು ನಿಮ್ಮ ಸಲಹೆಗಾರರಿಲ್ಲದೆ ಈಗಾಗಲೇ ಬದುಕಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಸ್ವೀಕರಿಸಿದ ಸೇವೆಯ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ನೀವು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು. 

ಮೂಲಕ, ಸಲಹೆಗಾರನು ವರದಿಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಾರದು ಅಥವಾ ನಿಮಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಜೋಡಿ ಕೈಗಳಾಗಬಾರದು. ಅದಕ್ಕಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಒಳಗಿನ ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಗಳನ್ನು ನೀವು ಹೊಂದಿದ್ದೀರಿ.

ಶಿಕ್ಷಣಕ್ಕಾಗಿ ಮಾರುಕಟ್ಟೆದಾರರನ್ನು ನೇಮಿಸಿ, ನಿಯೋಗವಲ್ಲ

ಸಲಹೆಗಾರರನ್ನು ನೇಮಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮುಖ್ಯ ಗುರಿ ಶಿಕ್ಷಣ, ರಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸಂವಹನಕ್ಕೆ ಅನುಕೂಲ ಕಲ್ಪಿಸುವುದು. ಸಲಹೆಗಾರರ ​​ಪಾತ್ರವು ಮಾಸಿಕ ವರದಿಯಲ್ಲ, ಬದಲಿಗೆ ತನ್ನನ್ನು ಅಥವಾ ಅವಳನ್ನು ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ತಂಡದ ದೈನಂದಿನ ದಿನಚರಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು.

ಒಳ್ಳೆಯದು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಸಲಹೆಗಾರ ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ಭಾಗವಹಿಸುವವರ ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ತಿಳುವಳಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಅಂತರವನ್ನು ತುಂಬುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಅವನು ಅಥವಾ ಅವಳು ಎಂದಿಗೂ ಯಾರಿಗಾದರೂ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬಾರದು. ಮತ್ತು ಒಂದು ದಿನ, ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರೂ ಸಲಹೆಗಾರರಿಲ್ಲದೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. 

ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಸಂವಹನದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಮಾಟಗಾತಿ ಬೇಟೆ ಮತ್ತು ಬೆರಳು ತೋರಿಸುವ ಅನುಪಸ್ಥಿತಿಯಾಗಿದೆ. ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವ ಮೊದಲು, ಜನರು ತಮ್ಮ ಅನುಮಾನಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಇತರ ತಂಡದ ಸದಸ್ಯರೊಂದಿಗೆ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ಕೆಲಸ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುವ ಮೊದಲು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. 

ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಕೆಲಸದ ಅತ್ಯಂತ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಭಾಗವನ್ನು ಅದು ಹೇಗೆ ಪ್ರಭಾವಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡೋಣ: ದತ್ತಾಂಶ ಹರಿವುಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಲೀನಗೊಳಿಸುವುದು.

ಡೇಟಾ ವರ್ಗಾವಣೆ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಲ್ಲಿ ಸಂವಹನ ರಚನೆಯು ಹೇಗೆ ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿತವಾಗಿದೆ?

ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಡೇಟಾ, ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಉತ್ಪನ್ನ ಡೇಟಾ / ಲಾಯಲ್ಟಿ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂನಿಂದ ಖರೀದಿ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಮೊಬೈಲ್ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಡೇಟಾ: ನಮಗೆ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡುವ ಮೂರು ಮೂಲಗಳಿವೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸೋಣ. ನಾವು ಡೇಟಾ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಹಂತಗಳನ್ನು ಒಂದೊಂದಾಗಿ ಹೋಗುತ್ತೇವೆ, ಆ ಎಲ್ಲ ಡೇಟಾವನ್ನು Google ಮೇಘಕ್ಕೆ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಹಿಡಿದು ದೃಶ್ಯೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಕಳುಹಿಸುವವರೆಗೆ ಗೂಗಲ್ ಡೇಟಾ ಸ್ಟುಡಿಯೋ ಸಹಾಯದಿಂದ Google BigQuery ಯಲ್ಲಿ

ನಮ್ಮ ಉದಾಹರಣೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹಂತದಲ್ಲೂ ಸ್ಪಷ್ಟ ಸಂವಹನವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಜನರು ಯಾವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಬೇಕು?

  • ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹ ಹಂತ. ಯಾವುದಾದರೂ ಮುಖ್ಯವಾದದ್ದನ್ನು ಅಳೆಯಲು ನಾವು ಮರೆತರೆ, ನಾವು ಸಮಯಕ್ಕೆ ಹಿಂತಿರುಗಿ ಅದನ್ನು ಮತ್ತೆ ಅಳೆಯಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಮೊದಲೇ ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕಾದ ವಿಷಯಗಳು:
    • ಪ್ರಮುಖ ನಿಯತಾಂಕಗಳು ಮತ್ತು ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ಏನು ಹೆಸರಿಸಬೇಕೆಂದು ನಮಗೆ ತಿಳಿದಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಎಲ್ಲಾ ಅವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಾವು ಹೇಗೆ ಎದುರಿಸಬಹುದು?
    • ಈವೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ?
    • ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿದ ಡೇಟಾ ಹರಿವುಗಳಿಗಾಗಿ ಅನನ್ಯ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಯಾವುದು?
    • ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ನಾವು ಹೇಗೆ ನೋಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ? 
    • ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯಲ್ಲಿ ಮಿತಿಗಳಿರುವಲ್ಲಿ ನಾವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತೇವೆ?
  • ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಲೀನಗೊಳಿಸುವುದು ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗೆ ಹರಿಯುತ್ತದೆ. ಕೆಳಗಿನವುಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ:
    • ಮುಖ್ಯ ಇಟಿಎಲ್ ತತ್ವಗಳು: ಇದು ಡೇಟಾ ವರ್ಗಾವಣೆಯ ಬ್ಯಾಚ್ ಅಥವಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರಕಾರವೇ? 
    • ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಚ್ ಡೇಟಾ ವರ್ಗಾವಣೆಯ ಸಂಯೋಗವನ್ನು ನಾವು ಹೇಗೆ ಗುರುತಿಸುತ್ತೇವೆ? 
    • ನಷ್ಟ ಮತ್ತು ತಪ್ಪುಗಳಿಲ್ಲದೆ ನಾವು ಅವುಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ಡೇಟಾ ಸ್ಕೀಮಾದಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಹೊಂದಿಸುತ್ತೇವೆ?
    • ಸಮಯ ಮತ್ತು ಕಾಲಗಣನೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು: ನಾವು ಟೈಮ್‌ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್‌ಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇವೆ? 
    • ಡೇಟಾ ನವೀಕರಣ ಮತ್ತು ಪುಷ್ಟೀಕರಣವು ಟೈಮ್‌ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸರಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದೆಯೇ ಎಂದು ನಾವು ಹೇಗೆ ತಿಳಿಯಬಹುದು?
    • ಹಿಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಾವು ಹೇಗೆ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುತ್ತೇವೆ? ಅಮಾನ್ಯ ಹಿಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಏನಾಗುತ್ತದೆ?

  • ಡೇಟಾ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವ ಹಂತ. ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕಾದ ವಿಷಯಗಳು:
    • ಇಟಿಎಲ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗಾಗಿ ವಿಶೇಷ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳು: ಅಮಾನ್ಯ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ನಾವು ಏನು ಮಾಡಬೇಕು?
      ಪ್ಯಾಚ್ ಅಥವಾ ಅಳಿಸುವುದೇ? 
    • ಅದರಿಂದ ನಾವು ಲಾಭ ಪಡೆಯಬಹುದೇ? 
    • ಇಡೀ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ನ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮೇಲೆ ಅದು ಹೇಗೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ?

ಈ ಎಲ್ಲಾ ಹಂತಗಳಿಗೆ ಮೊದಲ ತತ್ವವೆಂದರೆ ತಪ್ಪುಗಳು ಒಂದರ ಮೇಲೊಂದು ಜೋಡಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಪರಸ್ಪರ ಆನುವಂಶಿಕವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಮೊದಲ ಹಂತದಲ್ಲಿ ನ್ಯೂನತೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಡೇಟಾವು ನಂತರದ ಎಲ್ಲಾ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ತಲೆಯನ್ನು ಸ್ವಲ್ಪ ಸುಡುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಮತ್ತು ಎರಡನೇ ತತ್ವವೆಂದರೆ ನೀವು ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಭರವಸೆಗಾಗಿ ಅಂಕಗಳನ್ನು ಆರಿಸಬೇಕು. ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಬೆರೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಿಶ್ರ ಡೇಟಾದ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರಲು ನಿಮಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ಇದು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಡೇಟಾದ ಗುಣಮಟ್ಟವು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ. ಕಡಿಮೆ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.

  • ದೃಶ್ಯೀಕರಣ
    ಇದು ಸಿಇಒ ಹಂತ. ಸಿಇಒ ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ನೋಡಿದಾಗ ಮತ್ತು ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯ ಬಗ್ಗೆ ನೀವು ಕೇಳಿರಬಹುದು: “ಸರಿ, ಈ ವರ್ಷ ನಮಗೆ ಸಾಕಷ್ಟು ಲಾಭ ದೊರೆತಿದೆ, ಮೊದಲಿಗಿಂತಲೂ ಹೆಚ್ಚು, ಆದರೆ ಕೆಂಪು ವಲಯದಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲಾ ಆರ್ಥಿಕ ನಿಯತಾಂಕಗಳು ಏಕೆ ? ” ಮತ್ತು ಈ ಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ, ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು ತಡವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಅವರು ಬಹಳ ಹಿಂದೆಯೇ ಸಿಕ್ಕಿಬಿದ್ದಿರಬೇಕು.

ಎಲ್ಲವೂ ಸಂವಹನವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಮತ್ತು ಸಂಭಾಷಣೆಯ ವಿಷಯಗಳ ಮೇಲೆ. ಯಾಂಡೆಕ್ಸ್ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ತಯಾರಿಸುವಾಗ ಏನು ಚರ್ಚಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದರ ಉದಾಹರಣೆ ಇಲ್ಲಿದೆ:

ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಬಿಐ: ಸ್ನೋಪ್ಲೋ, ಗೂಗಲ್ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್, ಯಾಂಡೆಕ್ಸ್

ಈ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ನಿಮ್ಮ ಇಡೀ ತಂಡದೊಂದಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ನೀವು ಕಾಣಬಹುದು. ಯಾಕೆಂದರೆ, ಆಲೋಚನೆಯನ್ನು ಇತರರೊಂದಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸದೆ ಯಾರಾದರೂ ess ಹೆ ಅಥವಾ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಅಭಿಪ್ರಾಯವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ನಿರ್ಧಾರ ಮಾಡಿದಾಗ, ತಪ್ಪುಗಳು ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.

ಸಂಕೀರ್ಣತೆಗಳು ಎಲ್ಲೆಡೆ ಇವೆ, ಸರಳ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿಯೂ ಸಹ.

ಇಲ್ಲಿ ಇನ್ನೊಂದು ಉದಾಹರಣೆ ಇಲ್ಲಿದೆ: ಉತ್ಪನ್ನ ಕಾರ್ಡ್‌ಗಳ ಅನಿಸಿಕೆ ಸ್ಕೋರ್‌ಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವಾಗ, ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ದೋಷವನ್ನು ಗಮನಿಸುತ್ತಾರೆ. ಹಿಟ್ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ, ಎಲ್ಲಾ ಬ್ಯಾನರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನ ಕಾರ್ಡ್‌ಗಳ ಎಲ್ಲಾ ಅನಿಸಿಕೆಗಳನ್ನು ಪುಟ ಲೋಡ್ ಮಾಡಿದ ನಂತರ ಕಳುಹಿಸಲಾಗಿದೆ. ಆದರೆ ಬಳಕೆದಾರರು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಪುಟದಲ್ಲಿರುವ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ನೋಡಿದ್ದಾರೆಯೇ ಎಂದು ನಮಗೆ ಖಚಿತವಾಗಿ ಹೇಳಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ಬಗ್ಗೆ ವಿವರವಾಗಿ ತಿಳಿಸಲು ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ತಂಡಕ್ಕೆ ಬರುತ್ತಾರೆ.

ನಾವು ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಹಾಗೆ ಬಿಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ ಎಂದು ಬಿಐ ಹೇಳುತ್ತದೆ.

ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆಯೆ ಎಂದು ನಮಗೆ ಖಚಿತವಾಗಿ ಹೇಳಲಾಗದಿದ್ದರೆ ನಾವು ಸಿಪಿಎಂ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಬಹುದು? ಆಗ ಚಿತ್ರಗಳಿಗೆ ಅರ್ಹವಾದ ಸಿಟಿಆರ್ ಯಾವುದು?

ಮಾರಾಟಗಾರರು ಉತ್ತರಿಸುತ್ತಾರೆ:

ನೋಡಿ, ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರೂ, ನಾವು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಸಿಟಿಆರ್ ಅನ್ನು ತೋರಿಸುವ ವರದಿಯನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಇತರ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ ಇದೇ ರೀತಿಯ ಸೃಜನಶೀಲ ಬ್ಯಾನರ್ ಅಥವಾ ಫೋಟೋದ ವಿರುದ್ಧ ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು.

ತದನಂತರ ಅಭಿವರ್ಧಕರು ಹೀಗೆ ಹೇಳುತ್ತಾರೆ:

ಹೌದು, ಸ್ಕ್ರಾಲ್ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ವಿಷಯ ಗೋಚರತೆ ಪರಿಶೀಲನೆಗಾಗಿ ನಮ್ಮ ಹೊಸ ಏಕೀಕರಣದ ಸಹಾಯದಿಂದ ನಾವು ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು.

ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಯುಐ / ಯುಎಕ್ಸ್ ವಿನ್ಯಾಸಕರು ಹೇಳುತ್ತಾರೆ:

ಹೌದು! ನಮಗೆ ಸೋಮಾರಿಯಾದ ಅಥವಾ ಶಾಶ್ವತವಾದ ಸುರುಳಿ ಅಥವಾ ವಿನ್ಯಾಸದ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ ನಾವು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು!

ಈ ಸಣ್ಣ ತಂಡವು ಸಾಗಿದ ಹಂತಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:

  1. ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ
  2. ಸಮಸ್ಯೆಯ ವ್ಯವಹಾರ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಿದೆ
  3. ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಅಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ
  4. ತಾಂತ್ರಿಕ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಿದರು
  5. ಕ್ಷುಲ್ಲಕವಲ್ಲದ ಲಾಭವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿದಿದೆ

ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು, ಅವರು ಎಲ್ಲಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಂದ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು. ಡೇಟಾ ಸ್ಕೀಮಾದ ಒಂದು ಭಾಗದಲ್ಲಿನ ಭಾಗಶಃ ಪರಿಹಾರವು ವ್ಯವಹಾರ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ

ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ನಾವು ಒಟ್ಟಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬೇಕು. ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರತಿದಿನ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಮಾಡುವುದು ಕಷ್ಟದ ಕೆಲಸ. ಮತ್ತು ಡೇಟಾದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಸಾಧಿಸಬೇಕು ಸರಿಯಾದ ಜನರನ್ನು ನೇಮಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು, ಸರಿಯಾದ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಖರೀದಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಸಂವಹನ ರಚನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಹಣ, ಸಮಯ ಮತ್ತು ಶ್ರಮವನ್ನು ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡುವುದು ಸಂಸ್ಥೆಯ ಯಶಸ್ಸಿಗೆ ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ.

ನೀವು ಏನು ಆಲೋಚಿಸುತ್ತೀರಿ ಏನು?

ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಈ ಸೈಟ್ ಅಕಿಸ್ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಕಾಮೆಂಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯಿರಿ.