डेटा भण्डारण – तूफान से व्यापार और ब्रांड की दुनिया डेटा भण्डारण द्वारा ली जाती है। उनकी बढ़ती लोकप्रियता के साथ वे व्यवसाय प्रबंधन का एक अभिन्न अंग बन गए हैं क्योंकि वे कंपनियों को रणनीतिक और आसान तरीके से डेटा का उपयोग करने में मदद करते हैं। डेटा भण्डारण में गहराई से जाने से पहले, पीछे हटना और डेटा भण्डारण के बारे में एक बेहतर और स्पष्ट विचार हासिल करना महत्वपूर्ण है और कैसे ब्रांड सफल हो सकते हैं जो सफल फैशन में उनकी जरूरतों और आवश्यकताओं को पूरा कर सके।
डेटा भण्डारण क्या है और यह क्यों महत्वपूर्ण है?
पिछले कुछ वर्षों में, लगभग सभी कंपनियों ने बेहतर निर्णय लेने के लिए डेटा एकत्रित करने और विश्लेषण करने के महत्व को महसूस किया है और बेहतर अभियान बनाने के । लगभग सभी कंपनियों के पास उनके सभी लेनदेन का रिकॉर्ड होता है, आमतौर पर उनकी स्थापना के बाद से। इस प्रकार का डेटा कई सालों से एकत्रित हो सकता है और यह डेटा कई स्रोतों जैसे मेनफ्रेम, मालिकाना सिस्टम और कभी-कभी क्लाइंट सर्वर अनुप्रयोगों में फैल सकता है। इसके अलावा, यह संभव है कि इस डेटा को कई स्रोतों पर फैलाया जा सके, यहां तक कि विभिन्न लोगों द्वारा भी एकत्र और एकीकृत किया जा सकता है। एक ही कंपनी में मौजूद बहुत सारे डेटा के साथ, आईटी टीम के लिए केवल डेटा एकत्र करने के लिए मुश्किल नहीं है बल्कि उन सभी का उपयोग भी करना है जो पूरे संगठन को लाभान्वित करते हैं।
इस प्रश्न का उत्तर सरल और सरल प्रतीत हो सकता है लेकिन इसका कार्यान्वयन कम है। डेटा को समझने के लिए, सभी जगहों को एक ही स्थान पर एक साथ रखना और डेटाबेस बनाना आवश्यक है । लेकिन यह बहुत संभव है कि दस साल पहले डेटा एकत्र करने वाले व्यक्ति ने पहले ही कंपनी को छोड़ दिया हो। इसी तरह, सलाहकार जो मालिकाना प्रणाली बनाने के लिए किराए पर लिए गए थे, वे अन्य नौकरियों पर चले गए होंगे। इसके अलावा, क्लाइंट सर्वर सिस्टम के खिलाफ रिपोर्ट चलाने के दौरान, रिपोर्ट काफी कठोर हो सकती है और एक बार मुद्रित होने के बाद, उन्हें किसी भी तरीके से बदला या अनुकूलित नहीं किया जा सकता है। इसलिए हर बार जब किसी कंपनी को एक विशिष्ट रिपोर्ट की आवश्यकता होती है, तो उसे उस जानकारी तक पहुंचने के लिए प्रोग्रामर या बाहरी परामर्शदाता को प्रीमियम दर का भुगतान करना पड़ सकता है। इस तरह की पूरी प्रक्रिया को हराया जाता है क्योंकि डेटा भण्डारण का मुख्य लक्ष्य कंपनियों को उनके डेटा इतिहास में आसान और सरल पहुंच प्राप्त करने में मदद करना है।
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यह यहां है जहां उन्नत ऑनलाइन विश्लेषणात्मक प्रसंस्करण उपकरण डेटा वेयरहाउस उपयोगकर्ताओं को माउस के एक क्लिक के साथ कंपनी रिपोर्ट बनाने में मदद कर सकते हैं और इस प्रकार कंपनी के प्रतिनिधि को विभिन्न कोणों से उनके प्रदर्शन को देखने में सक्षम बनाता है। जांच की जाने वाली डेटा की मात्रा संबंधित व्यापार की प्रकृति पर निर्भर करती है। उदाहरण के लिए, एक विनिर्माण इकाई को उन उत्पादों की संख्या जानने में रुचि हो सकती है जो किसी विशेष अवधि में उनके द्वारा निर्मित किए जा रहे हैं। कंपनी यह भी जानना चाहती है कि उस अवधि के दौरान कितने दोषपूर्ण टुकड़े निर्मित किए जा रहे हैं। डेटा विश्लेषण कंपनियों को कंपनी द्वारा विशेष रूप से एक प्रभावी तरीके से निर्मित इकाइयों की संख्या तय करने में मदद कर सकता है। इसी तरह, एक ट्रैवल एजेंट कंपनी किसी विशेष अवधि के दौरान सेवा की गई लोगों की संख्या को जानना चाहती है। पर्यटकों और ग्राहकों के रुझानों का विश्लेषण करके, ट्रैवल एजेंट बेहतर अभियान और योजनाओं की योजना बना सकते हैं जो उनकी पहुंच और लाभप्रदता को अधिकतम कर सकते हैं। यह बिल्कुल यहां है कि कंपनियां डेटा वेयरहाउस बनाकर डेटा का उपयोग कर सकती हैं जो उनके सिस्टम का हिस्सा हैं।
डेटा भण्डारण इसलिए सभी व्यावसायिक विश्लेषकों के लिए एक सपना है क्योंकि एक कंपनी के बारे में सारी जानकारी एक ही स्थान पर एकत्र की जाती है और विश्लेषणात्मक विश्लेषण और अनुसंधान के लिए भी खुली होती है। डेटा भण्डारण सिस्टम स्थापित करने से पहले, यह महत्वपूर्ण है कि कंपनियां कुछ चीजों को समझें क्योंकि डेटा भण्डारण का उद्देश्य संगठनों को सटीक जानकारी प्रदान करना है ताकि विपणक प्रभावी और सफल अभियान बनाने के लिए इसका उपयोग कर सकें जो लक्ष्यों और उद्देश्यों को पूरा कर सके कंपनी।
यहां कुछ कदम दिए गए हैं जिन्हें कंपनी को निवेश करना चाहिए ताकि वह डेटा भण्डारण को प्रभावी तरीके से कार्यान्वित कर सके:
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कंपनी के उद्देश्यों का निर्धारण करें:
प्रत्येक कंपनी अद्वितीय है और उनके पास अपने लक्ष्य का सेट है और उद्देश्यों। यदि कोई कंपनी प्रारंभिक चरण है, तो इसके उद्देश्यों को एक स्थापित चरण में होने से बहुत अलग है। यही कारण है कि कंपनियों को बिक्री, उत्पादन, प्रशासन और समर्थन कर्मियों के अच्छे मिश्रण की आवश्यकता होती है। उचित डेटा विश्लेषण कंपनियों को महत्वपूर्ण निर्णय लेने में मदद कर सकता है जैसे कि विकास को प्राप्त करने के लिए मशीन या स्टाफ कर्मियों जैसे संसाधनों को बेहतर बनाना एक अच्छा विचार है। अगर कंपनी नए अभियानों और रणनीतियों में निवेश कर रही है, तो यह उन्हें अच्छी तरह से भुगतान करने के लिए भुगतान करेगी कि क्या वे योजनाबद्ध तरीके से काम करेंगे या नहीं। जबकि बाहरी ताकतों को हमेशा बदलना और कभी नियंत्रित नहीं किया जा सकता है, यह सर्वोत्तम है कि डेटा भण्डारण कंपनियां सर्वश्रेष्ठ संभव तरीके से अनुकूलित करने और उन्हें बदलने की कोशिश करती हैं। इसके अलावा, यह समझना महत्वपूर्ण है कि विभिन्न ब्रांड अलग-अलग शिष्टाचार में सफलता की पहचान करते हैं। किसी भी संगठन के मुख्य स्तंभों में मालिक, राष्ट्रपति और प्रबंधक शामिल हैं। जबकि प्रबंधकों लाभ केंद्रों की देखरेख करते हैं, उनके पास विशेषज्ञता और नियंत्रण का अपना क्षेत्र भी है।
इसके अलावा, एक कंपनी में प्रबंधक प्रभावी रूप से लक्ष्यों और महत्वाकांक्षाओं तक पहुंचने के लिए कर्मियों, संपर्कों, बिक्री के अवसरों और संसाधनों को साझा करेंगे। एक क्षेत्र के स्वास्थ्य और विकास को अलग करने के द्वारा, प्रबंधकों को पूरे ब्रांड की सुचारू संचालन सुनिश्चित करता है। जबकि कंपनी के सभी लोगों द्वारा सकल लाभ का आनंद लिया जाता है, लेकिन उन्हें प्रभावित करने वाले बड़े फैसले सामान्य रूप से शीर्ष स्तर पर ले जाते हैं। यह बिना कहने के चला जाता है कि एक बड़े अनुबंध के रूप में कभी-कभी एक छोटे से अनुबंध की आवश्यकता होती है। इसके अलावा, कभी-कभी कई छोटे अनुबंध एक बड़े अनुबंध के रूप में ज्यादा लाभ में योगदान दे सकते हैं। इसलिए अनुबंधों को ट्रैक करना और यह सुनिश्चित करना कि उनके लक्ष्य एक उद्देश्य से मिले हैं, तो कुछ ऐसा है जो ब्रांड और कंपनियों को ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता है। यही कारण है कि कंपनियां महत्वपूर्ण प्रदर्शन संकेतकों के विभिन्न पहलुओं को ट्रैक करती हैं जैसे यूनिट बेचे गए, शुद्ध लाभ, सकल लाभ, ग्राहक लक्ष्य दूसरों के बीच हासिल किया जाता है ताकि वे कंपनियों को उनके विकास प्रक्षेपण को बनाए रखने में मदद कर सकें। डेटा भण्डारण कंपनियां संख्यात्मक डेटा को एक प्रभावी फैशन में ट्रैक करने में मदद करती है ताकि इसका उपयोग उनके लक्ष्यों और उद्देश्यों के प्रभावी अहसास के लिए किया जा सके।
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कंपनियों को लक्षित लक्ष्य तक पहुंचने में मदद करने के लिए जानकारी संग्रहित करें और विश्लेषण करें:
एकमात्र तरीका एक कंपनी विश्वसनीय और महत्वपूर्ण जानकारी एकत्र कर सकती है, जो मामला पूछता है। नेताओं के पास जानकारी के स्रोत होते हैं जिनका उपयोग वे निर्णय लेने के लिए करते हैं। कई स्रोतों में मौजूद डेटा स्रोतों से शुरू करें। कुछ डेटा स्रोतों में ग्राहक संबंध प्रबंधन , खाता पैकेज , समय रिपोर्टिंग सिस्टम की रिपोर्ट शामिल हैं। रिपोर्ट और उनकी प्रतियां एकत्र करके, ब्रांडों को बहुत विश्वसनीय और मूल्यवान जानकारी तक पहुंच होगी। कई संगठनों में, विश्लेषकों और पर्यवेक्षकों ब्रांड की विश्लेषणात्मक और सारांश रिपोर्ट बनाते हैं जो ब्रांड के लिए बेहद सहायक और मूल्यवान हो सकते हैं। सरल सहसंबंध रिपोर्ट से लेकर सूचना में सॉफ़्टवेयर में संग्रहीत जानकारी को मेमो और स्प्रेडशीट में संग्रहीत किया जा सकता है, डेटा विभिन्न स्रोतों में उपलब्ध कराया जा सकता है। कभी-कभी यह संभव है कि टेलीफोन के बारे में जानकारी के कई स्रोत डेस्कटॉप डेटाबेस को लॉग करते हैं जो शिपिंग तिथियों को ट्रैक करता है और पर्यवेक्षक की दैनिक रिपोर्ट को अनदेखा कर दिया जाता है और छुपा रहता है। डेटा का यह स्रोत किसी कंपनी के दृष्टिकोण से भी महत्वपूर्ण है और उन्हें ट्रैक करना ब्रांडों के लिए फायदेमंद साबित हो सकता है। डेटा वेयरहाउस डिजाइनरों की सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक है कंपनियों को ऊपर वर्णित डेटा के प्रकार को इकट्ठा करने का एक तरीका ढूंढना है, क्योंकि कई कंपनियां इस जानकारी का ट्रैक नहीं रखती हैं क्योंकि वे इसे महत्वहीन या गलत मानते हैं। लेकिन ब्रांडों को हमेशा याद रखना चाहिए कि कोई डेटा अपरिहार्य नहीं है और कंपनी के विकास और विकास में सब कुछ एक विशेष भूमिका निभाता है। इस संग्रह और विश्लेषण का एक और पहलू यह समझ रहा है कि लोग किस जानकारी को इकट्ठा करते हैं और संसाधित करते हैं। डेटा वेयरहाउस कई रिपोर्टिंग कार्यों को स्वचालित कर सकती है जिन्हें पहचान लिया गया है और इसके लिए कंपनियों के व्यक्तियों के साथ व्यापक बातचीत की आवश्यकता है। यह सब एक अच्छी गोदाम प्रणाली बनाने के लिए एक कंपनी की मदद कर सकते हैं। जब ब्रांड डेटा वेयरहाउस की प्रक्रिया को स्पष्ट रूप से समझ सकते हैं, तो वेयरहाउस को डिजाइन करने की प्रक्रिया शुरू हो सकती है। लेकिन ब्रांडों को हमेशा याद रखना चाहिए कि कोई डेटा अपरिहार्य नहीं है और कंपनी के विकास और विकास में सब कुछ एक विशेष भूमिका निभाता है। इस संग्रह और विश्लेषण का एक और पहलू यह समझ रहा है कि लोग किस जानकारी को इकट्ठा करते हैं और संसाधित करते हैं। डेटा वेयरहाउस कई रिपोर्टिंग कार्यों को स्वचालित कर सकती है जिन्हें पहचान लिया गया है और इसके लिए कंपनियों के व्यक्तियों के साथ व्यापक बातचीत की आवश्यकता है। यह सब एक अच्छी गोदाम प्रणाली बनाने के लिए एक कंपनी की मदद कर सकते हैं। जब ब्रांड डेटा वेयरहाउस की प्रक्रिया को स्पष्ट रूप से समझ सकते हैं, तो वेयरहाउस को डिजाइन करने की प्रक्रिया शुरू हो सकती है। लेकिन ब्रांडों को हमेशा याद रखना चाहिए कि कोई डेटा अपरिहार्य नहीं है और कंपनी के विकास और विकास में सब कुछ एक विशेष भूमिका निभाता है। इस संग्रह और विश्लेषण का एक और पहलू यह समझ रहा है कि लोग किस जानकारी को इकट्ठा करते हैं और संसाधित करते हैं। डेटा वेयरहाउस कई रिपोर्टिंग कार्यों को स्वचालित कर सकती है जिन्हें पहचान लिया गया है और इसके लिए कंपनियों के व्यक्तियों के साथ व्यापक बातचीत की आवश्यकता है। यह सब एक अच्छी गोदाम प्रणाली बनाने के लिए एक कंपनी की मदद कर सकते हैं। जब ब्रांड डेटा वेयरहाउस की प्रक्रिया को स्पष्ट रूप से समझ सकते हैं, तो वेयरहाउस को डिजाइन करने की प्रक्रिया शुरू हो सकती है। डेटा वेयरहाउस कई रिपोर्टिंग कार्यों को स्वचालित कर सकती है जिन्हें पहचान लिया गया है और इसके लिए कंपनियों के व्यक्तियों के साथ व्यापक बातचीत की आवश्यकता है। यह सब एक अच्छी गोदाम प्रणाली बनाने के लिए एक कंपनी की मदद कर सकते हैं। जब ब्रांड डेटा वेयरहाउस की प्रक्रिया को स्पष्ट रूप से समझ सकते हैं, तो वेयरहाउस को डिजाइन करने की प्रक्रिया शुरू हो सकती है। डेटा वेयरहाउस कई रिपोर्टिंग कार्यों को स्वचालित कर सकती है जिन्हें पहचान लिया गया है और इसके लिए कंपनियों के व्यक्तियों के साथ व्यापक बातचीत की आवश्यकता है। यह सब एक अच्छी गोदाम प्रणाली बनाने के लिए एक कंपनी की मदद कर सकते हैं। जब ब्रांड डेटा भण्डारण की प्रक्रिया को स्पष्ट रूप से समझ सकते हैं, तो वेयरहाउस को डिजाइन करने की प्रक्रिया शुरू हो सकती है।
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व्यवसाय की मूल प्रक्रिया की पहचान करें:
व्यवसाय प्रक्रिया और प्रमुख प्रदर्शन संकेतकों की पहचान करने के बाद, ब्रांडों को उन दो इकाइयों की पहचान करने की आवश्यकता होती है जो इन दो पहलुओं को जोड़ती हैं। उदाहरण के लिए, यदि किसी कंपनी को एक नया प्रशिक्षण कार्यक्रम शुरू करने की आवश्यकता है, तो उसे कई व्यवसाय और संसाधन कारक को ध्यान में रखना होगा। एक प्रशिक्षण कार्यक्रम आयोजित करते समय, इस स्थान को ध्यान में रखना महत्वपूर्ण है क्योंकि सभी ग्राहक या लोग उस कार्यक्रम में भाग लेने में सक्षम नहीं हो सकते हैं। कभी-कभी ग्राहक उस कंपनी के साथ संबंध साझा नहीं कर सकता है। इसके अलावा ग्राहक को विंडोज 2000 जैसे नए उत्पादों के उपयोग के लिए अनुकूलित करने की आवश्यकता हो सकती है। डेटा वेयरहाउस एक दूसरे से संबंधित है डेटा संरचनाओं। प्रत्येक संरचना एक विशिष्ट व्यापार के लिए प्रमुख प्रदर्शन संकेतक संग्रहीत करती है और उन्हें उत्पन्न करने वाले कारकों से संबंधित है। एक तथ्य तालिका में प्रमुख प्रदर्शन संकेतक इकट्ठा करना व्यवसाय के दृष्टिकोण से बेहद महत्वपूर्ण हो जाता है। डेटा भण्डारण में तथ्य सारणी का एक समूह है जो प्रत्येक विषय पर आधारित होता है। तथ्य सारणी आयाम साझा साझा कर सकते हैं और इसे अन्य तालिकाओं से भी जोड़ सकते हैं। संक्षेप में, डेटा गोदाम ब्रांडों को एक तरफ बड़े लक्ष्य और उद्देश्यों को प्राप्त करने और दूसरी ओर प्रभावी बिक्री अभियान और समाधान बनाने के लिए अपनी कंपनियों के प्रमुख संकेतकों का उपयोग करने में मदद कर सकता है ।
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एक वैचारिक डेटा मॉडल का निर्माण:
एक बार व्यवसाय ने व्यवसाय प्रक्रिया की पहचान की है, इसे डेटा का वैचारिक मॉडल बनाना होगा। इसके लिए, कंपनी को उन विषयों को निर्धारित करना होगा जो तथ्यों और आयामों में व्यक्त किए जाएंगे जो इन तथ्यों से संबंधित होंगे। यह बहुत महत्वपूर्ण है कि ब्रांड स्पष्ट रूप से प्रदर्शन संकेतकों की पहचान करें और उन्हें कैसे संग्रहीत किया जाना चाहिए। चूंकि अधिकांश तथ्यों को ओलाप क्यूब प्रारूप में एक साथ रखा जाना चाहिए, डेटा लगातार तरीके से होना चाहिए। हालांकि प्रक्रिया सरल लग सकती है, वास्तव में यह नहीं है। उदाहरण के लिए, यदि कोई कंपनी प्रकृति में अंतरराष्ट्रीय है, तो उन्हें मुद्रा प्रारूप चुनने की आवश्यकता है। इसका मतलब यह होगा कि संग्रहित मुद्रा को विनिमय दर के अनुसार परिवर्तित या बदला जाएगा। इसलिए डेटा वेयरहाउस सिस्टम में एक्सचेंज दरें भी एक अलग कारक होगी। सब कुछ, डेटा वेयरहाउस संरचनाएं बेहद मुश्किल और जटिल हैं और इसे बनाए रखने के लिए जटिल हैं और निर्माण के लिए एक लंबा समय भी लेते हैं। यही कारण है कि कंपनियों को सावधानी से अपनी डेटा संरचना की योजना बनाने की आवश्यकता है, ताकि बाद के चरण में पुनर्गठन से बचें।
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डेटा स्रोतों का पता लगाने के बाद, कंपनियों को डेटा परिवर्तन की योजना बनाने की आवश्यकता है:
यह बेहद जरूरी है कि कंपनियां आवश्यक डेटा के महत्वपूर्ण स्रोत की पहचान करें और उसके बाद इसे डेटा वेयरहाउस संरचना में सफल तरीके से स्थानांतरित करें। उदाहरण के लिए, जानकारी के कुछ स्रोतों में कस्टम-इन हाउस एप्लिकेशन और सीआरएम पैकेज स्रोत शामिल हो सकते हैं और उनके बीच कोई सह-संबंध नहीं हो सकता है। चूंकि विभिन्न प्रणालियां समान जानकारी या सिस्टम साझा नहीं करती हैं और इसीलिए कंपनियों को विभिन्न प्लेटफार्मों को सुलझाने की आवश्यकता होती है ताकि उन्हें डेटा भण्डारण टेबल में एक निर्बाध तरीके से कॉपी किया जा सके। इसके अलावा, कंपनियों को डेटा को साफ़ करने की आवश्यकता है और यह भी सुनिश्चित करना है कि डेटा सिस्टम में कोई रिक्त स्थान शेष नहीं है। यदि कोई रिक्त स्थान है, तो यह पूरे डेटा वेयरहाउस परियोजनाओं को प्रभावित कर सकता है। यही कारण है कि कंपनियों में डेटा भण्डारण अंततः लागू होने से पहले स्रोत डेटा को पूरा करने की आवश्यकता है। साथ ही, यह महत्वपूर्ण है कि खराब डेटा रखा जाए, क्योंकि यह पूरी प्रक्रिया को प्रभावित करता है और कंपनी को भी बहुत खर्च करता है। स्रोत पर डेटा में सुधार करके, कंपनियां यह सुनिश्चित करेंगी कि सभी अन्य संबंधित डेटा हर चरण में उत्पन्न हो जाएं।
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डेटा गोदाम के लिए ट्रैकिंग की अवधि निर्धारित करें:
यह कहने के बिना चला जाता है कि डेटा वेयरहाउस संरचना में इतनी बड़ी मात्रा में डेटा बहुत अधिक जगह का उपभोग करेगा। हालांकि डेटा वेयरहाउस समय के साथ प्रदर्शन को ट्रैक करेगा, इसका मतलब है कि डेटा हर समय स्थायी और वस्तुतः उपलब्ध होना चाहिए। लेकिन फिर असीमित स्टोरेज क्षमता की आवश्यकता होगी जो संभव नहीं है। यही कारण है कि डेटा संरचनाओं में, विभिन्न संरचनाओं में डेटा को सारांशित और संग्रहीत करना संभव है, जिससे पूरे ढांचे में जो स्थान लेता है उसे कम कर देता है।
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डेटा भण्डारण योजना लागू करें:
एक व्यवसाय के बाद डेटा वेयरहाउस संरचना के लिए एक योजना विकसित की गई है, इस परियोजना का अनुमान लगाने और परियोजना को शेड्यूल करने के लिए आधार तैयार करें। चूंकि डेटा गोदाम का दायरा बड़ा है, इसलिए चरणबद्ध वितरण प्रणाली होना महत्वपूर्ण है ताकि पूरी परियोजना को ट्रैक पर रखा जा सके। डेटा भण्डारण सिस्टम निर्णय निर्माताओं को उनके संगठन के बारे में समेकित और सुसंगत डेटा प्रदान करते हैं और इसके माध्यम से एक कंपनी विकासशील प्रक्षेपण के माध्यम से एक प्रभावशाली और सफल तरीके से आगे बढ़ सकती है।
डेटा भण्डारण सिस्टम आज के कारोबारी माहौल में बेहद महत्वपूर्ण और महत्वपूर्ण है क्योंकि यह कंपनियों को एक तरफ समाधान देने में मदद कर सकता है और सफल तरीके से बाजार के रुझानों को समझ सकता है । अंत में, डेटा गोदाम सबसे महत्वपूर्ण प्रणाली में से एक है जिसके माध्यम से श्रेणियों के ब्रांड संगठन के भीतर और बाहर दोनों अपने लक्ष्यों और उद्देश्यों को महसूस कर सकते हैं।
