क्यों टीम संचार आपके मार्टेक स्टैक से अधिक महत्वपूर्ण है

विपणन टीम संचार और विश्लेषण

डेटा गुणवत्ता और संचार संरचनाओं पर सिमो अहावा के असाधारण दृष्टिकोण ने पूरे लाउंज को नया रूप दिया एनालिटिक्स जाओ! सम्मेलन। ओवोक्स, CIS क्षेत्र में MarTech नेता ने अपने ज्ञान और विचारों को साझा करने के लिए इस सभा में हजारों विशेषज्ञों का स्वागत किया।

OWOX BI टीम आप सिमो अहावा द्वारा प्रस्तावित अवधारणा पर विचार करना चाहेंगे, जो निश्चित रूप से आपके व्यवसाय को विकसित करने की क्षमता है। 

डेटा की गुणवत्ता और संगठन की गुणवत्ता

डेटा की गुणवत्ता उस व्यक्ति पर निर्भर करती है जो इसका विश्लेषण कर रहा है। आमतौर पर, हम उपकरण, वर्कफ़्लो और डेटासेट पर डेटा की सभी खामियों को दोषी ठहराते हैं। लेकिन क्या यह उचित है?

सच कहूं, तो डेटा की गुणवत्ता सीधे इस बात से जुड़ी है कि हम अपने संगठनों के भीतर कैसे संवाद करते हैं। संगठन की गुणवत्ता डेटा खनन, अनुमान और माप के दृष्टिकोण से शुरू होकर, प्रसंस्करण के साथ जारी रखने और उत्पाद की समग्र गुणवत्ता और निर्णय लेने के साथ समाप्त होने तक सब कुछ निर्धारित करती है। 

कंपनियों और उनकी संचार संरचनाएं

आइए कल्पना करें कि एक कंपनी एक उपकरण में माहिर है। इस कंपनी के लोग बी 2 बी खंड के लिए कुछ समस्याओं को हल करने और उन्हें हल करने में महान हैं। सब कुछ बहुत अच्छा है, और कोई संदेह नहीं है कि आप इस तरह से एक युगल कंपनियों को जानते हैं।

इन कंपनियों की गतिविधियों के दुष्प्रभाव डेटा गुणवत्ता की आवश्यकताओं को बढ़ाने की दीर्घकालिक प्रक्रिया में छिपे हुए हैं। उसी समय, हमें याद रखना चाहिए कि डेटा के साथ डेटा कार्य का विश्लेषण करने के लिए बनाए गए उपकरण केवल व्यावसायिक समस्याओं से अलग-थलग हैं - भले ही वे उन्हें हल करने के लिए बनाए गए हों। 

इसलिए दूसरी तरह की फर्म सामने आई है। ये कंपनियां वर्कफ़्लो डीबगिंग में विशिष्ट हैं। वे व्यावसायिक प्रक्रियाओं में समस्याओं का एक पूरा गुच्छा पा सकते हैं, उन्हें एक व्हाइटबोर्ड पर रख सकते हैं, और अधिकारियों को बता सकते हैं:

इधर, इधर, उधर! इस नई व्यवसाय रणनीति को लागू करें और आप ठीक हो जाएंगे!

लेकिन यह सच होने के लिए बहुत अच्छा लगता है। उपकरण की समझ पर आधारित सलाह की दक्षता संदिग्ध है। और उन परामर्श फर्मों को यह समझने की ज़रूरत नहीं है कि ऐसी समस्याएं क्यों दिखाई दीं, क्यों प्रत्येक नया दिन नई जटिलताएं और त्रुटियां लाता है, और कौन से उपकरण गलत तरीके से स्थापित किए गए थे।

इसलिए अपने दम पर इन कंपनियों की उपयोगिता सीमित है। 

व्यापार विशेषज्ञता और उपकरणों के ज्ञान दोनों के साथ कंपनियां हैं। इन कंपनियों में, हर किसी को महान गुणों, विशेषज्ञों के साथ काम पर रखने का जुनून है जो अपने कौशल और ज्ञान में निश्चित हैं। ठंडा। लेकिन आमतौर पर, इन कंपनियों का उद्देश्य टीम के अंदर संचार समस्याओं को हल करना नहीं होता है, जिसे वे अक्सर महत्वहीन के रूप में देखते हैं। इसलिए जैसे ही नई समस्याएं सामने आती हैं, चुड़ैल का शिकार शुरू हो जाता है - यह किसकी गलती है? शायद बीआई विशेषज्ञों ने प्रक्रियाओं को भ्रमित किया? नहीं, प्रोग्रामर ने तकनीकी विवरण नहीं पढ़ा। लेकिन सब के सब, असली समस्या यह है कि टीम समस्या को स्पष्ट रूप से एक साथ हल करने के बारे में नहीं सोच सकती है। 

इससे हमें पता चलता है कि शांत विशेषज्ञों से भरी कंपनी में भी, अगर संगठन नहीं है तो सब कुछ आवश्यक से अधिक प्रयास करेगा परिपक्व बस। यह विचार कि आपको वयस्क होना है और जिम्मेदार होना है, विशेष रूप से एक संकट में, आखिरी चीज है जो लोग ज्यादातर कंपनियों के बारे में सोच रहे हैं।

यहां तक ​​​​कि मेरा दो साल का बच्चा जो किंडरगार्टन जा रहा है, उन कुछ संगठनों की तुलना में अधिक परिपक्व लगता है जिनके साथ मैंने काम किया है।

आप केवल बड़ी संख्या में विशेषज्ञों को काम पर रखकर एक कुशल कंपनी नहीं बना सकते, क्योंकि वे सभी किसी न किसी समूह या विभाग द्वारा अवशोषित किए जाते हैं। इसलिए प्रबंधन विशेषज्ञों को नियुक्त करना जारी रखता है, लेकिन कुछ भी नहीं बदलता है क्योंकि वर्कफ़्लो की संरचना और तर्क बिल्कुल भी नहीं बदलता है।

यदि आप इन समूहों और विभागों के अंदर और बाहर संचार के चैनल बनाने के लिए कुछ नहीं करते हैं, तो आपके सभी प्रयास निरर्थक होंगे। यही कारण है कि संचार रणनीति और परिपक्वता अहावा का फोकस है।

कॉनवे का कानून एनालिटिक्स कंपनियों के लिए लागू है

अर्थपूर्ण डेटा - कॉनवे का नियम

पचास साल पहले, मेल्विन कॉनवे नाम के एक महान प्रोग्रामर ने एक सुझाव दिया जो बाद में कॉनवे के कानून के रूप में लोकप्रिय हो गया: 

संगठन जो सिस्टम डिजाइन करते हैं। । । उन डिजाइनों का निर्माण करने के लिए विवश हैं जो इन संगठनों की संचार संरचनाओं की प्रतियां हैं।

मेल्विन कॉनवे, कॉनवे का नियम

ये विचार उस समय सामने आए जब एक कंप्यूटर एक कमरे में पूरी तरह से फिट हो गया! जरा कल्पना करें: यहां हमारे पास एक कंप्यूटर पर काम करने वाली एक टीम है, और वहां हमारे पास एक और टीम है जो दूसरे कंप्यूटर पर काम करती है और वास्तविक जीवन में, कॉनवे के नियम का मतलब है कि उन टीमों के बीच दिखाई देने वाली सभी संचार खामियों को उनके द्वारा विकसित कार्यक्रमों की संरचना और कार्यक्षमता में प्रतिबिंबित किया जाएगा। 

लेखक का नोट:

इस सिद्धांत का विकास की दुनिया में सैकड़ों बार परीक्षण किया गया है और इस पर बहुत चर्चा की गई है। 2000 के दशक के शुरुआती दौर के सबसे प्रभावशाली प्रोग्रामरों में से एक, पीटरवे हिंटजेंस द्वारा कॉनवे के नियम की सबसे निश्चित परिभाषा बनाई गई थी, जिन्होंने कहा था कि "यदि आप एक चमकदार संगठन में हैं, तो आप चमकदार सॉफ्टवेयर बनाएंगे।" (Amdahl to Zipf: लोगों के भौतिकी के दस नियम)

यह देखना आसान है कि यह कानून मार्केटिंग और एनालिटिक्स की दुनिया में कैसे काम करता है। इस दुनिया में, कंपनियां विभिन्न स्रोतों से एकत्र किए गए विशाल मात्रा में डेटा के साथ काम कर रही हैं। हम सभी सहमत हो सकते हैं कि डेटा ही उचित है। लेकिन यदि आप डेटा सेटों का बारीकी से निरीक्षण करते हैं, तो आप उन संगठनों की सभी खामियों को देखेंगे जो उस डेटा को एकत्र करते हैं:

  • उन मूल्यों को याद करना जहां इंजीनियरों ने एक मुद्दे के माध्यम से बात नहीं की है 
  • गलत प्रारूप जहां किसी ने ध्यान नहीं दिया और किसी ने दशमलव स्थानों की संख्या पर चर्चा नहीं की
  • संचार में देरी जहां किसी को भी हस्तांतरण (बैच या स्ट्रीम) के प्रारूप का पता नहीं है और जिसे डेटा प्राप्त करना होगा

इसीलिए डेटा विनिमय प्रणाली हमारी खामियों का पूरी तरह से खुलासा करती है।

डेटा गुणवत्ता उपकरण विशेषज्ञों, वर्कफ़्लो विशेषज्ञों, प्रबंधकों और इन सभी लोगों के बीच संचार की उपलब्धि है।

बहुविषयक टीमों के लिए सर्वश्रेष्ठ और सबसे खराब संचार संरचनाएं

मार्कट या मार्केटिंग एनालिटिक्स कंपनी में एक विशिष्ट प्रोजेक्ट टीम में बिजनेस इंटेलिजेंस (बीआई) विशेषज्ञ, डेटा वैज्ञानिक, डिजाइनर, मार्केटर्स, एनालिस्ट और प्रोग्रामर (किसी भी संयोजन में) होते हैं।

लेकिन ऐसी टीम में क्या होगा जो संचार के महत्व को नहीं समझती है? चलो देखते हैं। प्रोग्रामर लंबे समय तक कोड लिखेंगे, कड़ी मेहनत कर रहे हैं, जबकि टीम का एक और हिस्सा उनके लिए बैटन पास करने के लिए इंतजार करेगा। अंत में, बीटा संस्करण जारी किया जाएगा, और हर कोई इस बारे में बड़बड़ाएगा कि इसमें इतना समय क्यों लगा। और जब पहला दोष प्रकट होता है, तो हर कोई किसी और को दोष देना शुरू कर देगा, लेकिन उन स्थितियों से बचने के तरीकों के लिए नहीं जो उन्हें वहां मिलीं। 

यदि हम गहराई से देखते हैं, तो हम देखेंगे कि पारस्परिक उद्देश्य सही तरीके से (या बिल्कुल भी) नहीं समझे गए थे। और ऐसी स्थिति में, हमें एक क्षतिग्रस्त या त्रुटिपूर्ण उत्पाद मिलेगा। 

बहु-अनुशासनात्मक टीमों को प्रोत्साहित करें

इस स्थिति की सबसे खराब विशेषताएं:

  • अपर्याप्त भागीदारी
  • अपर्याप्त भागीदारी
  • सहयोग का अभाव
  • भरोसा की कमी

हम इसे कैसे ठीक कर सकते हैं? लोगों से बात करके सचमुच। 

मल्टीडिसिप्लिनरी टीमों को प्रोत्साहित करें

चलो सभी को एक साथ इकट्ठा करते हैं, चर्चा के विषय निर्धारित करते हैं, और साप्ताहिक बैठकों का समय निर्धारित करते हैं: बीआई के साथ विपणन, डिजाइनरों और डेटा विशेषज्ञों के साथ प्रोग्रामर। फिर हम उम्मीद करेंगे कि लोग परियोजना के बारे में बात करेंगे। लेकिन यह अभी भी पर्याप्त नहीं है क्योंकि टीम के सदस्य अभी भी पूरी परियोजना के बारे में बात नहीं कर रहे हैं और पूरी टीम के साथ बात नहीं कर रहे हैं। दसियों बैठकों के साथ बर्फ़बारी करना आसान है और कोई रास्ता नहीं है और काम करने का कोई समय नहीं है। और मीटिंग के बाद के संदेश बाकी समय और आगे क्या करना है, इसकी समझ को मार देंगे। 

इसलिए बैठक केवल पहला कदम है। हमें अभी भी कुछ समस्याएं हैं:

  • खराब संचार
  • आपसी लक्ष्यों का अभाव
  • अपर्याप्त भागीदारी

कभी-कभी, लोग अपने सहयोगियों को परियोजना के बारे में महत्वपूर्ण जानकारी देने की कोशिश करते हैं। लेकिन संदेश के माध्यम से होने के बजाय, अफवाह मशीन उनके लिए सब कुछ करती है। जब लोग अपने विचारों और विचारों को ठीक से और उचित वातावरण में साझा करना नहीं जानते हैं, तो जानकारी प्राप्तकर्ता के रास्ते में खो जाएगी। 

ये संचार समस्याओं से जूझ रही कंपनी के लक्षण हैं। और यह उन्हें बैठकों के साथ ठीक करना शुरू कर देता है। लेकिन हमारे पास हमेशा एक और उपाय होता है।

प्रोजेक्ट पर संचार करने के लिए सभी को लीड करें। 

टीमों में बहु-अनुशासनात्मक संचार

इस दृष्टिकोण की सबसे अच्छी विशेषताएं:

  • ट्रांसपेरेंसी
  • भागीदारी
  • ज्ञान और कौशल विनिमय
  • बिना रुके शिक्षा

यह एक अत्यंत जटिल संरचना है जिसे बनाना कठिन है। आपको कुछ रूपरेखाएँ पता हो सकती हैं जो इस दृष्टिकोण को लेती हैं: एजाइल, लीन, स्क्रैम। इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि आप इसे क्या कहते हैं; उन सभी को "एक ही समय में एक साथ सब कुछ बनाने" सिद्धांत पर बनाया गया है। उन सभी कैलेंडर, कार्य कतार, डेमो प्रस्तुति और स्टैंड-अप मीटिंग का उद्देश्य लोगों को परियोजना के बारे में अक्सर और सभी के बारे में बात करना है।

इसलिए मैं एजाइल को बहुत पसंद करता हूं, क्योंकि इसमें परियोजना के अस्तित्व के लिए एक शर्त के रूप में संचार का महत्व शामिल है।

और अगर आपको लगता है कि आप एक विश्लेषक हैं जो फुर्तीले को पसंद नहीं करते हैं, तो इसे दूसरे तरीके से देखें: यह आपको अपने काम के परिणाम दिखाने में मदद करता है - आपके सभी संसाधित डेटा, उन महान डैशबोर्ड, आपके डेटा सेट - लोगों को बनाने के लिए तुम्हारे प्रयत्नों की प्रशंसा करता हूं। लेकिन ऐसा करने के लिए, आपको अपने सहयोगियों से मिलना होगा और उनके साथ गोल मेज पर बात करनी होगी।

आगे क्या होगा? हर कोई परियोजना के बारे में बात करना शुरू कर दिया है। अब हमारे पास है गुणवत्ता साबित करने के लिए परियोजना का। ऐसा करने के लिए, कंपनियां आमतौर पर उच्चतम पेशेवर योग्यता वाले एक सलाहकार को नियुक्त करती हैं। 

एक अच्छे सलाहकार का मुख्य मानदंड (मैं आपको बता सकता हूं क्योंकि मैं एक सलाहकार हूं) लगातार परियोजना में अपनी भागीदारी को कम कर रहा है।

एक सलाहकार सिर्फ कंपनी के पेशेवर रहस्यों के छोटे-छोटे टुकड़े नहीं कर सकता क्योंकि इससे कंपनी परिपक्व और आत्मनिर्भर नहीं होगी। यदि आपकी कंपनी पहले से ही आपके सलाहकार के बिना नहीं रह सकती है, तो आपको अपनी सेवा की गुणवत्ता पर विचार करना चाहिए। 

वैसे, एक सलाहकार को रिपोर्ट नहीं करनी चाहिए या आपके लिए अतिरिक्त जोड़ी नहीं बननी चाहिए। उसके लिए आपके अंदर के सहकर्मी हैं।

हायर मार्केटर्स फॉर एजुकेशन, नॉट डेलिगेशन

एक सलाहकार को काम पर रखने का मुख्य उद्देश्य शिक्षा, संरचनाओं और प्रक्रियाओं को ठीक करना और संचार की सुविधा है। एक सलाहकार की भूमिका मासिक रिपोर्टिंग नहीं है, बल्कि परियोजना में खुद को या खुद को प्रत्यारोपित करना और टीम की दैनिक दिनचर्या में पूरी तरह से शामिल होना है।

एक अच्छा रणनीतिक विपणन सलाहकार परियोजना के प्रतिभागियों के ज्ञान और समझ में अंतराल को भरता है। लेकिन वह काम कभी किसी के लिए नहीं कर सकता। और एक दिन, हर किसी को सलाहकार के बिना बस ठीक काम करने की आवश्यकता होगी। 

प्रभावी संचार के परिणाम विच हंटिंग और फिंगर पॉइंटिंग की अनुपस्थिति हैं। किसी कार्य को शुरू करने से पहले, लोग टीम के अन्य सदस्यों के साथ अपने संदेह और प्रश्न साझा करते हैं। इस प्रकार, अधिकांश समस्याएं काम शुरू होने से पहले हल हो जाती हैं। 

आइए देखें कि विपणन विश्लेषण कार्य के सबसे जटिल हिस्से को कैसे प्रभावित करता है: डेटा प्रवाह को परिभाषित करना और डेटा को मर्ज करना।

डेटा ट्रांसफर और प्रोसेसिंग में कम्युनिकेशन स्ट्रक्चर कैसे मिरर किया जाता है?

मान लें कि हमारे पास निम्नलिखित डेटा देने वाले तीन स्रोत हैं: ट्रैफ़िक डेटा, ई-कॉमर्स उत्पाद डेटा / लॉयल्टी प्रोग्राम से डेटा खरीदना और मोबाइल एनालिटिक्स डेटा। हम डेटा प्रोसेसिंग चरणों के माध्यम से एक-एक करके, उस डेटा को Google क्लाउड पर स्ट्रीमिंग करने से लेकर विज़ुअलाइज़ेशन के लिए सबकुछ भेजने तक देखेंगे Google डेटा स्टूडियो की मदद से गूगल बिगक्वेरी

हमारे उदाहरण के आधार पर, डेटा प्रोसेसिंग के प्रत्येक चरण के दौरान लोगों को स्पष्ट संचार का आश्वासन देने के लिए कौन से प्रश्न पूछने चाहिए?

  • डेटा संग्रह चरण। यदि हम किसी महत्वपूर्ण चीज को मापना भूल जाते हैं, तो हम समय पर वापस नहीं जा सकते हैं और इसे पुनः प्राप्त नहीं कर सकते हैं। पहले से विचार करने योग्य बातें:
    • अगर हमें नहीं पता कि सबसे महत्वपूर्ण मापदंडों और चर का नाम क्या है, तो हम सभी गड़बड़ियों से कैसे निपट सकते हैं?
    • घटनाओं को कैसे चिह्नित किया जाएगा?
    • चुने गए डेटा प्रवाह के लिए विशिष्ट पहचानकर्ता क्या होगा?
    • हम सुरक्षा और गोपनीयता का ख्याल कैसे रखेंगे? 
    • जहां डेटा कलेक्शन की सीमाएं हैं, वहां हम कैसे डेटा इकट्ठा करेंगे?
  • मर्जिंग डेटा स्ट्रीम में प्रवाहित होता है। निम्नलिखित को धयान मे रखते हुए:
    • मुख्य ETL सिद्धांत: क्या यह एक बैच या स्ट्रीम प्रकार का डेटा स्थानांतरण है? 
    • हम स्ट्रीम और बैच डेटा ट्रांसफ़र के संयोजन को कैसे चिह्नित करेंगे? 
    • हम उन्हें घाटे और गलतियों के बिना एक ही डेटा स्कीमा में कैसे समायोजित करेंगे?
    • समय और कालक्रम प्रश्न: हम टाइमस्टैम्प की जाँच कैसे करेंगे? 
    • अगर टाइमस्टैम्प के भीतर डेटा रेनोवेशन और संवर्धन सही ढंग से काम कर रहा है तो हम कैसे जान सकते हैं?
    • हम हिट को कैसे मान्य करेंगे? अमान्य हिट्स के साथ क्या होता है?

  • डेटा एकत्रीकरण चरण। विचार करने के लिए बातें:
    • ईटीएल प्रक्रियाओं के लिए विशिष्ट सेटिंग्स: हमें अवैध डेटा के साथ क्या करना है?
      पैच या हटाना? 
    • क्या हम इससे लाभ प्राप्त कर सकते हैं? 
    • यह पूरे डेटा सेट की गुणवत्ता को कैसे प्रभावित करेगा?

इन सभी चरणों के लिए पहला सिद्धांत यह है कि गलतियाँ एक दूसरे के ऊपर खड़ी होती हैं और एक दूसरे से विरासत में मिलती हैं। पहले चरण में एक दोष के साथ एकत्रित डेटा बाद के सभी चरणों के दौरान आपके सिर को थोड़ा जला देगा। और दूसरा सिद्धांत यह है कि आपको डेटा गुणवत्ता आश्वासन के लिए अंक चुनना चाहिए। क्योंकि एकत्रीकरण के चरण में, सभी डेटा को एक साथ मिलाया जाएगा, और आप मिश्रित डेटा की गुणवत्ता को प्रभावित नहीं कर पाएंगे। यह मशीन सीखने की परियोजनाओं के लिए वास्तव में महत्वपूर्ण है, जहां डेटा की गुणवत्ता मशीन सीखने के परिणामों की गुणवत्ता को प्रभावित करेगी। कम गुणवत्ता वाले डेटा के साथ अच्छे परिणाम अप्राप्य हैं।

  • विज़ुअलाइज़ेशन
    यह सीईओ चरण है। आपने उस स्थिति के बारे में सुना होगा जब सीईओ डैशबोर्ड पर संख्याओं को देखता है और कहता है: "ठीक है, हमें इस साल बहुत अधिक लाभ हुआ है, यहां तक ​​कि पहले से भी अधिक, लेकिन क्यों सभी वित्तीय मानकों को लाल क्षेत्र में रखा गया है। ? " और इस समय, गलतियों को देखने के लिए बहुत देर हो चुकी है, क्योंकि उन्हें बहुत पहले पकड़ा जाना चाहिए था।

सब कुछ संचार पर आधारित है। और बातचीत के विषयों पर। यहाँ एक उदाहरण दिया गया है कि यैंडेक्स स्ट्रीमिंग को तैयार करते समय क्या चर्चा की जानी चाहिए:

मार्केटिंग बीआई: स्नोप्लो, गूगल एनालिटिक्स, यैंडेक्स

आप इनमें से अधिकांश प्रश्नों के उत्तर केवल अपनी पूरी टीम के साथ मिलेंगे। क्योंकि जब कोई व्यक्ति दूसरों के साथ विचार का परीक्षण किए बिना अनुमान या व्यक्तिगत राय के आधार पर निर्णय लेता है, तो गलतियां दिखाई दे सकती हैं।

जटिलताएं हर जगह हैं, यहां तक ​​कि सबसे सरल स्थानों में भी।

यहां एक और उदाहरण दिया गया है: उत्पाद कार्ड के इंप्रेशन स्कोर को ट्रैक करते समय, एक विश्लेषक एक त्रुटि नोटिस करता है। हिट डेटा में, सभी बैनर और उत्पाद कार्ड से सभी इंप्रेशन पृष्ठ लोडिंग के ठीक बाद भेजे गए थे। लेकिन हमें यकीन नहीं हो सकता है कि उपयोगकर्ता वास्तव में पृष्ठ पर सब कुछ देख रहा है। विश्लेषक टीम को इस बारे में विस्तार से सूचित करने के लिए आते हैं।

बीआई का कहना है कि हम इस तरह की स्थिति नहीं छोड़ सकते।

यदि उत्पाद दिखाया गया तो हम सीपीएम की गणना कैसे कर सकते हैं, यह भी सुनिश्चित नहीं किया जा सकता है। तस्वीरों के लिए योग्य CTR क्या है?

विपणक जवाब:

देखो, हर कोई, हम एक रिपोर्ट बना सकते हैं जो सबसे अच्छा सीटीआर दिखा रहा है और इसे अन्य स्थानों पर एक समान रचनात्मक बैनर या फोटो के खिलाफ सत्यापित कर सकता है।

और फिर डेवलपर्स कहेंगे:

हां, हम स्क्रॉल ट्रैकिंग और विषय दृश्यता जाँच के लिए अपने नए एकीकरण की मदद से इस समस्या को हल कर सकते हैं।

अंत में, यूआई / यूएक्स डिजाइनर कहते हैं:

हाँ! हम चुन सकते हैं कि क्या हमें आलसी या शाश्वत स्क्रॉल या पेजिंग की आवश्यकता है!

इस छोटी सी टीम के कदम इस प्रकार हैं:

  1. समस्या को परिभाषित किया
  2. समस्या के व्यावसायिक परिणामों को प्रस्तुत किया
  3. परिवर्तनों के प्रभाव को मापा
  4. प्रस्तुत तकनीकी निर्णय
  5. गैर-तुच्छ लाभ की खोज की

इस समस्या को हल करने के लिए, उन्हें सभी प्रणालियों से डेटा संग्रह की जांच करनी चाहिए। डेटा स्कीमा के एक भाग में आंशिक समाधान व्यावसायिक समस्या का समाधान नहीं करेगा।

एलाइन एडजस्ट डिज़ाइन

इसलिए हमें मिलकर काम करना होगा। डेटा को प्रत्येक दिन जिम्मेदारी से एकत्र किया जाना चाहिए, और ऐसा करना कठिन काम है। और यह डेटा की गुणवत्ता द्वारा प्राप्त किया जाना चाहिए सही लोगों को काम पर रखना, सही उपकरण खरीदना, और प्रभावी संचार संरचनाओं के निर्माण में पैसा, समय और प्रयास निवेश करना, जो एक संगठन की सफलता के लिए महत्वपूर्ण हैं।

तुम्हें क्या लगता है?

यह साइट स्पैम को कम करने के लिए अकिस्मेट का उपयोग करती है। जानें कि आपका डेटा कैसे संसाधित किया जाता है.