আপনার মার্টেক স্ট্যাকের চেয়ে টিম যোগাযোগ কেন আরও গুরুত্বপূর্ণ

বিপণন দল যোগাযোগ এবং বিশ্লেষণ

ডেটা মানের এবং যোগাযোগের কাঠামো সম্পর্কে সিমো আহাভের অতিকল্পিত দৃষ্টিভঙ্গি পুরো লাউঞ্জটি নতুন করে তৈরি করেছে অ্যানালিটিক্স যান! সম্মেলন ওউওক্স, সিআইএস অঞ্চলের মারটেক নেতা, হাজার হাজার বিশেষজ্ঞকে তাদের জ্ঞান এবং ধারণা ভাগ করে নেওয়ার জন্য এই সমাবেশে স্বাগত জানিয়েছেন।

ওউক্স বিআই দল আপনি চাই যে সিমো আহভা প্রস্তাবিত ধারণাটি নিয়ে ভাবেন, যা অবশ্যই আপনার ব্যবসায়িক বৃদ্ধির সম্ভাবনা রয়েছে। 

সংস্থার ডেটা এবং মানের গুণমান

ডেটার গুণমান নির্ভর করে যে এটি বিশ্লেষণ করছে এমন ব্যক্তির উপর। সাধারণত, আমরা সরঞ্জাম, কর্মপ্রবাহ এবং ডেটাসেটের ডেটাতে সমস্ত ত্রুটিগুলিকে দোষ দেব। তবে তা কি যুক্তিসঙ্গত?

সত্যি বলতে গেলে, আমাদের সংস্থাগুলির মধ্যে আমরা কীভাবে যোগাযোগ করি তার সাথে তথ্যের মান সরাসরি বাঁধা। সংস্থার গুণমান ডেটা মাইনিং, অনুমান এবং পরিমাপের পদ্ধতির সাথে শুরু করে, প্রক্রিয়াজাতকরণ চালিয়ে যাওয়া এবং পণ্য এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের সামগ্রিক মানের সাথে শেষ করে সবকিছু নির্ধারণ করে। 

সংস্থাগুলি এবং তাদের যোগাযোগের কাঠামো

আসুন কল্পনা করুন যে কোনও সংস্থা একটি সরঞ্জামে বিশেষজ্ঞ। এই সংস্থার লোকেরা কিছু সমস্যা খুঁজে পেতে এবং বি 2 বি বিভাগের জন্য তাদের সমাধান করার ক্ষেত্রে দুর্দান্ত great সবকিছু দুর্দান্ত এবং কোনও সন্দেহ নেই যে আপনি এরকম কয়েকটি দম্পতি জানেন।

এই সংস্থাগুলির ক্রিয়াকলাপগুলির পার্শ্ব প্রতিক্রিয়াগুলি ডেটা মানের জন্য প্রয়োজনীয়তা বাড়ানোর দীর্ঘমেয়াদী প্রক্রিয়াতে লুকিয়ে রয়েছে। একই সাথে, আমাদের মনে রাখা উচিত যে ডেটা বিশ্লেষণের জন্য তৈরি সরঞ্জামগুলি কেবলমাত্র ডেটা দিয়ে কাজ করে এবং ব্যবসায়ের সমস্যা থেকে বিচ্ছিন্ন হয় - এমনকি যদি সেগুলি সমাধানের জন্য তৈরি করা হয়। 

সে কারণেই অন্য ধরণের ফার্ম হাজির হয়েছে। এই সংস্থাগুলি ওয়ার্কফ্লো ডিবাগিংয়ে বিশেষজ্ঞ are তারা ব্যবসায়ের প্রক্রিয়াগুলিতে পুরো গুচ্ছ সমস্যার সন্ধান করতে পারে, একটি হোয়াইটবোর্ডে রেখে, এবং নির্বাহকদের বলতে পারেন:

এখানে, এখানে এবং সেখানে! এই নতুন ব্যবসায়ের কৌশল প্রয়োগ করুন এবং আপনি ভাল থাকবেন!

তবে এটি সত্য বলে মনে হয় খুব ভাল। সরঞ্জামগুলির বোঝার উপর ভিত্তি করে পরামর্শের দক্ষতা সন্দেহজনক। এবং এই পরামর্শকারী সংস্থাগুলি কেন বুঝতে পারে না যে এই জাতীয় সমস্যাগুলি কেন উপস্থিত হয়েছিল, কেন প্রতিটি নতুন দিন নতুন জটিলতা এবং ত্রুটি নিয়ে আসে এবং কোন সরঞ্জামগুলি ভুলভাবে সেট আপ করা হয়েছিল।

সুতরাং এই সংস্থাগুলির নিজস্বতা সীমিত ness 

ব্যবসায়ের দক্ষতা এবং সরঞ্জামগুলির জ্ঞান উভয়ই এমন সংস্থা রয়েছে। এই সংস্থাগুলিতে প্রত্যেকে দুর্দান্ত গুণাবলীর সাথে, বিশেষত বিশেষজ্ঞরা, যারা তাদের দক্ষতা এবং জ্ঞানের উপর নির্ভরশীল ব্যক্তিদের নিয়োগ করে আবেশে আবদ্ধ হন। শীতল। তবে সাধারণত, এই সংস্থাগুলি দলের অভ্যন্তরে যোগাযোগের সমস্যাগুলি সমাধান করার উদ্দেশ্যে নয়, যা তারা প্রায়শই গুরুত্বহীন হিসাবে দেখেন। সুতরাং নতুন সমস্যাগুলি উপস্থিত হওয়ার সাথে সাথে ডাইনী শিকার শুরু হয় - দোষটি কার? সম্ভবত বিআই বিশেষজ্ঞরা প্রক্রিয়া গুলিয়ে ফেলেন? না, প্রোগ্রামারগুলি প্রযুক্তিগত বিবরণটি পড়েনি। তবে সব মিলিয়ে আসল সমস্যাটি হ'ল দলটি একসাথে সমাধানের জন্য সমস্যাটি পরিষ্কারভাবে চিন্তা করতে পারে না। 

এটি আমাদের দেখায় যে শীতল বিশেষজ্ঞদের দ্বারা স্টাফ করা কোনও সংস্থায়ও, সংস্থা না থাকলে সবকিছু প্রয়োজনের চেয়ে বেশি প্রচেষ্টা গ্রহণ করবে পরিণত যথেষ্ট. আপনাকে প্রাপ্তবয়স্ক হতে হবে এবং দায়িত্বশীল হতে হবে এই ধারণাটি বিশেষত একটি সংকটে, বেশিরভাগ সংস্থায় লোকেরা চিন্তাভাবনা করে থাকে thing

এমনকি আমার দুই বছরের বাচ্চা যিনি কিন্ডারগার্টেনে যাচ্ছেন আমি তাদের সাথে কাজ করেছি এমন কয়েকটি সংস্থার চেয়ে বেশি পরিপক্ক বলে মনে হয়।

আপনি কেবলমাত্র বিশাল সংখ্যক বিশেষজ্ঞকে নিয়োগ দিয়ে একটি দক্ষ সংস্থা তৈরি করতে পারবেন না, কারণ তারা সকলেই কোনও না কোনও গোষ্ঠী বা বিভাগ দ্বারা শোষিত। সুতরাং পরিচালনা বিশেষজ্ঞদের ভাড়াতে থাকে, তবে কিছুই পরিবর্তিত হয় না কারণ কার্যপ্রবাহের কাঠামো এবং যুক্তি কিছুতেই বদলায় না।

আপনি যদি এই গোষ্ঠী এবং বিভাগগুলির ভিতরে এবং বাইরে যোগাযোগের চ্যানেল তৈরি করতে কিছু না করেন তবে আপনার সমস্ত প্রচেষ্টা অর্থহীন হবে। এজন্য যোগাযোগের কৌশল এবং পরিপক্কতা হ'ল আহা'র দৃষ্টি নিবদ্ধ।

কনওয়ের আইন অ্যানালিটিক্স সংস্থাগুলিতে প্রয়োগ হয়েছে

অর্থবহ ডেটা - কনওয়ের আইন

পঞ্চাশ বছর আগে, মেলভিন কনওয়ের নামক একটি দুর্দান্ত প্রোগ্রামার একটি পরামর্শ দিয়েছিল যা পরে কনওয়ের আইন হিসাবে জনপ্রিয় হয়েছিল: 

সংস্থা যা ডিজাইনের সিস্টেমগুলি design । । এই সংস্থাগুলির যোগাযোগ কাঠামোর অনুলিপি নকশাগুলি তৈরি করতে সীমাবদ্ধ।

মেলভিন কনওয়ে, কনওয়ের আইন

এই চিন্তাভাবনাগুলি এমন এক সময়ে উপস্থিত হয়েছিল যখন একটি কম্পিউটার এক ঘরে পুরোপুরি ফিট করে! শুধু কল্পনা করুন: এখানে আমাদের একটি টিম একটি কম্পিউটারে কাজ করছে এবং সেখানে আমাদের আরও একটি দল অন্য কম্পিউটারে কাজ করছে। এবং বাস্তব জীবনে, কনওয়ের আইনের অর্থ এই যে দলের মধ্যে উপস্থিত সমস্ত যোগাযোগের ত্রুটিগুলি তাদের বিকাশ করা কর্মসূচির কাঠামো এবং কার্যকারিতাতে প্রতিবিম্বিত হবে। 

লেখকের দ্রষ্টব্য:

এই তত্ত্বটি উন্নয়ন বিশ্বে কয়েকবার পরীক্ষা করা হয়েছে এবং অনেক আলোচনা হয়েছে। কনওয়ের আইনের সুনির্দিষ্ট সংজ্ঞাটি 2000 এর দশকের গোড়ার দিকে অন্যতম প্রভাবশালী প্রোগ্রামার পিটার হিন্টজেন্স তৈরি করেছিলেন, তিনি বলেছিলেন যে "যদি আপনি ছদ্মবেশী প্রতিষ্ঠানে থাকেন তবে আপনি ছদ্মবেশী সফটওয়্যার তৈরি করবেন।" (আমদাহল থেকে জিপফ: মানুষের পদার্থবিজ্ঞানের দশটি আইন)

বিপণন ও বিশ্লেষণ বিশ্বে এই আইনটি কীভাবে কাজ করে তা দেখতে সহজ। এই বিশ্বে সংস্থাগুলি বিভিন্ন উত্স থেকে সংগৃহীত বিশাল পরিমাণের ডেটা নিয়ে কাজ করছে। আমরা সকলেই একমত হতে পারি যে ডেটা নিজেই ন্যায্য। তবে আপনি যদি ডেটা সেটগুলি ঘনিষ্ঠভাবে পরিদর্শন করেন, আপনি সেই সংস্থাগুলির সমস্ত অপূর্ণতা দেখতে পাবেন যেগুলি এই ডেটা সংগ্রহ করেছে:

  • ইঞ্জিনিয়াররা কোনও ইস্যুটির মাধ্যমে কথা বলেন নি যেখানে অনুপস্থিত মানগুলি 
  • ভুল ফর্ম্যাটগুলি যেখানে কেউ মনোযোগ দেয়নি এবং দশমিক জায়গার সংখ্যা নিয়ে কেউ আলোচনা করেনি
  • যোগাযোগে বিলম্ব হয় যেখানে স্থানান্তর (ব্যাচ বা স্ট্রিম) ফর্ম্যাটটি কেউ জানে না এবং অবশ্যই ডেটা গ্রহণ করতে হবে

এজন্য ডেটা এক্সচেঞ্জ সিস্টেমগুলি আমাদের অপূর্ণতাগুলি পুরোপুরি প্রকাশ করে।

ডেটা কোয়ালিটি হ'ল সরঞ্জাম বিশেষজ্ঞ, কর্মপ্রবাহ বিশেষজ্ঞ, পরিচালক এবং এই সমস্ত লোকের মধ্যে যোগাযোগের অর্জন।

মাল্টিডিসিপ্লিনারি টিমের জন্য সেরা এবং সবচেয়ে খারাপ যোগাযোগের কাঠামো

একটি মার্টেক বা বিপণন বিশ্লেষণ সংস্থার একটি সাধারণ প্রকল্প দলটি বিজনেস ইন্টেলিজেন্স (বিআই) বিশেষজ্ঞ, তথ্য বিজ্ঞানী, ডিজাইনার, বিপণনকারী, বিশ্লেষক এবং প্রোগ্রামার (যে কোনও সংমিশ্রণে) নিয়ে গঠিত।

কিন্তু এমন একটি দলে কী হবে যা যোগাযোগের গুরুত্ব বোঝে না? দেখা যাক. প্রোগ্রামাররা প্রচুর চেষ্টা করে কোড লিখবে, দলের আরও একটি অংশ কেবল তাদের লাঠিটি পাস করার জন্য অপেক্ষা করবে। শেষ অবধি, বিটা সংস্করণ প্রকাশ করা হবে, এবং কেন এত দিন লাগল তা নিয়ে সকলেই বচসা করবে। এবং যখন প্রথম ত্রুটিটি উপস্থিত হয়, প্রত্যেকে দোষী হওয়ার জন্য অন্য কারও সন্ধান করতে শুরু করবে তবে সেখানকার পরিস্থিতি এড়াতে পারে এমন উপায়গুলির জন্য নয়। 

যদি আমরা আরও গভীরভাবে দেখি তবে আমরা দেখতে পাব যে পারস্পরিক লক্ষ্যগুলি সঠিকভাবে বোঝা যায় নি (বা মোটেও)। এবং এমন পরিস্থিতিতে আমরা একটি ক্ষতিগ্রস্থ বা ত্রুটিযুক্ত পণ্য পেয়ে যাব। 

মাল্টি-ডিসিপ্লিনারি দলগুলিকে উত্সাহিত করুন

এই পরিস্থিতির সবচেয়ে খারাপ বৈশিষ্ট্য:

  • অপর্যাপ্ত জড়িততা
  • অপর্যাপ্ত অংশগ্রহণ
  • সহযোগিতার অভাব
  • বিশ্বাসের অভাব

কিভাবে আমরা এটা ঠিক করতে পারবো? আক্ষরিকভাবে মানুষকে কথা বলার মাধ্যমে। 

মাল্টিডিসিপ্লিনারি দলগুলিকে উত্সাহিত করুন

আসুন সবাইকে একত্রিত করি, আলোচনার বিষয়গুলি সেট করি এবং সাপ্তাহিক সভাগুলি নির্ধারণ করি: বিআইয়ের সাথে বিপণন, ডিজাইনার এবং ডেটা বিশেষজ্ঞদের সাথে প্রোগ্রামার। তারপরে আমরা আশা করব যে লোকেরা প্রকল্প সম্পর্কে কথা বলবে। তবে এটি এখনও পর্যাপ্ত নয় কারণ দলের সদস্যরা এখনও পুরো প্রকল্পের বিষয়ে কথা বলছেন না এবং পুরো টিমের সাথে কথা বলছেন না। দশ সহস্র সভা এবং কোন উপায় নেই এবং কাজ করার কোনও সময় নেই বলে তুষারপাত করা সহজ। এবং সভাগুলির পরে এই বার্তাগুলি বাকি সময় এবং পরবর্তী কী করা উচিত তা বুঝে ফেলবে। 

এজন্য সাক্ষাত করা কেবল প্রথম পদক্ষেপ। আমাদের এখনও কিছু সমস্যা রয়েছে:

  • বাজে যোগাযোগ
  • পারস্পরিক লক্ষ্য অভাব
  • অপর্যাপ্ত জড়িততা

কখনও কখনও লোকেরা প্রকল্প সম্পর্কে গুরুত্বপূর্ণ তথ্য তাদের সহকর্মীদের কাছে পৌঁছে দেওয়ার চেষ্টা করে। তবে বার্তাটি পাওয়ার পরিবর্তে গুজব মেশিনটি তাদের জন্য সমস্ত কিছু করে। লোকেরা কীভাবে তাদের চিন্তাভাবনা এবং ধারণাগুলি সঠিকভাবে এবং সঠিক পরিবেশে ভাগ করে নিতে জানে না, তখন প্রাপকের কাছে তথ্য হারিয়ে যাবে। 

যোগাযোগের সমস্যার সাথে লড়াই করে এমন একটি সংস্থার লক্ষণ এটি। এবং সভাগুলির মাধ্যমে তাদের নিরাময় শুরু হয়। তবে আমাদের সবসময়ই অন্য একটি সমাধান থাকে।

প্রকল্পের মাধ্যমে প্রত্যেককে যোগাযোগের দিকে নিয়ে যান। 

দলগুলিতে বহু-শাখা-প্রশাখা যোগাযোগ

এই পদ্ধতির সেরা বৈশিষ্ট্য:

  • স্বচ্ছতা
  • সম্পৃক্ততা
  • জ্ঞান এবং দক্ষতা বিনিময়
  • অবিরাম শিক্ষা

এটি একটি অত্যন্ত জটিল কাঠামো যা তৈরি করা শক্ত। আপনি এই কাঠামোটি গ্রহণ করে এমন কয়েকটি ফ্রেমওয়ার্ক জানেন: চতুর, চর্বিহীন, স্ক্রাম। আপনি কী নাম দিন তা বিবেচ্য নয়; এগুলির সবগুলি "একই সাথে সমস্ত কিছু একসাথে তৈরি করা" নীতিতে নির্মিত। এই সমস্ত ক্যালেন্ডার, টাস্কের সারি, ডেমো উপস্থাপনা এবং স্ট্যান্ড-আপ মিটিংগুলি লক্ষ্য করে মানুষকে প্রায়শই এবং সমস্ত একসাথে এই প্রকল্প সম্পর্কে কথা বলার লক্ষ্য করে।

এ কারণেই আমি অ্যাগিলিকে অনেক পছন্দ করি কারণ এতে প্রকল্পের বেঁচে থাকার পূর্বশর্ত হিসাবে যোগাযোগের গুরুত্ব রয়েছে।

এবং যদি আপনি ভাবেন যে আপনি একজন বিশ্লেষক যিনি Agile পছন্দ করেন না, তবে এটি অন্যভাবে দেখুন: এটি আপনাকে আপনার কাজের ফলাফলগুলি প্রদর্শন করতে সহায়তা করে - আপনার সমস্ত প্রক্রিয়াজাত ডেটা, সেই দুর্দান্ত ড্যাশবোর্ডগুলি, আপনার ডেটা সেটগুলি - মানুষকে তৈরি করতে আপনার প্রচেষ্টা প্রশংসা। তবে এটি করার জন্য আপনাকে আপনার সহকর্মীদের সাথে দেখা করতে হবে এবং তাদের সাথে গোল টেবিলে কথা বলতে হবে।

এরপর কি? প্রত্যেকে প্রকল্প সম্পর্কে কথা বলতে শুরু করেছে। এখন আমাদের আছে গুণ প্রমাণ করতে প্রজেক্টের. এটি করার জন্য, সংস্থাগুলি সাধারণত সর্বোচ্চ পেশাদার যোগ্যতার সাথে পরামর্শক নিয়োগ করে। 

একজন ভাল পরামর্শকের মূল মানদণ্ড (আমি আপনাকে বলতে পারি কারণ আমি একজন পরামর্শদাতা) এই প্রকল্পে তার জড়িততা ক্রমাগত হ্রাস পাচ্ছে।

একজন পরামর্শদাতা কেবলমাত্র কোনও সংস্থাকে পেশাদার গোপনীয়তার ছোট ছোট টুকরা খাওয়াতে পারবেন না কারণ এটি সংস্থাটিকে পরিপক্ক এবং স্বনির্ভরশীল করবে না। যদি আপনার সংস্থাটি ইতিমধ্যে আপনার পরামর্শদাতাকে ছাড়া বাঁচতে না পারে, আপনি যে পরিষেবাটি পেয়েছেন তার মানটি বিবেচনা করা উচিত। 

যাইহোক, কোনও পরামর্শক আপনার জন্য রিপোর্ট তৈরি করবেন না বা অতিরিক্ত জোড়া হাতের হয়ে উঠবেন না। এর জন্য আপনার ভিতরে আপনার সহকর্মী রয়েছে।

ডেলিগেশন নয়, শিক্ষার জন্য বিপণনকারীদের ভাড়া করুন

পরামর্শদাতা নিয়োগের মূল লক্ষ্য হ'ল শিক্ষা, কাঠামো এবং প্রক্রিয়া ঠিক করা এবং যোগাযোগের সুবিধাদি করা। একজন পরামর্শকের ভূমিকা হ'ল মাসিক রিপোর্টিং নয় বরং নিজেকে বা নিজেকে প্রকল্পে রোপন করা এবং দলের প্রতিদিনের রুটিনে পুরোপুরি জড়িত।

একটি ভালো কৌশলগত বিপণন পরামর্শদাতা প্রকল্পের অংশগ্রহণকারীদের জ্ঞান এবং বোঝার ফাঁক পূরণ করে। তবে সে বা সে কখনও কারও পক্ষে কাজটি করতে পারে না। এবং একদিন, প্রত্যেককে পরামর্শদাতাকে ছাড়াই ঠিক কাজ করতে হবে। 

কার্যকর যোগাযোগের ফলাফলগুলি ডাইনি শিকার এবং আঙুলের নির্দেশের অনুপস্থিতি। কোনও কাজ শুরু হওয়ার আগে, লোকেরা তাদের সন্দেহ এবং প্রশ্নগুলি অন্যান্য দলের সদস্যদের সাথে ভাগ করে নেয়। কাজেই কাজ শুরু হওয়ার আগে বেশিরভাগ সমস্যার সমাধান হয়ে যায়। 

আসুন দেখুন কীভাবে এটি বিপণন বিশ্লেষণের কাজের সবচেয়ে জটিল অংশটিকে প্রভাবিত করে: ডেটা প্রবাহকে সংজ্ঞায়িত করা এবং ডেটা মার্জ করা।

ডেটা স্থানান্তর এবং প্রক্রিয়াকরণে কীভাবে যোগাযোগের কাঠামো মিরর করা হয়?

ধরা যাক আমাদের কাছে তিনটি উত্স রয়েছে যা আমাদের নীচের ডেটা দেয়: ট্র্যাফিক ডেটা, ই-কমার্স পণ্য ডেটা / আনুগত্য প্রোগ্রাম থেকে ক্রয় ডেটা এবং মোবাইল বিশ্লেষণ ডেটা। আমরা সেই সমস্ত তথ্য স্ট্রিমিং থেকে গুগল ক্লাউডে ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য সবকিছু প্রেরণে একের পর এক প্রক্রিয়াকরণ করব গুগল ডেটা স্টুডিও সাহায্যে গুগল বিগকুয়েরি

আমাদের উদাহরণের ভিত্তিতে, ডেটা প্রক্রিয়াজাতকরণের প্রতিটি পর্যায়ে লোকেরা স্পষ্ট যোগাযোগের আশ্বাস দেওয়ার জন্য কোন প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করা উচিত?

  • ডেটা সংগ্রহের পর্যায়ে। যদি আমরা গুরুত্বপূর্ণ কিছু পরিমাপ করতে ভুলে যাই তবে আমরা সময় মতো ফিরে যেতে এবং এটির স্মরণ করতে পারি না। বিষয়গুলি আগে বিবেচনা করা উচিত:
    • আমরা যদি সর্বাধিক গুরুত্বপূর্ণ পরামিতি এবং ভেরিয়েবলগুলির নাম রাখি না জানি তবে কীভাবে আমরা সমস্ত জগাখিচুড়ি মোকাবিলা করব?
    • ইভেন্টগুলি কীভাবে পতাকাঙ্কিত হবে?
    • নির্বাচিত ডেটা প্রবাহের জন্য অনন্য শনাক্তকারী কী হবে?
    • আমরা কীভাবে সুরক্ষা এবং গোপনীয়তার যত্ন নেব? 
    • যেখানে তথ্য সংগ্রহের সীমাবদ্ধতা রয়েছে সেখানে আমরা কীভাবে ডেটা সংগ্রহ করব?
  • সংযুক্ত করা ডেটা প্রবাহে প্রবাহিত হয়। নিম্নোক্ত বিবেচনা কর:
    • প্রধান ইটিএল নীতিগুলি: এটি কোনও ব্যাচ বা স্ট্রিমের জাতীয় ডেটা স্থানান্তর? 
    • আমরা কীভাবে স্ট্রিম এবং ব্যাচ ডেটা স্থানান্তরের সংমিশ্রণটি চিহ্নিত করব? 
    • ক্ষয়ক্ষতি এবং ভুল ছাড়াই আমরা কীভাবে তাদের একই ডেটা স্কিমায় সমন্বয় করব?
    • সময় এবং কালানুক্রমিক প্রশ্ন: আমরা কীভাবে টাইমস্ট্যাম্পগুলি পরীক্ষা করব? 
    • ডেটা সংস্কার ও সমৃদ্ধি টাইমস্ট্যাম্পগুলির মধ্যে সঠিকভাবে কাজ করছে কিনা তা আমরা কীভাবে জানতে পারি?
    • আমরা কীভাবে হিটকে বৈধতা দেব? অবৈধ হিট নিয়ে কী ঘটে?

  • ডেটা একীকরণের পর্যায়ে। বিবেচনা করার বিষয়গুলি:
    • ইটিএল প্রক্রিয়াগুলির জন্য বিশেষকৃত সেটিংস: অবৈধ ডেটা নিয়ে আমাদের কী করতে হবে?
      প্যাচ না মুছবেন? 
    • আমরা কি তা থেকে লাভ পেতে পারি? 
    • এটি কীভাবে পুরো ডেটা সেটের মানকে প্রভাবিত করবে?

এই সমস্ত পর্যায়ে প্রথম নীতিটি হ'ল ভুলগুলি একে অপরের উপরে থাকে এবং একে অপরের কাছ থেকে উত্তরাধিকার সূত্রে প্রাপ্ত হয়। প্রথম পর্যায়ে ত্রুটির সাথে সংগৃহীত ডেটা পরবর্তী সমস্ত পর্যায়ে আপনার মাথাটি সামান্য জ্বলিয়ে তুলবে। এবং দ্বিতীয় নীতিটি হ'ল ডেটা মানের নিশ্চয়তার জন্য আপনার পয়েন্টগুলি বেছে নেওয়া উচিত। কারণ সমষ্টি পর্যায়ে, সমস্ত ডেটা একসাথে মিশ্রিত করা হবে এবং আপনি মিশ্রিত তথ্যের গুণমানকে প্রভাবিত করতে পারবেন না। এটি মেশিন লার্নিং প্রকল্পগুলির জন্য সত্যই গুরুত্বপূর্ণ, যেখানে তথ্যের মান মেশিন লার্নিংয়ের ফলাফলগুলিকে প্রভাবিত করবে। ভাল ফলাফল নিম্নমানের ডেটা সহ অপ্রাপ্য।

  • কল্পনা
    এটি সিইও মঞ্চ। আপনি পরিস্থিতি সম্পর্কে শুনে থাকতে পারেন যখন সিইও ড্যাশবোর্ডের সংখ্যাগুলি দেখেন এবং বলেছিলেন: "ঠিক আছে, আমরা এই বছর অনেক বেশি লাভ পেয়েছি, আগের তুলনায় আরও বেশি, তবে কেন রেড জোনে সমস্ত আর্থিক পরামিতি রয়েছে? ? ” এবং এই মুহুর্তে, ভুলগুলি খুঁজতে খুব দেরি হয়েছে, কারণ তাদের অনেক আগেই ধরা দেওয়া উচিত ছিল।

সমস্ত কিছুই যোগাযোগের ভিত্তিতে। এবং কথোপকথনের বিষয়গুলিতে। ইয়ানডেক্স স্ট্রিমিং প্রস্তুত করার সময় কী নিয়ে আলোচনা করা উচিত তার একটি উদাহরণ এখানে:

বিপণন বিআই: স্নোপ্ল্লো, গুগল অ্যানালিটিক্স, ইয়ানডেক্স

আপনি এই প্রশ্নের বেশিরভাগ উত্তর কেবলমাত্র আপনার সম্পূর্ণ দলের সাথে খুঁজে পাবেন। কারণ যখন কেউ অন্যের সাথে ধারণাটি পরীক্ষা না করে অনুমান করা বা ব্যক্তিগত মতামতের ভিত্তিতে কোনও সিদ্ধান্ত নেয়, ভুলগুলি উপস্থিত হতে পারে।

জটিলতা সর্বত্র, এমনকি সহজ জায়গায়।

এখানে আরও একটি উদাহরণ রয়েছে: প্রোডাক্ট কার্ডের ছাপ স্কোরগুলি ট্র্যাক করার সময় কোনও বিশ্লেষক ত্রুটি লক্ষ্য করে। হিট ডেটাতে, সমস্ত ব্যানার এবং পণ্য কার্ড থেকে সমস্ত ছাপগুলি পৃষ্ঠা লোডিংয়ের পরে প্রেরণ করা হয়েছিল। তবে আমরা নিশ্চিত হতে পারি না যে ব্যবহারকারী সত্যই পৃষ্ঠার সমস্ত কিছুর দিকে নজর দিয়েছেন কিনা। বিশ্লেষকরা তাদের বিশদে এই সম্পর্কে অবহিত করতে দলে আসে।

বিআই বলেছে যে আমরা পরিস্থিতি এমনটি ছেড়ে যেতে পারি না।

আমরা কীভাবে সিপিএম গণনা করতে পারি যদি আমরা নিশ্চিত হয়ে উঠতে পারি না যে পণ্যটি প্রদর্শিত হয়েছিল কিনা? ছবিগুলির জন্য উপযুক্ত সিটিআর কী?

বিপণনকারীরা উত্তর:

দেখুন, প্রত্যেকে, আমরা সেরা সিটিআর দেখাচ্ছে এমন একটি প্রতিবেদন তৈরি করতে পারি এবং এটি অন্য জায়গায় অনুরূপ ক্রিয়েটিভ ব্যানার বা ছবির বিপরীতে যাচাই করতে পারি।

এবং তারপরে ডেভেলপাররা বলবে:

হ্যাঁ, আমরা স্ক্রোল ট্র্যাকিং এবং বিষয় দৃশ্যমানতা যাচাইয়ের জন্য আমাদের নতুন সংহতকরণের সাহায্যে এই সমস্যাটি সমাধান করতে পারি।

অবশেষে, ইউআই / ইউএক্স ডিজাইনাররা বলেছেন:

হ্যাঁ! আমাদের যদি শেষদিকে অলস বা চিরন্তন স্ক্রোল বা পৃষ্ঠাগুলি প্রয়োজন হয় তবে আমরা চয়ন করতে পারি!

এই ছোট দলটি যে পদক্ষেপগুলি দিয়েছিল তা এখানে:

  1. সমস্যা সংজ্ঞায়িত
  2. সমস্যার ব্যবসায়িক পরিণতি উপস্থাপন
  3. পরিবর্তনের প্রভাব পরিমাপ করে
  4. প্রযুক্তিগত সিদ্ধান্ত উপস্থাপন
  5. অ-তুচ্ছ লাভের সন্ধান করেছেন

এই সমস্যাটি সমাধান করার জন্য, তাদের সমস্ত সিস্টেম থেকে ডেটা সংগ্রহ পরীক্ষা করা উচিত। ডেটা স্কিমার এক অংশে একটি আংশিক সমাধান ব্যবসায় সমস্যার সমাধান করবে না।

সমন্বয় নকশা প্রান্তিককরণ

এজন্য আমাদের একসাথে কাজ করতে হবে। ডেটা অবশ্যই দায়বদ্ধতার সাথে প্রতিদিন সংগ্রহ করতে হবে এবং এটি করা কঠোর পরিশ্রম। এবং তথ্য মানের দ্বারা অর্জন করা আবশ্যক সঠিক লোককে নিয়োগ দেওয়া, সঠিক সরঞ্জাম কেনা, এবং কার্যকর যোগাযোগ কাঠামো তৈরির জন্য অর্থ, সময় এবং প্রচেষ্টা বিনিয়োগ করা, যা কোনও সংস্থার সাফল্যের জন্য অত্যাবশ্যক।

আপনি কি মনে করেন?

এই সাইট স্প্যাম কমাতে Akismet ব্যবহার করে। আপনার ডেটা প্রক্রিয়া করা হয় তা জানুন.