مديريت داده ها، متن و سند

داده، متن و اسناد راهبردی‌ترین دارایی های سازمان ها محسوب می‌شوند دارایی‌ها در واقع منبعی با ارزش شناخته شده هستند که در کنترل فرد یا سازمان قرار دارند.برای اطلاع از قیمت دیجیتال مارکتینگ بر مبنای هوش مصنوعی کلیک کنید.
مقادیر عظیمی از داده ها، متن و استاد ایجاد یا جمع آوری شده و سپس به روش خاصی از انبارداری ذخیره می‌شوند. داده ها و اسناد اغلب در چندین مکان ذخیره می‌شوند (شاید پنج مکان یا بیشتر). مدیریت داده، متن و سند به شرکت ها در بهبود بهره وری کمک می‌کند به طوری که به افراد این اطمینان را می‌دهد که آن‌ها می‌توانند اطلاعات موردنیاز خود را بدون هر گونه جست وجوی سخت و طولانی پیدا کنند. برای سهولت از اصطلاح مدیریت داده به منظور اشاره به مدیریت داده، متن و سند استفاده می‌کنیم مگر آن که طور دیگری بیان شوند.

اهمیت مدیریت داده ها

چرا مدیریت داده ها دارای اهمیت است؟ و اهمیت آن چقدر است؟ اینها سؤالات بسیار مهمی هستند، زیرا هیچ سازمانی نمی‌تواند بدون دسترسی به داده های با کیفیت در مواقع نیاز کارایی چندانی از خود نشان دهد. هدف از مدیریت داده ها فراهم آوردن زیرساخت و ابزارهایی برای تغییر شکل داده های خام به اطلاعات شرکتی قابل استفاده با بالاترین کیفیت است داده ها دارایی های اطلاعاتی سازمان به شمار می‌آیند همانگونه که شما درباره مدیریت دارایی های مالی مطالعه می‌کنید (یعنی، شناسایی، کنترل، محافظت، تحلیل و سرمایه گذاری دارایی مالی) تا ارزش آن را در واحدهای مالی و حسابداری بالا ببرید، در این جا هم چگونگی مدیریت دارایی های اطلاعاتی را فرا می‌گیرید، متوجه خواهید شد که مفاهیم اساسی برای مدیریت دارایی های مالی و غیرمالی مشابه هم هستند. قانون اصلی آن است که شرکت ها در راستای به حداکثر رساندن ستانده‌ها روی فناوری های مدیریتی داده هایی سرمایه گذاری می‌کنند که موارد زیر را افزایش می‌دهند.

مدیریت داده ها
  • فرصت برای کسب در آمدها (به عنوان مثال مدیریت ارتباط با مشتریان یا CRM)
  • توانایی کاهش هزینه ها (به عنوان مثال مدیریت موجودی)

هنگامی که سازمان داده ها را تحلیل می‌کند، باید تمامی هزینه های مرتبط از جمله هزینه های مورد انتظار مشتریان از دست رفته و ستاده ها، جریمه ها برای عدم سازگاری با قوانین و قوانین و جریمه‌ای قانونی و خسارات منجر از شکست در محافظت داده های محرمانه از سازمان هویت را در نظر گیرد. آن‌ها این هزینه‌ها را با ضرب کردن در میزان احتمال هر رخداد و با توجه به خسارت آن محاسبه می‌کنند. با استفاده از خدمات دیجیتال مارکتینگ برمبنای هوش مصنوعی شرکت رابین هوش می‌توانید به کسب و کار خود رونق ببخشید.
مدیران و دیگر تصمیم گیرندگان اگر به دنبال بهبود فرآیندهای کسب و کار و عملکرد سازمان باشند، نیاز به دستیابی سریع به داده‌های صحیح، جامع و منسجم در سراسر سازمان دارند. آن‌ها ارائه خدمات به مشتریان و تصمیم گیری را بر پایه داده های در دسترس صورت می‌دهند. آن‌ها بر داده های بازیابی شده از مخزن داده ها نظیر پایگاه های داده یا انبارهای داده تکیه می‌کنند. پایگاه های داده، داده‌ های سازمان را که برنامه های کاربردی کسب و کار ایجاد یا تولید می‌کنند نظير داده های فروش، حسابداری و داده های کارکنان ذخیره می‌کنند. داده های وارد شده به پایگاه های داده از ترمینال های POS، فروش های Online و منابع دیگر بر طبق فرمت سازمانی ذخیره شده تا بتوانند مدیریت و بازیابی شوند. انبار داده نوعی از پایگاه های داده تخصصی است که داده هایی را از پایگاههای داده تراکنشی تجمیع کرده تا بتوان آن‌ها را تحلیل کرده به عنوان مثال مدیریت ممکن است موشکافانه این داده ها را بررسی کند تا به شناسایی و آزمایش روندهای موجود در کسب و کار پرداخته و برنامه ریزی و تصمیم گیری را پشتیبانی کند.

مدیریت داده ها

عدم قطعیت

محدودیتی برای مدیران ارزشمندی تصمیمات کسب و کار به دسترسی به داده های دارای کیفیت بالا و کیفیت این داده ها نیز به رویکردهای اثربخش برای مدیریت داده ها بستگی دارند. اغلب اوقات مدیران و اطلاعات و رزان در حقیقت با داده هایی محدود می‌شوند که نمی‌توان به آن‌ها اعتماد کرد چرا که این داده ها ناقص، دارای ابهام، قدیمی، نادقیق، غیر قابل دسترس یا آن قدر گیج کننده هستند که نیازمند هفته‌ها زمان برای تحلیل می‌باشند. تصمیم گیرنده در این شرایط با عدم قطعیتی بیش از حد روبه رو است تا بتواند تصمیمات کسب و کار هوشمندانه ای را اخذ کند. اگر می‌خواهید برای تبلیغ کسب وکارتان در شبکه های اجتماعی از رقبایتان پیشی بگیرید روی ارتباط سریع با سلبریتی ها کلیک کنید.
خطا در داده ها و ناسازگاری آن‌ها منجر به اشتباهات و فرصت‌های از دست رفته ای نظیر عدم تحویل موفق، اشتباه در صورت حساب‌ها و مشکلاتی در همگام سازی داده ها از چندین محل می‌شود. به علاوه، خطا در تحلیل داده ها که از استفاده از فرمول های نادقیق یا مدل های آزمایش نشده ناشی می‌شود، به ستانده ها و مشاغل آسیب می‌رساند. موارد زیر شامل سه نمونه از خسارات به بار آمده ناشی از عدم موفقیت در تحلیل داده ها است.

  • TransAlta یک شرکت تولید برق در کانادا است. یک خطا در صفحه گسترده منجر به آن شد تا TransAlta قراردادهای انتقال برق بیشتری با قیمت‌های بالاتری با طرف آمریکایی منعقد کند که این امر در صورتی که تصمیم مربوطه بر پایه اطلاعات دقیق بود، صورت نمی‌پذیرفت. هزینه این خطا در داده ها بالغ بر 24 میلیون دلار برآورد شده است.
  • در بخش خرده فروشی، هزینه خطاهای ناشی از داده های غیر قابل اعتماد و ناصحیح به تنهایی سالانه 40 میلیارد دلار برآورد شده است. رابین هوش اولین شرکت دیجیتال مارکتینگ برمبنای هوش مصنوعی برای اطلاعات بیشتر کلیک کنید.
  • در صنعت بهداشت و درمان، یکی از بزرگترین صنایع موجود در آمریکا، خطا در داده ها نه تنها منجر به افزایش میلیارد دلاری هزینه ها می‌شود، بلکه حتی جان هزاران نفر را نیز قربانی خود می‌کند.

فناوری اطلاعات در عمل

خطا در داده ها منجر به خسارات میلیارد دلاری شده و جان انسان‌ها را به خطر می اندازد.همه روزه 24 تا 30 درصد وقت مسئولان در سیستم بهداشت و درمان و همچنین در زنجیره تأمین بهداشت و درمان صرف اصلاح خطاهای موجود در داده ها می‌شود. اصلاح هر تراکنش نادرست 60 تا 80 دلار، هزینه در بردارد. به علاوه، قریب به 80 درصد تمامی صورت حساب ها در بین شرکای زنجیره تأمین دارای خطا بوده و اصلاح هر گونه خطا در صورتحساب 40 تا 400 دلار هزینه در بردارد. در مجموع خطاها و داده های ناسازگار هزینه ها را 3 تا 5 درصد افزایش می‌دهند. به عبارت دیگر همه ساله میلیاردها دلار در زنجیره تأمین بهداشت و درمان به دلیل قطعی داده ها در این زنجیره به هدر می‌رود که به معنای آن است که سیستم اطلاعاتی یک سازمان داده های سیستم اطلاعاتی دیگر را نمی‌تواند درک کند. تا هنگامی که سیستم بهداشت و درمان یک ابزار همگام سازی داده ها را برای جلوگیری از قطعی داده ها تدوین نکرده بود، هر گونه تلاشی برای کار آمد کردن زنجیره تأمین و کاهش هزینه های آن توسط پیاده سازی فناوری های جدید نظیر شناسایی از طریق امواج رادیویی (RFID) برای جمع آوری خودکار داده ها توسط دادههای کثیف خنثی میشده ردفاشگر (RFID) به معنای انتقال داده ها با استفاده از امواج رادیویی است. داده های کثیفی که به معنای داده های با کیفیت پایین است، فاقد یکپارچگی بوده و قابل اطمینان نیستند نیازمندی‌های مقرراتی جدید نظير Florida Pedigree Act، این الزام را به همراه آورده‌اند که اطلاعات مهم هر دارو در سراسر زنجیره تأمین به همراه آن باشد. شرکت های درمانی و بهداشتی با استفاده از می‌توانند اطلاعات موردنیاز نظیر نام دارو، دوز، اندازه پیمانه، تعداد پیمانه‌ها و غیره را از آن‌ها به دست آورند.
به عنوان ذکر نمونه ای از مشکلات ایجاد شده از ناسازگاری در داده ها می توان به مشتریان (Defense Supply Center Philadelphia ( DSCP ، امکانات بهداشتی و درمانی تحت نظر وزارت دفاع (DOD)، اشاره کرد که موارد نادرست بهداشتی و درمانی را در مقادیر نادرست یا با قیمت بالا دریافت می‌کردند. هرگاه که یک تأمین کننده و DSCP (یا هر کدام از امکانات بهداشتی و درمانی DOD به یک مورد مشابه (به عنوان مثال تجهیزات جراحی) ارجاع می‌کردند، خطاهای بسیاری در ارتباط با نام ها یا شماره اقلام صورت می‌پذیرفته این مشکلات به طور عمده به دلیل داده های نادقیق یا مشکل در مدیریت داده ها بود.

برای مطالعه مقاله های دیگر در زمینه‌ی تحلیل داده و هوش مصنوعی کلیک کنید.

مدیریت داده ها