ڈیٹا کوالٹی - ٹپنگ پوائنٹ (پاروتی مینن)

"ڈیٹا ایک قیمتی چیز ہے اور خود سسٹمز سے زیادہ دیر تک رہے گی۔" تو کہا

ٹم برنرس لی، ورلڈ وائڈ ویب کا موجد۔ 'قیمتی' بشرطیکہ ڈیٹا واقعی قابل اعتماد اور یقینی اور مستقل معیار کا ہو۔ اور صارفین نے بلاشبہ اس حقیقت کو تسلیم کیا ہے کہ ڈیٹا کا معیار درحقیقت ان کے تمام ڈیٹا مینجمنٹ اور تجزیات سے چلنے والے اقدامات کی بنیاد بناتا ہے۔

لیکن پھر ڈیٹا کے معیار اور اس کے ارد گرد کام کرنے کی پگڈنڈی کے ارد گرد سارا ہنگامہ کیوں؟ . جو چیز صارفین کو اکثر پریشان کرتی ہے، وہ ہے ڈیٹا لائف سائیکل کے ہر مرحلے پر چوکیوں کی وسعت۔ ڈیٹا مینجمنٹ کے حل کی ایک صف کے ساتھ جو گاہک کو اپنے سسٹم لینڈ اسکیپ کے اندر موجود ہے۔ ڈیٹا گودام، ڈیٹا مارٹس، ماسٹر ڈیٹا مینجمنٹ سلوشنز، ڈیٹا لیکس اور اس طرح کے، ڈیٹا کوالٹی کے نقطہ نظر پر کچھ حد تک غیر یقینی اور شکوک و شبہات نظر آتے ہیں۔

اور اگر ڈیٹا لائف سائیکل کی وسعت کو دیکھا جائے تو معیار کے مسائل ممکنہ طور پر ہر موڑ پر پیدا ہو سکتے ہیں، ماخذ سے لے کر ای ٹی ایل تک یا دنیا کے ڈیٹا گوداموں اور ڈیٹا لیکس میں کسی بھی درمیانی سامان کی تبدیلی اور اس وقت تک یہ آخر کار آخری صارف یا صارف کو رپورٹنگ کے تجزیات، یوزر اسکرین وغیرہ اور اس کے کبوم کی کسی نہ کسی شکل میں پکڑتا ہے۔

لہذا انٹرپرائزز کے اندر موجود مختلف قسم کے ڈیٹا اور سسٹمز کے درمیان، کیا ڈیٹا کوالٹی کے شیطان سے کہاں اور کیسے نمٹنا ہے اس پر کوئی سخت اور تیز قاعدہ ہے؟ ٹھیک ہے، بہت زیادہ ہماری خواہش کی فہرست میں۔ لیکن پھر، اگر خواہشات گھوڑے ہوتے… ڈیٹا کوالٹی پروگرام کا واحد مقصد یہ یقینی بنانا ہونا چاہیے کہ تمام قابل اطلاق کاروباری عملوں کے لیے مقدس ڈیٹا دستیاب ہو، چاہے وہ اندرونی ہو یا بیرونی صارفین۔

یہاں کلیدی رہنما خطوط کی ایک فہرست ہے جو آپ کی تنظیم کے ڈیٹا کوالٹی ویژن کو آگے بڑھانے میں مدد کر سکتی ہیں:

اپنے ڈیٹا کی درجہ بندی اور ترجیح دیں:

دستیاب ڈیٹا کی مختلف اقسام کے درمیان یعنی۔ ماسٹر ڈیٹا، ٹرانزیکشنل/آپریشنل ڈیٹا، ریفرنس ڈیٹا، تجزیاتی ڈیٹا، آپریشنل یا تجزیاتی نظاموں کی حدود میں ڈیٹا کو صاف کرنے کے لیے دباؤ ڈالا جا سکتا ہے کیونکہ یہ وہ قریب ترین ہے جہاں صارفین اپنے ڈیٹا تک رسائی/استعمال کرتے ہیں، لیکن اسے کال کرنا مختصر رینج کا حل ایک چھوٹی سی بات ہوگی، کیوں کہ آخر کوئی بھی مسئلہ کے ساتھ اس وقت نمٹ رہا ہے جیسے اور جب یہ آتا ہے اور واقعتاً اس کو اپنے مرکز میں حل نہیں کرتا ہے۔ اس کے بجائے جو چیز بہتر سمجھ میں آتی ہے وہ یہ ہے کہ ڈیٹا کے اس زمرے کو دیکھیں جو درحقیقت پورے انٹرپرائز میں استعمال ہو رہا ہے اور یہ آپ کے کسٹمر، پروڈکٹ، وینڈر، ملازم، اثاثہ جات اور مقام وغیرہ کے ماسٹر بزنس اداروں کے علاوہ کوئی نہیں ہوگا۔ اس طرح صفائی، افزودگی ماسٹر ڈیٹا پر لاگو میچ اور سروائیورشپ کے عمل کو ماسٹر ریکارڈ کا بہترین ورژن بنانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے اور اس طرح آپ کے اہم کاروباری اداروں کا ایک واحد، متحد اور مستقل نظریہ فراہم کیا جا سکتا ہے۔

 لائف سائیکل میں ابتدائی طور پر چیک کا اطلاق کریں:

ڈیٹا کو جتنا ممکن ہو ماخذ کے قریب سے صاف کریں اور اب یہ ایک بنیادی بہترین عمل ہے اور یقیناً کوڑے کے اندر اور کوڑے کو باہر نکالنے کا معاملہ ہے۔ ڈیٹا کے معیار کے مسائل کو ماخذ کے قریب یا اس معاملے پر حل کرنا ہمیشہ ایک بہتر حکمت عملی ہے۔ ذریعہ خود، کیونکہ یہ آپ کو بہت زیادہ محنت اور اخراجات بچا سکتا ہے۔ اور جتنا آپ اپنے سورس سسٹم میں ڈیٹا کو صاف اور معیاری بنانے کی کوشش کر سکتے ہیں، آپ داخلے سے پہلے چیک کرنا چاہیں گے تاکہ بعد از حقیقت صاف کرنے کی ضرورت سے بچا جا سکے۔

 مختلف مسائل مختلف تاخیر:

کسی کی تنظیم کے ساتھ بعض اہم عملوں کے لیے حقیقی وقت میں ڈیٹا کے معیار کی جانچ کی ضرورت پڑ سکتی ہے جو ناگزیر ہیں تاکہ کسی بھی دھوکہ دہی یا نقلی سرگرمیوں کو روکا جا سکے۔ مثال کے طور پر کوئی بھی بینکنگ لین دین۔ جیسا کہ کم کاروبار پر اثر انداز ہونے والے عمل کے برخلاف۔ دونوں ہی صورتوں میں، جتنا آپ ڈیٹا کوالٹی مینجمنٹ کے اصولوں کو لاگو کر سکتے ہیں، کسی کو ضرورت ہے کہ دوسروں کے مقابلے میں جلتی ہوئی ضروریات کو پہچانیں اور اسی کے مطابق کام سے رجوع کریں۔

ہر مرحلے پر کاروباری شمولیت:

ڈیٹا کے معیار کے سفر کے دوران کاروباری اسٹیک ہولڈرز کی شرکت پر زیادہ زور نہیں دیا جا سکتا۔ ڈی کیو سفر کے آغاز سے لے کر کوالٹی اسسمنٹ یعنی ڈیٹا کو صاف کرنے اور ڈی ڈپلیکیٹ کرنے تک، کاروبار کی طرف سے بہت زیادہ شمولیت کی توقع ہے۔ اور یہ کہنے کی ضرورت نہیں کہ ڈیٹا کوالٹی پروگرام کے لیے کاروباری وابستگی اور کفالت اس کی کامیابی کے امکان کو ظاہر کرتی ہے۔

 ایک بند لوپ اصلاحی عمل قائم کریں:

تشخیص، صفائی، ترتیب دینے کی یہ مسلسل جاری سرگرمی اس بات کو یقینی بنائے گی کہ ڈیٹا ہر وقت مقصد اور استعمال کے لیے موزوں ہے بجائے اس کے کہ کسی ایک سرگرمی کو انجام دیا جائے یا غلطی کی اطلاع دینے یا بڑھنے کے جواب میں

 فرتیلی اسپرنٹ کو اپنائیں:

کوئی بھی ایجیل اور ڈی کیو کے امتزاج کو جنت میں بنایا گیا میچ کہہ سکتا ہے۔ اپنے ڈیٹا کوالٹی پروگرام میں چست انداز اپنانے سے اس تاخیر کو کم کرنے میں بڑی حد تک مدد مل سکتی ہے جو اسٹیک ہولڈرز کی جانب سے تاخیر سے آنے والے تاثرات سے پیدا ہوتی ہے۔ ڈی کیو میں ایک فرتیلی نقطہ نظر پورے عمل کو تیز کرنے میں مدد کرتا ہے کیونکہ بزنس اسٹیک ہولڈرز پروڈکٹ مینیجر کا کردار ادا کر سکتے ہیں اور اس کے علاوہ چونکہ سپرنٹ کو ایک خاص کاروباری علاقے پر فوکس کیا جائے گا، اس لیے یہ تیز تر تجزیہ اور اس طرح تیز نتائج کے قابل بناتا ہے (ایجیل میں قدر پڑھیں)

 لیوریج ٹول سیٹس:

مختلف نظاموں سے ڈیٹا کی وسیع مقدار کو حاصل کرنا اور ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کی کوشش کرنا تاکہ اس کی حقیقی قدر کو غیر مقفل کیا جا سکے، تجزیہ کاروں کے لیے کافی مشکل کام ثابت ہو سکتا ہے، کیونکہ یہ عمل نہ صرف دستی طور پر بوجھل ہے، بلکہ وقت کی کمی اور غلطی کا شکار بھی ہے۔ ڈیٹا کی پروفائلنگ اور کلینزنگ، ڈیٹا رینگلنگ کے لیے دستیاب ٹول سیٹس کی بہتات کے ساتھ، یہ ضروری ہے کہ کاروبار صحیح قسم کے ٹول میں سرمایہ کاری کریں، جس سے کاروباری اداروں کو صحیح معنوں میں قابل قدر بصیرتیں بہترین انداز میں فراہم کی جا سکیں۔

ڈیٹا کے معیار پر مسلسل توجہ سرمایہ کاری کے ہر ایک پیسے کے قابل ہے، کیونکہ یہ نہ صرف ڈیٹا پر کاروبار کے اعتماد کو بڑھانے میں مدد کرے گا بلکہ دیگر تمام انٹرپرائز حلوں کے فوائد حاصل کرنے میں بھی مدد کرے گا جو اس جگہ موجود ہیں۔ 

• SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
• پلیٹو بلاک چین۔ Web3 Metaverse Intelligence. علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• ماخذ: https://www.finextra.com/blogposting/23987/data-quality–the-tipping-point?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs