ഡാറ്റ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സംഭരണം ശരിയാക്കുന്നതിൽ കാണാതായ ലിങ്ക്
നിങ്ങളുടെ സംഭരണ പ്രക്രിയ നവീകരിക്കുക, പക്ഷേ അത് ശരിയായി ചെയ്യുക
സംഭരണത്തിന്റെ ഭാവി ഡാറ്റ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണെന്ന് ഇന്നത്തെ സംഭരണ നേതാക്കൾ ഇതിനകം മനസ്സിലാക്കിയിട്ടുണ്ട്. എന്നാൽ നമുക്ക് ഒരു മിനിറ്റ് പ്രത്യേകത നേടാം. കൃത്യമായി ഡാറ്റ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സംഭരണം എന്താണ്? നിങ്ങൾ ഇത് മനസ്സിലാക്കേണ്ട നിർദ്ദിഷ്ട ബിൽഡിംഗ് ബ്ലോക്കുകൾ ഏതാണ്? മെച്യൂരിറ്റി ലെവലിന്റെ കാര്യത്തിൽ, നിങ്ങൾ ഇപ്പോൾ എവിടെയാണ്?
ഇക്കാലത്ത്, ഒരു ഇവന്റിൽ പങ്കെടുക്കുന്നത് വളരെ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്, താഴെ പറയുന്ന പദങ്ങളിൽ ഒന്ന് കാണുന്നില്ല: കൃത്രിമബുദ്ധി (AI), മെഷീൻ ലേണിംഗ് (ML), ബിസിനസ് ഇന്റലിജൻസ് (BI) എന്നിവയും അതിലേറെയും. അത് പരിചിതമാണെന്ന് തോന്നുന്നുണ്ടോ? ഈ നിബന്ധനകൾ ഏതെങ്കിലും ബാനറിലോ ഫ്ലയറിലോ പ്രൊമോ വീഡിയോയിലോ കണ്ടെത്താനാകുന്നത് അത് യാദൃശ്ചികമല്ല. അവ രസകരമാണ്, ട്രെൻഡിംഗ് ആണ്, ഭാവി തീർച്ചയായും അവയിൽ നിറഞ്ഞിരിക്കും. തൽഫലമായി, പ്രോഗ്രാമുമായി ബന്ധപ്പെടുക എന്നത് ഈ സാങ്കേതികവിദ്യകളെ പരിചയപ്പെടുകയും നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സും ദൈനംദിന പ്രവർത്തനങ്ങളും എങ്ങനെ പ്രയോജനപ്പെടുത്താമെന്ന് മനസ്സിലാക്കുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ്. നിങ്ങൾ ചെയ്യുമ്പോൾ, ആരംഭിക്കുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും വിവേകപൂർണ്ണമായ പ്രവർത്തനം, ഈ പുതുമകളുടെ അടിത്തറയിൽ എന്താണുള്ളതെന്ന് നോക്കുക എന്നതാണ്: ഉപയോഗയോഗ്യമായതും ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ളതുമായ ഡാറ്റയിലേക്ക് എളുപ്പത്തിൽ ആക്സസ് ചെയ്യുക.
അൽഗോരിതങ്ങളും ഡാറ്റയും - അവർ സന്തോഷത്തോടെ വിവാഹിതരാകണമെങ്കിൽ നിങ്ങൾ അറിയേണ്ട കാര്യങ്ങൾ
അൽഗോരിതങ്ങൾക്ക് നിങ്ങൾക്ക് പ്രവർത്തനക്ഷമമായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നൽകാൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, അവർക്ക് (ടെയിൽ) ചെലവഴിക്കുന്ന പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്താനും ഉപഭോക്തൃ ഡിമാൻഡിലെ മാറ്റങ്ങൾ മുൻകൂട്ടി കാണാനും സംഭരണ പ്രക്രിയയിലെ തടസ്സങ്ങൾ ഉണ്ടാകുന്നതിനുമുമ്പ് തിരിച്ചറിയാനും കഴിയും. ശരിയായി ചെയ്യുമ്പോൾ, ഈ വിദ്യകൾ വളരെ മൂല്യവത്തായതും കാര്യക്ഷമമായ സംഭരണ പ്രക്രിയയ്ക്ക് അത്യന്താപേക്ഷിതവുമാണ്.
എന്നിരുന്നാലും, ഉപ-ഒപ്റ്റിമൽ ഡാറ്റാ ഫൗണ്ടേഷനിൽ നിന്ന് ബുദ്ധിമുട്ടുന്ന നിരവധി സംഭരണ സ്പെഷ്യലിസ്റ്റുകളെ ഞങ്ങൾ കാണുന്നു, അതിൽ സാധാരണയായി വൃത്തികെട്ടതും മോശം നിലവാരമുള്ളതുമായ ഡാറ്റ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. അൽഗോരിതം സ്മാർട്ട് ആയിരിക്കാം, പക്ഷേ അവ ഇപ്പോഴും മെഷീനുകളാണ്. അതിനർത്ഥം നിങ്ങൾ അവയ്ക്ക് ചപ്പുചവറുകൾ കൊടുക്കുകയാണെങ്കിൽ (ഒരു മോശം ഡാറ്റാ അടിത്തറയുടെ ഫലമായി), അവർ നിങ്ങൾക്ക് മാലിന്യങ്ങൾ outputട്ട്പുട്ടായി നൽകും. ഇതിനെ വിളിക്കുന്നു മാലിന്യങ്ങൾ = മാലിന്യങ്ങൾ പുറത്ത് തത്വം, സംഭരണ നേതാവായി സ്വയം സ്ഥാനം പിടിക്കാൻ നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കാത്ത സാഹചര്യമാണ്. ഞങ്ങൾ കാണുന്ന ഒരു ഉപ-ഒപ്റ്റിമൽ ഡാറ്റാ ഫൗണ്ടേഷന്റെ സാധാരണ ലക്ഷണങ്ങൾ, പ്രായോഗികമായി നിങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാനിടയുള്ളവ:
- പ്രസക്തമായ ഡാറ്റ ആക്സസ് ചെയ്യുന്നതിന് ആഴ്ചകളും ചിലപ്പോൾ മാസങ്ങളും എടുത്തേക്കാം
- മതിയായ ഡാറ്റയും ഡാറ്റ ക്ഷാമവും ഇല്ല
- വൃത്തികെട്ടതും മോശം നിലവാരമുള്ളതുമായ ഡാറ്റ, ധാരാളം കാണാതായതും തെറ്റായതുമായ മൂല്യങ്ങൾ
- (സ്വകാര്യത) സെൻസിറ്റീവും അതിനാൽ എത്തിച്ചേരാനാകാത്തതുമായ ഡാറ്റ
- പ്രസക്തമായ ഡാറ്റ ആക്സസ് ചെയ്യുന്നതിന് സമയമെടുക്കുന്ന പാതകളും ആന്തരിക പ്രക്രിയകളും
നിങ്ങളുടെ സംഭരണ വകുപ്പിന് ആവശ്യമായ ശക്തമായ അടിത്തറ
ഭാവി, കാര്യക്ഷമമായ സംഭരണ പ്രക്രിയ എങ്ങനെയിരിക്കും? അനുയോജ്യമായി, ഉപയോഗിക്കാവുന്നതും ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ളതുമായ ഡാറ്റയിലേക്ക് എളുപ്പത്തിൽ ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്ന ഒരു ശക്തമായ ഡാറ്റാ ഫ foundationണ്ടേഷൻ ഉണ്ടായിരിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു. അത്തരമൊരു ശക്തമായ ഡാറ്റാ അടിത്തറയിൽ, ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ഡാറ്റ നിങ്ങൾക്ക് ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ഫലങ്ങളും പ്രവർത്തനക്ഷമമായ ഉൾക്കാഴ്ചകളും നൽകും, അത് നിങ്ങളുടെ സംഭരണ വകുപ്പിനെ ഉത്തേജിപ്പിക്കുകയും ശരിയായ ഡാറ്റാ ഫൗണ്ടേഷൻ ഇല്ലാത്തവരെ അപേക്ഷിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് ഒരു വലിയ നേട്ടം നൽകുകയും ചെയ്യും.
അപ്പോൾ ഞങ്ങൾ ഇത് എങ്ങനെ ശരിയായി ചെയ്യും?
ഒരു ശൃംഖല അതിന്റെ ദുർബലമായ ലിങ്ക് പോലെ ശക്തമാണ്. സംഭരണ ശൃംഖലയിൽ, മിക്ക ലിങ്കുകളും ഇതിനകം നിലവിലുണ്ട്, അവ നടപ്പിലാക്കാൻ താരതമ്യേന എളുപ്പമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ഒരു വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞ ലിങ്ക് കാണുന്നില്ല. നിങ്ങൾ ഒരു ശക്തമായ ഡാറ്റാ ഫൗണ്ടേഷൻ എങ്ങനെ സ്ഥാപിക്കും, സംഭരണ നേതാവായി നിങ്ങൾക്ക് എവിടെ തുടങ്ങാനാകും?
നിങ്ങളുടെ സംഭരണ വകുപ്പ് ഏത് വെല്ലുവിളികളുമായി പോരാടുന്നു എന്നതിനെ ആശ്രയിച്ച്, ഈ ശക്തമായ ഡാറ്റാ അടിത്തറ സ്ഥാപിക്കാൻ സിന്തോ നിങ്ങളെ സഹായിക്കും. സിന്തോ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന ചില ഉദാഹരണങ്ങൾ:
- ഗുണനിലവാരം നഷ്ടപ്പെടാതെ (സ്വകാര്യത) സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റ എളുപ്പത്തിൽ ആക്സസ് ചെയ്യാനാകും
- ആഴ്ചകളായി (ചിലപ്പോൾ മാസങ്ങൾ) മണിക്കൂറുകളിലേക്ക് (സെൻസിറ്റീവ്) ഡാറ്റയിലേക്കുള്ള ഡാറ്റ ആക്സസ് വേഗത്തിലാക്കുക
- കാണാതായ/തെറ്റായ മൂല്യങ്ങൾ പോലുള്ള ഡാറ്റ ഗുണനിലവാര പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുക
- ഡാറ്റ ദൗർലഭ്യ വെല്ലുവിളികളുടെ കാര്യത്തിൽ (ഉദാഹരണത്തിന് അൽഗോരിതങ്ങൾ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ), കൂടുതൽ ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള പരിശീലന ഡാറ്റയ്ക്ക് പ്രാധാന്യം നൽകുന്ന ഉപ-ക്രമീകരണം/ഓവർസാംപ്ലിംഗ് നമുക്ക് പ്രയോഗിക്കാവുന്നതാണ്.
- നിങ്ങളുടെ പക്കലുള്ള യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയുടെ അതേ പാറ്റേണുകൾ, സവിശേഷതകൾ, സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ബന്ധങ്ങൾ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് കൂടുതൽ ബുദ്ധിപരമായ സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കുന്നു
ഞങ്ങൾ സൂചിപ്പിച്ച തടസ്സങ്ങൾ നിങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നുണ്ടോ? ഡാറ്റാ ഡ്രൈവ് സംഭരണത്തിലേക്കും നിങ്ങളുടെ നിലവിലെ പ്രസവ നിലയിലേക്കും ഉള്ള നിങ്ങളുടെ യാത്രയെക്കുറിച്ച് ഈ ലേഖനം നിങ്ങൾക്ക് മികച്ച ബോധം നൽകുന്നുണ്ടോ? നിങ്ങൾ എവിടെ നിൽക്കുന്നു, എന്ത് ബുദ്ധിമുട്ടുകൾ നേരിടുന്നു, നിങ്ങളുടെ പൊതുവായ ഫീഡ്‌ബാക്ക് എന്നിവ കേൾക്കാൻ ഞങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നു. അതിനാൽ, സെപ്തംബർ 15 ന് നടക്കുന്ന DPW സംഭരണ സമ്മേളനത്തിൽ സിന്തോ ഹാജരാകുംth ഒപ്പം 16th. ദയവായി മടിക്കേണ്ടതില്ല ഞങ്ങളെ സമീപിക്കുക നിങ്ങളുടെ എല്ലാ ചോദ്യങ്ങളും ഞങ്ങളോട് ചോദിക്കുക. വഴി മാത്രം എത്തുക DPW- പ്ലാറ്റ്ഫോം or ഞങ്ങളെ സമീപിക്കുക ഡാറ്റ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സംഭരണത്തിന്റെ ഭാവിയിലേക്ക് കൂടുതൽ ആഴത്തിൽ നേരിട്ട്.
ഡാറ്റ സിന്തറ്റിക് ആണ്, എന്നാൽ ഞങ്ങളുടെ ടീം യഥാർത്ഥമാണ്!
സിന്തോയുമായി ബന്ധപ്പെടുക സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയുടെ മൂല്യം പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാൻ ഞങ്ങളുടെ വിദഗ്ദ്ധരിൽ ഒരാൾ പ്രകാശത്തിന്റെ വേഗതയിൽ നിങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെടും!
സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരത്തെക്കുറിച്ച് കൂടുതലറിയണോ? SAS ഞങ്ങളുടെ സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ വിലയിരുത്തുന്നതിന്റെ വീഡിയോ പരിശോധിക്കുക!
യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയുടെ ഡാറ്റ ഗുണനിലവാരം പ്രധാനമാണ്. അതുകൊണ്ടാണ് ഇത് തെളിയിക്കുന്നതിനായി ഞങ്ങൾ അടുത്തിടെ എസ്എഎസുമായി (അനലിറ്റിക്സിലെ മാർക്കറ്റ് ലീഡർ) ഒരു വെബിനാർ ഹോസ്റ്റ് ചെയ്തത്. അവരുടെ അനലിറ്റിക്‌സ് വിദഗ്ധർ സിന്തോയിൽ നിന്ന് വിവിധ അനലിറ്റിക്‌സ് (AI) വിലയിരുത്തലുകൾ വഴി ജനറേറ്റഡ് സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ വിലയിരുത്തുകയും ഫലങ്ങൾ പങ്കിടുകയും ചെയ്തു. ഇതിന്റെ ഒരു ചെറിയ റീക്യാപ്പ് ഈ വീഡിയോയിൽ നിങ്ങൾക്ക് കാണാം.
