Jan 01, 1970
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डेटा प्रबंधन प्रणाली क्या है और आपके व्यवसाय को इसकी आवश्यकता क्यों है
बहुत लंबा; पढ़ने के लिए
डेटा प्रबंधन डेटा को एकत्रित करने, संग्रहीत करने, संसाधित करने और उस तक पहुंचने की प्रक्रिया है। अपने आप में, डेटा बेकार है, लेकिन आप इसे कैसे प्राप्त करते हैं और इसका उपयोग कैसे करते हैं, इसके आधार पर यह आपकी व्यावसायिक प्रक्रियाओं के लिए परिवर्तनकारी साबित हो सकता है। मजबूत डेटा प्रबंधन उच्च प्रौद्योगिकी जैसे क्षेत्रों में भी प्रतिस्पर्धात्मक लाभ साबित हो सकता है।डेटा प्रबंधन प्रणालियों को अब निर्णय निर्माताओं के लिए उपयोगी नहीं बल्कि वैकल्पिक संसाधन माना जाता है। वे अब संगठनात्मक कामकाज और उत्पादकता के केंद्र में हैं। कोई उद्यम अपने डेटा को कैसे एकत्र और संसाधित करता है, इससे लाभ और हानि के बीच अंतर हो सकता है। मजबूत डेटा प्रबंधन उच्च प्रौद्योगिकी जैसे क्षेत्रों में भी प्रतिस्पर्धात्मक लाभ साबित हो सकता है।
कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि की बढ़ती मांग ने हमारे डेटा प्लेटफ़ॉर्म में इसी विकास को प्रेरित किया है। वैश्विक डेटा बाज़ार के मूल्यवान होने का अनुमान है
आपके व्यवसाय को डेटा प्रबंधन सिस्टम क्यों और कैसे तैनात करना चाहिए, इस पर एक त्वरित विवरण यहां दिया गया है।
डेटा प्रबंधन क्या है?
डेटा प्रबंधन डेटा को एकत्रित करने, संग्रहीत करने, संसाधित करने और उस तक पहुंचने की प्रक्रिया है। अपने आप में, डेटा बेकार है. लेकिन यह इस पर निर्भर करता है कि आप इसे कैसे खरीदते हैं और इसका उपयोग कैसे करते हैं, यह आपकी व्यावसायिक प्रक्रियाओं के लिए परिवर्तनकारी साबित हो सकता है।
तेजी से, उद्यमों के पास है
डेटा प्रबंधन में कार्यों और प्रक्रियाओं की एक विस्तृत श्रृंखला शामिल है, जो सभी डेटा प्रबंधन प्रणाली द्वारा निष्पादित की जाती हैं:
- विभिन्न हितधारकों के लिए डेटा तैयार करें, अद्यतन करें और उस तक पहुंचें
- डेटा को ऑन-प्रिमाइसेस या क्लाउड सिस्टम पर संग्रहीत करें
- संग्रहीत डेटा की विश्वसनीय उपलब्धता और पुनर्प्राप्ति प्रदान करें
- इसे व्यावसायिक कार्यों और इंटरफ़ेस में उपयोग के लिए तैनात करें
- डेटा गोपनीयता और सुरक्षा सुनिश्चित करना
दुनिया भर में उत्पन्न और उपभोग किए गए डेटा की मात्रा (2010-2025)
डेटा प्रबंधन क्यों महत्वपूर्ण है?
डिजिटल दुनिया में, अधिकांश लेनदेन और व्यावसायिक निर्णय डेटा द्वारा निर्देशित होते हैं। एकमात्र समस्या यह है कि कच्चा डेटा कार्रवाई योग्य नहीं है - कम से कम बड़े पैमाने पर नहीं। और जितना
डेटा प्रबंधन प्रणालियाँ आपको कच्चे डेटा को इकट्ठा करने और समझने में मदद करती हैं ताकि आप उन जानकारियों को निकाल सकें जिनका आप उपयोग कर सकते हैं। जब सही ढंग से किया जाता है, तो इससे कई लाभ मिलते हैं, जिनमें शामिल हैं:
- बेहतर दृश्यता
शुरुआत के लिए, डेटा प्रबंधन आपकी संपत्ति, प्रक्रियाओं और हितधारकों सहित आपके अपने संगठन में दृश्यता में काफी सुधार करता है। इससे लोगों के लिए अपने प्रश्नों को हल करने और अपने कार्यों का समर्थन करने के लिए तुरंत विश्वसनीय डेटा ढूंढना आसान हो जाता है।
किसी कंपनी में जितनी अधिक दृश्यता होगी, उसके कर्मचारी उतने ही अधिक प्रभावी ढंग से अपना काम कर सकते हैं, जिससे उनके नियोक्ता के आउटपुट और मुनाफे में सुधार होगा।
- प्रक्रिया विश्वसनीयता
डेटा प्रबंधन आपके सभी कार्यों के लिए मानकीकृत प्रक्रियाएं बनाने में मदद करता है और आपको उनके कार्यान्वयन को ट्रैक करने की अनुमति देता है। वेयरहाउस प्रबंधन समाधान इसका एक बेहतरीन उदाहरण हैं। वे आपको सटीक रूप से बताते हैं कि आपका गोदाम पूरा भरने से पहले कितने उत्पाद ले सकता है, जिससे आप इसके आसपास अपनी रसद संरचना बना सकते हैं।
- व्यवसाय मूल्य
डेटा मूलतः व्यावसायिक पूंजी है। मान लीजिए कि आप एक ऑटोमोटिव निर्माता हैं जो एक नए बाज़ार में विस्तार की योजना बना रहे हैं। उपभोक्ताओं की प्राथमिकताओं का सावधानीपूर्वक विश्लेषण, जो उनकी खर्च करने की आदतों और माध्यमिक अनुसंधान से संकेत मिलता है, आपको बता सकता है कि कौन सी सुविधाएँ और संशोधन लोकप्रिय साबित हो सकते हैं और आपको बाज़ार हिस्सेदारी हासिल करने में मदद कर सकते हैं।
IoT और AI एनालिटिक्स पहले से ही एक दशक से अधिक समय से संगठनों को परिचालन और ऊर्जा खर्चों में काफी पैसा बचा रहे हैं। डेटा प्रबंधन की सुंदरता यह है कि इसके अनुप्रयोग केवल आपके नवप्रवर्तन और साधन संपन्न होने की क्षमता तक ही सीमित हैं।
- डिजिटल परिवर्तन
डेटा डिजिटल परिवर्तन प्रक्रियाओं की रीढ़ है। जो प्रौद्योगिकियां उद्योग और व्यवहार को आकार दे रही हैं और जारी रखती हैं, वे सभी डेटा पर निर्भर करती हैं। क्लाउड, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, मशीन लर्निंग, ब्लॉकचेन और अन्य को अपने उपयोगकर्ताओं को मूल्य प्रदान करने के लिए समय पर, सटीक डेटा की आवश्यकता होती है।
- विनियामक अनुपालन
उद्योग और कंपनी-विशिष्ट गोपनीयता आवश्यकताओं के अलावा, ईयू के सामान्य डेटा संरक्षण विनियमन (जीडीपीआर) जैसे स्थानीय और वैश्विक डेटा सुरक्षा कानूनों का अनुपालन सुनिश्चित करने के लिए मजबूत डेटा प्रबंधन महत्वपूर्ण है।
जब आपको इन विनियमों का अनुपालन साबित करना होता है तो डेटा प्रबंधन प्रणालियाँ भी एक उपयोगी संसाधन होती हैं, जिससे आपको और आपके लेखा परीक्षकों को जानकारी को प्रभावी ढंग से छानने की सुविधा मिलती है।
एसएपी | डेटा प्रबंधन और एनालिटिक्स के क्या लाभ हैं? डिजिटल परिवर्तन के साथ शुरुआत करें
डेटा प्रबंधन प्रणालियों के प्रकार
डेटा प्रबंधन प्रणालियों में विभिन्न प्लेटफ़ॉर्म और घटक शामिल होते हैं जो आपको अपने डेटा को शुरू से अंत तक नियंत्रित करने की अनुमति देते हैं। चुनने के लिए कुछ अलग-अलग प्रकार की डेटा प्रबंधन प्रणालियाँ हैं:
डेटाबेस
डेटाबेस अक्सर एक ही कंप्यूटर सिस्टम में संग्रहीत होते हैं। वे संरचित जानकारी का एक संकलन हैं, जो आम तौर पर डेटा को ब्राउज़ करना आसान बनाने के लिए पंक्तियों और स्तंभों के साथ तालिकाओं की एक श्रृंखला में व्यवस्थित होते हैं।
एक डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली (डीबीएमएस) एक डेटाबेस को नियंत्रित करने में मदद करती है। रिलेशनल डेटाबेस मैनेजमेंट सिस्टम (आरडीबीएमएस) और ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड डेटाबेस मैनेजमेंट सिस्टम (ओओडीबीएमएस) उपलब्ध डेटाबेस सिस्टम के दो सबसे सामान्य प्रकार हैं।
- डेटा गोदाम
डेटा वेयरहाउस मूल रूप से डेटा का एक समेकित भंडार है, जिसे रिपोर्टिंग और एनालिटिक्स जैसे व्यावसायिक खुफिया कार्यों का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसमें अक्सर विभिन्न स्रोतों से बड़ी मात्रा में ऐतिहासिक डेटा शामिल होता है, जिसमें उद्यम और लेनदेन अनुप्रयोगों जैसे कि उपयोग किए जाने वाले अनुप्रयोग शामिल हैं
- डेटा लेक
डेटा लेक एक प्रणाली है जिसे असंरचित, अर्ध-संरचित और संरचित डेटा को संग्रहीत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह अत्यधिक विविध स्रोतों से बड़ी मात्रा में विविध डेटा को व्यवस्थित करने के तरीके के रूप में कार्य करता है। वे उन उद्यमों के लिए विशेष रूप से उपयोगी हैं जो व्यापक डेटा अन्वेषण और खोज में संलग्न होना चाहते हैं।
एक डेटा लेक असंरचित डेटा को अंधी गति से ग्रहण कर सकता है और इसे वास्तविक समय में संसाधित कर सकता है, जब इसे एक्सेस किया जा रहा हो।
- बड़े डेटा प्रबंधन सिस्टम
चूँकि हम अनेक स्रोतों से भारी दर से डेटा उत्पन्न करना और संसाधित करना जारी रखते हैं, हमें इस आउटपुट को संभालने में सक्षम नए प्रकार के सिस्टम की आवश्यकता है।
एक वस्तु के रूप में डेटा का मूल्य बढ़ता ही जा रहा है। और जबकि ऐसा महसूस होता है कि हम पहले से ही डेटा से भरे हुए हैं, यह बस उस चीज़ का एक अग्रदूत है जो आने वाला है। उदाहरण के लिए, 5G के आगमन से डेटा संग्रह और विश्लेषण में और भी तेजी आने की उम्मीद है।
डेटा प्रबंधन प्रणालियाँ इन प्रगतियों के साथ तालमेल बनाए रखने और व्यवसायों और नेताओं को सूचित निर्णय लेने में मदद करने के लिए विकसित होती रहेंगी।
टिमा मिरोशनिचेंको द्वारा फोटो:
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