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डेटा स्क्रबिंग के लिए एक मामला

Raphael Corns द्वारा अक्टूबर 3, 2021 को पोस्ट किया गया
अक्सर रखरखाव प्रणाली उन लाभों को नहीं देती है जो वे अपने स्वयं के दोष के माध्यम से वादा करते हैं। आप अंतर्निहित डेटा को बढ़ाने के लिए एक विधि की उम्मीद कैसे करते हैं? समाधान यह है कि आप बस नहीं कर सकते। आपको जो कुछ भी चाहिए वह मशीन में अच्छा डेटा प्राप्त करना है ताकि यह आपकी कंपनी के लिए उपयोगी जानकारी प्रदान करने के लिए प्राप्त, संसाधित और उपयोग किया जा सके।मुझे एक उदाहरण के साथ अच्छी जानकारी नहीं होने की कीमत का वर्णन करने की अनुमति दें। एक बहु-साइट निर्माता के चार स्थान होते हैं, जिनमें से तीन एक दूसरे के साथ काफी करीब हैं। प्रत्येक वेबसाइट का स्टॉक घटकों के साथ अपना स्वायत्त स्टोररूम होता है। प्रत्येक साइट पर, सभी डेटाबेस गतिविधि के लिए एक अंशकालिक कैटलॉग प्रबंधक जिम्मेदार है। चूंकि संयंत्र को संघीकृत किया जाता है और स्थिति अक्सर बदल जाती है, इसलिए कैटलॉग मैनेजर को हर महीने या दो महीने में बदल दिया जा सकता है।परिणामी स्टॉक मानक इसका प्रतिनिधित्व करते हैं: असंगत निर्माता नामकरण; खोया निर्माता भाग संख्या; प्रतीकों/संक्षिप्त नामों का असंगत उपयोग; विराम चिह्न की गलतियाँ; अपूर्ण विवरण और; डुप्लिकेट आइटम। सिस्टम वर्ड खोज असंभव के बगल में हैं और एक हिस्सा ढूंढना एक निराशाजनक, चुनौतीपूर्ण, आमतौर पर असफल मुठभेड़ है।सभी जगहों पर देखभाल करने वाले श्रमिकों ने दुकानों में विश्वास खो दिया था; प्रत्येक ने अपने स्वयं के उपयोग के लिए कहीं छिपे घटकों का एक स्टैश रखा। एक मरम्मत की नौकरी की योजना बनाने के लिए, वे पूरे सिस्टम में भागों का पता लगाने की कोशिश करेंगे, लेकिन अगर वे जो चाहें, उसे खोजने में सक्षम नहीं हैं, तो वे शिकार को छोड़ देंगे और केवल भाग को सही आदेश देंगे; एक संकट की स्थिति में, वे एक भाग का ऋण पूछने के लिए दूसरे स्थान पर कॉल कर सकते हैं। कंपनी में इन्वेंटरी मूल्य $ 80 मिलियन में सबसे ऊपर है।यह मानते हुए कि कुछ हासिल करने की आवश्यकता है, संगठन ने स्वयं सफाई करने वाले डेटा से निपटने की कोशिश की। उन्होंने उन्नीस आंतरिक लोगों के एक समूह की स्थापना की, जिसमें सभी चार साइटों के साथ -साथ दो समर्थन व्यक्तियों और एक इन्वेंट्री विशेषज्ञ से देखभाल कर्मचारियों (विद्युत, यांत्रिक, इंस्ट्रूमेंटेशन और पाइप फिटर) शामिल थे।एक साल से अधिक काम के बाद, और केवल आधे डेटाबेस को साफ करने के साथ, उन्होंने प्रयास को पुनर्जीवित करने के लिए बाहरी डेटा सफाई विशेषज्ञों में भाग लेने के लिए चुना। व्यवस्थित रूप से, प्रत्येक साइट से जानकारी को साफ किया गया था। सभी साइटों के रखरखाव कर्मचारियों के साथ संयोजन में, स्वीकार्य संज्ञा/संशोधक जोड़े के साथ उत्पाद विवरण के लिए एक विशिष्ट डिजाइन डिजाइन किया गया है; सभी स्थानों को पूरा करने के लिए विशेषताओं के आदेश पर बातचीत की गई; भाषा, प्रतीकों, संक्षिप्तीकरण और व्यावसायिक नामकरण पर सहमति व्यक्त की गई थी। पूरे डेटाबेस को फिर से काम करने में छह महीने लग गए।अच्छा डेटा होने से यह मात्रात्मक पुरस्कार लाता है। साइटों में डुप्लिकेट को 10 प्रतिशत सीमा में दिखाया गया था। 25% रेंज में साइटों पर लगातार आइटम की पहचान की गई थी। कुछ केंद्रीय गोदाम में तीन क्षेत्रीय दुकानों को विलय करने से कुल स्टॉकिंग स्तर कम हो गए और वेबसाइटों को आम महत्वपूर्ण पुर्जों को साझा करने की अनुमति दी गई। इसने पैसे की बचत में हजारों की संख्या को भी मुक्त कर दिया।आइटम खोजों ने सफलतापूर्वक भाग की जानकारी का प्रदर्शन किया, जो रखरखाव कर्मचारियों पर भरोसा कर सकते हैं। जैसे -जैसे मौलिक दुकानों में विश्वास बढ़ता गया, निजी कैश से अतिरिक्त इन्वेंट्री को वापस कर दिया गया, जिससे आगे की बचत हुई। कुल मिलाकर, पूरे व्यवसाय में, स्टॉक को 20%से अधिक कम कर दिया गया था।डेटा क्लीनअप प्रयास ने स्पष्ट रूप से कई बार खुद के लिए भुगतान किया। यह अन्य कॉर्पोरेट पहलों के लिए भी प्रेरणा बन गया। रखरखाव प्रणाली को और बेहतर बनाने के लिए व्यवसाय ने अपने आइटम-इक्विपमेंट कनेक्शन को बढ़ावा दिया। इसके अतिरिक्त, इसने उत्पाद लाइनों के साथ वस्तुओं को विलय कर दिया और वॉल्यूम छूट के लिए इसके आपूर्तिकर्ता आधार को कम कर दिया।स्पष्ट रूप से महान डेटा महान परिणाम देता है।...