ڈیٹا اسکربنگ کا ایک کیس
اکثر بحالی کے نظام ان فوائد کا فائدہ نہیں اٹھاتے ہیں جن کا وہ اپنے کسی غلطی کے ذریعہ وعدہ کرتے ہیں۔ آپ بنیادی اعداد و شمار کو بڑھانے کے طریقہ کار سے کس طرح توقع کرتے ہیں؟ حل یہ ہے کہ آپ آسانی سے نہیں کرسکتے ہیں۔ آپ کی ہر چیز کی ضرورت مشین میں اچھا ڈیٹا حاصل کرنا ہے تاکہ اس کو حاصل ، عملدرآمد اور آپ کی کمپنی کے لئے مفید معلومات فراہم کرنے کے لئے استعمال کیا جاسکے۔
مجھے مثال کے ساتھ اچھی معلومات نہ رکھنے کی قیمت کی وضاحت کرنے کی اجازت دیں۔ ایک ملٹی سائٹ بنانے والے کے چار مقامات ہیں ، جن میں سے تین ایک دوسرے کے قریب قریب ہیں۔ ہر ویب سائٹ میں اسٹاک کے اجزاء کے ساتھ اپنا خود مختار اسٹور روم ہوتا ہے۔ ہر سائٹ پر ، ایک پارٹ ٹائم کیٹلاگ مینیجر موجود ہے جو تمام ڈیٹا بیس کی سرگرمی کے لئے ذمہ دار ہے۔ چونکہ پلانٹ متحد ہوتا ہے اور پوزیشن اکثر تبدیل ہوتی ہے ، لہذا کیٹلاگ مینیجر کو ہر یا دو مہینے کی جگہ دی جاسکتی ہے۔
اس کے نتیجے میں اسٹاک کے معیار اس کی نمائندگی کرتے ہیں: متضاد بنانے والا نام ؛ کھوئے ہوئے کارخانہ دار کے حصہ نمبر ؛ علامتوں/مخففات کا متضاد استعمال ؛ اوقاف کی غلطیاں ؛ نامکمل تفصیل اور ؛ ڈپلیکیٹ آئٹمز۔ سسٹم ورڈ کی تلاشیں ناممکن کے ساتھ ہی ہیں اور کوئی حصہ تلاش کرنا مایوس کن ، چیلنجنگ ، عام طور پر ناکام انکاؤنٹر ہے۔
ہر جگہ دیکھ بھال کرنے والے کارکنوں نے دکانوں پر اعتماد کھو دیا تھا۔ ہر ایک نے اپنے استعمال کے لئے کہیں پوشیدہ اجزاء کو چھپا رکھا تھا۔ مرمت کی نوکری کے لئے منصوبہ بندی کرنے کے ل they ، وہ پورے نظام میں پرزے تلاش کرنے کی کوشش کریں گے ، لیکن اگر ان کی خواہش کو تلاش کرنے کے قابل نہیں ، تو وہ شکار کو ترک کردیں گے اور صرف اس حصے کا صحیح حکم دیں گے۔ کسی بحران کی صورت میں ، وہ کسی حصے کا قرض پوچھنے کے لئے کسی اور مقام پر کال کرسکتے ہیں۔ پوری کمپنی میں انوینٹری کی قیمت 80 ملین ڈالر ہے۔
اس بات کو تسلیم کرتے ہوئے کہ کچھ حاصل کرنے کی ضرورت ہے ، تنظیم نے خود ڈیٹا کی صفائی سے نمٹنے کی کوشش کی۔ انہوں نے چاروں سائٹوں سے نگہداشت کے ملازمین (بجلی ، مکینیکل ، آلہ سازی اور پائپ فٹرز) پر مشتمل انیس داخلی لوگوں کے ایک گروپ کے ساتھ ساتھ دو معاون افراد اور ایک انوینٹری ماہر پر مشتمل ہے۔
کام کے ایک سال سے زیادہ کے بعد ، اور صرف آدھے ڈیٹا بیس کے ساتھ ، انہوں نے کوشش کو دوبارہ زندہ کرنے کے لئے بیرونی ڈیٹا کی صفائی کے ماہرین میں حصہ لینے کا انتخاب کیا۔ منظم طریقے سے ، ہر سائٹ سے حاصل کردہ معلومات کو صاف کیا گیا تھا۔ تمام سائٹوں سے دیکھ بھال کرنے والے ملازمین کے ساتھ مل کر ، قابل قبول اسم/ترمیم کنندہ جوڑے کے ساتھ مصنوعات کی تفصیل کے لئے ایک عام ڈیزائن تیار کیا گیا ہے۔ تمام مقامات کو پورا کرنے کے لئے صفات کے حکم پر بات چیت کی گئی تھی۔ زبان ، علامتوں ، مخففات اور کاروباری ناموں پر اتفاق کیا گیا۔ پورے ڈیٹا بیس کو دوبارہ کام کرنے میں چھ ماہ لگے۔
اچھا ڈیٹا رکھنے سے اس کے ساتھ مقدار کے مطابق انعامات ملتے ہیں۔ سائٹوں میں نقلیں 10 فیصد کی حد میں دکھائی گئیں۔ سائٹوں میں بار بار اشیاء کی نشاندہی 25 ٪ کی حد میں کی گئی تھی۔ تین علاقائی اسٹوروں کو کچھ مرکزی گودام میں ضم کرنے سے ذخیرہ اندوزی کی کل سطح کم ہوگئی اور ویب سائٹوں کو عام اہم اسپیئرز کا اشتراک کرنے کی اجازت دی گئی۔ اس نے دسیوں ہزاروں رقم کی بچت کو بھی آزاد کردیا۔
آئٹم کی تلاش نے کامیابی کے ساتھ حصہ کی معلومات کا مظاہرہ کیا جس پر بحالی کے ملازمین گن سکتے ہیں۔ جیسے جیسے بنیادی اسٹوروں پر اعتماد میں اضافہ ہوا ، نجی کیچوں سے اضافی انوینٹری کو واپس کردیا گیا ، جس سے بچت میں مزید اضافہ ہوا۔ مجموعی طور پر ، پورے کاروبار میں ، اسٹاک میں 20 ٪ سے زیادہ کی کمی واقع ہوئی۔
ڈیٹا کی صفائی کی کوششوں نے کئی بار اپنے لئے واضح طور پر ادائیگی کی۔ یہ دوسرے کارپوریٹ اقدامات کا محرک بھی بن گیا۔ کاروبار نے بحالی کے نظام کو مزید بہتر بنانے کے ل items اپنے آئٹم سے فائدہ اٹھانے والے رابطوں کو فروغ دیا۔ مزید برآں ، اس نے مصنوعات کی لائنوں کے ساتھ آئٹمز کو ضم کیا اور حجم کی چھوٹ کے ل its اس کے سپلائر بیس کو کم کردیا۔
واضح طور پر عظیم اعداد و شمار سے زبردست نتائج برآمد ہوتے ہیں۔