ڈیٹا جدید کاروباری اداروں کا ایک اہم جزو ہے۔ کاروبار بہت سے ذرائع سے ڈیٹا حاصل کرتے ہیں، جیسے کہ صارفین، سپلائرز، اور اندرونی نظام، اور اسے تعلیم یافتہ فیصلے کرنے کے لیے استعمال کرتے ہیں۔ پھر بھی، جیسے جیسے ڈیٹا کا حجم اور پیچیدگی بڑھ رہی ہے، اس کا انتظام اور مؤثر طریقے سے استعمال کرنا مشکل ہو سکتا ہے۔
ڈیٹا کیٹلاگ اس میں مدد کر سکتا ہے۔ یہ ایک ٹول ہے جو کاروبار اپنے ڈیٹا اثاثوں کو منظم کرنے کے لیے استعمال کرتا ہے۔ دوسرے الفاظ میں، یہ صرف ایک کمپنی کے بارے میں حقائق کی ایک ڈائرکٹری ہے۔ ان حقائق میں مقام، ساخت اور اطلاقات شامل ہو سکتے ہیں۔
مؤثر ڈیٹا اثاثہ جات کے انتظام کے لیے، ایک ڈیٹا کیٹلاگ ضروری ہے۔ ڈیٹا کیٹلاگ کے بغیر، کمپنیاں اپنے ڈیٹا کو کھونے کا خطرہ چلاتی ہیں۔ یہ انہیں یہ جاننے سے روکتا ہے کہ ان کے پاس کون سا ڈیٹا ہے، یہ کہاں ہے، اور اسے کیسے استعمال کرنا ہے۔ ڈیٹا کی غلطیاں، ڈپلیکیشن، اور اس کی وجہ سے ہونے والی تضادات کے کاروبار پر سنگین اثرات پڑ سکتے ہیں۔
ڈیٹا کیٹلاگ میں اجزاء
میٹا ڈیٹا، ڈیٹا نسب، اور ڈیٹا کے معیار کی تفصیلات ڈیٹا کیٹلاگ کے تین اہم حصے ہیں۔
میٹا ڈیٹا
وہ تفصیلات جو کیٹلاگ میں ڈیٹا کی خصوصیت رکھتی ہیں انہیں میٹا ڈیٹا کے نام سے جانا جاتا ہے۔ اس میں ڈیٹا کا نام، مقام، فارمیٹ، اور مطلوبہ استعمال جیسی تفصیلات شامل ہیں۔ ڈیٹا کا سیاق و سباق دے کر، میٹا ڈیٹا صارفین کو ڈیٹا اثاثوں کو زیادہ تیزی سے تلاش کرنے اور سمجھنے کے قابل بناتا ہے۔
ڈیٹا ہسٹری
ڈیٹا نسب مختلف نظاموں کے درمیان ڈیٹا کی تخلیق، تبدیلی اور نقل و حرکت کی دستاویز ہے۔ یہ ڈیٹا کے راستے کا ایک جامع تناظر پیش کرتا ہے، جس سے ڈیٹا کی درستگی کا تعین کرنا اور اس کی تاریخ کو ٹریک کرنا آسان ہو جاتا ہے۔
کوالٹی ڈیٹا کی معلومات
ڈیٹا کے معیار پر معلومات مکمل، درستگی، مستقل مزاجی، اور بروقت سمیت عوامل کی جانچ کرتی ہے۔ یہ مخصوص استعمال کے لیے ڈیٹا کی مناسبیت کا تعین کرنے کا ایک ذریعہ پیش کرتا ہے۔ نیز، یہ اس بات کی ضمانت دیتا ہے کہ ڈیٹا تنظیم کی ضروریات کے مطابق ہے۔
ڈیٹا کیٹلاگ کو سمجھنا
ڈیٹا کیٹلاگ ڈیٹا اثاثوں کی ایک مکمل انوینٹری ہے جس میں ہر ڈیٹا اکٹھا کرنے کے بارے میں قطعی معلومات ہوتی ہیں۔ اس میں تنظیموں کو ان کے ڈیٹا اثاثوں کا مؤثر طریقے سے انتظام کرنے میں مدد کرنے کے لیے میٹا ڈیٹا، ڈیٹا نسب، اور ڈیٹا کے معیار کی معلومات شامل ہیں۔
میٹا ڈیٹا ڈیٹا سیٹ کی اہم خصوصیات کو بیان کرتا ہے، جیسے کہ اسکیما، فارمیٹ، ڈیٹا کی قسم، اور ڈیٹا سورس۔ ڈیٹا نسب ڈیٹا سیٹ کی تاریخ کی وضاحت کرتا ہے، بشمول اس کی اصل، ترمیم اور انحصار۔ اور، ڈیٹا کوالٹی کی معلومات ڈیٹا سیٹ کی درستگی، مکمل ہونے، اور انحصار کو ظاہر کرتی ہے۔
ڈیٹا کیٹلاگ کو اکثر ڈیٹا لغات یا ڈیٹا انوینٹری کے لیے غلطی سے سمجھا جاتا ہے، حالانکہ وہ ایک جیسی نہیں ہیں۔ اگرچہ ڈیٹا ڈکشنریز ڈیٹا کے ٹکڑوں کی وضاحت اور وضاحت کرتی ہیں، ڈیٹا کیٹلاگ مکمل ڈیٹا سیٹ کے بارے میں تفصیلی معلومات فراہم کرتے ہیں۔ اس کے برعکس، ڈیٹا انوینٹریز صرف ڈیٹا کے اثاثوں کی فہرست بناتی ہیں بغیر کوئی مزید معلومات دیے۔
ڈیٹا کیٹلاگ کی منصوبہ بندی کرنا
ڈیٹا کیٹلاگ بنانے سے پہلے مناسب طریقے سے تیاری کرنا ضروری ہے تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ یہ کمپنی کے مطالبات کو پورا کرتا ہے۔ ڈیٹا کے ذرائع کی شناخت، میٹا ڈیٹا کے معیارات قائم کرنا، اور صارف کے مطالبات کو سمجھنا سبھی اہم مسائل ہیں۔
تنظیم کے لئے ڈیٹا کے ذرائع کی مطابقت اور قدر کو احتیاط سے سمجھا جانا چاہئے۔ پوری کمپنی میں یکسانیت اور باہمی تعاون کو برقرار رکھنے کے لیے، میٹا ڈیٹا کے معیارات کو استعمال کیا جانا چاہیے۔ اس بات کو یقینی بنانے کے لیے صارف کی ضروریات کی وضاحت کی جانی چاہیے کہ ڈیٹا کیٹلاگ ان کو ذہن میں رکھتے ہوئے بنایا گیا ہے۔
ڈیٹا کیٹلاگ بنانے کے لیے اقدامات
مرحلہ 1: ڈیٹا کے ذرائع تلاش کریں۔
ڈیٹا کیٹلاگ بنانے کا پہلا قدم آپ کی تنظیم کے ڈیٹا کے تمام ذرائع کی شناخت کرنا ہے۔ یہ ڈیٹا بیس پر مشتمل ہے، ڈیٹا گودام، اسپریڈ شیٹس، اور دیگر ڈیٹا ریپوزٹریز۔ جب آپ تمام ذرائع کی شناخت کر لیتے ہیں، تو آپ میٹا ڈیٹا اکٹھا کرنا شروع کر سکتے ہیں۔
مرحلہ 2: میٹا ڈیٹا اکٹھا کرنا
درج ذیل مرحلہ تمام درج کردہ ڈیٹا ذرائع سے میٹا ڈیٹا اکٹھا کرنا ہے۔ میٹا ڈیٹا ڈیٹاسیٹ کی کلیدی خصوصیات کی وضاحت کرتا ہے، جیسے کہ اسکیما، فارمیٹ، ڈیٹا کی قسم، اور ماخذ۔ میٹا ڈیٹا اکٹھا کرنا ڈیٹا کی تنظیم میں مدد کرتا ہے اور اسے تلاش کرنا اور تلاش کرنا آسان بناتا ہے۔
مرحلہ 3: ڈیٹا پروفائلنگ
میٹا ڈیٹا جمع کرنے کے بعد، ڈیٹا کو پروفائل کیا جاتا ہے۔ ڈیٹا سیٹس کا جائزہ لینے کے عمل کو ان کی ساخت، مادہ اور معیار کی شناخت کے لیے ڈیٹا پروفائلنگ کہا جاتا ہے۔ پروفائلنگ ڈیٹا کوالٹی کے خدشات جیسے لاپتہ ڈیٹا کی شناخت میں مدد کرتی ہے۔ یہ یقینی بناتا ہے کہ ڈیٹا صاف اور استعمال کے لیے موزوں ہے۔
مرحلہ 4: ڈیٹا ڈکشنری بنائیں
مندرجہ ذیل مرحلہ ڈیٹا ڈکشنری بنانا ہے۔ ڈیٹا ڈکشنری آپ کی کمپنی میں موجود تمام ڈیٹا کی ایک مکمل انوینٹری ہے۔ یہ میٹا ڈیٹا کی بھرپور تفصیل، ڈیٹا کے معیار کی معلومات، اور ڈیٹا نسب پیش کرتا ہے۔ آپ کی تنظیم کے ڈیٹا کو سمجھنے اور اسے درست طریقے سے استعمال کرنے کو یقینی بنانے کے لیے ڈیٹا ڈکشنری اہم ہے۔
مرحلہ 5: ڈیٹا تعلقات کی شناخت
اگلا مرحلہ ڈیٹا کے درمیان لنک کی شناخت کرنا ہے۔ اس میں ڈیٹاسیٹس کے درمیان تعلق کا پتہ لگانا اور اسے اجاگر کرنا شامل ہے۔ یہ اسٹیک ہولڈرز کو ڈیٹا کے ذرائع کے درمیان رابطے کو آسانی سے سمجھنے کی اجازت دیتا ہے۔
مرحلہ 6: نسب کی تعمیر
اعداد و شمار کے سفر کا تعین کرنے کے لیے گرافک طور پر دکھایا گیا نسب بنانا بہت ضروری ہے۔ نسب ڈیٹا کے بہاؤ میں شامل بہت سے طریقہ کار کی وضاحت کرتا ہے۔ یہ اسٹیک ہولڈرز کو صرف نسب کا سراغ لگا کر کسی مسئلے کی بنیادی وجہ کی فوری شناخت کرنے کے قابل بناتا ہے۔
7واں مرحلہ: ڈیٹا آرگنائزیشن
فائل یا ٹیبل کے اندر موجود ڈیٹا تکنیکی طور پر موجود ہے۔ کاروباری ضروریات کے مطابق، اس کا کوئی مطلب ہو سکتا ہے یا نہیں۔ نتیجے کے طور پر، ڈیٹا کو اس طرح ترتیب دینے کے لیے دستی کوششیں ضروری ہیں کہ کاروباری صارفین سمجھ سکیں اور ان پر بھروسہ کر سکیں۔ ڈیٹا کو ٹیگ کرنا، استعمال اور صارف کے کردار کی بنیاد پر ڈیٹا کو ترتیب دینا، اور خودکار ڈیٹا آرگنائزیشن ڈیٹا کی تنظیم کے تمام طریقے ہیں۔
مرحلہ 8: رسائی میں آسانی فراہم کریں۔
ڈیٹا کیٹلاگ کو زیادہ مؤثر طریقے سے استعمال کرنے کے لیے ڈیٹا اسٹیک کے اندر آسانی سے دستیاب ہونا چاہیے۔ اگر آپ کوئی ٹول استعمال کرتے ہیں تو آپ ویب سائٹ پر موجود ڈیٹا کیٹلاگ کو استعمال کر سکتے ہیں۔ چھڑکیں، جو ڈیٹا کیٹلاگ کے استعمال کو بڑھاتا ہے۔
مرحلہ 9: حفاظتی اقدامات کو جگہ پر رکھیں
چونکہ ڈیٹا کیٹلاگ میں تنظیم کے تمام ڈیٹا کا جائزہ ہوتا ہے، اس لیے حفاظتی تقاضوں پر عمل کرنا بہت ضروری ہے۔ ڈیٹا کیٹلاگ میں رول پر مبنی سیکیورٹی، اس بارے میں معلومات ہونی چاہیے کہ کس نے کون سا ڈیٹا استعمال کیا اور کب، آڈیٹنگ، اور خفیہ کاری۔
اپنے ڈیٹا کیٹلاگ کا استعمال کرنا
صارفین کو ڈیٹا اثاثوں کے بارے میں مکمل معلومات فراہم کرنے سے، ڈیٹا کیٹلاگ ڈیٹا مینجمنٹ اور فیصلہ سازی کو بڑھانے میں مدد کر سکتا ہے۔
ایک ڈیٹا تجزیہ کار، مثال کے طور پر، کسی خاص مطالعہ کے لیے متعلقہ ڈیٹا سیٹس کو تلاش کرنے کے لیے ڈیٹا کیٹلاگ کا استعمال کر سکتا ہے۔ اور، وہ ڈیٹا کی ساخت اور مادہ کو سمجھنے کے لیے میٹا ڈیٹا کا استعمال کر سکتے ہیں۔ ڈیٹا کیٹلاگ کو کاروباری صارف مختلف ڈیٹا سیٹس کا مطالعہ کرنے اور صارفین کے رویے، مصنوعات کی کارکردگی، یا مارکیٹ کے رجحانات کے بارے میں بصیرت حاصل کرنے کے لیے استعمال کر سکتا ہے۔
خلاصہ کرنے کے لیے، ڈیٹا کیٹلاگ کو برقرار رکھنے میں محتاط منصوبہ بندی اور مسلسل کام شامل ہے۔ پھر بھی، ڈیٹا اثاثوں کی مکمل انوینٹری رکھنے کا فائدہ بہت زیادہ ہے۔ یہ فیصلہ سازی کو بہتر بنا سکتا ہے اور پیداواری صلاحیت کو بڑھا سکتا ہے۔
ڈیٹا لغات، ڈیٹا انوینٹری، اور ڈیٹا کیٹلاگ کے درمیان فرق
اگرچہ ڈیٹا لغات، ڈیٹا انوینٹریز، اور ڈیٹا کیٹلاگ سبھی کسی تنظیم کے ڈیٹا اثاثوں کی تفصیلات پیش کرتے ہیں، ان کی حد اور تفصیل کی مقدار مختلف ہوتی ہے۔
لغت کا ڈیٹا
ڈیٹا لغات میں ڈیٹا کی ساخت کے بارے میں تفصیلات شامل ہیں، بشمول میزوں، فیلڈز اور کنکشنز کے نام اور تفصیل۔ وہ اکثر ڈیٹا بیس کے منتظمین کے ذریعہ تیار کیے جاتے ہیں اور مخصوص تکنیکی معلومات پر توجہ مرکوز کرتے ہیں۔
ڈیٹا کی انوینٹری
ڈیٹا انوینٹریز میں جسمانی ڈیٹا اثاثوں کی تفصیلات شامل ہیں، بشمول ان کا مقام، مالک، اور سیکیورٹی کی سطح۔ وہ اکثر IT یونٹس کے ذریعہ ڈیٹا اثاثوں کی انوینٹری پر مینجمنٹ پر مبنی توجہ کے ساتھ تیار کیے جاتے ہیں۔
ڈیٹا کیٹلاگ
ڈیٹا کیٹلاگ کسی تنظیم کے ڈیٹا اثاثوں کی مکمل تصویر پیش کرنے کے لیے میٹا ڈیٹا، ڈیٹا نسب، اور ڈیٹا کے معیار کی معلومات کو یکجا کرتے ہیں۔ ان کا مقصد صارف دوست اور کاروباری صارفین، ڈیٹا سائنسدانوں، اور دیگر اسٹیک ہولڈرز کے لیے قابل رسائی ہونا ہے جنہیں ڈیٹا اثاثوں کو سمجھنا اور لاگو کرنا چاہیے۔
اکاؤنٹ میں لینے کے لئے اہم چیزیں
ڈیٹا کیٹلاگ تیار کرتے وقت بہت سے متغیرات پر غور کرنا ضروری ہے۔ شروع کرنے کے لیے، ڈیٹا کے ذرائع کا تعین کرنا بہت ضروری ہے جنہیں کیٹلاگ میں شامل کیا جانا چاہیے۔ یہ اس بات کی ضمانت دیتا ہے کہ تمام ڈیٹا ریکارڈ اور قابل رسائی ہے۔
مزید برآں، میٹا ڈیٹا کے معیارات اور ڈیٹا گورننس کے طریقہ کار کو اس بات کی ضمانت کے لیے قائم کیا جانا چاہیے کہ کیٹلاگ میں موجود ڈیٹا درست، مکمل اور تازہ ترین ہے۔ ڈیٹا کی تنظیم اور رسائی بھی اہم عوامل ہیں جن پر غور کرنا ضروری ہے کیونکہ کیٹلاگ کو اس طرح ترتیب دیا جانا چاہیے جو صارفین کے لیے سمجھ میں آئے اور ڈیٹا اسٹیک کے اندر آسانی سے دستیاب ہو۔
جواب دیجئے