کی میز کے مندرجات[چھپائیں][دکھائیں]
ڈیٹا فن تعمیر کمپنی کے ڈیٹا سسٹمز کے تنظیمی ڈھانچے اور انفرادی اجزاء کا خاکہ پیش کرتا ہے۔
ڈیٹا پر مبنی فیصلے کرنے کے لیے فرموں کے لیے مؤثر ڈیٹا ایڈمنسٹریشن، پروسیسنگ، اور آرکائیونگ بہت اہم ہیں۔ ڈیٹا فیبرک اور ڈیٹا میش جیسے موجودہ سینٹرلائزڈ ڈیٹا آرکیٹیکچر ماڈلز روایتی طریقوں کو پیچھے چھوڑنے کی صلاحیت کے نتیجے میں مقبولیت حاصل کر رہے ہیں۔
ڈیٹا فیبرک ڈیٹا انضمام، ورچوئلائزیشن، اور تجرید پر زور دیتا ہے جبکہ ڈیٹا میش ڈیٹا ڈیموکریٹائزیشن، ملکیت، اور پروڈکٹائزیشن پر توجہ مرکوز کرتا ہے۔ اپنی ڈیٹا مینجمنٹ کی حکمت عملیوں کو بہتر بنانے، ڈیٹا کے معیار کو بڑھانے، اور فیصلہ سازی کی مہارت کو بہتر بنانے کی کوشش کرنے والی کمپنیوں کے لیے، ان ماڈلز کو سمجھنا بہت ضروری ہے۔
تنظیمیں ڈیٹا میش اور ڈیٹا فیبرک کے درمیان فرق اور مماثلت کو سمجھ کر اس ماڈل کا انتخاب کر سکتی ہیں جو ان کے مقاصد کو بہترین طریقے سے پورا کرے اور ان کی تکنیکی اور ثقافتی ضروریات کو مدنظر رکھے۔
اس پوسٹ میں، ہم ڈیٹا میش اور ڈیٹا فیبرک کے ساتھ ساتھ ان کے درمیان فرق اور بہت کچھ کو قریب سے دیکھیں گے۔
ڈیٹا میش کیا ہے؟
ڈیٹا میش ایک جدید ڈیٹا آرکیٹیکچر کا تصور ہے جو ڈیٹا ڈیموکریٹائزیشن، ملکیت اور پروڈکٹائزیشن کو ترجیح دیتا ہے۔ ڈیٹا میش میں ڈیٹا کو ایک پروڈکٹ کے طور پر دیکھا جاتا ہے، اس لیے ہر ٹیم اپنے ڈیٹا کی درستگی اور افادیت کی ذمہ دار ہے۔
مقصد ایک سیلف سروس پلیٹ فارم مہیا کرنا ہے جو ٹیموں کو مرکزی ٹیموں پر انحصار کیے بغیر مطلوبہ ڈیٹا تک رسائی اور استعمال کرنے کے قابل بنائے گا۔ سیلف سروس ڈیٹا پلیٹ فارم ٹیموں کو اپنے ڈیٹا کے وسائل کو کنٹرول کرنے اور ان کا نظم کرنے کا طریقہ فراہم کرتے ہیں، جو ڈیٹا کے معیار کو بہتر بناتا ہے اور جدت کو تیز کرتا ہے۔
ٹیموں کے لیے پورے انٹرپرائز سے مطلوبہ ڈیٹا کو تلاش کرنے اور اس تک رسائی حاصل کرنے کے لیے، ڈیٹا مارکیٹ پلیسز بھی ڈیٹا میش کا ایک اہم حصہ ہیں۔ ڈیٹا میش ٹیموں کو کنٹرول کرنے کے قابل بناتا ہے۔ ان کے ڈیٹا اثاثوں کا انتظام کریں۔ ڈیٹا تک رسائی کو جمہوری بناتے ہوئے، کاروباری اداروں کو ڈیٹا پر مبنی اور چست بننے میں مدد فراہم کرتا ہے۔
ڈیٹا میش کا کام کرنا
ڈومین سے چلنے والا ڈیزائن اور مائیکرو سروسز فن تعمیر ڈیٹا میش کی بنیادیں ہیں۔ ڈی سینٹرلائزڈ ڈیٹا آرکیٹیکچر کی تعمیر اور ڈیٹا سائلو کو ختم کرنا بنیادی مقاصد ہیں۔
ڈیٹا میش میں ہر ٹیم اپنے ڈیٹا ڈومین کی انچارج ہے، اس لیے وہ وہی ہیں جو ڈیٹا، ڈیٹا کے معیار، اور ڈیٹا آؤٹ پٹس کو کنٹرول کرتے ہیں۔ ٹیمیں سیلف سروس ڈیٹا پلیٹ فارمز اور ڈیٹا مارکیٹس کے ذریعے اپنے ڈیٹا کا انتظام اور تقسیم کرتی ہیں۔ حقیقت یہ ہے کہ ڈیٹا پروڈکٹس APIs کے طور پر تیار کیے جاتے ہیں دوسری ٹیموں کے لیے ان تک رسائی اور استعمال کرنا آسان بناتا ہے۔
پوری کمپنی میں یکسانیت اور کنٹرول کو برقرار رکھنے کے لیے، APIs کا نظم ایک واحد API مینجمنٹ ٹیم کرتی ہے۔ ڈیٹا گورننس کا فریم ورک بھی ڈیٹا میش کا حصہ ہے، اور یہ ڈیٹا کی ملکیت، ڈیٹا کے معیار، اور ڈیٹا کی حفاظت کے لیے قواعد و ضوابط کا خاکہ پیش کرتا ہے۔
فوائد
- ڈیٹا میش ٹیموں کو اپنے ڈیٹا اثاثوں کو کنٹرول کرنے اور ان کا نظم کرنے کے قابل بنا کر ڈیٹا کی جمہوریت کی حوصلہ افزائی کرتا ہے۔
- یہ ہر ٹیم کے لیے اپنے ڈیٹا ڈومین کا چارج سنبھالنا ممکن بناتا ہے، جو ڈیٹا کی صلاحیت کو بڑھاتا ہے۔
- مرکزی ٹیموں پر انحصار کیے بغیر، یہ سیلف سروس ڈیٹا پلیٹ فارم پیش کرتا ہے جو ٹیموں کو مطلوبہ ڈیٹا تک رسائی اور استعمال کرنے دیتا ہے۔
- یہ ٹیموں کو اپنے ڈیٹا پروڈکٹس کے ساتھ تجربہ کرنے اور اعادہ کرنے کی اجازت دیتا ہے، جو جدت کو تیز کرتا ہے۔
- یہ ڈیٹا سائلوز کو ختم کرتا ہے اور ایک وکندریقرت شدہ ڈیٹا فن تعمیر قائم کرتا ہے، لچک اور چستی کو بڑھاتا ہے۔
- یہ ڈیٹا مارکیٹس پر مشتمل ہے جو ٹیموں کو کمپنی کے ارد گرد سے مطلوبہ ڈیٹا کو تلاش کرنے اور ان تک رسائی کا طریقہ فراہم کرتی ہے۔
- یہ کسی تنظیم کے بڑھتے ہوئے ڈیٹا کے مطالبات کی حمایت کر سکتا ہے اور قابل توسیع ہے۔
- ڈیٹا ٹیموں کو ڈیٹا میش کے ذریعے اختیار دیا گیا ہے کہ وہ اپنے ڈیٹا کو کنٹرول کر سکیں اور اس کے ساتھ انتخاب کریں۔
- ٹیمیں زیادہ آسانی سے ڈیٹا تک رسائی اور استعمال کر سکتی ہیں جس کی انہیں ضرورت ہوتی ہے ڈیٹا پروڈکٹس کے لیے ڈیٹا میش کے API پر مبنی نقطہ نظر کی بدولت۔
خامیاں
- ڈیٹا میش کو لاگو کرنے سے پہلے کسی تنظیم کو بڑی تکنیکی اور ثقافتی تبدیلیوں سے گزرنا چاہیے۔
- اگر مناسب طریقے سے برقرار نہ رکھا جائے تو، ڈیٹا میش کی وکندریقرت نوعیت کے نتیجے میں ڈیٹا ڈپلیکیشن ہو سکتا ہے۔
- اگر ٹیمیں درست طریقے سے منسلک نہیں ہیں، تو ڈیٹا میش متضاد ڈیٹا کی تعریفوں کا باعث بن سکتا ہے۔
- ڈیٹا میش کے وکندریقرت ڈھانچے کی وجہ سے پورے انٹرپرائز میں ڈیٹا گورننس اور سیکورٹی کا انتظام کرنا مشکل ہو سکتا ہے۔
- روایتی مرکزی کے مقابلے میں ڈیٹا ڈھانچےڈیٹا میش زیادہ پیچیدہ ہو سکتا ہے۔
- اگر ٹیمیں مناسب طریقے سے منسلک نہیں ہیں، تو ڈیٹا میش بکھر سکتا ہے۔
- ڈیٹا میش کو لاگو کرنے میں روایتی سنٹرلائزڈ ڈیٹا سسٹم کے مقابلے زیادہ لاگت آسکتی ہے۔
اب، آپ کے پاس ڈیٹا میش کی واضح تصویر ہونی چاہیے۔ یہ ڈیٹا فیبرک کو دیکھنے کا وقت ہے جس کے بعد ان کے درمیان مماثلت اور اختلافات ہیں۔ چلو شروع کریں.
تو، ڈیٹا فیبرک کیا ہے؟
ڈیٹا فیبرک ایک ڈیٹا فن تعمیر ہے جو کسی تنظیم کے اندر موجود تمام ڈیٹا اثاثوں کا ایک ہی منظر پیش کرتا ہے، قطع نظر اس کے کہ وہ کہاں رکھے گئے ہیں۔ اس نظام کی ترقی جدید ڈیٹا ماحول کی طرف سے حوصلہ افزائی کی گئی تھی، جس میں ڈیٹا کی مقدار، رفتار، اور تنوع میں اضافہ ہوا ہے.
تنظیمیں اپنے ڈیٹا کو مختلف ذرائع سے باآسانی جوڑ سکتی ہیں، بشمول کلاؤڈ ایپس، آن پریمیسس ڈیٹا بیس، اور ڈیٹا لیکس، ڈیٹا فیبرک کی بدولت، جو ڈیٹا انضمام کے لیے ایک لچکدار اور قابل توسیع حل پیش کرتا ہے۔
مزید یہ کہ، یہ تجرید کی ایک ڈگری پیش کرتا ہے جو عالمی طور پر ڈیٹا کو بنیادی ٹیکنالوجی سے آزاد بناتا ہے۔
ڈیٹا فیبرک کا تقسیم شدہ فن تعمیر ریئل ٹائم ڈیٹا پروسیسنگ اور تجزیہ کی اجازت دیتا ہے، تنظیموں کو اضافی معلومات اور فیصلہ سازی کی صلاحیت تک رسائی فراہم کرتا ہے۔ ڈیٹا کی رازداری، درستگی اور تعمیل کو اس کے ڈیٹا گورننس اور سیکیورٹی اجزاء کے ذریعے مزید یقینی بنایا جاتا ہے۔
ڈیٹا فیبرک ایک نئی ٹیکنالوجی ہے جو اپنے ڈیٹا مینجمنٹ کے طریقوں کو بہتر بنانے اور مسابقتی برتری حاصل کرنے کی کوشش کرنے والی تنظیموں میں تیزی سے مقبولیت حاصل کر رہی ہے۔
ڈیٹا فیبرک کا کام کرنا
ڈیٹا فیبرک کسی تنظیم کے تمام ڈیٹا اثاثوں کا ایک ہی نظارہ پیش کرکے کام کرتا ہے، قطع نظر اس کے کہ وہ کہاں رکھے گئے ہیں۔ ڈیٹا انضمام، ڈیٹا خلاصہ، اور تقسیم کمپیوٹنگ اس کو پورا کرنے کے لیے مل کر استعمال کیا جاتا ہے۔
ڈیٹا انٹیگریشن میں بہت سے ذرائع سے معلومات کو فیوز کرنا شامل ہے، بشمول آن پریمیسس ڈیٹا بیس، کلاؤڈ ایپس، اور ڈیٹا لیکس، اور اسے یکساں طریقے سے قابل رسائی بنانا۔
ڈیٹا کی ہیرا پھیری اور رسائی کو تجرید کی ایک پرت قائم کرنے کے عمل سے ممکن بنایا گیا ہے جو بنیادی ڈیٹا فن تعمیر کی پیچیدگی کو دھندلا دیتا ہے۔ تقسیم شدہ کمپیوٹنگ کا مقصد کمپیوٹنگ وسائل کے منتشر نیٹ ورک میں ڈیٹا کو ریئل ٹائم میں پروسیس کرنا اور تجزیہ کرنا ہے۔
کاروبار اب تیزی سے اپنے ڈیٹا سے بصیرت حاصل کر سکتے ہیں اور اس کی بدولت کارروائی کر سکتے ہیں۔ ڈیٹا فیبرک میں ڈیٹا گورننس اور سیکیورٹی کے اجزاء شامل ہیں تاکہ ڈیٹا کی رازداری، تعمیل اور معیار کو یقینی بنایا جا سکے۔
ڈیٹا فیبرک ڈیٹا کو منظم کرنے کا ایک طریقہ ہے جو لچکدار اور قابل توسیع ہے اور موجودہ ڈیٹا ماحول کو ایڈجسٹ کرنے کے لیے تیار کیا گیا ہے۔
فوائد
- کاروبار ڈیٹا فیبرک کا استعمال کرکے ریئل ٹائم ڈیٹا کی بنیاد پر تیز اور زیادہ باخبر انتخاب کرسکتے ہیں، جس سے ڈیٹا کی دستیابی اور رسائی میں اضافہ ہوسکتا ہے۔
- ڈیٹا کی بہت زیادہ مقدار کو منظم کرنے اور اس کا تجزیہ کرنے کے لیے، ڈیٹا فیبرک بہت سے ذرائع سے ڈیٹا کے ہموار انضمام کو قابل بناتا ہے، بشمول آن پریمیسس اور کلاؤڈ بیسڈ ڈیٹا۔
- کاروبار ایک مرکزی ڈیٹا مینجمنٹ پلیٹ فارم بنانے کے لیے ڈیٹا فیبرک کا استعمال کر سکتے ہیں جو ریئل ٹائم ڈیٹا ایکسچینج اور بہت سی ٹیموں اور محکموں کے درمیان تعاون کی سہولت فراہم کرتا ہے۔
- ڈیٹا گورننس اور سیکیورٹی کی صلاحیتیں جو ڈیٹا فیبرک کے ذریعے پیش کی جاتی ہیں وہ فرموں کو ڈیٹا کی رازداری اور ریگولیٹری تعمیل کو برقرار رکھنے میں معاونت کرتی ہیں۔
- ڈیٹا فیبرک ڈیٹا سائلوز کو ہٹا کر مزید اخراجات اور کوشش کی نقل بچا سکتا ہے، جس سے پیداوار اور کارکردگی میں اضافہ ہوگا۔
- کاروبار ڈیٹا کے تانے بانے کا استعمال کرتے ہوئے سچائی کا ایک واحد ذریعہ قائم کر سکتے ہیں، ڈیٹا کی تضادات اور غلطیاں کم کر سکتے ہیں جن کا نتیجہ متعدد ڈیٹا ذرائع سے ہو سکتا ہے۔
- کاروبار ڈیٹا فیبرک کی مدد سے ضرورت کے مطابق اپنے ڈیٹا فن تعمیر کو بڑھا سکتے ہیں، کارکردگی یا استحکام پر سمجھوتہ کیے بغیر ترقی اور توسیع کو قابل بنا سکتے ہیں۔
- کاروبار ڈیٹا کی درستگی کو بہتر بنا سکتے ہیں اور دستی مداخلت کی ضرورت کو کم کر سکتے ہیں۔ ڈیٹا ورک فلو کو خودکار کرنا اور ڈیٹا فیبرک کے استعمال کے ساتھ عمل۔
- کاروبار ڈیٹا کے انضمام اور تجزیہ کے لحاظ سے ڈیٹا فیبرک کی لچک کی وجہ سے اپنے ڈیٹا مینجمنٹ اور تجزیاتی ضروریات کے لیے مختلف ٹولز اور پلیٹ فارمز کا استعمال کر سکتے ہیں۔
خامیاں
- ڈیٹا فیبرک کو جگہ میں ڈالنے کا عمل مشکل اور وقت طلب ہو سکتا ہے، جس کے لیے وسائل اور علم دونوں میں بڑے عزم کی ضرورت ہوتی ہے۔
- ڈیٹا فیبرک کو انسٹال کرنے کی ابتدائی لاگت اہم ہو سکتی ہے، سسٹم کو ترتیب دینے اور برقرار رکھنے کے لیے ضروری عملے کے اراکین، سافٹ ویئر اور ہارڈ ویئر کی قیمت کو مدنظر رکھتے ہوئے۔
- ڈیٹا کے تانے بانے کو ایڈجسٹ کرنے کے لیے موجودہ ڈیٹا مینجمنٹ اور تجزیاتی طریقہ کار کو نمایاں طور پر تبدیل کرنے کی ضرورت ہو سکتی ہے، جس سے کارپوریٹ آپریشنز میں خلل پڑ سکتا ہے اور تبدیلی کے خلاف مزاحمت پیدا ہو سکتی ہے۔
- ڈیٹا فیبرک کی پیچیدگی کے نتیجے میں کاروباروں کو صارف کی مدد اور تعلیم پر خرچ کرنے کی ضرورت پڑ سکتی ہے، جس کی وجہ سے صارفین کے لیے اسے اپنانا اور تربیت حاصل کرنا مشکل ہو سکتا ہے۔
- ڈیٹا کے بہت سے ذرائع اور فارمیٹس والے کاروباروں کو ڈیٹا فیبرک استعمال کرنے کے لیے اپنے ڈیٹا ڈھانچے کو معیاری بنانے کی ضرورت پڑ سکتی ہے، جو مشکل ہو سکتا ہے۔
- ڈیٹا فیبرک میراثی نظاموں کے ساتھ مؤثر طریقے سے انٹرفیس نہیں کر سکتا، نئے نظام کی ترقی یا موجودہ نظاموں کے نظام کو اپ گریڈ کرنے میں کارپوریٹ سرمایہ کاری کی ضرورت ہے۔
- ڈیٹا فیبرک سیکیورٹی کی خلاف ورزیوں اور ڈیٹا پرائیویسی کے خدشات کا شکار ہو سکتا ہے، جس سے کاروباری اداروں کے ذریعے اپنے ڈیٹا کی حفاظت کے لیے مضبوط حفاظتی اقدامات کے نفاذ کی ضرورت ہوتی ہے۔
- ڈیٹا فیبرک ہر قسم کے ڈیٹا یا اینالیٹکس کے استعمال کے کیسز کے لیے مناسب نہیں ہو سکتا ہے کیونکہ یہ تمام ڈیٹا فارمیٹس یا ڈیٹا کے تمام قسم کے تجزیہ کو سپورٹ نہیں کر سکتا۔
ڈیٹا میش بمقابلہ ڈیٹا فیبرک
عصری ڈیٹا مینجمنٹ کے لیے دو نئے آرکیٹیکچرل ڈیزائنز ڈیٹا میش اور ڈیٹا فیبرک ہیں۔ ان کے نقطہ نظر میں کچھ اہم تغیرات ہیں، حالانکہ دونوں ایک تنظیم کے اندر مؤثر ڈیٹا کے تبادلے اور تجزیہ کو آسان بنانے کی کوشش کرتے ہیں۔
اسی طرح
بہت سارے سسٹمز اور ٹیموں میں ڈیٹا کی بہت زیادہ مقدار کو قابل توسیع اور مؤثر طریقے سے منظم کرنے کے لیے، دو طریقے تیار کیے گئے ہیں: ڈیٹا میش اور ڈیٹا فیبرک۔ دونوں ڈیٹا کی رازداری اور تعمیل کے تحفظ میں ڈیٹا گورننس اور سیکیورٹی کی اہمیت پر زور دیتے ہیں۔ مزید یہ کہ، دونوں ڈیزائن SOA پر منحصر ہیں، جہاں APIs کے ذریعے صارفین کو ڈیٹا فراہم کیا جاتا ہے اور اسے پروڈکٹ کے طور پر سمجھا جاتا ہے۔
اختلافات
ڈیٹا کی ملکیت اور انتظام کے لیے ان کے نقطہ نظر ڈیٹا میش اور ڈیٹا فیبرک کے درمیان بنیادی فرق ہیں۔
انفرادی ڈومین ٹیمیں ڈیٹا میش میں اپنے متعلقہ ڈومینز میں ڈیٹا کی انچارج ہوتی ہیں، جو ڈیٹا کی ملکیت اور انتظامیہ کو وکندریقرت بناتی ہے۔ اگرچہ ڈیٹا گورننس اور سیکیورٹی کے لیے مشترکہ اصولوں کی پابندی کرتے ہوئے، ہر ٹیم اپنے ڈیٹا کے انتظام کے لیے اپنے ٹولز اور ٹیکنالوجیز کو منتخب کرنے کے لیے آزاد ہے۔
ایک مرکزی ڈیٹا مینجمنٹ سسٹم، جیسا کہ ڈیٹا فیبرک، تمام ڈیٹا کو ایک جگہ پر اسٹور کرتا ہے اور اس کے انتظام کے لیے ایک ٹیم کو تفویض کرتا ہے۔ اگرچہ یہ طریقہ ڈیٹا ایڈمنسٹریشن اور تجزیہ کو زیادہ مستقل بناتا ہے، لیکن یہ مختلف ٹیموں کی اپنے منتخب کردہ ٹولز کو استعمال کرنے کی صلاحیت کو محدود کر سکتا ہے۔
ڈیٹا انضمام کے لیے ان کا نقطہ نظر ڈیٹا میش اور ڈیٹا فیبرک کے درمیان ایک اور امتیاز ہے۔ API معاہدوں کا ایک مجموعہ جو یہ بتاتا ہے کہ ڈومینز کے درمیان ڈیٹا کو کس طرح منتقل کیا جانا چاہیے، ڈیٹا میش میں ڈیٹا انٹیگریشن کو فعال کرتا ہے۔ یہ حکمت عملی ڈومینز کے درمیان انٹرآپریبلٹی کو یقینی بناتی ہے جبکہ ٹیموں کو اپنی ڈیٹا پائپ لائنز اور تجزیاتی طریقوں کو ڈیزائن کرنے کی اجازت دیتی ہے۔
اس کے برعکس، ڈیٹا فیبرک ڈیٹا انضمام کے لیے زیادہ مرکزی نقطہ نظر اختیار کرتا ہے، ڈیٹا کو پہلے سے ضم کرنا اور اسے ایک ہی انٹرفیس کے ذریعے قابل رسائی بنانا۔
اگرچہ یہ حکمت عملی زیادہ موثر ہو سکتی ہے، لیکن یہ ٹیموں کی اپنی منفرد ڈیٹا پائپ لائنز ڈیزائن کرنے کی صلاحیت کو محدود کر سکتی ہے۔
ڈیٹا میش اور ڈیٹا فیبرک ڈیٹا پروسیسنگ کے لیے الگ الگ تکنیک استعمال کرتے ہیں۔ ڈیٹا پروسیسنگ کو ڈیٹا میش میں ڈومین ٹیمیں سنبھالتی ہیں، اور وہ جو بھی ٹولز اور ٹیکنالوجیز چاہیں استعمال کرنے کے لیے آزاد ہیں۔
ڈیٹا پروسیسنگ کو اب ایک سرشار ٹیم سنبھالتی ہے، تاہم، ڈیٹا فیبرک ایک زیادہ مرکزی طریقہ فراہم کرتا ہے۔ اگرچہ یہ نقطہ نظر زیادہ کامیاب ہو سکتا ہے، لیکن یہ ٹیموں کے لیے اپنے مخصوص جائزے کرنا بھی مشکل بنا سکتا ہے۔
نتیجہ
آخر میں، ڈیٹا فیبرک اور ڈیٹا میش دونوں جدید ڈیٹا مینجمنٹ کے لیے نئے طریقے فراہم کرتے ہیں، جن میں سے ہر ایک کے مخصوص فوائد اور نقصانات ہیں۔
ڈیٹا میش ڈیٹا کی وکندریقرت ملکیت اور انتظامیہ پر بہت زور دیتا ہے، جس سے ہر ٹیم کو معیارات کے مشترکہ سیٹ پر عمل کرتے ہوئے اپنے ڈیٹا کو ہینڈل کرنے کی آزادی ملتی ہے۔
ڈیٹا فیبرک، اس کے مقابلے میں، ڈیٹا ایڈمنسٹریشن اور تجزیہ کے انچارج خصوصی عملے کے ساتھ مرکزی ڈیٹا مینجمنٹ حل فراہم کرتا ہے۔ ان نمونوں کے درمیان فیصلہ ڈیٹا کے حجم، ٹیم کے ڈھانچے اور کاروباری تقاضوں جیسے عناصر کو مدنظر رکھتے ہوئے ہر فرم کی منفرد ضروریات اور مقاصد پر مبنی ہوگا۔
کسی بھی پلان کی تاثیر بالآخر اس بات پر انحصار کرے گی کہ اسے کس حد تک عمل میں لایا گیا ہے اور کمپنی کی وسیع تر ڈیٹا مینجمنٹ حکمت عملی میں شامل کیا گیا ہے۔
جواب دیجئے