សេចក្តីផ្តើម
ក្នុងនាមជាប្រធានផ្នែកបច្ចេកវិទ្យា (CTO) ខ្ញុំតែងតែស្វែងរកបច្ចេកវិទ្យាដែលកំពុងរីកចម្រើននោះ។ បំប្លែងវិធីដែលយើងខិតទៅជិតការវិភាគ។ បច្ចេកវិជ្ជាបែបនេះដែលទាក់ទាញចំណាប់អារម្មណ៍របស់ខ្ញុំក្នុងរយៈពេលប៉ុន្មានឆ្នាំចុងក្រោយនេះ ហើយទទួលបានការសន្យាយ៉ាងធំធេងគឺ កាតាឡុកវិភាគ។ ឧបករណ៍ទំនើបនេះប្រហែលជាមិនប៉ះផ្ទាល់ ឬគ្រប់គ្រងប្រភពទិន្នន័យនោះទេ ប៉ុន្តែផលប៉ះពាល់សក្តានុពលរបស់វាទៅលើប្រព័ន្ធអេកូវិភាគមិនអាចត្រូវបានគេប៉ាន់ស្មានបានឡើយ។ នៅក្នុងការបង្ហោះប្លក់នេះ ខ្ញុំនឹងស្វែងយល់ពីមូលហេតុដែលកាតាឡុក Analytics កាន់តែមានសារៈសំខាន់នៅក្នុងអាណាចក្រនៃការវិភាគទិន្នន័យ និងរបៀបដែលពួកគេអាចធ្វើបដិវត្តវិធីសាស្រ្តរបស់ស្ថាប័នរបស់យើងចំពោះការសម្រេចចិត្តដែលជំរុញដោយទិន្នន័យ។
ការកើនឡើងនៃកាតាឡុកវិភាគ
ការរីកសាយនៃទិន្នន័យនាពេលបច្ចុប្បន្ននេះ។ digital ទេសភាពគួរឱ្យភ្ញាក់ផ្អើល។ អង្គការកំពុងប្រមូលទិន្នន័យយ៉ាងច្រើនពីប្រភពផ្សេងៗ ដែលនាំឱ្យមានការផ្ទុះឡើងនូវភាពស្មុគស្មាញនៃទិន្នន័យ និងភាពចម្រុះ។ ការលិចលង់នៃទិន្នន័យនេះបង្ហាញទាំងឱកាស និងបញ្ហាប្រឈមសម្រាប់អង្គការដែលជំរុញដោយទិន្នន័យ។ ដើម្បីទាញយកការយល់ដឹងដ៏មានតម្លៃប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព វាពិតជាមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការមានលំហូរការងារវិភាគដោយគ្មានថ្នេរ ដែលអាចឱ្យអ្នកជំនាញផ្នែកទិន្នន័យរកឃើញ ចូលប្រើ និងសហការលើទ្រព្យសម្បត្តិវិភាគដោយភាពងាយស្រួល។ នេះគឺជាកន្លែងដែលកាតាឡុកវិភាគចូលមកលេង។
ការយល់ដឹងអំពីកាតាឡុកវិភាគ
កាតាឡុកវិភាគគឺជាវេទិកាឯកទេសដែលត្រូវបានរចនាឡើងយ៉ាងជាក់លាក់សម្រាប់ការគ្រប់គ្រង និងរៀបចំទ្រព្យសម្បត្តិដែលទាក់ទងនឹងការវិភាគ ដូចជារបាយការណ៍ ផ្ទាំងគ្រប់គ្រង រឿងរ៉ាវ... ឧទាហរណ៍ គិតអំពីអ្វីទាំងអស់ដែលមានរូបភាពស្រមើលស្រមៃដល់របាយការណ៍ដែលបិទភ្ជាប់។ មិនដូចកាតាឡុកទិន្នន័យប្រពៃណីដែលផ្តោតលើការគ្រប់គ្រងទ្រព្យសកម្មទិន្នន័យឆៅនោះទេ កាតាឡុកវិភាគផ្តោតលើស្រទាប់វិភាគនៃជង់ Business Intelligence ។ វាដើរតួជាឃ្លាំងមជ្ឈមណ្ឌលនៃការយល់ដឹង ដែលធ្វើឱ្យវាក្លាយជាមជ្ឈមណ្ឌលចំណេះដឹងដ៏មានឥទ្ធិពលសម្រាប់ក្រុមអ្នកវិភាគទាំងមូល និងអ្នកប្រើប្រាស់ចុងក្រោយ។ អ្នកលេងម្នាក់នៅក្នុងលំហនេះគឺ Digital Hive ដែល Motio ជួយបង្កើតរូបរាងនៅដើមដំបូងរបស់វា។
សារៈសំខាន់នៃកាតាឡុកវិភាគ
1. **បង្កើនកិច្ចសហការ និងការចែករំលែកចំណេះដឹង**៖ នៅក្នុងអង្គភាពដែលជំរុញដោយទិន្នន័យ ការយល់ដឹងដែលទទួលបានពីការវិភាគគឺមានតម្លៃតែនៅពេលដែលចែករំលែក និងធ្វើសកម្មភាពប៉ុណ្ណោះ។ កាតាឡុកវិភាគអាចឱ្យមានការសហការគ្នាកាន់តែប្រសើរឡើងក្នុងចំណោមអ្នកវិភាគទិន្នន័យ អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ និងអ្នកប្រើប្រាស់អាជីវកម្ម។ តាមរយៈការផ្តល់វេទិកាចែករំលែកមួយដើម្បីស្វែងរក ចងក្រងឯកសារ និងពិភាក្សាអំពីទ្រព្យសម្បត្តិវិភាគ កាតាឡុកលើកទឹកចិត្តឱ្យមានការចែករំលែកចំណេះដឹង និងការងារជាក្រុមឆ្លងកាត់មុខងារ។
2. **ការស្វែងរកទ្រព្យសកម្មវិភាគដោយបង្កើនល្បឿន**៖ នៅពេលដែលបរិមាណនៃទ្រព្យសកម្មវិភាគកើនឡើង សមត្ថភាពក្នុងការស្វែងរកធនធានដែលពាក់ព័ន្ធយ៉ាងឆាប់រហ័សក្លាយជាសំខាន់បំផុត។ កាតាឡុកវិភាគផ្តល់សិទ្ធិអំណាចដល់អ្នកប្រើប្រាស់ជាមួយនឹងសមត្ថភាពស្វែងរកកម្រិតខ្ពស់ ការដាក់ស្លាកឆ្លាតវៃ ការគូសវាស AI និងការចាត់ថ្នាក់ដោយកាត់បន្ថយពេលវេលា និងការខិតខំប្រឹងប្រែងយ៉ាងខ្លាំងដែលបានចំណាយលើការស្វែងរកទ្រព្យសម្បត្តិ។ ឥឡូវនេះ អ្នកវិភាគអាចផ្តោតលើការទាញយកការយល់ដឹងជាជាងការស្វែងរកទិន្នន័យត្រឹមត្រូវ។
3. **ការកែលម្អអភិបាលកិច្ច និងការអនុលោម**៖ ជាមួយនឹងការបង្កើនការយកចិត្តទុកដាក់លើអភិបាលកិច្ច និងការអនុលោមតាមច្បាប់ កាតាឡុកវិភាគដើរតួនាទីសំខាន់ក្នុងការធានាសុវត្ថិភាព និងឯកជនភាពនៃទិន្នន័យរសើបតាមរយៈការមើលឃើញ។ ជាញឹកញាប់ពេក ការផ្តោតទៅលើអភិបាលកិច្ចទិន្នន័យ ដោយមិនគិតពីអភិបាលកិច្ចវិភាគ (អាចយោង https://motio.com/data-governance-is-not-protecting-your-analytics/) តាមរយៈការថែរក្សា និងបង្កើតទិន្នន័យមេតានៃទ្រព្យសកម្ម ការអនុញ្ញាត និងការប្រើប្រាស់សហគមន៍អ្នកប្រើប្រាស់ កាតាឡុកជួយក្នុងការប្រកាន់ខ្ជាប់នូវគោលការណ៍អភិបាលកិច្ច និងតម្រូវការបទប្បញ្ញត្តិ។
4. **ការប្រើប្រាស់ធនធានដែលបានបង្កើនប្រសិទ្ធភាព**៖ អង្គការមានឧបករណ៍វិភាគ និងវេទិកាជាច្រើននៅក្នុងជង់បច្ចេកវិទ្យារបស់ពួកគេ (25% នៃស្ថាប័នប្រើប្រាស់វេទិកា BI 10 ឬច្រើនជាងនេះ 61% នៃអង្គការប្រើប្រាស់បួន ឬច្រើនជាងនេះ ហើយ 86% នៃអង្គការប្រើប្រាស់ពីរ ឬ ច្រើនទៀត - នេះបើយោងតាម Forrester) ។ កាតាឡុកវិភាគអាចរួមបញ្ចូលជាមួយឧបករណ៍ទាំងនេះ ដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់ស្វែងរក និងចូលប្រើប្រាស់ទ្រព្យសម្បត្តិវិភាគនៅទូទាំងវេទិកា BI/analytics ជាច្រើនយ៉ាងរលូនរួមទាំង SharePoint, Box, OneDrive, Google Drive និងច្រើនទៀត។ ការរួមបញ្ចូលនេះកាត់បន្ថយការចម្លង និងបង្កើនប្រសិទ្ធភាពនៃការប្រើប្រាស់ធនធាន ដែលនាំទៅដល់ការសន្សំថ្លៃដើម និងបង្កើនប្រសិទ្ធភាព។
5. **ទិដ្ឋភាពរួមនៃប្រព័ន្ធអេកូវិភាគ**៖ ដោយបម្រើជាមជ្ឈមណ្ឌលកណ្តាលនៃការយល់ដឹងផ្នែកវិភាគ កាតាឡុកវិភាគផ្តល់នូវទិដ្ឋភាពដ៏ទូលំទូលាយនៃប្រព័ន្ធអេកូវិភាគរបស់អង្គការ។ ភាពមើលឃើញនេះជួយក្នុងការកំណត់អត្តសញ្ញាណភាពខ្វះចន្លោះនៃការវិភាគ គម្លាតក្នុងការគ្របដណ្តប់លើការវិភាគ និងឱកាសសម្រាប់ការកែលម្អដំណើរការ និងការប្រើប្រាស់ធនធាន។
សន្និដ្ឋាន
នៅពេលដែលទិដ្ឋភាពវិភាគបន្តវិវឌ្ឍ តួនាទីនៃកាតាឡុកវិភាគជាបច្ចេកវិទ្យាដែលកំពុងរីកចម្រើនត្រូវបានកំណត់ឱ្យកាន់តែមានសារៈសំខាន់។ តាមរយៈការសម្របសម្រួលកិច្ចសហការ សម្រួលការរកឃើញទ្រព្យសកម្ម ជួយធានាអភិបាលកិច្ច និងការផ្តល់ទិដ្ឋភាពរួមនៃប្រព័ន្ធអេកូវិភាគ កាតាឡុកវិភាគដើរតួនាទីជាកាតាឡុកសម្រាប់ការសម្រេចចិត្តដែលជំរុញដោយទិន្នន័យ។ Digital Hive គឺនៅគែមនាំមុខគេជាកាតាឡុកវិភាគសុទ្ធ។ ខ្ញុំហៅ "បរិសុទ្ធ" ថាជាភាពខុសគ្នារបស់វា:
- មិនប៉ះ រក្សាទុក ឬចម្លងទិន្នន័យ
- មិនចម្លង ឬកំណត់និយមន័យសុវត្ថិភាពឡើងវិញ
- ការផ្តល់ផ្ទាំងគ្រប់គ្រងបង្រួបបង្រួមជាមួយនឹងការត្រងបង្រួបបង្រួមអនុញ្ញាតឱ្យបំណែកនៃទ្រព្យសកម្មវិភាគត្រូវបានប្រមូលផ្តុំទៅជាទ្រព្យសម្បត្តិតែមួយទល់នឹងការកម្សាន្ត។
ទាំងនេះគឺជាចំណុចសំខាន់ៗសម្រាប់ភាពងាយស្រួលក្នុងការស្មុំកូន ការចំណាយទាបនៃភាពជាម្ចាស់ ហើយគ្រាន់តែមិនបញ្ចប់ជាមួយនឹង BI Platform មួយផ្សេងទៀតដើម្បីគ្រប់គ្រង។
ក្នុងនាមជា CTO និងជាសមាជិកយូរអង្វែងនៃសហគមន៍វិភាគ ខ្ញុំមានការរំភើបចំពោះសក្តានុពលផ្លាស់ប្តូរនៃ Analytics Catalogs ហើយខ្ញុំជឿថាការទទួលយកបច្ចេកវិទ្យានេះនឹងអនុញ្ញាតឱ្យក្រុមហ៊ុនបន្តនាំមុខគេនៅក្នុងពិភពវិភាគដែលមានល្បឿនលឿនដែលយើង សេចក្តីស្រឡាញ់ទាំងអស់។
