လက်ဖက်ရည်ဆိုင်
ဒေတာကို ဘယ်တုန်းက စတွေ့တာလဲ။
- နှစ်ဆယ်ရာစုအလယ်ပိုင်း
- Vulcan ၏ဆက်ခံသူအဖြစ် Spock
- 18,000 ဘီစီ
- သူကားအဘယ်သူသိသနည်း
ရှာဖွေတွေ့ရှိခဲ့သည့် သမိုင်းကြောင်းကို ပြန်ကြည့်နိုင်သလောက် ဒေတာအသုံးပြု၍ လူသားများကို တွေ့ရှိရသည်။ စိတ်ဝင်စားဖို့ကောင်းတာက ဒေတာက ရေးထားတဲ့ နံပါတ်တွေတောင် မှီနေတာပဲ။ ဒေတာသိမ်းဆည်းခြင်း၏ အစောဆုံးနမူနာအချို့သည် ဘီစီ ၁၈,၀၀၀ ဝန်းကျင်တွင် အာဖရိကတိုက်ရှိ ကျွန်ုပ်တို့၏ဘိုးဘေးများသည် စာရင်းရေးသွင်းမှုပုံစံအဖြစ် တုတ်များပေါ်တွင် အမှတ်အသားများကို အသုံးပြုခဲ့ကြသည်။ အဖြေ ၂ နှင့် ၄ ကိုလည်း လက်ခံပါမည်။ သို့သော် ယနေ့ကျွန်ုပ်တို့နားလည်ထားသည့်အတိုင်း Business Intelligence ကို ပထမဆုံးသတ်မှတ်သည့်အချိန်သည် နှစ်ဆယ်ရာစုအလယ်ပိုင်းဖြစ်သည်။ BI သည် 18,000 ရာစု၏အလှည့်နီးပါးအထိကျယ်ပြန့်မလာပါ။
ဒေတာအရည်အသွေး၏ အကျိုးကျေးဇူးများမှာ သိသာထင်ရှားပါသည်။ 
- ယုံကြည်ကိုးစားပါ. အသုံးပြုသူများသည် ဒေတာကို ပိုမိုယုံကြည်လာမည်ဖြစ်သည်။ “အမှုဆောင်အရာရှိများ၏ 75% သည် ၎င်းတို့၏ဒေတာကို မယုံကြည်ပါ။"
- ပိုကောင်းတဲ့ဆုံးဖြတ်ချက်တွေ. ပိုမိုထက်မြက်သော ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်အတွက် သင်သည် ဒေတာများနှင့် ဆန့်ကျင်ဘက် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဒေတာအရည်အသွေး AI ကို လက်ခံကျင့်သုံးတဲ့ အဖွဲ့အစည်းတွေ ရင်ဆိုင်နေရတဲ့ အကြီးမားဆုံး စိန်ခေါ်မှု နှစ်ခုထဲက တစ်ခု ဖြစ်ပါတယ်။ (အခြားဝန်ထမ်းကျွမ်းကျင်မှု အစုံပါပဲ။)
- ယှဉ်ပြိုင်မှုအားသာချက်။ ဒေတာအရည်အသွေးသည် လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှုစွမ်းဆောင်ရည်၊ ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှု၊ စျေးကွက်ရှာဖွေရေးနှင့် အဓိကအချက်- ဝင်ငွေအပေါ် သက်ရောက်မှုရှိသည်။
- အောင်မြင်ခြင်း. ဒေတာအရည်အသွေးသည် လုပ်ငန်းနှင့် ကြီးမားစွာ ချိတ်ဆက်ထားသည်။ အောင်မြင်ခြင်း.
ဒေတာအရည်အသွေး၏ အဓိကဒြပ်စင် ၆
သင့်ဒေတာကို မယုံကြည်နိုင်ပါက ၎င်း၏အကြံဉာဏ်ကို သင်မည်ကဲ့သို့ လေးစားနိုင်မည်နည်း။
ယနေ့ခေတ်တွင်၊ BI ကိရိယာများ၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ စက်သင်ယူမှုနှင့် ဉာဏ်ရည်တုများဖြင့် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများ လုပ်ဆောင်သည့် ဆုံးဖြတ်ချက်များ၏ တရားဝင်မှုအတွက် ဒေတာအရည်အသွေးသည် အရေးကြီးပါသည်။ ၎င်း၏ အရိုးရှင်းဆုံးမှာ၊ ဒေတာအရည်အသွေးသည် မှန်ကန်ပြီး ပြည့်စုံသော ဒေတာဖြစ်သည်။ ခေါင်းစီးများတွင် ဒေတာအရည်အသွေးဆိုင်ရာ ပြဿနာများကို သင်တွေ့ဖူးပေမည်။
- CDC ၏ COVID-19 ဒေတာ တိုးတက်မှု - "ကပ်ရောဂါကာလအတွင်း၊ CDC သည် တုံ့ပြန်မှုအတွက် အရေးကြီးသောအချက်အလက်များ၏ အချိန်မီ၊ ပြီးပြည့်စုံမှုနှင့် အရည်အသွေးတို့ကို မြှင့်တင်ပေးလျက်ရှိသည်။"
- အမှိုက် ၊ အမှိုက် ၊ မြို့စောင့်စောင့်ကြည့်ရေးအဖွဲ့သည် ယုံကြည်စိတ်ချရသော ဒေတာအရည်အသွေး၏ နှောင့်ယှက်မှုပုံစံကို တွေ့ရှိသည်။ - "[Chicago] မှ ယာယီစစ်ဆေးရေးမှူးချုပ်မှ အစီရင်ခံစာအသစ်တစ်ခုတွင် "ဒေတာအရည်အသွေးပြဿနာများ" သည် အရင်းအမြစ်များကိုခွဲဝေပေးရန်၊ ဝန်ထမ်းစွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုင်းတာရန်နှင့် ပရိုဂရမ်များစွာကို စောင့်ကြည့်ရန်အသုံးပြုသည့် အချက်အလက်များ၏ "ရည်ရွယ်ချက်၊ အသုံးဝင်မှုနှင့် သမာဓိ" ကို ထိခိုက်စေသည်ဟု ဆိုသည်။
- GAO သည် VA ၏ EHR စတင်ရောင်းချစဉ်အတွင်း ဒေတာအရည်အသွေးပြဿနာများကို တွေ့ရှိသည်။ - "VA သည် ၎င်း၏ Cerner EHR စနစ်အသစ်သို့ ပြောင်းရွှေ့ထားသော ဒေတာအရည်အသွေးကို မသေချာပါ။"
အချို့သောနည်းလမ်းများတွင် - Business Intelligence ၏တတိယဆယ်စုနှစ်သို့ပင်လျှင် - ဒေတာအရည်အသွေးကိုရရှိရန်နှင့်ထိန်းသိမ်းရန်မှာပိုမိုခက်ခဲသည်။ ဒေတာအရည်အသွေးကို ထိန်းသိမ်းရန် အဆက်မပြတ်ရုန်းကန်နေရခြင်းကို အထောက်အကူပြုသည့် စိန်ခေါ်မှုအချို့တွင်-
- မတူညီသော စနစ်များ၊ လုပ်ငန်းစဉ်များ၊ ကိရိယာများနှင့် ဒေတာများစွာကို စုစည်းယူဆောင်လာရန် ကြိုးစားသည့် ပေါင်းစည်းမှုများနှင့် ဝယ်ယူမှုများ။
- ဒေတာပေါင်းစည်းမှုကို ပြန်လည်သင့်မြတ်ရန် စံချိန်စံညွှန်းများမပါဘဲ ဒေတာများ၏ အတွင်းပိုင်း silos ။
- စျေးပေါသော သိုလှောင်မှုသည် များပြားလှသော ဒေတာများကို ဖမ်းယူထိန်းသိမ်းရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်သည်ထက် ဒေတာများကို ပိုမိုဖမ်းယူပါသည်။
- ဒေတာစနစ်များ၏ ရှုပ်ထွေးမှုများ ကြီးထွားလာခဲ့သည်။ ဒေတာဂိုဒေါင် သို့မဟုတ် တိမ်တိုက်ဖြစ်စေ ဒေတာဝင်ရောက်သည့် မှတ်တမ်းစနစ်နှင့် သုံးစွဲသည့်နေရာကြားတွင် ထိတွေ့မှုပို၍များရှိသည်။
ကျွန်တော်တို့ ပြောနေတာက ဒေတာရဲ့ ဘယ်အချက်တွေလဲ။ ဒေတာများ၏ အရည်အသွေးသည် ၎င်း၏ အရည်အသွေးကို အထောက်အကူပြုသည့် မည်သည့်အရာများလဲ။ ဒေတာအရည်အသွေးကို အထောက်အကူပြုသည့် အချက်ခြောက်ချက်ရှိသည်။ ဒါတွေအားလုံးဟာ ပညာရပ်တစ်ခုစီပါပဲ။ 
- အချိန်မီ
- ဒေတာသည် အဆင်သင့်ဖြစ်ပြီး လိုအပ်သည့်အခါတွင် အသုံးပြုနိုင်သည်။
- ဥပမာ၊ ဥပမာ၊ နောက်လ၏ ပထမပတ်အတွင်း ဒေတာကို လကုန်အစီရင်ခံခြင်းအတွက် ရနိုင်ပါသည်။
- တရားဝင်မှု
- ဒေတာသည် ဒေတာဘေ့စ်တွင် မှန်ကန်သော ဒေတာအမျိုးအစား ရှိသည်။ စာသားသည် စာသားဖြစ်ပြီး ရက်စွဲများသည် ရက်စွဲများဖြစ်ပြီး နံပါတ်များသည် နံပါတ်များဖြစ်သည်။
- တန်ဖိုးများသည် မျှော်လင့်ထားသည့် အပိုင်းအခြားများအတွင်းတွင် ရှိနေသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ 212 ဒီဂရီဖာရင်ဟိုက်သည် အမှန်တကယ်တိုင်းတာနိုင်သော အပူချိန်ဖြစ်သော်လည်း၊ ၎င်းသည် လူ့အပူချိန်အတွက် မှန်ကန်သောတန်ဖိုးမဟုတ်ပါ။
- တန်ဖိုးများသည် မှန်ကန်သောဖော်မတ်များရှိသည်။ 1.000000 သည် 1 နှင့် တူညီသော အဓိပ္ပါယ်မရှိပါ။
- ပါဝင်
- ဒေတာသည် အတွင်းပိုင်းနှင့် ကိုက်ညီသည်။
- မှတ်တမ်းများ ထပ်တူမရှိပါ။
- သိကၡာသမာဓိ
- စားပွဲများကြား ဆက်ဆံရေးသည် ယုံကြည်စိတ်ချရသည်။
- မရည်ရွယ်ဘဲ ပြောင်းလဲသွားတာ မဟုတ်ပါဘူး။ တန်ဖိုးများကို ၎င်းတို့၏ မူလအစသို့ ခြေရာခံနိုင်သည်။
- ပြည့်စုံသော
- ဒေတာတွင် "အပေါက်များ" မရှိပါ။ မှတ်တမ်းတစ်ခု၏ အစိတ်အပိုင်းအားလုံးတွင် တန်ဖိုးများရှိသည်။
- NULL တန်ဖိုးများ မရှိပါ။
- ဟုတ်မှန်ရေး
- အစီရင်ခံခြင်း သို့မဟုတ် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုပတ်ဝန်းကျင်ရှိ ဒေတာ – ပရီမီ သို့မဟုတ် cloud တွင်ဖြစ်စေ ဒေတာဂိုဒေါင်သည် အရင်းအမြစ်စနစ်များ သို့မဟုတ် စနစ်များ သို့မဟုတ် မှတ်တမ်းများကို ထင်ဟပ်စေသည်
- ဒေတာသည် အတည်ပြုနိုင်သော အရင်းအမြစ်များမှ ဖြစ်သည်။
ထို့ကြောင့်၊ ဒေတာအရည်အသွေး၏စိန်ခေါ်မှုသည် ဒေတာကိုယ်တိုင်ကဲ့သို့ ဟောင်းနေပြီး၊ ပြဿနာသည် နေရာအနှံ့ဖြေရှင်းရန် အရေးကြီးကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့သဘောတူပါသည်။ ဒါဆို ငါတို့ဘာလုပ်မလဲ။ သင်၏ဒေတာအရည်အသွေးပရိုဂရမ်ကို ရေရှည်အဆုံးမရှိသော ပရောဂျက်တစ်ခုအဖြစ် ထည့်သွင်းစဉ်းစားပါ။
ဒေတာအရည်အသွေးသည် ဒေတာအမှန်တရားကို မည်မျှတိကျမှန်ကန်စွာ ကိုယ်စားပြုသည်ကို အနီးကပ်ဖော်ပြသည်။ ရိုးရိုးသားသားပြောရလျှင် အချို့သောဒေတာသည် အခြားဒေတာများထက် ပိုအရေးကြီးပါသည်။ ခိုင်မာသောစီးပွားရေးဆုံးဖြတ်ချက်များနှင့် အဖွဲ့အစည်းအောင်မြင်မှုအတွက် အရေးကြီးသောအချက်အလက်များကို သိရှိပါ။ အဲဒီမှာစတင်ပါ။ အဲဒီအချက်အလက်ကို အာရုံစိုက်ပါ။
ဒေတာအရည်အသွေး 101 အနေဖြင့်၊ ဤဆောင်းပါးသည် အကြောင်းအရာအတွက် လူသစ်အဆင့် နိဒါန်းတစ်ခုဖြစ်သည်- သမိုင်း၊ လက်ရှိဖြစ်ရပ်များ၊ စိန်ခေါ်မှု၊ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် ၎င်းသည် ပြဿနာတစ်ခုဖြစ်ပြီး အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုအတွင်း ဒေတာအရည်အသွေးကို မည်သို့ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရမည်ကို အဆင့်မြင့်မားသော ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်ဖြစ်သည်။ အဆင့် 200 သို့မဟုတ် ဘွဲ့လွန်အဆင့် ဆောင်းပါးတွင် ဤအကြောင်းအရာများထဲမှ တစ်ခုခုကို နက်နက်နဲနဲ လေ့လာကြည့်လိုလျှင် ကျွန်ုပ်တို့အား အသိပေးပါ။ သို့ဆိုလျှင် လာမည့်လများအတွင်း အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို ကျွန်ုပ်တို့ ပိုမိုနက်ရှိုင်းစွာ စူးစမ်းလေ့လာပါမည်။
