सूचना निर्णय लेने के केंद्र में है। निर्णयकर्ता जिस डेटा पर काम कर रहे हैं उसे बदलकर, संगठन एक अलग आउटपुट प्राप्त करेगा। इसलिए, सबसे पूर्ण और प्रासंगिक जानकारी प्राप्त करना सभी कार्यों की प्रभावशीलता की कुंजी है। लेकिन हम आवश्यक और महत्वपूर्ण जानकारी को वास्तव में कैसे फ़िल्टर कर सकते हैं, जिसके बिना किए गए उपायों को एक अक्षम दिशा में ले जाना चाहिए? उत्तर कुशल है, एल्गोरिदम के अनुसार निष्पादित किया गया है जो डेटा प्रोसेसिंग, भंडारण और विनिमय तंत्र को अनुकूलित करता है। डेटा प्रबंधन में यह छिपा हुआ है।
डेटा का अधिकतम लाभ उठाने से क्या रोकता है?
संगठनात्मक पदानुक्रम के सभी स्तरों पर डेटा प्रतिधारण
नकारात्मक जानकारी छिपाने की एक आम प्रवृत्ति है। नौकरी जाने के डर से अधीनस्थों और जमीनी स्तर के कार्यकर्ताओं में घबराहट से बचने के लिए प्रबंधन ऐसा करता है। नतीजतन, किसी कंपनी या संगठन की गतिविधियों में एक वंचित पक्ष लंबे समय तक छिपा रह सकता है।
डेटा प्रदूषण
संचलन की प्रक्रिया में, डेटा अविश्वसनीय जानकारी के साथ बढ़ता है, और इससे छुटकारा पाना जितना कठिन होता है, उतना ही यह प्रमुख चैनलों से बचने का प्रबंधन करता है। उदाहरण के लिए, कर्मचारियों में से एक ने रिपोर्ट में गलती की और गलत नंबर दिए। यदि समय पर इस पर ध्यान नहीं दिया गया, तो उन्हें कई अन्य उदाहरणों द्वारा दोहराया जाएगा जो उन्हें विश्वसनीय मानते हैं।
सूचना के आदान-प्रदान में देरी
अगर डेटा को अलग-अलग जगहों पर स्टोर किया जाता है और इसका एक भी रिकॉर्ड नहीं है, तो सही समय पर इसे वापस पाना मुश्किल हो सकता है।
- पूर्व-डिजिटल युग में, यह एक ऐसी स्थिति के अनुरूप था जहां संगठन के प्रत्येक विभाग के प्रदर्शन डेटा को कई फ़ोल्डरों, डेस्कटॉप और वॉल्ट में संग्रहीत किया जाता था। उन्हें सही समय पर ढूंढना हमेशा संभव नहीं था।
- आधुनिक डिजिटल दुनिया में, इसका मतलब है कि जहां जानकारी एकत्र की गई थी, उसके अनुसार वितरण के लिए कोई खुली और पारदर्शी व्यवस्था नहीं है। इस मामले में, कर्मचारी निश्चित रूप से जानता है कि यह जानकारी कहीं संग्रहीत है, लेकिन यह नहीं कह सकता कि कितने फ़ोल्डरों में से कौन सा है।
प्रभावी डेटा प्रबंधन में क्या शामिल है?
समयबद्ध तरीके से त्रुटियों का पता लगाने के लिए, "कचरा" डेटा को फ़िल्टर करने के लिए, और केवल उनका वर्णन करने वाले व्यक्ति के लाभ के लिए उद्देश्य डेटा निकालने के लिए जानकारी के साथ काम करने के लिए तंत्र क्या होना चाहिए?
डेटा प्रबंधन एक चेकलिस्ट के अनुसार सभी सूचना विनिमय प्रक्रियाओं के कार्यान्वयन का पता लगाने के समान है। इस प्रक्रिया के स्तंभ इस प्रकार हैं:
- डेटा के रिसेप्शन और ट्रांसमिशन पर नियंत्रण। पहले मामले में, यह सुनिश्चित करना आवश्यक है कि सभी आवश्यक विभागों या प्रमुख व्यक्तियों से जानकारी पूर्ण रूप से प्राप्त हो। दूसरा - प्राप्त जानकारी तक पहुंचने का अधिकार किसके पास है, इस पर सख्त फिल्टर बनाएं। यह न केवल आर्थिक सुरक्षा के मुद्दों के कारण, बल्कि संस्थागत स्वच्छता के लिए भी महत्वपूर्ण है। अनावश्यक जानकारी के साथ ओवरलोडिंग न केवल श्रम उत्पादकता बढ़ाने में योगदान देता है, बल्कि इसे धीमा भी करता है।
- डेटा का व्यवस्थितकरण। संगठन के भीतर एक डेटा भंडारण मानचित्र विकसित किया जाना चाहिए जिससे वांछित जानकारी प्राप्त करना आसान हो।
- भंडारण विधि। भंडारण विधि का चुनाव उन लोगों की संख्या पर निर्भर करता है जिन्हें इस जानकारी तक निर्बाध पहुंच की आवश्यकता होती है। यदि यह केवल एक व्यक्ति है, तो इसे एक सुरक्षित या हार्ड डिस्क में संग्रहीत किया जा सकता है। हालांकि, अगर कर्मचारियों की एक विस्तृत श्रृंखला द्वारा कुछ जानकारी की लगातार आवश्यकता होती है, तो उस जानकारी तक पहुंचने में लगने वाले समय को कम करने के लिए इसे क्लाउड स्टोरेज में रखा जाना चाहिए।
किसी संगठन में डेटा प्राप्त करने, आदान-प्रदान करने और संग्रहीत करने के लिए एल्गोरिदम जितना स्पष्ट होगा, आवश्यक जानकारी खोने या लीक होने की समस्या उतनी ही कम होगी। ये दोनों कंपनी के कुशल कामकाज में बाधा डालते हैं। प्रभावी डेटा प्रबंधन के कार्य का मुकाबला करते हुए, कंपनी खुद को वस्तुनिष्ठ वास्तविकता में स्थापित करेगी, जो अत्यधिक या ज्ञान की कमी से विकृत नहीं है।
टिप्पणी करने वाले पहले व्यक्ति बनें