နှစ်တွေစီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသူတို့ရဲ့ clients များ / ဖောက်သည်ကိုဆက်လက်ထိန်းသိမ်းရန်နှင့်သူတို့၏ပြိုင်ဘက်ကိုအနိုင်ရမှအမျိုးမျိုးသောချဉ်းကပ်အကောင်အထည်ဖော်လျက်ရှိသည်။ သတင်းအချက်အလက်စနစ်အပလီကေးရှင်းများဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးနှင့်အတူ, ကုမ္ပဏီများကစကင်ဖတ်စစ်ဆေးဖို့ဘား codes တွေကိုတဆင့်ဖောက်သည်နှင့်ထုတ်ကုန်တွေအကြောင်းအချက်အလက်များ၏တစ်ဦးကြီးမားတဲ့ငွေပမာဏကိုဖမ်းယူနိုင်ဖြစ်လာကြပါပြီ, အွန်လိုင်းစျေးဝယ်, စစ်တမ်းများစသည်တို့ကိုဒီ data သို့သော်အသိပေးထားသောစီးပွားရေးလုပ်ငန်းဆုံးဖြတ်ချက်တွေမချအတွက်ကူညီပေမယ့်ဖြစ်ပါတယ်နိုင်ပါတယ် နှစ်ပေါင်းကြီးမား databases ကိုအတွက်နဂိုအတိုင်းထားရှိမည်။ ဒါပေမယ့်ဖောက်သည်တစ်ဦးရဲ့အပြုအမူကိုနားလည်သဘောပေါက်ရန်, ကုမ္ပဏီများကြီးမားတဲ့ data တွေကို repository ကိုအတွက်ဝှက်ထားသောအဖိုးတန်သတင်းအချက်အလက်ရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်သည့်ဆန်းသစ် tools တွေကိုပေါင်းစပ်လိုအပ်သည်။
ဒါ့အပြင်အဆိုပါထွန်းသစ်စစျေးကွက်ယှဉ်ပြိုင်ခြင်းနှင့်ဖောက်သည်များအတွက်ရရှိနိုင်အခြားနည်းလမ်းတစ်ဦးထိရောက်သောဖောက်သည်ဆက်ဆံရေးဟာစီမံခန့်ခွဲမှုတည်တံ့ခိုင်မြဲ၏လိုအပ်ချက်ပြောင်းလဲပါပြီ။ ဤအကြောင်းကြောင့်, ပိုင်ရှင်တွေအကြောင်းကြားစီးပွားရေးလုပ်ငန်းဆုံးဖြတ်ချက်များသို့ဤဖောက်သည်အသိပညာအသွင်ပြောင်းဖို့အသိပညာစီမံခန့်ခွဲမှုချဉ်းကပ်အလုပ်သမားနေကြသည်။ ဤတွင်၏အခန်းကဏ္ဍ ဒေတာသတ္တုတူးဖော်ရေးန်ဆောင်မှုများ နှင့်နည်းစနစ်အသုံးဝင်သောသတင်းအချက်အလက်သို့ဤဝှက်ထားသောဖောက်သည် data တွေကိုပြောင်းလဲနေဖြင့်အသစ်သောအခွင့်အလမ်းများကိုသိရှိနိုင်ဖို့ကစားသို့ကြွလာ။ အသိပညာစီမံခန့်ခွဲမှု (KM) ဒီမှဗဟိုဖြစ်ပါတယ်။
ဒေတာများသတ္ထုတူးဖော်ရေး
ဒေတာကိုသတ္တုတွင်းအခြေခံအားဖြင့်ကြီးမား databases ကိုအတွက်အသိပညာ၏အသုံးဝင်သောပုံစံများထုတ်ဖေါ်ဖို့အသိဉာဏ်နည်းစနစ်ကိုအသုံးချထားတဲ့လုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်ပါတယ်။ အမျိုးမျိုးသော algorithms လျှောက်ထားမှုနှင့်အတူကနောက်ထပ်အချက်အလက်များ၏အစိတ်အပိုင်းအစုများအကြားအပြန်အလှန်ကူညီ, သိမ်းဆည်းထားသည့်ဒေတာထဲကအသုံးဝင်သောသတင်းအချက်အလက်များကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်ပါ။ ခန့်မှန်းခြင်းနှင့်ဖော်ပြချက်: ဒေတာများသတ္ထုတူးဖော်ရေးလုပ်ငန်းများကိုကဏ်ဍနှစျပါဝငျသညျ။ ခန့်မှန်းဒေတာအစုံအချို့လူသိများ variable တွေကိုသုံးပြီးအားဖြင့် variable တွေကို၏အမျိုးအမည်မသိတန်ဖိုးများကိုခန့်မှန်းအဘယ်မှာရှိဖော်ပြချက်ဒေတာအတွက်စိတ်ဝင်စားဖွယ်ကောင်းပုံစံများနှင့်ခေတ်ရေစီးကြောင်း extracts ။
အသိပညာစီမံခန့်ခွဲမှု
အသိပညာစီမံခန့်ခွဲမှု (KM) နဲ့ကျနော်တို့အနေနဲ့သင့်လျော်သောအသိပညာသို့ data တွေကိုပြောင်းလဲဆိုလို။ သို့သော် KM ဖြစ်ပါတယ်အတိအကျဘာ defining ဘာဖြစ်လို့လဲဆိုတော့အသိပညာ၏ intangible သဘာဝတရား၏စိန်ခေါ်မှုဖြစ်နိုင်ကြောင်း, တစ်ဦးအသိပညာယှဉ်ပြိုင်အားသာချက်ရရှိရန်ထိရောက်စွာအသိပညာဝေမျှဖို့အဖွဲ့အစည်းရဲ့စွမ်းရည်အဖြစ်သတ်မှတ်သည်အဘယ်မှာရှိ။ ဒါ့အပြင် KM ဟာအလွန်အရေးပါစီးပွားရေးလုပ်ငန်းရှုထောင့်တစ်ဦးအဖြစ်ထည့်သွင်းစဉ်းစားသည်နှင့်ထိုကွောငျ့, ကုမ္ပဏီများကရေရှည်မှာစွမ်းဆောင်ရည်မြှင့်တင်ရန်ဤအသိပညာ, ဆည်းပူးဖမ်းယူခြင်းနှင့်မျှဝေဖို့ဘယ်လိုသိသင့်ပါတယ်။
ဒေတာကိုသတ္တုတွင်းနှင့်အသိပညာပြန်လည်ထူထောင်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်သည်၎င်း၏ applications များ
ဒေတာသတ္တုတူးဖော်ရေးအသုံးဝင်သောသတင်းအချက်အလက်ရယူလုပ်ပြီး Extract များအတွက်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းအသိပညာစီမံခန့်ခွဲမှုအတွက်ကစားသောအခန်းကဏ္ဍအောက်တွင်ဖော်ပြထားသောဆွေးနွေးထားတယ်:
ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်း
ဒေတာသတ္တုတွင်းများ၏ applications များအသိပေးထားသောဆုံးဖြတ်ချက်များအောင်အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုကကူညီ။ အကျိုးဆက်ကတော့ interaction ကကုမ္ပဏီများသည်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် Real-time အတွက်ရရှိနိုင်ပါအချက်အလက်များနှင့်အသိပညာကိုအသုံးချရန်နှင့်ပြောင်းကိုကူညီပေးသောက Business ထောက်လှမ်းရေး (BI) generate ။ ဒါ့အပြင်ဒေတာသတ္တုတူးဖော်ရေးနည်းစနစ်တန်ဖိုးရှိသောအသိပညာများကို BI တည်ထောင်ရန်နိုင်သည့်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းတွေအတွက်က hidden ဖောက်သည် / ကုန်ပစ္စည်းသတင်းအချက်အလက်လှန်။ ဤအတူ, ကအလှည့်အတွက်, ထုတ်ကုန်မြှင့်တင်ရေးတို့အတွက်မဟာဗျူဟာရေးဆွဲရန်ဦးစီးဌာနစျေးကွက်ကကူညီသောထုတ်ကုန်ရောင်းချမှုသတင်းအချက်အလက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်လွယ်ကူဖြစ်လာသည်။
ထို့ပြင်ရဲ့အသိပညာ၏ form မှာစိတ်ဝင်စားစရာကောင်းတဲ့ဒေတာပုံစံများကိုရှာဖွေဒေတာသတ္တုတူးဖော်ရေးနည်းစနစ်အသုံးချသူကိုစီးပွားရေးလုပ်ငန်း domains များအတွက် DM နှင့် KM အချို့ applications များဆွေးနွေးရန်ပါစေ:
လက်လီစက်မှုလက်မှုလုပ်ငန်းရှင်များ: ဤသည်စက်မှုလုပ်ငန်းဒီရက်ကြောင့် e-commerce ၏တိုးမြှင့်လူကြိုက်များမှုမှကြီးမားရောင်းအားအပေါ်ဒေတာ, ဖောက်သည်စျေးဝယ်သမိုင်း, etc တို့ကိုစုဝေးစေ။ ဤတွင်ဒေတာသတ္တုတူးဖော်ရေးဖောက်သည်ရဲ့ဝယ်အပြုအမူနှင့်ခေတ်ရေစီးကြောင်းနှင့် ပတ်သက်. ကျယ်ပြန့်အသိပညာတည်ဆောက်ရန်ကူညီနိုင်သည်။ ဒီ သိ. အသုံးပြုပုံလက်လီရောင်းသူများ, ပိုကောင်းတဲ့ဖောက်သည်ကျေနပ်မှုအောင်မြင်ရန်လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုကုန်ကျစရိတ်ကိုလျှော့ချ, သူတို့၏အမှတ်တံဆိပ်တိုးချဲ့နိုင်ပါတယ်။
ဘဏ်လုပ်ငန်းနှင့်ဘဏ္ဍာရေးကဏ္ဍ: ဘဏ်လုပ်ငန်းနှင့်ဘဏ္ဍာရေးကဏ္ဍအရေးပါဘဏ္ဍာရေးနှင့်စီးပွားရေးဒေတာနှင့်ပြည့်စုံကြီးမားသော databases ကိုရှိပါတယ်။ ဤတွင်, DM နည်းစနစ်ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာအန္တရာယ်နှင့်ရွယ်အသိအမှတ်မပြုရန်လိုအပ်သောစီးပွားရေးအချက်အလက်အတွက်ပုံစံများနှင့်သွေဖီဖော်ထုတ်များ၏အကျိုးကျေးဇူးများကိုနှင့်စျေးကွက်စျေးနှုန်းတွေပေးနိုင်ပါသည်။ စသည်တို့ကိုအန္တရာယ်စီမံခန့်ခွဲမှု, လိမ်လည်မှုထောက်လှမ်း, ဖောက်သည်ဆက်ဆံရေး၏ဒေသများရှိဘဏ်များကူညီခြင်းအားဖြင့်, ကဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းနှင့်အသိပညာခွဲဝေမှုလုပ်ငန်းစဉ်များစီစဉ်ပေးထားတယ်။
ကနျြးမာရေးစောင့်ရှောက်မှု Institution များ: Cluster တူသောသတ္တုတွင်း technique ကိုအလှည့်အတွက်ကုသမှုကုထုံးနှင့်စစ်ဆင်ရေးလုပ်ထုံးလုပ်နည်းများတိုးတက်စေနိုင်သည့်, ရောဂါရဲ့ရောဂါလက္ခဏာတွေနဲ့ဆက်ဆံရေးကိုလေ့လာစူးစမ်းဖို့ဆရာဝန်များကကူညီပေးနိုင်ပါသည်စသည်တို့ကိုကင်ဆာ, အကြိတ်များကဲ့သို့အလေးအနက်ရောဂါများဒီအသိပညာရှိခြင်းလူနာများ၏အသက်အပိုင်းအခြားမှီဖို့ကူညီနိုင်သည်။
လေကြောင်းစက်မှု: ဒါကကဏ္ဍနောက်ပိုင်းမှာ, ဖောက်သည်ရဲ့ပျံအကြိမ်ရေအဆုံးအဖြတ်အားဖြင့်လေယာဉ်ခရီးစဉ်လက်မှတ်များအပေါ်အထူးလျှော့စျေးကမ်းလှမ်းရန်အသုံးပြုသွားမည်နိုင်သည့်, ဖောက်သည်ရဲ့အသိပညာရဖို့ရန်အသင်းအဖွဲ့စည်းမျဉ်းသို့မဟုတ် Cluster technique ကိုအားဖြင့်အကျိုးအမြတ်နိုင်ပါသည်။
အွန်လိုင်းစီးပွားရေး: E-commerce စတိုးဆိုင်များဖောက်သည်တစ်ဦးပရိုဖိုင်းထဲမှာသိမ်းထားတဲ့အချက်အလက်တွေကိုဖြည်ဖို့ DM tools များ & နည်းစနစ်ပေါင်းစပ်၏ကြီးမားသောအားသာချက်ယူနိုင်ပါတယ်။ ပြီးတာနဲ့သတင်းအချက်အလက်များစုဆောင်းသည်, ပိုင်ရှင်အရောင်းမြှင့်တင်ရန်မိမိတို့၏အကျိုးစီးပွားအပေါ်အခြေခံပြီးဖောက်သည်ယုံကြည်စိတ်ချရသောထုတ်ကုန်အကြံပြုချက်များပူဇော်နိုင်ပါတယ်။
အာမခံကုမ္ပဏီများသည်: အာမခံပိုပြီးမူဝါဒများရောင်းထိရောက်သောကမ်ပိန်းကနေတစ်ဆင့်ကူးပြောင်းနှုန်းထားများတိုးမြှင့်, လုပ်ငန်းစဉ်များ execute နှင့်ဖောက်သည်မူဝါဒများ, ၎င်းတို့၏လိုအပ်ချက်များကိုနှင့်အကျိုးစီးပွားဝယ်ယူရန်စိတ်ဝင်စားမည်မျှ သိ. ပြီးနောက်လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုကုန်ကျစရိတ်ကိုလျှော့ချနိုင်ပါတယ်။
ကုန်ထုတ်လုပ်မှု: ထုတ်လုပ်သူများထုတ်ကုန်ကိုထုတ်လုပ်နိုင်လိမ့်မယ်, လူတွေ DM နှင့် KM လုပ်ငန်းစဉ်မှတဆင့်မိမိတို့၏ရွေးချယ်မှု သိ. ပြီးနောက်တွင်ပိုမိုစိတ်ဝင်စားဖြစ်ကြသည်။