निर्णय घेताना माहिती केंद्रस्थानी असते. निर्णय घेणारे काम करत असलेल्या डेटामध्ये बदल करून, संस्थेला वेगळे आउटपुट मिळेल. म्हणून, सर्वात संपूर्ण आणि संबंधित माहिती प्राप्त करणे ही सर्व क्रियांच्या प्रभावीतेची गुरुकिल्ली आहे. परंतु आवश्यक आणि गंभीर माहिती आपण नेमकी कशी फिल्टर करू शकतो, ज्याशिवाय केलेल्या उपाययोजनांमुळे अकार्यक्षम दिशा मिळू शकेल? उत्तर कार्यक्षम आहे, अल्गोरिदमनुसार कार्यान्वित केले जाते जे डेटा प्रोसेसिंग, स्टोरेज आणि एक्सचेंज यंत्रणा ऑप्टिमाइझ करतात. डेटा व्यवस्थापन मध्ये ते लपलेले आहे .
डेटाचा सर्वाधिक फायदा घेण्यास काय प्रतिबंधित करते?
संस्थात्मक पदानुक्रमाच्या सर्व स्तरांवर डेटा धारणा
नकारात्मक माहिती लपवण्याची सामान्य प्रवृत्ती आहे. अधीनस्थ आणि तळागाळातील कामगारांना त्यांच्या नोकऱ्या गमावण्याच्या भीतीने घाबरू नये म्हणून व्यवस्थापन हे करते. परिणामी, कंपनी किंवा संस्थेच्या क्रियाकलापांमधील वंचित पक्ष बर्याच काळासाठी लपलेला असू शकतो.
डेटा प्रदूषण
अभिसरण प्रक्रियेत, डेटा अविश्वसनीय माहितीसह वाढतो आणि त्यातून मुक्त होणे जितके कठीण असेल तितकेच ते प्रमुख चॅनेलमधून बाहेर पडणे व्यवस्थापित करते. उदाहरणार्थ, एका कर्मचाऱ्याने अहवालात चूक केली आणि चुकीचे क्रमांक दिले. हे वेळेत लक्षात न घेतल्यास, ते इतर अनेक उदाहरणांद्वारे प्रतिरूपित केले जातील जे त्यांना विश्वासार्ह समजतात.
माहिती देवाणघेवाण मध्ये विलंब
जर डेटा वेगवेगळ्या ठिकाणी साठवला गेला असेल आणि त्याची एकही नोंद नसेल तर ती योग्य वेळी मिळवणे कठीण होऊ शकते.
- प्री-डिजिटल युगात, हे अशा परिस्थितीशी संबंधित होते जेथे संस्थेच्या प्रत्येक विभागातील कार्यप्रदर्शन डेटा अनेक फोल्डर्स, डेस्कटॉप आणि व्हॉल्टमध्ये संग्रहित केला जातो. त्यांना योग्य वेळी शोधणे नेहमीच शक्य नव्हते.
- आधुनिक डिजिटल जगात, याचा अर्थ असा आहे की माहिती कोठून संकलित केली आहे त्यानुसार वितरित करण्यासाठी कोणतीही खुली आणि पारदर्शक व्यवस्था नाही. या प्रकरणात, कर्मचार्‍याला खात्री आहे की ही माहिती कुठेतरी संग्रहित आहे, परंतु अनेक फोल्डरपैकी कोणत्या फोल्डरमध्ये ते अचूकपणे सांगू शकत नाही.
प्रभावी डेटा व्यवस्थापनामध्ये काय समाविष्ट आहे?
वेळेवर त्रुटी शोधण्यासाठी, "कचरा" डेटा फिल्टर करण्यासाठी आणि केवळ वर्णन करणाऱ्या व्यक्तीच्या फायद्यासाठी त्याऐवजी वस्तुनिष्ठ डेटा काढण्यासाठी माहितीसह कार्य करण्याची यंत्रणा काय असावी?
डेटा मॅनेजमेंट चेकलिस्टनुसार सर्व माहिती एक्सचेंज प्रक्रियेची अंमलबजावणी शोधण्यासारखे आहे. या प्रक्रियेचे आधारस्तंभ खालीलप्रमाणे आहेत.
- डेटाचे रिसेप्शन आणि ट्रान्समिशनवर नियंत्रण. पहिल्या प्रकरणात, सर्व आवश्यक विभाग किंवा प्रमुख व्यक्तींकडून संपूर्ण माहिती प्राप्त झाली आहे याची खात्री करणे आवश्यक आहे. दुसरे - प्राप्त माहितीवर प्रवेश करण्याचा अधिकार कोणाला आहे यावर कठोर फिल्टर तयार करा. हे केवळ आर्थिक सुरक्षिततेच्या मुद्द्यांमुळेच नाही तर संस्थात्मक स्वच्छतेसाठी देखील महत्त्वाचे आहे. अनावश्यक माहितीचे ओव्हरलोडिंग केवळ श्रम उत्पादकता वाढविण्यास योगदान देत नाही तर ते कमी करते.
- डेटाचे पद्धतशीरीकरण. संस्थेमध्ये डेटा स्टोरेज नकाशा विकसित केला पाहिजे ज्यामुळे इच्छित माहिती शोधणे सोपे होईल.
- स्टोरेज पद्धत. स्टोरेज पद्धतीची निवड लोकांच्या संख्येवर अवलंबून असते ज्यांना या माहितीमध्ये अखंड प्रवेश आवश्यक आहे. जर ते फक्त एक व्यक्ती असेल तर ते सुरक्षित किंवा हार्ड डिस्कमध्ये संग्रहित केले जाऊ शकते. तथापि, जर काही विशिष्ट माहिती कर्मचार्‍यांच्या विस्तृत श्रेणीसाठी सतत आवश्यक असेल, तर ती माहिती ऍक्सेस करण्यासाठी घालवलेला वेळ कमी करण्यासाठी क्लाउड स्टोरेजमध्ये ठेवली पाहिजे.
एखाद्या संस्थेमध्ये डेटा प्राप्त करणे, देवाणघेवाण करणे आणि संग्रहित करणे यासाठी अल्गोरिदम जितके स्पष्ट असतील तितकी आवश्यक माहिती गमावण्याची किंवा लीक होण्याची समस्या कमी होईल. या दोन्हीमुळे कंपनीच्या कार्यक्षम कारभारात अडथळा निर्माण होतो. प्रभावी डेटा व्यवस्थापनाच्या कार्याचा सामना करताना, कंपनी स्वतःला वस्तुनिष्ठ वास्तवात लक्षणीयरीत्या स्थापित करेल, जे जास्त किंवा ज्ञानाच्या अभावामुळे विकृत होणार नाही.
टिप्पणी करणारे प्रथम व्हा