21 ਅਗ 2025·8 ਮਿੰਟ
Palantir Foundry ਅਤੇ ਪਰੰਪਰਾਗਤ BI: ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਤੋਂ ਅੱਗੇ
ਜਾਣੋ ਕਿ Palantir Foundry-ਸਟਾਈਲ operational decision systems ਪਰੰਪਰਾਗਤ BI ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ, ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਅਤੇ self-serve ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰੇ ਹਨ—ਅਤੇ ਕਿਸ ਹਾਲਤ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜਾ ਢੰਗ ਮਾਂਨਤਾ ਹੈ।
ਜਾਣੋ ਕਿ Palantir Foundry-ਸਟਾਈਲ operational decision systems ਪਰੰਪਰਾਗਤ BI ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ, ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਅਤੇ self-serve ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰੇ ਹਨ—ਅਤੇ ਕਿਸ ਹਾਲਤ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜਾ ਢੰਗ ਮਾਂਨਤਾ ਹੈ।
ਅਕਸਰ “BI vs Foundry” ਦੇ ਬਹਿਸ ਫੀਚਰਾਂ 'ਤੇ ਅਟਕ ਜਾਂਦੇ ਹਨ: ਕਿਹੜਾ ਟੂਲ ਵਧੀਆ ਚਾਰਟ, ਤੇਜ਼ ਕੁਐਰੀ, ਜਾਂ ਸੁੰਦਰ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਫੈਕਟਰ decisive ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਅਸਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੁਕਾਬਲਾ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ।
ਇੱਕ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦਸ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਹੋਇਆ (ਜਾਂ ਕੀ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ)। ਇੱਕ operational decision system ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ—ਅਤੇ ਉਸ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਊ, ਆਡੀਟਯੋਗ, ਅਤੇ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਹੋਇਆ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
ਇਨਸਾਈਟ ਆਇਕਸ਼ਨ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਨਵੇਂਟਰੀ ਘੱਟ ਹੈ ਜਾਣਨਾ ਵੱਖਰਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਇਕ reorder ਟਰਿੱਗਰ ਕਰਨ, ਸਪਲਾਈ ਰੀਰਾਊਟ ਕਰਨ, ਯੋਜਨਾ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਇਹ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਤੋਂ ਕਿ ਫੈਸਲਾ ਕੰਮ ਕਰਿਆ ਕਿ ਨਹੀਂ।
ਇਹ ਲੇਖ ਨਿਮਨ ਬਿੰਦੂਆਂ ਨੂੰ ਵੰਡਦਾ ਹੈ:
Halanki Palantir Foundry ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਰੈਫਰੰਸ ਹੈ, ਇੱਥੇ ਦਿੱਤੇ ਜਾਂਦੇ ਸਿਧਾਂਤ ਵਿਸ਼ਾਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਕੋਈ ਵੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜੋ ਡਾਟਾ, ਫੈਸਲਾ ਲੋਜਿਕ, ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ ਉਹ ਉਹਨਾਂ ਟੂਲਾਂ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਵਿਹਾਰ ਕਰੇਗਾ ਜੋ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਲਈ ਬਣੇ ਹਨ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਓਪਰੇਸ਼ਨਸ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਫੰਕਸ਼ਨ (ਜਿੱਥੇ ਫੈਸਲੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਦਬਾਅ ਹੇਠਾਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ) ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰਦੇ ਹੋ—ਜਿਵੇਂ ਸਪਲਾਈ ਚੇਨ, ਮੈਨੂਫੈਕਚਰਿੰਗ, ਕਸਟਮਰ ਓਪਸ, ਰਿਸਕ, ਫੀਲਡ ਸਰਵਿਸ—ਤਾਂ ਇਹ ਤੁਸੀਂ ਟੂਲਿੰਗ ਨੂੰ ਉਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸੀਧਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇਗਾ ਜਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ—ਅਤੇ ਅਜਿਹੇ ਥਾਵਾਂ ਜਿੱਥੇ ਅਜਿਹਾ ਅੱਜ ਟੁੱਟਦਾ ਹੈ।
ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਬਿਜਨਸ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (BI) ਟੂਲ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਰਾਹੀਂ ਦੇਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਬਣੇ ਹਨ। ਇਹ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਸਾਂਝੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਰੁਝਾਨ, ਅਤੇ ਸਮਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਹਨ ਜੋ ਲੀਡਰਾਂ ਅਤੇ ਟੀਮਾਂ ਕੋਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਲਈ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਤੇਜ਼ ਸਥਿਤੀਗਤ ਜਾਗਰੂਕਤਾ ਲਈ ਬਣਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ: ਕੀ ਵਿਕਰੀ ਵਧ ਰਹੀ ਹੈ ਜਾਂ ਘੱਟ? ਸੇਵਾ ਪੱਧਰ ਟਾਰਗਟ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹਨ? ਕਿਹੜੇ ਖੇਤਰ ਪਿੱਛੇ ਹਨ?
ਵਧੀਆ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਮੁੱਖ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਝਟਪਟ ਸਕੈਨ, ਤુલਨਾ ਅਤੇ ਡ੍ਰਿਲ-ਇਨ ਕਰਨ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਂਝੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ (“ਇਹ ਉਹ ਨੰਬਰ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਅਸੀਂ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ”) ਅਤੇ ਅਲਰਟ ਜਾਂ ਨਿਯਤ ਤਾਜ਼ਾ ਕਰਨ ਨਾਲ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਪਹਿਚਾਣਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਅਸਥਿਰਤਾ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਪ੍ਰਦਾਨਾ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਂਦੀ ਹੈ: ਮਹੀਨੇ ਦੇ ਅੰਤ ਦੇ ਰਿਪੋਰਟ, ਸਪਤਾਹਿਕ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਪੈਕ, ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਸਮਰੀਆਂ, ਅਤੇ ਏਗਜ਼ੀਕਿਊਟਿਵ ਸਕੋਰਕਾਡ।
ਉਦੇਸ਼ ਸਥਿਰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਖਿਆ ਹੈ: ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ KPI, ਇੱਕੋ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਗਣਿਤ ਕੀਤੇ, ਨਿਰਧਾਰਤ ਰੁਟੀਨ 'ਤੇ ਵੰਡੇ ਹੋਏ। ਇੱਥੇ semantic layer ਅਤੇ certified metrics ਵਰਗੀਆਂ ਸੰਕਲਪਾਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ—ਹਰੇਕ ਨੂੰ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਇੱਕੋ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
BI ਟੂਲ ਨਵੇਂ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਉੱਠਣ 'ਤੇ ਖੋਜ ਲਈ ਵੀ ਸਹਾਇਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਪਿਛਲੇ ਹਫਤੇ conversion ਕਿਉਂ ਘੱਟ ਹੋਈ? ਕਿਹੜੇ ਉਤਪਾਦ returns ਚਲਾ ਰਹੇ ਹਨ? ਮੁੱਲ ਬਦਲਾਅ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕੀ ਬਦਲਿਆ?
ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਸੈਗਮੈਂਟ ਨਾਲ ਸਲਾਈਸ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਫਿਲਟਰ ਲਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਨਵੇਂ ਨਜ਼ਾਰੇ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦੇ ਕੰਮ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਹਿਪੋਥੇਸਿਸ ਟੈਸਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਐਕਸੈਸ ਇਨਸਾਈਟ ਦਾ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਪਰੰਪਰਾਗਤ BI ਅਜੇ ਵੀ ਖੜਾ ਹੈ।
BI ਉਸ ਵੇਲੇ ਚਮਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਆਊਟਪੁੱਟ ਸਮਝ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਤੇਜ਼ time-to-dashboard, ਜਾਣੂ UX, ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਅਪਨਾਉਣ।
ਆਮ ਸੀਮਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਅਗਲੇ ਕਦਮ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਹਾਈਲਾਈਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਚਲਾਉਂਦਾ: ਕੰਮ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਨਾ, ਫੈਸਲਾ ਲੋਜਿਕ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ, ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨਾ, ਜਾਂ ਇਹ ਟਰੈਕ ਕਰਨਾ ਕਿ ਕਾਰਵਾਈ ਹੋਈ ਕਿ ਨਹੀਂ।
ਇਹ “ਹੁਣ ਕੀ?” ਅਤੇ “ਫਿਰ ਕੀ?” ਖਾਲੀ ਜਗ੍ਹਾ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਟੀਮਾਂ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਦੇਖਦੀਆਂ ਹਨ ਜਦੋਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸੱਚੇ analytics-to-action ਅਤੇ फ़ੈਸਲਾ ਵਰਕਫਲੋ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ operational decision system ਉਨ੍ਹਾਂ ਚੋਣਾਂ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਾਰੋਬਾਰ ਕੰਮ ਹੋਣ ਦੌਰਾਨ ਲੈਂਦਾ ਹੈ—ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ। ਇਹ ਫੈਸਲੇ ਬਾਰ-ਬਾਰ, ਸਮੇਂ-ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ, ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: “ਅਗਲੀ ਵਾਰੀ ਅਸੀਂ ਕੀ ਕਰੀਏ?” ਨ ਕਿ “ਪਿਛਲੇ ਮਹੀਨੇ ਕੀ ਹੋਇਆ?”
ਪਰੰਪਰਾਗਤ BI ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਲਈ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਹੈ। ਇੱਕ operational decision system ਹੋਰ ਅੱਗੇ ਵੱਧ ਕੇ ਡਾਟਾ + ਲੋਜਿਕ + ਵਰਕਫਲੋ + ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਨੂੰ ਪੈਕੇਜ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਕਿ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਅਸਲੀ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਕਾਰਵਾਈ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕੇ।
Operational ਫੈਸਲੇ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੁਝ ਲੱਛਣ ਸਾਂਝੇ ਕਰਦੇ ਹਨ:
ਚਾਰਟ ਉਤਪਾਦ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਸਿਸਟਮ ਉਹਨਾਂ ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਆਊਟਪੁੱਟਾਂ ਨੂੰ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:
ਉਦਾਹਰਨ ਵਜੋਂ, ਇਨਵੇਂਟਰੀ ਰੁਝਾਨ ਦਿਖਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇੱਕ operational decision system reorder suggestions ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ thresholds, supplier constraints ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ ਮੰਜ਼ੂਰੀ ਕਦਮ ਸਮੇਤ। ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਦੀ ਥਾਂ, ਇਹ ਕੇਸ ਪ੍ਰਾਇਓਰਿਟਾਈਜੇਸ਼ਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਨਿਯਮ, ਰਿਸਕ ਸਕੋਰਿੰਗ ਅਤੇ ਆਡੀਟ ਟਰੇਲ ਸਮੇਤ। ਫੀਲਡ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ, ਇਹ capacity ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਬੰਨ੍ਹੇ ਹੋਏ ਨਿਯਮਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸ਼ੈਡਿਊਲ ਬਦਲਾਅ ਸੁਝਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸਫਲਤਾ “ਵਧੇਰੇ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਦੇ ਵੇਖੇ ਜਾਣ” ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ। ਇਹ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰੀ ਵਾਲੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਹੈ: ਘੱਟ stockouts, ਤੇਜ਼ ਰੇਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਸਮਾਂ, ਘੱਟ ਲਾਗਤ, ਵਧੀਆ SLA ਪਾਲਣਾ, ਅਤੇ ਵਧੀਕ ਜਵਾਬਦੇਹੀ।
ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫਰਕ Palantir Foundry vs BI ਵਿੱਚ ਚਾਰਟ ਕਿਸਮ ਜਾਂ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਦੀ ਸ਼ੌਖੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਹੈ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਇਨਸਾਈਟ 'ਤੇ ਰੁੱਕਦਾ ਹੈ (open loop) ਜਾਂ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਅਤੇ ਲਰਨਿੰਗ ਤੱਕ ਜਾਰੀ ਰੱਖਦਾ ਹੈ (closed loop)।
ਪਰੰਪਰਾਗਤ BI ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਲਈ optimized ਹੈ। ਆਮ ਫਲੋ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ:
ਆਖਰੀ ਕਦਮ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ: “ਫੈਸਲਾ” ਕਿਸੇ ਦੇ ਦਿਮਾਗ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਮੀਟਿੰਗ ਵਿੱਚ, ਜਾਂ ਈਮੇਲ ਥ੍ਰੇਡਜ਼ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ exploratory analysis, ਤਿਮਾਹੀ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਚੰਗਾ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਜਿੱਥੇ ਦੇਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ BI-ਕੇਵਲ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿੱਚ ਉਹ ਅਕਸਰ “ਮੈਂ ਸਮੱਸਿਆ ਵੇਖਦਾ ਹਾਂ” ਅਤੇ “ਅਸੀਂ ਕੁਝ ਕੀਤਾ” ਦਰਮਿਆਨ ਹੁੰਦੀ ਹੈ:
ਇੱਕ operational decision system ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਨੂੰ ਇਨਸਾਈਟ ਦੇ ਪਾਰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ:
ਫਰਕ ਇਹ ਹੈ ਕਿ “decide” ਅਤੇ “execute” ਉਤਪਾਦ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਮੈਨੂਅਲ ਹੈਂਡਆਫ। ਜਦੋਂ ਫੈਸਲੇ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ (approve/deny, prioritize, allocate, route, schedule), ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਵਰਕਫਲੋ ਅਤੇ ਨਿਰਣੇ ਲੋਜਿਕ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ encode ਕਰਨਾ latency ਅਤੇ ਅਸਮਿਲਤਾ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।
Closed loop ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਹਰ ਫੈਸਲਾ ਇਨਪੁੱਟ, ਲੋਜਿਕ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨਾਲ ਟਰੇਸ ਕਰਨ ਯੋਗ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਮਾਪ ਸਕਦੇ ਹੋ: ਅਸੀਂ ਕੀ ਚੁਣਿਆ? ਅਗਲੇ ਕੀ ਹੋਇਆ? ਕੀ ਨੀਤੀ, ਮਾਡਲ, ਜਾਂ threshold ਬਦਲਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?
ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਹ ਵਾਸਤਵਿਕ ਸੁਧਾਰ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਸਿਸਟਮ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਯਾਦ 'ਤੇ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਅਸਲੀ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ। ਇਹੀ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਝੁਕਾਅ ਹੈ analytics to action ਦਾ।
ਇੱਕ ਪਰੰਪਰਾਗਤ BI ਸੈਟਅਪ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੰਪੋਨੈਂਟਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਕੜੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਹਰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਕਦਮ ਲਈ optimized: ਸਟੋਰੇਜ ਲਈ warehouse ਜਾਂ lake, ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਹਿਲਾਉਣ ਅਤੇ ਸੰਵਾਰਨ ਲਈ ETL/ELT, ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਸਥਿਰ ਕਰਨ ਲਈ semantic layer, ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੁਅਲਾਈਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ/ਰਿਪੋਰਟ।
ਇਹ ਉਨ੍ਹਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਚੰਗਾ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਲਕੜੀਫੁੱਟ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਹੈ, ਪਰ “ਕਾਰਵਾਈ” ਅਕਸਰ ਸਿਸਟਮ ਤੋਂ ਬਾਹਰ—ਮੀਟਿੰਗਾਂ, ਈਮੇਲ, ਅਤੇ ਮੈਨੂਅਲ ਹੈਂਡਆਫਸ ਰਾਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
Foundry‑style 접근 ਜ਼ਿਆਦਾ ਇੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਾਂਗ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਡਾਟਾ, ਤਬਦੀਲੀ ਲੋਜਿਕ, ਅਤੇ operational ਇੰਟਰਫੇਸ ਇਕੱਠੇ ਨੇੜੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਦੇ ਅੰਤ ਵਜੋਂ ਦੇਖਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਹ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਰਕਫਲੋ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਮੰਨਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਫੈਸਲਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਟਾਸਕ ਟਰਿੱਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ operational ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਕਈ BI ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ, ਟੀਮਾਂ ਇੱਕ ਖਾਸ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਜਾਂ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਲਈ ਡੈਟਾਸੈੱਟ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ (“Q3 ਲਈ ਖੇਤਰ ਅਨੁਸਾਰ ਵਿਕਰੀ”)। ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕਈ ਸਮਾਨ ਟੇਬਲ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਤੋਂ ਡ੍ਰਿਫਟ ਕਰ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।
“ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਡਕਟ” ਮਨੋਵਿਰਤੀ ਨਾਲ, ਉਦੇਸ਼ ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਐ ਯੋਗ, ਵਿਆਖਿਆਤ ਸੰਪਤੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ (ਇਨਪੁੱਟ, ਮਾਲਕ, ਰਿਫ੍ਰੈਸ਼ ਬਿਹੇਵियर, ਕੁਆਲਿਟੀ ਚੈਕ, ਤੇ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਉਪਭੋਗਤਾ)। ਇਸ ਨਾਲ ਇੱਕੋ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਇਮਾਰਤੀ ਢਾਂਚੇ 'ਤੇ ਕਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਬਣਾਉਣਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਪਰੰਪਰਾਗਤ BI ਅਕਸਰ ਬੈਚ ਅਪਡੇਟਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਰਾਤ ਦੀਆਂ ਲੋਡਿੰਗ, ਨਿਯਤ ਮਾਡਲ ਰਿਫ੍ਰੈਸ਼, ਅਤੇ ਪੀਰੀਓਡਿਕ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ। Operational ਫੈਸਲੇ ਅਕਸਰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਤਾਜ਼ਾ ਡਾਟੇ ਦੀ ਲੋੜ ਮੰਗਦੇ ਹਨ—ਕਦੇ-ਕਦੇ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਰੀਅਲ‑ਟਾਈਮ—ਕਿਉਂਕਿ ਦੇਰੀ ਦਾ ਖ਼ਰਚ ਵੱਧ ਹੁੰਦਾ ਹੈ (ਛੁਟੀਆਂ ਡਿਲਿਵਰੀ, stockouts, ਦੇਰੀ ਨਾਲ ਹਸਤੱਖੇਪ)।
ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਨਿਗਰਾਨੀ ਲਈ ਬੜੀਆ ਹਨ, ਪਰ operational systems ਅਕਸਰ ਐਸੇ ਇੰਟਰਫੇਸ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਕੰਮ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਅਤੇ ਰੂਟ ਕਰੇ: ਫਾਰਮ, ਟਾਸਕ ਕਤਾਰਾਂ, ਮੰਜ਼ੂਰੀਆਂ, ਅਤੇ ਹਲਕੇ ਐਪਸ। ਇਹੇ ਉਹ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਬਦਲਾਅ ਹੈ ਜੋ “ਨੰਬਰ ਵੇਖੋ” ਤੋਂ “ਕਦਮ ਪੂਰੇ ਕਰੋ” ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਕਦੇ‑ਕਦੇ “ਜ਼ਿਆਦਾ‑ਤੋਰ ਤੇ ਠੀਕ” ਡਾਟਾ ਸਹਿਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ: ਜੇ ਦੋ ਟੀਮ ਹੱਲੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖਰਾ ਗਿਣਦੀਆਂ ਹਨ, ਤੁਸੀਂ ਫਿਰ ਵੀ ਇੱਕ ਚਾਰਟ बना ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਮੀਟਿੰਗ 'ਚ ਜ਼ਿਕਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। Operational decision systems ਨੂੰ ਇਹ ਸੁਵਿਧਾ ਨਹੀਂ ਮਿਲਦੀ।
ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਫੈਸਲਾ ਕੰਮ ਨੂੰ ਟਰਿੱਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ—ਜਿਵੇਂ ਇੱਕ ਸ਼ਿੱਪਮੈਂਟ ਮਨਜ਼ੂਰ/ਅਣਮਨਜ਼ੂਰ, ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਦੀ ਤਰਜੀਹ, ਭੁਗਤਾਨ ਰੋਕਣਾ—ਤਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਟੀਮਾਂ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮਾਂ 'ਚ consistent ਹੋਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ, ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ unsafe ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
Operational ਫੈਸਲੇ ਸਾਂਝੇ semantics 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ: “active customer”, “fulfilled order”, ਜਾਂ “late delivery” ਕੀ ਹੈ? ਬਿਨਾਂ consistent definitions ਦੇ, ਇੱਕ workflow ਕਦਮ ਇਕੋ ਰਿਕਾਰਡ ਨੂੰ ਅਗਲੇ ਕਦਮ ਤੋਂ ਵੱਖਰੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਮਝੇਗਾ।
ਇੱਥੇ semantic layer ਅਤੇ ਚੰਗੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਮਾਲਕੀ ਵਾਲੇ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਡਕਟ visualizations ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਹੱਤਵ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।
Automation ਤਬਾਹ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਸਿਸਟਮ ਬੁਨਿਆਦੀ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦਾ: “ਕੀ ਇਹ ਉਹੇ supplier ਹੈ?” Operational ਸੈਟਅਪ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੋੜ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:
ਜੇ ਇਹ ਬੁਨਿਆਦ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਹਰ ਇਕ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਇੱਕ-ਵਾਰੀ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣ ਕੇ ਰਹਿ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸੋਰਸ ਸਿਸਟਮ ਬਦਲਦੇ ਹੀ ਫੇਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਬਹੁਤ‑ਸਰੋਤ ਡਾਟਾ ਕੁਆਲਿਟੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਆਮ ਹਨ—ਡੁਪਲਿਕੇਟ IDs, ਘੱਟ ਸਮਾਂਨੇ ਵਾਲੇ ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ, ਅਸਮਰੂਪ ਇਕਾਈਆਂ। ਇੱਕ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਫਿਲਟਰ ਜਾਂ ਟਿੱਪਣੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਇੱਕ operational workflow ਨੂੰ ਖ਼ਾਸ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ: ਵੈਧਤਾ ਨਿਯਮ, fallback, ਅਤੇ exception queues ਤਾਂ ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਦਖ਼ਲ ਅੱਗੇ ਪੂਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਰੋਕੇ ਬਿਨਾਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।
Operational ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਐਨਟਿਟੀਜ਼, ਸਥਿਤੀਆਂ, ਪਾਬੰਦੀਆਂ, ਅਤੇ ਨਿਯਮਾਂ (ਉਦਾਹਰਣ: “order → packed → shipped”, capacity ਸੀਮਾਵਾਂ, compliance constraints) ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇਹਨਾਂ ਸੰਕਲਪਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਉਮੀਦ ਰੱਖਣ ਨਾਲ brittle integrations ਤੋਂ ਬਚਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਨਵੇਂ ਉਤਪਾਦਾਂ, ਖੇਤਰਾਂ, ਜਾਂ ਨੀਤੀਆਂ ਦੇ ਆਉਣ 'ਤੇ ਢਹਿ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ “ਇਨਸਾਈਟ ਵੇਖਣਾ” ਤੋਂ “ਕਾਰਵਾਈ ਟਰਿੱਗਰ ਕਰਨਾ” ਵੱਲ ਜਾਂਦੇ ਹੋ, governance ਇੱਕ compliance ਚੈਕਬਾਕਸ ਰਹਿਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ operational safety ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਬਣਦਾ ਹੈ।
ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦੀ ਹੈ: ਇੱਕ ਖ਼ਰਾਬ join, stale table, ਜਾਂ ਬਹੁਤ ਵਿਆਪਕ ਅਨੁਮਤੀ ਸੈਂਕੜਿਆਂ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਫੈਲ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਪਰੰਪਰਾਗਤ BI ਵਿੱਚ, ਗਲਤ ਡਾਟਾ ਅਕਸਰ ਗਲਤ ਵਿਵਚਾਰ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। Operational decision system ਵਿੱਚ, ਗਲਤ ਡਾਟਾ ਗਲਤ ਨਤੀਜੇ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਇਨਵੇਂਟਰੀ ਮੁੜ-ਵੰਡ, ਆਰਡਰ ਰੀਰੁਟ, ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਇਨਕਾਰ, ਕੀਮਤਾਂ ਤਬਦੀਲ।
ਇਸ ਲਈ governance ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਰਸਤੇ 'ਚ ਬੈਠਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ: ਡਾਟਾ → ਫੈਸਲਾ → ਕਾਰਵਾਈ।
ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ “ਕੌਣ ਕੀ ਦੇਖ ਸਕਦਾ ਹੈ” 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। Operational systems ਨੂੰ ਨਾਜ਼ੁਕ ਵੱਖਰੇ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ:
ਇਸ ਨਾਲ “ਪੜ੍ਹਨ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਗਲਤੀ ਨਾਲ ਲਿਖਤ ਪ੍ਰਭਾਵ” ਦੇ ਜੋਖਮ ਘਟਦੇ ਹਨ, ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਵਰਕਫਲੋ ਟਿਕਟਿੰਗ, ERP, ਜਾਂ order management ਨਾਲ ਇੱਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਚੰਗੀ lineage ਸਿੱਫ਼ ਡਾਟਾ provenance ਨਹੀਂ—ਇਹ ਫੈਐਸਲੇ provenance ਵੀ ਹੈ। ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਇਕ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਜਾਂ ਕਾਰਵਾਈ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਟਰੇਸ ਕਰਨ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ:
ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਆਡੀਟਯੋਗਤਾ: ਇਹ ਦਰਜ ਕਰਨਾ ਕਿ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਿਉਂ ਬਣਾਈ ਗਈ (ਇਨਪੁੱਟ, thresholds, ਮਾਡਲ ਵਰਜ਼ਨ, rule hits), ਸਿਰਫ਼ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ ਕੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਹੋਈ।
Operational ਫੈਸਲੇ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੰਜ਼ੂਰੀਆਂ, ਓਵਰਰਾਈਡ, ਅਤੇ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਐਕਸਪਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਨਿਰਮਾਤਾ vs ਮੰਜ਼ੂਰ ਕਰਨ ਵਾਲਾ, ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਨ ਵਾਲਾ vs ਚਲਾਉਣ ਵਾਲਾ—ਜਿਹੜੀਆਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਵੱਖਰੀਆਂ ਹੋਣ ਨਾਲ silent failures ਰੋਕਵਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਸਿਸਟਮ ਕਿਨ੍ਹਾਂ edge cases ਨਾਲ ਮਿਲਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਪੜਤਾਲ ਯੋਗ ਟਰੇਲ ਬਣਦੀ ਹੈ।
ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ “ਕੀ ਹੋਇਆ?” ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਫੈਸਲਾ ਲੋਜਿਕ ਇਹ ਦਸਦੀ ਹੈ “ਅਗਲਾ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਉਂ?” Operational ਸੈਟਿੰਗਜ਼ ਵਿੱਚ, ਉਹ ਲੋਜਿਕ ਸਪਸ਼ਟ, ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਯੋਗ, ਅਤੇ safer-to-change ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ—ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਮੰਜ਼ੂਰੀਆਂ, reroutes, holds, ਜਾਂ outreach ਨੂੰ ਟਰਿੱਗਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਨੀਤੀ ਸਧਾਰਨ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਨਿਯਮ-ਆਧਾਰਤ ਫੈਸਲੇ ਚੰਗੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ: “ਜੇ ਇਨਵੇਂਟਰੀ X ਤੋਂ ਘੱਟ ਹੈ ਤਾਂ expedite”, ਜਾਂ “ਜੇ ਇੱਕ ਕੇਸ ਵਿੱਚ ਲੋੜੀਏ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨਹੀਂ ਹਨ ਤਾਂ ਸਮੀਖਿਆ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਉਹ ਮੰਗੋ।”
ਲਾਭ prevedibility ਅਤੇ auditability ਹੈ। ਖ਼ਤਰਾ brittleness ਹੈ: ਨਿਯਮਾਂ ਟਕਰਾਉਂ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜਾਂ ਬਦਲਦੀਆਂ ਵਪਾਰ ਦੇ ਨਾਲ ਪੁਰਾਣੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਅਸਲੀ ਫੈਸਲੇ binary ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ—ਉਹ ਅਲੋਕੇਸ਼ਨ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਸੀਮਤ ਸੰਸਾਧਨ (ਸਟਾਫ ਘੰਟੇ, ਵਾਹਨ, ਬਜਟ) ਅਤੇ مقابلاتੀ ਲਕੜੀਆਂ (ਗਤੀ vs ਲਾਗਤ vs ਨਿਆਂ) ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਦ optimization ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਇੱਕੋ threshold ਦੀ ਬਜਾਏ, ਤੁਸੀਂ constraints ਅਤੇ ਤਰਜੀਹਾਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਫਿਰ “ਉਪਲਬਧ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ” ਯੋਜਨਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਮੁੱਖ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ constraints ਬਿਜਨੈਸ ਮਾਲਕਾਂ ਲਈ ਪੜ੍ਹਨ ਯੋਗ ਹੋਣ, ਸਿਰਫ ਮਾਡਲਰਾਂ ਲਈ ਨਹੀਂ।
Machine learning ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਸਕੋਰਿੰਗ ਕਦਮ ਵਜੋਂ ਫਿੱਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਲੀਡਾਂ ਨੂੰ ਰੈਂਕਿੰਗ, ਰਿਸਕ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਨਾ, ਦੇਰੀਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ। Operational ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਵਿੱਚ, ML ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਰਹਿਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ—ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਨਤੀਜੇ ਗਾਹਕਾਂ ਜਾਂ compliance ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਦੇ ਮੁੱਖ ਪ੍ਰਭਾਵਕ ਦਿਖਾਓ: ਵਰਤੇ ਗਏ ਇਨਪੁੱਟ, ਕਾਰਨ ਕੋਡ, ਅਤੇ ਕੀ ਬਦਲਣ 'ਤੇ ਨਤੀਜਾ ਬਦਲੇਗਾ। ਇਹ ਭਰੋਸਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਡੀਟਸ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
Operational ਲੋਜਿਕ ਨੂੰ ਮਾਨੀਟਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ: ਇਨਪੁੱਟ ਡਾਟਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ, ਅਤੇ ਅਣਚਾਹੀ bias।
ਕੰਟ੍ਰੋਲਡ ਰਿਲੀਜ਼ (ਜਿਵੇਂ shadow mode, ਸੀਮਤ ਰੋਲਆਉਟ) ਅਤੇ ਵਰਜ਼ਨਿੰਗ ਵਰਤੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਨਤੀਜੇ ਤੁਲਨਾ ਕਰ ਸਕੋ ਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ rollback ਕਰ ਸਕੋ।
ਪਰੰਪਰਾਗਤ BI ਦੇਖਣ ਲਈ optimized ਹੈ: ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ, ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟ, ਇੱਕ slice-and-dice ਨਜ਼ਾਰਾ ਜੋ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਹੋਇਆ ਅਤੇ ਕਿਉਂ।
Operational decision systems ਕਰਨ ਲਈ optimized ਹਨ। ਮੁੱਖ ਯੂਜ਼ਰ ਪਲੈਨਰ, ਡਿਸਪੈਚਰ, ਕੇਸ ਵਰਕਰ, ਅਤੇ ਸੁਪਰਵਾਇਜ਼ਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ—ਉਹ ਲੋਕ ਜੋ ਕਈ ਛੋਟੇ, ਸਮੇਂ-ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਫੈਸਲੇ ਲੈਂਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ “ਅਗਲਾ ਕਦਮ” ਇੱਕ ਹੋਰ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਮੀਟਿੰਗ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ।
ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਵਿਸ਼ਾਲ ਦਿੱਖ ਅਤੇ ਕਹਾਣੀ ਕਹਿਣ ਵਿੱਚ ਮਹਾਨ ਹਨ, ਪਰ ਜਦੋਂ ਕਾਰਵਾਈ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਉਹ ਅਕਸਰ friction ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ:
ਇਹ context switching ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਦੇਰੀ, ਗਲਤੀਆਂ, ਅਤੇ inconsistent ਫੈਸਲੇ ਆਉਂਦੇ ਹਨ।
Operational UX ਉਹ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਪੈਟਰਨ ਵਰਤਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਸਿਗਨਲ ਤੋਂ ਹੱਲ ਤੱਕ ਯੂਜ਼ਰ ਦੀ ਰਹਿਨੁਮਾਈ ਕਰਦੇ ਹਨ:
ਇੱਕ ਇੰਟਰਫੇਸ “ਇੱਥੇ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਹੈ” ਦੀ ਥਾਂ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ: ਕਿਹੜਾ ਫੈਸਲਾ ਲੋੜੀਦਾ ਹੈ, ਕਿਹੜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਮੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਅਤੇ ਮੈਂ ਇਥੇ ਹੀ ਕੀ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰ ਸਕਦਾ/ਸਕਦੀ ਹਾਂ?
Foundry ਵਰਗੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਅਕਸਰ ਉਹਨਾਂ ਫੈਸਲਾ ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਉਸੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ embed ਕਰਨਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ underlying ਡਾਟਾ ਅਤੇ ਲੋਜਿਕ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
BI ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਅਕਸਰ ਰਿਪੋਰਟ ਉਪਯੋਗ ਨਾਲ ਮਾਪੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। Operational systems ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਟੂਲਾਂ ਵਾਂਗ ਮਾਪਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ:
ਇਹ ਮੈਟਰਿਕਸ ਦਿਖਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਹਕੀਕਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਤੀਜੇ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਇਨਸਾਈਟ ਪੈਦਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।
Operational decision systems ਆਪਣੀ ਵਜ੍ਹਾ ਜਦੋਂ ਕਮ ਨਹੀਂ “ਕੀ ਹੋਇਆ” ਜਾਣਨਾ, ਬਲਕਿ “ਅਗਲੇ ਕੀ ਕਰਨੇ” ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਨਾ—and ਇਹ consistent, ਤੇਜ਼, ਅਤੇ traceable ਹੋਕੇ ਕਰਨਾ।
ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਸਟਾਕਆਉਟ ਜਾਂ ਦੇਰੀਯਾਂ ਨੂੰ ਹਾਈਲਾਈਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਇੱਕ operational system ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਵਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹ DCs ਦੇ ਬੀਚ ਅਲੋਕੇਸ਼ਨ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ, SLAs ਅਤੇ margin ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਆਰਡਰਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ replenishment ਰਿਕਵੇਸਟ ਟਰਿੱਗਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਇਸ ਇਹ ਦੇ ਕੇ ਕਿ ਫੈਸਲਾ ਕਿਉਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ (pabandi, ਲਾਗਤ, ਅਤੇ ਐਕਸਪਸ਼ਨ)।
ਜਦੋਂ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਉਠਦੀ ਹੈ, ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਸਿਰਫ ਇੱਕ defect rate ਚਾਰਟ ਤੋਂ ਵੱਧ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਫੈਸਲਾ ਵਰਕਫਲੋ incidents ਨੂੰ ਰੂਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, containment ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਸੁਝਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ lots ਪਛਾਣ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ line changeovers ਦਾ ਕੋਆਰਡੀਨੇਸ਼ਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਸ਼ੈਡਿਊਲਿੰਗ ਲਈ, ਇਹ ਜੋਖਮ, ਟੈਕਨੀਸ਼ੀਅਨ ਉਪਲਬਧਤਾ, ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਲਕੜੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਤੋਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਫਿਰ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕੀਤੀ ਸ਼ੈਡਿਊਲ ਨੂੰ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਵਰਕ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਧੱਕ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਕਲਿਨਿਕਲ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਦਾਅਵਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਬੋਤਲਨੈਕ ਅਕਸਰ ਤਰਜੀਹ ਹੈ। Operational systems ਕੇਸਾਂ ਨੂੰ ਨੀਤੀਆਂ ਅਤੇ ਸਿਗਨਲ (ਗੰਭੀਰਤਾ, ਉਡੀਕ ਸਮਾਂ, ਘੱਟ ਦਸਤਾਵੇਜ਼) ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ triage ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਕਤਾਰ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ “what-if” ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਨਾਲ ਸਮਰੱਥਾ ਯੋਜਨਾ ਦਾ ਸਮਰੂਪ ਦੇਣ—ਬਿਨਾਂ ਆਡੀਟਯੋਗਤਾ ਗੁਆਉਂਦੇ।
ਆਊਟੇਜ ਸਮੇਂ, ਫੈਸਲੇ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਸਮਨਵਿਤ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ operational system SCADA/telemetry, ਮੌਸਮ, ਕਰੂ ਸਥਿਤੀਆਂ, ਅਤੇ ਆਸੈੱਟ ਇਤਿਹਾਸ ਨੂੰ ਮਿਲਾ ਕੇ dispatch ਯੋਜਨਾ, restoration sequencing, ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਸੰਚਾਰ ਸੁਝਾ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਫਿਰ ਨਿਰਵਾਹ ਅਤੇ ਅੱਪਡੇਟਾਂ ਨੂੰ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰਦਾ ਜਿਵੇਂ ਹਾਲਾਤ ਬਦਲਦੇ ਹਨ।
ਫ੍ਰੌਡ ਅਤੇ ਕਰੇਡਿਟ ਟੀਮਾਂ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦੀਆਂ ਹਨ: ਸਮੀਖਿਆ, ਜਾਣਕਾਰੀ ਮੰਗੋ, ਮਨਜ਼ੂਰ/ਨਾ-ਮਨਜ਼ੂਰ, escalate। Operational decision systems ਉਹਨਾਂ ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ standardize ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, consistent ਨியਮ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਆਈਟਮਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਸਮੀਖਿਆਕਾਰਾਂ ਵੱਲ ਰੂਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਗਾਹਕ ਸਪੋਰਟ ਵਿੱਚ, ਉਹ ਟਿਕਟਾਂ ਨੂੰ ਇਨਟੈਂਟ, ਗਾਹਕ ਮੁੱਲ, ਅਤੇ ਲੋੜੀਏ ਹੁਨਰਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਰਾਹ ਦਿਖਾ ਸਕਦੇ ਹਨ—ਸਿਰਫ਼ ਉਨ੍ਹਾਂ 'ਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ, ਪਰ ਨਤੀਜੇ ਸੁਧਾਰਦੇ ਹਨ।
Operational decision systems ਘੱਟ ਦੇਰ ਲਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਉਤਪਾਦ ਵਾਂਗ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ “ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ” ਵਾਂਗ। ਉਦੇਸ਼ ਹੈ ਇੱਕ ਫੈਸਲਾ ਲੂਪ end-to-end ਸਾਬਤ ਕਰਨਾ—ਡਾਟਾ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਫੈਸਲਾ ਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਕਾਰਵਾਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਮਾਪੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ—ਫਿਰ ਵਧਾਈ ਕਰੋ।
ਇੱਕ ਫੈਸਲਾ ਚੁਣੋ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਪਸ਼ਟ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਇੱਕ ਅਸਲ ਮਾਲਕ ਹੋਵੇ। ਬੁਨਿਆਦੀ ਗੱਲਾਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਕਰੋ:
ਇਸ ਨਾਲ ਦਾਇਰਾ ਤੰਗ ਰਹੇਗਾ ਅਤੇ ਸਫਲਤਾ ਮਾਪਯੋਗ ਹੋਵੇਗੀ।
ਇਨਸਾਈਟਸ ਮੁਕੰਮਲ ਲਕੜੀ ਨਹੀਂ ਹਨ। “ਹੋ ਗਿਆ” ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਹੜੀ ਕਾਰਵਾਈ ਬਦਲਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿੱਥੇ ਇਹ ਬਦਲੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ—ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਇੱਕ ticketing ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਸਥਿਤੀ ਅਪਡੇਟ, ERP ਵਿੱਚ ਮਨਜ਼ੂਰੀ, CRM ਵਿੱਚ ਕਾਲ ਲਿਸਟ।
ਚੰਗੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਟਾਰਗੇਟ ਸਿਸਟਮ, ਖ਼ਾਸ ਫੀਲਡ/ਸਥਿਤੀ ਜੋ ਬਦਲਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿਵੇਂ ਜਾਂਚੋਗੇ ਕਿ ਇਹ ਹੋਇਆ, ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਦਿਨ ਇੱਕੋ ਦਿਨ ਸੱਭ ਕੁਝ ਆਟੋਮੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨਾ ਕਰੋ। ਇੱਕ exceptions-first workflow ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ: ਸਿਸਟਮ ਉਹ ਆਈਟਮ ਫਲੈਗ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਧਿਆਨ ਦੇ ਲਾਇਕ ਹਨ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਵਿਅਕਤੀ ਕੋਲ ਰੂਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਰੇਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਉੱਚ-ਲਿਵਰਜ ਇੰਟਿਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਪੌਇੰਟਾਂ (ERP/CRM/ticketing) ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ ਅਤੇ ਮੰਜ਼ੂਰੀ ਕਦਮ ਸਪਸ਼ਟ ਰੱਖੋ। ਇਸ ਨਾਲ ਜੋਖਮ ਘਟਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਬਾਹਰ “ਛਾਂਈਏ ਫੈਸਲੇ” ਰੋਕੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
Operational ਟੂਲਾਂ ਵਿਵਹਾਰ ਬਦਲ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਰੋਲਆਉਟ ਯੋਜਨਾ ਵਿੱਚ ਤਾਲੀਮ, ਉਤਸ਼ਾਹ, ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ (ਜਿਵੇਂ workflow owners ਜਾਂ data stewards) ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ ਤਾਂ ਕਿ ਪਰਕਿਰਿਆ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਜਮ ਜਾਵੇ।
Operational decision systems ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ੀਲ ਚੁਣੌਤੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਕਸਰ ਹਲਕੇ ਐਪਸ—ਕਤਾਰਾਂ, ਮੰਜ਼ੂਰੀ ਸਕੀਨ, ਐਕਸਪਸ਼ਨ ਹੈਂਡਲਿੰਗ, ਅਤੇ ਸਥਿਤੀ ਅਪਡੇਟ—ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਮੁੱਲ ਸਾਬਤ ਕਰ ਸਕੋ।
Koder.ai ਵਰਗੀਆਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਵਰਕਫਲੋ ਸਤਹਾਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ: ਇੱਕ ਚੈਟ-ਚਲਿਤ, vibe-coding ਅਪ੍ਰੋਚ ਵਰਤ ਕੇ—ਫੈਸਲਾ ਫਲੋ, ਡਾਟਾ ਐਨਟੀਟੀਆਂ, ਅਤੇ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਵੇਰਵਾ ਦਿਓ, ਫਿਰ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਵੈੱਬ ਐਪ (ਅਕਸਰ React) ਅਤੇ ਬੈਕਐਂਡ (Go + PostgreSQL) ਤਿਆਰ ਕਰੋ ਜਿਸ 'ਤੇ ਤੁਸੀਂ ਇਕੱਠੇ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਇਹ ਡਾਟਾ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਗਵਰਨੈਂਸ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਇਹ “ਫੈਸਲਾ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਤੋਂ ਵਰਤਣ ਯੋਗ ਵਰਕਫਲੋ” ਚੱਕਰ ਨੂੰ ਛੋਟਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ planning mode ਵਰਤ ਕੇ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਰੇਖਾਂਕਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ snapshots/rollback ਨਾਲ ਬਦਲਾਅ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਜੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਨੂੰ ਐਪ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਮਾਹੌਲ ਵਿੱਚ ਲਿਜਾਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ source code export lock-in ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸਭ ਤੋਂ ਸਧਾਰਨ ਤਰੀਕਾ Palantir Foundry vs BI ਟੂਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਚੁਣਨ ਲਈ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਉਸ ਫੈਸਲੇ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਜਿਸ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਸੁਧਾਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ—ਟੂਲਾਂ ਦੀਆਂ ਫੀਚਰਾਂ ਤੋਂ ਨਹੀਂ।
ਪਰੰਪਰਾਗਤ BI ਚੁਣੋ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡਾ ਉਦੇਸ਼ ਦਿੱਖ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣਾ ਹੋਵੇ:
ਜੇ ਮੁੱਖ ਨਤੀਜਾ ਇੱਕ ਤੁਰੰਤ operational ਕਾਰਵਾਈ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ BI ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਠੀਕ ਵਿਕਲਪ ਹੈ।
Operational decision system ਉਹਨਾਂ ਹਾਲਤਾਂ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਫੈਸਲੇ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ consistent ਕਾਰਜਨਵਾਈ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੋਂਦੇ ਹਨ:
ਇੱਥੇ ਉਦੇਸ਼ analytics to action ਹੈ: ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਫੈਸਲਾ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਵਿੱਚ ਬਦਲਨਾ ਜੋ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਟਰਿੱਗਰ ਕਰੇ।
ਕਈ ਸਰਗਠਨਾਂ ਵਿਸ਼ਾਲ ਦਿੱਖ ਲਈ BI ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਲਈ ਜਿੱਥੇ ਕਰਵਾਈ standardize ਹੋਣੀ ਲੋੜੀਦੀ ਹੈ ਉੱਥੇ decision workflows ਜੋੜਦੀਆਂ ਹਨ—ਨਾਲ ਹੀ governed data products ਅਤੇ ਇੱਕ semantic layer।
ਇੱਕ decision inventory ਬਣਾਓ, ਹਰ ਇਕ ਨੂੰ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਅਤੇ feasibility ਅਨੁਸਾਰ ਸਕੋਰ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਾਲੇ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਪਾਇਲਟ ਕਰਨ ਲਈ ਚੁਣੋ ਜਿਸ ਦੀਆਂ ਸਫਲਤਾ ਮੈਟਰਿਕਸ ਸਪਸ਼ਟ ਹੋਣ।
Traditional BI ਨੂੰ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ, ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਅਤੇ ad hoc ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਰਾਹੀਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇੱਕ operational decision system ਫੈਸਲੇ ਉਤਪਾਦਿਤ ਅਤੇ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ—ਇਹ ਡਾਟਾ + ਫੈਸਲਾ ਲੋਜਿਕ + ਵਰਕਫਲੋ + ਆਡੀਟਬਿਲਟੀ ਨੂੰ ਮਿਲਾ ਕੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਫੈਸਲੇ ਅਸਲੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਲਗਾਤਾਰ ਚਲਾਏ ਜਾ ਸਕਣ।
“Open loop” ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਇਨਸਾਈਟ 'ਤੇ ਖਤਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ingest → model → visualize → human interprets, ਅਤੇ ਐਕਸ਼ਨ ਮੀਟਿੰਗਾਂ, ਈਮੇਲ ਜਾਂ ਹੋਰ ਟੂਲਾਂ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। “Closed loop” ਨੂੰ decide → execute → learn ਤੱਕ ਵਧਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਟਰਿੱਗਰ ਹੋਣ, ਨਤੀਜੇ ਦਰਜ ਹੋਣ, ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਲੋਜਿਕ ਹਕੀਕਤੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸੁਧਾਰਿਆ ਜਾ ਸਕੇ।
BI ਨੂੰ ਚੁਣੋ ਜਦੋਂ ਮੁੱਖ ਨਤੀਜਾ ਸਮਝ ਹੋਵੇ, ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ:
ਜੇ ਮੁੱਖ ਨਤੀਜਾ ਤੁਰੰਤ ਕਾਰਵਾਈ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ BI ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਾਫੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਤੁਹਾਨੂੰ operational decision system ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜਦੋਂ ਫੈਸਲੇ:
ਇਹਨਾਂ ਹਾਲਾਤਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁਲ ਕਦਰ ਫੈਸਲਾ ਲੈਟੈਂਸੀ, ਅਸਮਿਲਤਾ ਅਤੇ ਮੈਨੂਅਲ ਹੈਂਡਆਫਸ ਘਟਾਉਣਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੈਟਰਿਕ ਜਾਂ ਰੁਝਾਨ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਹੋਰ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਫੈਸਲਾ ਵਰਕਫਲੋ ਇਹ ਚੀਜ਼ਾਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਿੰਦਾ ਹੈ:
ਸਫਲਤਾ ਰਿਪੋਰਟ ਦੇ ਦਰਸ਼ਨਾਂ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਨਤੀਜਿਆਂ (ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ ਘੱਟ ਸਟਾਕਆਉਟ) ਨਾਲ ਮਾਪੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
Operational systems ਨੂੰ ** consistent semantics ** ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ automation ਅਸਪੱਸ਼ਟਤਾ ਬਰਦਾਸ਼ਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀ। ਆਮ ਲੋੜਾਂ:
ਜੇ ਇਹ ਬੇਸ ਨਹੀ ਮਜ਼ਬੂਤ, workflow brittle ਹੋ ਕੇ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਜਦੋਂ ਇਨਸਾਈਟ ਕਾਰਵਾਈ ਨੂੰ ਟਰਿੱਗਰ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਤਰੀਬੀ ਗਲਤੀ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧਦੇ ਹਨ। ਲਾਜ਼ਮੀ ਕੰਟਰੋਲ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹਨ:
ਇਹ governance ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਚੈਕਬਾਕਸ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ operational ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਸਪਸ਼ਟ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਯੋਗ ਲੋਜਿਕ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ:
ਮਾਨੀਟਰਿੰਗ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਰਿਲੀਜ਼ (shadow mode, ਸੀਮਤ ਰੋਲਆਉਟ, ਵਰਜ਼ਨਿੰਗ) ਨਾਲ ਪ੍ਰਭਾਵ ਮਾਪੋ ਅਤੇ ਜਰੂਰਤ ਪੈਣ 'ਤੇ rollback ਕਰੋ।
ਇਸ ਨੂੰ ਇਕ ਉਤਪਾਦ ਵਾਂਗ ਅਮਲ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਲੂਪ end-to-end ਸਾਬਤ ਕਰੋ:
ਹਾਂ—ਅਕਸਰ ਸੰਗਠਨ ਇੱਕ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਰੱਖਦੇ ਹਨ:
ਪ੍ਰਾਇਗਟਿਕਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ: decision inventory ਬਣਾਓ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਅਤੇ feasibility ਅਨੁਸਾਰ ਸਕੋਰ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਇੱਕ high-impact ਲੂਪ ਪਾਇਲਟ ਕਰੋ।
ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਦਾਇਰਾ ਘੱਟ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ ਤੇ ਅਸਲੀ operational ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਸਾਬਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।