13 ਜੂਨ 2025·8 ਮਿੰਟ
Palantir vs ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਸਾਫਟਵੇਅਰ: ਇੰਟਿਗ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ, ਡਿਪਲੋਇਮੈਂਟ
ਵੇਖੋ ਕਿ Palantir ਦੀ ਡੇਟਾ ਇੰਟਿਗ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਅਤੇ ਡਿਪਲੋਇਮੈਂਟ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਪਰੰਪਰਿਕ ਉਦਯੋਗ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰੀ ਹੈ—ਅਤੇ ਖਰੀਦਦਾਰਾਂ ਲਈ ਇਹਦਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ।
ਵੇਖੋ ਕਿ Palantir ਦੀ ਡੇਟਾ ਇੰਟਿਗ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਅਤੇ ਡਿਪਲੋਇਮੈਂਟ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਪਰੰਪਰਿਕ ਉਦਯੋਗ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰੀ ਹੈ—ਅਤੇ ਖਰੀਦਦਾਰਾਂ ਲਈ ਇਹਦਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ।
ਲੋਕ ਅਕਸਰ “Palantir” ਨੂੰ ਕੁਝ ਸੰਬੰਧਤ ਉਤਪਾਦਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ-ਚਲਤ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸਮੱਗਰੀ ਢੰਗ ਲਈ ਵਰਤਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਤੁਲਨਾ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਰੱਖਣ ਲਈ, ਇਹ ਵਧੀਆ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਉਹ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨਾਮਦਾਰ ਕਰੀਏ ਜਿਹੜੀਆਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਚਰਚਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਾ ਹਨ—ਅਤੇ ਉਹ ਕਿਸੇ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹਨ।
ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਇੰਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ “Palantir” ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ (ਜਾਂ ਹੋਰ) ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ:
ਇਸ ਪੋਸਟ ਵਿੱਚ “Palantir-ਵਰਗਾ” ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਗੁਣਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦਾ ਹੈ: (1) ਮਜ਼ਬੂਤ ਡੇਟਾ ਇੰਟਿਗ੍ਰੇਸ਼ਨ, (2) ਇੱਕ ਸੈਮੈਂਟਿਕ/ਓਨਟੋਲੋਜੀ ਪਰਤ ਜੋ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਅਰਥ 'ਤੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ (3) ਡਿਪਲੋਇਮੈਂਟ ਪੈਟਰਨ ਜੋ ਕਲਾਉਡ, on‑prem ਅਤੇ ਡਿਸਕਨੈਕਟਡ ਸੈਟਅਪ ਤੱਕ ਫੈਲ ਸਕਦੇ ਹਨ।
“ਪੰਪਰਿਕ ਉਦਯੋਗ ਸਾਫਟਵੇਅਰ” ਇੱਕ ਉਤਪਾਦ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਉਹ ਆਮ ਸਟੈਕ ਹੈ ਜੋ ਕਈ ਸੰਗਠਨ ਸਮੇਂ ਨਾਲ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ:
ਇਸ ਰਵਾਇਤੇ, ਇੰਟਿਗ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਅਕਸਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਟੂਲਾਂ ਅਤੇ ਟੀਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸੰਭਾਲੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਅਤੇ ਗਵਰਨੈਂਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਰਾਹੀਂ ਜੁੜਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਇੱਕ ਵਿਧੀ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਹੈ, ਕਿਸੇ ਵੈਂਡਰ ਦੀ ਤਰਫ ਰੁਝਾਨ ਨਹੀਂ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸੰਗਠਨ ਪਰੰਪਰਿਕ ਸਟੈਕ ਨਾਲ ਸਫਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ; ਹੋਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਜ਼ਿਆਦਾ ਇਕਥੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਮਾਡਲ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਕਰਿਆਤਮਕ ਸਵਾਲ ਇਹ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਤੇਜ਼ੀ, ਨਿਯੰਤਰਣ, ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਕੰਮ ਨਾਲ ਕਿੰਨੇ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜੁੜਨ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਕਿਹੜੇ ਬਦਲੇਆ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ?
ਅਗੇ ਦੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਗੱਲਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਤਿੰਨ ਖੇਤਰਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਕਰਾਂਗੇ:
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ “ਪੰਪਰਿਕ ਉਦਯੋਗ ਸੌਫਟਵੇਅਰ” ਡੇਟਾ ਕੰਮ ਇੱਕ ਜਾਣੂ ਸਤਰ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਸਿਸਟਮਾਂ (ERP, CRM, ਲੌਗਸ) ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਖਿੱਚੋ, ਇਸ ਨੂੰ ਰੂਪਾਂਤਰਿਤ ਕਰੋ, ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਜਾਂ ਲੇਕ ਵਿੱਚ ਲੋਡ ਕਰੋ, ਫਿਰ BI ਡੈਸ਼ਬੋਰਡਸ ਅਤੇ ਕੁਝ ਡਾਊਨਸਟਰੀਮ ਐਪ ਬਣਾਓ।
ਇਹ ਪੈਟਰਨ ਚੰਗਾ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਅਕਸਰ ਇੰਟਿਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਨਾਜ਼ੁਕ ਹandoffਜ਼ ਦੀ ਲੜੀ ਬਣਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ: ਇੱਕ ਟੀਮ ਨਿਕਾਸ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਦੀ ਮਾਲਕੀ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਦੂਜੀ ਟੀਮ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਮਾਡਲ ਦੀ, ਤੀਜੀ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੀ, ਅਤੇ ਬਿਜ਼ਨਸ ਟੀਮਾਂ ਉਹ spreadsheets ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਚੁਪਚਾਪ “ਅਸਲੀ ਨੰਬਰ” ਨੂੰ ਮੁੜ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ETL/ELT ਨਾਲ, ਬਦਲਾਵ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਹਿਰਾਂ ਵਾਂਗ ਫੈਲਦੇ ਹਨ। ਸਰੋਤ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਨਵਾਂ ਫੀਲਡ ਇੱਕ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਠੱਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ “ਤੁਰੰਤ ਠੀਕ” ਦੂਜੀ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜਲਦੀ ਹੀ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਨਕਲ ਕੀਤੇ ਹੋਏ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ (“revenue” ਤਿੰਨ ਥਾਵਾਂ ਤੇ), ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਨੰਬਰ ਮਿਲਦੇ ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਇਹ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਕੌਣ ਹੈ।
ਬੈਚ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਇੱਥੇ ਆਮ ਹੈ: ਡੇਟਾ ਰਾਤ ਨੂੰ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਸਵੇਰੇ ਅੱਪਡੇਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਨੇਅਰ-ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਸੰਭਵ ਹੈ, ਪਰ ਅਕਸਰ ਇਹ ਆਪਣੀ ਵਰਤੀ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਸਟੈਕ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਦੀ ਆਪਣੀ ਟੂਲਿੰਗ ਅਤੇ ਮਾਲਕੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
Palantir-ਵਰਗਾ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕਜੁੱਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਏਕਰੂਪ ਅਰਥ (ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ, ਸੰਬੰਧ, ਨਿਯਮ) ਲਗਭਗ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਇੱਕੋ ਸੰਭਾਲਿਆ ਹੋਇਆ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਕਰਵਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਸਧੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ: ਹਰ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਜਾਂ ਐਪ ਹਰ ਵਾਰੀ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਦਲੇ, ਕਿ ਇੱਕ ਗਾਹਕ, ਸੰਪਤੀ, ਕੇਸ ਜਾਂ ਸ਼ਿਪਮੈਂਟ ਦਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ, ਉਹ ਮਤਲਬ ਇੱਕ ਵਾਰੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਦੁਹਰਾਏ ਲੌਜਿਕ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾਲਕੀ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਕਿਉਂਕਿ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਬਦਲਦੀ ਹੈ, ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਕਿ ਉਹ ਕਿੱਥੇ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕੌਣ ਉਸ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇੰਟਿਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਨੈਕਟਰਾਂ ਤੇ ਨਹੀਂ, ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਤੇ ਫੇਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ:
ਅਸਲੀ ਸਵਾਲ ਸਿਰਫ਼ “ਕੀ ਅਸੀਂ ਸਿਸਟਮ X ਨੂੰ ਕਨੈਕਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?” ਨਹੀਂ ਹੈ—ਇਹ ਹੈ “ਕੌਣ ਪਾਈਪਲਾਈਨ, ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਅਰਥ ਦੀ ਲੰਬੀ ਮਿਆਦ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਲੈਂਦਾ ਹੈ?”
ਪੰਪਰਿਕ ਉਦਯੋਗ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਅਕਸਰ “ਅਰਥ” ਨੂੰ ਬਾਅਦ ਦੀ ਗੱਲ ਸਮਝਦਾ ਹੈ: ਡੇਟਾ ਕਈ ਐਪ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਕੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਇੰਡਿਵਿਜ਼ੂਅਲ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡਾਂ ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਟੀਮਾਂ ਚੁਪचਾਪ ਆਪਣੀਆਂ ਹੀ ਵਰਜ਼ਨਸ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ “Order” ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਾਂ “ਕਦੋਂ ਕੇਸ ਨਿਪਟਿਆ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।” ਨਤੀਜਾ ਵਾਕਈ ਪਰਚੀਤ ਹੈ—ਵੱਖ-ਵੱਖ ਥਾਵਾਂ ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨੰਬਰ, ਧੀਮੀ ਸਮਾਂ-ਸਮੀਖਿਆ, ਅਤੇ ਗਲਤ ਲੱਗਣ ਤੇ ਅਸਪਸ਼ਟ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ।
Palantir-ਵਰਗੇ ਅਪ੍ਰੋਚ ਵਿੱਚ, ਸੈਮੈਂਟਿਕ ਲੇਅਰ ਸਿਰਫ਼ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਸਹੂਲਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ। ਇੱਕ ਓਨਟੋਲੋਜੀ ਇੱਕ ਸਾਂਝਾ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮਾਡਲ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ:
ਇਹ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਲਈ “ਕੇਂਦਰੀ ਗੁਰੂਤਵਾਕਰਸ਼ਣ” ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਕਈ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਹ ਇੱਕ ਆਮ ਸੈੱਟ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਵਸਤੂਆਂ ਵਿੱਚ ਮੈਪ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਸਥਿਰ ਰਹਿੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇੱਕ ਸਾਂਝਾ ਮਾਡਲ ਝਟਪਟ ਨੰਬਰਾਂ ਦੀ ਗੈਰ-ਮਿਲਾਪਤਾ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਟੀਮਾਂ ਹਰ ਰਿਪੋਰਟ ਜਾਂ ਐਪ ਲਈ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਮੁੜ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ। ਇਹ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਵੀ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ: ਜੇ “On-time delivery” ਓਨਟੋਲੋਜੀ ਵਿੱਚ Shipment ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੇ ਖਿਲਾਫ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਸਾਫ਼ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮੂਲ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਲੌਜਿਕ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਕੌਣ ਲੈਂਦਾ ਹੈ।
ਚੰਗੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਇੱਕ ਓਨਟੋਲੋਜੀ ਸਿਰਫ਼ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਨੂੰ ਸੁਥਰਾ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦੀ—ਇਹ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਫੈਸਲੇ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਘੱਟ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
BI ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਅਤੇ ਰਵਾਇਤੀ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਿਛਲੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟਿਕੋਣ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਬਾਰੇ ਹਨ। ਉਹ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਜਿਵੇਂ “ਪਿਛਲੇ ਹਫ਼ਤੇ ਕੀ ਹੋਇਆ?” ਜਾਂ “ਅਸੀਂ KPIs 'ਤੇ ਟ੍ਰੈਕ 'ਤੇ ਹਾਂ?” ਦੇ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ sales ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ, ਇੱਕ finance close ਰਿਪੋਰਟ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਏਗਜ਼ੈਕਟਿਵ ਸਕੋਰਕਾਰਡ ਕੀਮਤੀ ਹਨ—ਪਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹ ਕੇਵਲ ਵੇਖ ਭਾਲ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ।
ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਵੱਖਰਾ ਹੈ: ਇਹ ਉਹ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਹੈ ਜੋ ਦਿਨ-ਚੱਲਦੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਅਤੇ ਕਰਿਆਵਾਈ ਵਿੱਚ ਏਂਬੈੱਡ ਕੀਤਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਲੱਗ “ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਮੰਜ਼ਿਲ” ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਾ ਦਿੱਖ ਕੇ, ਇਹ ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹੀ ਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅਗਲੇ ਕਦਮ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ।
BI/ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਉੱਤੇ ਕੇਂਦਰਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:
ਇਹ ਗਵਰਨੈਂਸ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਲਈ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਹਨ।
ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ:
ਮੁਦਲਾਂ ਦਰਅਸਲ ਇਕ ਚਾਰਟ ਵਾਂਗ ਨਹੀਂ, ਬਲਕਿ ਸੰਦਰਭ ਨਾਲ ਵਰਕ ਕਿਊ ਵਾਂਗ ਦਿਖਦੀਆਂ ਹਨ:
ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਕ ਬਦਲਾਅ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਿਸੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਵਰਕਫਲੋ ਕਦਮ ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। BI ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਕਹਿ ਸਕਦਾ ਹੈ “ਲੇਟ ਡਿਲਿਵਰੀਜ਼ ਵਧੀਆਂ ਹਨ।” ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਇਹਨੂੰ ਬਦਲ ਕੇ ਕਹਿੰਦੀ ਹੈ “ਅੱਜ 37 ਸ਼ਿਪਮੈਂਟ ਖ਼ਤਰੇ 'ਚ ਹਨ, ਸੰਭਾਵਿਤ ਕਾਰਨ, ਅਤੇ ਸੁਝਾਅ; ਹੁਣ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲਤਾ/ਅਸਾਈਨ ਕਰੋ।” ਅਤੇ ਇੱਥੇ ਤੁਰੰਤ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਰਹੇਗੀ।
ਪੰਪਰਿਕ ਉਦਯੋਗ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਕਸਰ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਦੇ ਨਤੀਜੇ 'ਤੇ ਖਤਮ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਕੋਈ ਮੁੱਦਾ ਵੇਖਦਾ ਹੈ, CSV ਨਿਰਯਾਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਰਿਪੋਰਟ ਈਮੇਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਕ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਟੀਮ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ “ਕੁਝ ਕਰਦੀ ਹੈ।” Palantir-ਵਰਗਾ ਅਪ੍ਰੋਚ ਉਸ ਫਾਸਲੇ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਉਸ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਏਂਬੈੱਡ ਕਰਕੇ ਜਿੱਥੇ ਫੈਸਲੇ ਲਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਵਰਕਫਲੋ-ਕੇਂਦਰਿਤ ਸਿਸਟਮ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਨ (ਉਦਾਹਰਨ: “ਇਨ੍ਹਾਂ 12 ਸ਼ਿਪਮੈਂਟਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਥਮਿਕਤਾ ਦਿਓ,” “ਇਨ੍ਹਾਂ 3 ਵੇਂਡਰਾਂ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰੋ,” “72 ਘੰਟਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸਹੀਰਤਮਰਨ ਸੂਚਨਾ”), ਪਰ ਫਿਰ ਵੀ ਸਪਸ਼ਟ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਇਸ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਕ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ:
ਇਹ ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਜਾਂ ਉੱਚ-ਸਟੇਕਸ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਲਾਭਕਾਰੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ “ਮਾਡਲ ਨੇ ਕਿਹਾ” ਇਕ ਕਬੂਲਯੋਗ ਕਾਰਨ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ।
ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਲੱਗ ਮੰਜ਼ਿਲ ਮੰਨਣ ਦੀ ਥਾਂ, ਇੰਟਰਫੇਸ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਟਾਸਕਾਂ ਵਿੱਚ ਰੂਪਾਂਤਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਕਿਊ ਨੂੰ ਅਸਾਈਨ ਕਰੋ, ਸਾਇਨ-ਆਫ਼ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕਰੋ, ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਟਰਿੱਕਰ ਕਰੋ, ਕੇਸ ਖੋਲ੍ਹੋ, ਜਾਂ ਵਰਕ ਆਰਡਰ ਬਣਾਓ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਕ ਬਦਲਾਅ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਨਤੀਜੇ ਇੱਕੋ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਅੰਦਰ ਟ੍ਰੈੱਕ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ—ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਮਾਪ ਸਕੋ ਕਿ ਕੀ ਕਾਰਵਾਈ ਨੇ ਜ਼ਰੂਰਤ ਘਟਾਈ, ਲਾਗਤ ਕਟੋਤੀ ਕੀਤੀ, ਜਾਂ ਦੇਰੀਆਂ ਘਟਾਈਆਂ।
ਵਰਕਫਲੋ-ਕੇਂਦਰਿਤ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਭੂਮਿਕਾ ਮੁਤਾਬਕ ਅਨੁਭਵ ਵੰਡਦਾ ਹੈ:
ਸਫਲਤਾ ਦਾ ਆਮ ਤੱਤ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਅਧਿਕਾਰ ਅਤੇ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨਾਲ ਸੰਗਠਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ: ਕੌਣ ਐਕਟ ਕਰਨ ਦਾ ਅਧਿਕਾਰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਕਿਹੜੀਆਂ ਮਨਜ਼ੂਰੀਆਂ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ “ਮੁਕੰਮਲ” ਦਾ ਉਦਾਹਰਨ ਕੀ ਹੈ।
ਗਵਰਨੈਂਸ ਉਹ ਜਗ੍ਹਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਕਾਰਜਕ੍ਰਮ ਸਫ਼ਲ ਜਾਂ ਰੁਕੀ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ “ਸੁਰੱਖਿਆ ਸੈਟਿੰਗਾਂ” ਨਹੀਂ—ਇਹ ਉਹ ਵਰਤਮਾਨ ਨਿਯਮ ਅਤੇ ਸਬੂਤ ਹਨ ਜੋ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਨੰਬਰਾਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਉਦਯੋਗਾਂ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਨਿਯੰਤਰਣ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਵੈਂਡਰ ਚਾਹੇ ਕੋਈ ਵੀ ਹੋਵੇ:
ਇਹ ਬਿਊਰੋਕ੍ਰਸੀ ਲਈ ਨਹੀਂ—ਇਹ “ਦੋ ਸੱਚਾਈਆਂ” ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਰੋਕਣਾ ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਓਪਰੇਸ਼ਨਜ਼ ਦੇ ਨੇੜੇ ਆ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋਖਮ ਘਟਾਉਣਾ ਹੈ।
ਪੰਪਰਿਕ BI ਇੰਪਲੀਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਅਕਸਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਲੇਅਰ 'ਤੇ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ: ਯੂਜ਼ਰ ਕੁਝ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕ ਉਥੇ ਪਮੀਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਮੈਨੇਜ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਓਸ ਵੇਲੇ ਚੰਗਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਵਰਣਨਾਤਮਕ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ Palantir-ਵਰਗਾ ਪథ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਗਵਰਨੈਂਸ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਪਾਈਪਲਾਈਨ 'ਚ ਪ੍ਰੇਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਰਾ ਡੇਟਾ ਇੰਜੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਸੈਮੈਂਟਿਕ ਲੇਅਰ (ਆਬਜੈਕਟ, ਸੰਬੰਧ, ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ), ਮਾਡਲਾਂ, ਅਤੇ ਇੰਸਾਈਟਸ ਤੋਂ ਟ੍ਰਿਗਰ ਹੋਈ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਤੱਕ। ਮਕਸਦ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਫੈਸਲਾ (Dispatch, inventory release, case prioritization) ਵਿਚਕਾਰ ਇਕੋ ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਤੇ ਨੀਤੀ ਲਾਗੂ ਹੋ।
ਦੋ ਸਿਧਾਂਤ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ:
ਉਦਾਹਰਨ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਇੱਕ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਸੁਝਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਸਟੀਵਰਡ ਉਸਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਉਸਨੂੰ ਵਰਤਦਾ ਹੈ—ਇਸ ਸਾਰੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦਾ ਸਪਸ਼ਟ ਆਡਿਟ ਟ੍ਰੇਲ ਹੋਵੇ।
ਚੰਗੀ ਗਵਰਨੈਂਸ ਸਿਰਫ਼ ਕੰਪਲਾਇੰਸ ਲਈ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ। ਜਦੋਂ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਯੂਜ਼ਰ lineage 'ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵੇਖ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਦਯੋਗਿਕ ਪਹੁੰਚ ਉੱਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਉਹ spreadsheet ਵਾਰੇ ਝਗੜਿਆਂ ਤੋਂ ਬਚ ਕੇ ਸਰਗਰਮ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਭਰੋਸਾ ਉਹੀ ਹੈ ਜੋ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ “ਰੁਚਿਕਰ ਰਿਪੋਰਟਾਂ” ਤੋਂ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ।
ਕਿੱਥੇ ਏਕ ਉਦਯੋਗ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਚੱਲਦਾ ਹੈ, ਹੁਣ ਇੱਕ ਸਿਰਫ IT ਵਿਸਥਾਰ ਨਹੀਂ ਹੈ—ਇਹ ਤਯ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਕਿੰਨੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਦਲਾਵ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜੇ ਜੋਖਮ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰੋਗੇ। ਖਰੀਦਦਾਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਾਰ ਡਿਪਲੋਇਮੈਂਟ ਪੈਟਰਨ ਵੇਖਦੇ ਹਨ।
ਪਬਲਿਕ ਕਲਾਉਡ (AWS/Azure/GCP) ਤੇਜ਼ੀ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ: ਪ੍ਰੋਵਿਜ਼ਨਿੰਗ ਤੇਜ਼ ਹੈ, ਮੈਨੇਜਡ ਸਰਵਿਸਜ਼ ਇੰਫਰਾਸਟ੍ਰਕਚਰ ਕੰਮ ਘਟਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਆਸਾਨ ਹੈ। ਮੁੱਖ ਖਰੀਦਦਾਰ ਦੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਡੇਟਾ ਰਿਹਾਇਸ਼ (ਕਿਹੜਾ ਰੀਜਨ, ਕਿਹੜੇ ਬੈਕਅਪ), ਆਨ-ਪ੍ਰੇਮ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨਾਲ ਇੰਟਿਗ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਕੀ ਤੁਹਾਡੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੀਤੀ ਕਲਾਉਡ ਨੈੱਟਵਰਕ ਕਨੈਕਟਿਵਿਟੀ ਜਨਤਾ ਸਹਿ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਕਲਾਉਡ (ਸਿੰਗਲ-ਟੇਨੈਂਟ ਜਾਂ ਕਸਟਮਰ-ਮੈਨੇਜਡ Kubernetes/VMs) ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚੁਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਲਾਉਡ-ਵਾਂਗ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਪਰ ਨੈੱਟਵਰਕ ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਆਡੀਟ ਲੋੜਾਂ 'ਤੇ ਵੱਧ ਨਿਯੰਤਰਣ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੁਝ ਕੰਪਲਾਇੰਸ ਬਾਧਾਵਾਂ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪੈਚਿੰਗ, ਮਾਨੀਟਰਿੰਗ ਅਤੇ ਐਕਸੇਸ ਰਿਵਿਊਜ਼ ਵਰਗੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ 'ਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਧਿਆਨ ਰੱਖਣਾ ਪਏਗਾ।
ਆਨ-ਪ੍ਰੇਮ ਡਿਪਲੋਇਮੈਂਟ ਮੈਨੂੰਫੈਕਚਰਿੰਗ, ਐਨਰਜੀ, ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਆਮ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਮੂਲ ਸਿਸਟਮ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸਾਈਟ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਨਹੀਂ ਜਾ ਸਕਦੇ। ਵਪਾਰੀ ਲਾਗਤ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਓਵਰਹੈੱਡ ਵੱਧ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ, ਕੈਪ城ਰਤੀ ਯੋਜਨਾ, ਅਤੇ dev/test/prod ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਰੱਖਣ ਲਈ ਵੱਧ ਕੰਮ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਚੱਲਣ 'ਤੇ ਸੰਕਟ ਹੈ, ਤਾਂ ਆਨ-ਪ੍ਰੇਮ ਟਾਈਮ-ਟੁ-ਵੈਲਯੂ ਨੂੰ ਧੀਮਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਡਿਸਕਨੈਕਟਡ (ਏਅਰ-ਗੈਪਡ) ਵਾਤਾਵਰਣ ਖ਼ਾਸ ਕੇਸ ਹਨ: ਰੱਖਿਆ, ਨਿਗਰਾਨੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ, ਜਾਂ ਓਹੋ ਸਾਈਟਾਂ ਜਿੱਥੇ ਕੁਨੈਕਟਿਵਿਟੀ ਸੀਮਿਤ ਹੈ। ਇੱਥੇ, ਡਿਪਲੋਇਮੈਂਟ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਖਤ ਅੱਪਡੇਟ ਕੰਟਰੋਲਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ—ਸਾਇਨ ਕੀਤੇ ਆਰਟੀਫੈਕਟਸ, ਰਿਲੀਜ਼ਜ਼ ਦੀ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਪ੍ਰੋਮੋਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਆਇਸੋਲੇਟਿਡ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਦੁਹਰਾਏ ਯੋਗ ਇੰਸਟਾਲੇਸ਼ਨ।
ਨੈੱਟਵਰਕ ਸੀਮਾਵਾਂ ਡੇਟਾ ਹਿਲਚਲ ਨੂੰ ਵੀ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ: ਲਗਾਤਾਰ ਸਿੰਕ ਦੀ ਥਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਸਟੇਜ਼ਡ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਅਤੇ “ਇਕਸਪੋਰਟ/ਇੰਪੋਰਟ” ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਅਮਲ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਇੱਕ ਤਿਕੋਣ ਹੈ: ਲਚਕੀਲਾਪਨ (ਕਲਾਉਡ), ਨਿਯੰਤਰਣ (on-prem/air-gapped), ਅਤੇ ਬਦਲਾਅ ਦੀ ਤੇਜ਼ੀ (ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ + ਅਪਡੇਟ)। ਸਹੀ ਚੋਣ ਨਿਵਾਸ ਨਿਯਮਾਂ, ਨੈੱਟਵਰਕ ਹਕੀਕਤਾਂ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਕਿੰਨਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਆਪਣੇ ਤੇ ਲੈਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੈ, 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।
“Apollo-ਵਰਗਾ ਡਿਲਿਵਰੀ” ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉੱਚ-ਸਟੇਕਸ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਲਈ continuous delivery ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਬਹੁਤ ਵਾਰ ਸੁਧਾਰ ਭੇਜ ਸਕਦੇ ਹੋ (ਹਫ਼ਤਾਵਾਰ, ਰੋਜ਼ਾਨਾ, ਜਾਂ ਇਕ-ਦਿਨ ਵਿੱਚ ਕਈ ਵਾਰ) ਜਦੋਂ ਕਿ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਥਿਰ ਰੱਖਦੇ ਹੋ।
ਲਕਸ਼ ਏਸ ਲਈ ਨਹੀਂ ਹੈ "ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਚਲੋ ਅਤੇ ਚੀਜ਼ਾਂ ਟੁੱਟਣ ਦਿਓ"—ਇਹ ਹੈ "ਬਾਰ-ਬਾਰ ਜਾਓ ਪਰ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਟੁੱਟੇ"।
ਵੱਡੇ ਤਬਦੀਲੀ ਬੰਡਲ ਕਰਨ ਦੀ ਥਾਂ, ਟੀਮਾਂ ਛੋਟੇ, ਵਾਪਸ ਕਰਨ-ਯੋਗ ਅਪਡੇਟ ਡਿਲਿਵਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਹਰ ਅਪਡੇਟ ਨੂੰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅਸਾਨੀ ਨਾਲ ਟੈਸਟ, ਸਮਝਾਇਆ, ਅਤੇ ਰੋਲਬੈਕ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੇ ਕੁਝ ਗਲਤ ਹੋਵੇ।
ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਲਈ, ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਹਾਡਾ “ਸਾਫਟਵੇਅਰ” ਸਿਰਫ਼ UI ਨਹੀਂ—ਇਹ ਡੇਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨ, ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਲੌਜਿਕ, ਅਤੇ ਉਹ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ 'ਤੇ ਲੋਕ ਨਿਰਭਰ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਪਡੇਟ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਿਨ-ਚੱਲਦੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਰਿਵਾਇਤਿ ਇੰਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਅਪਗਰੇਡ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਾਂਗ ਦਿਸਦੇ ਹਨ: ਲੰਮੀ ਯੋਜਨਾ, ਡਾਉਨਟਾਈਮ ਸਹਮਤੀ, ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਚਿੰਤਾ, ਰੀ-ਟਰੇਨਿੰਗ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਕਠੋਰ ਕਟਓਵਰ ਤਾਰੀਖ। ਵੀਕ-ਅਪਡੇਟਾਂ ਹੋਣ ਦਿਆਂ ਭੀ, ਬਹੁਤ ਸੰਗਠਨ ਅਕਸਰ ਅਪਡੇਟਾਂ ਨੂੰ ਜਾ ਰਹੇ ਸਮੇਂ ਰੋਕ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਜੋਖਮ ਅਤੇ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਅਣਪ੍ਰਿਦਾਨਸ਼ੀਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
Apollo-ਜਿਹੇ ਟੂਲਿੰਗ ਦਾ ਮਕਸਦ ਅਪਗਰੇਡ ਨੂੰ ਅਸਥਾਈ ਨਹੀਂ, ਬਲਕਿ ਨਿਯਮਤ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ—ਇਕ ਢੰਗ ਨਾਲ ਜੋ ਇਨਫਰਾਸਟਰੱਕਚਰ ਦੀ ਰਖਿਆ ਵਾਂਗ ਹੈ ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ।
ਅਧੁਨਿਕ ਡਿਪਲੋਇਮੈਂਟ ਟੂਲਿੰਗ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਅਲੱਗ-ਅਲੱਗ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਕਸਿਤ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਫਿਰ ਉਹੀ ਬਿਲਡ ਨੂੰ ਦਰਜਾਂ ਰਾਹੀਂ (dev → test → staging → production) ਪ੍ਰੋਮੋਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਸੱਤਿ ਨਿਯੰਤਰਣਾਂ ਨਾਲ। ਇਹ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਆਖਰੀ-ਮਿੰਟ ਦੀਆਂ ਹੈਰਾਨੀਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਟਾਈਮ-ਟੂ-ਵੈਲਯੂ ਇਸ ਗੱਲ ਬਾਰੇ ਘੱਟ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤੁਰੰਤ ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ “ਇੰਸਟਾਲ” ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ ਕਿ ਟੀਮਾਂ ਕਿੰਨੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ 'ਤੇ ਸਹਿਮਤ ਹੁੰਦੀਆਂ, ਗੰਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਜੋੜਦੀਆਂ, ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਨ।
ਪੰਪਰਿਕ ਉਦਯੋਗ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ configuration 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਪੂਰਵ-ਪਰਿਭਾਸ਼ਤ ਡੇਟਾ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਅਪਣਾ ਲੈਂਦੇ ਹੋ, ਫਿਰ ਆਪਣਾ ਕਾਰੋਬਾਰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਨਕਸ਼ਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
Palantir-ਵਰਗੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਤਿੰਨ ਮੋਡਾਂ ਦਾ ਮਿਸ਼ਰਣ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:
ਵਾਅਦਾ ਲਚਕਦਾਰਤਾ ਦਾ ਹੈ—ਪਰ ਇਹ ਵੀ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਸਾਫ਼ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ ਅਤੇ ਕੀ ਸਟੈਂਡਰਡ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ।
ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਇਕ ਤਰੀਕਾ ਪਹਿਲੇ ਖੋਜ ਦੌਰਾਨ ਵਰਕਫਲੋ ਐਪਸ ਦਾ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ—ਪੂਰੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਰੋਲਆਊਟ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਟੀਮਾਂ ਕਈ ਵਾਰੀ Koder.ai ਵਰਗਾ ਸੰਦ ਵਰਤਦੀਆਂ ਹਨ (ਇਕ vibe-coding ਪਲੇਟਫਾਰਮ) ਜੋ ਚੈਟ ਰਾਹੀਂ ਵਰਕਫਲੋ ਵਰਣਨ ਨੂੰ ਕਾਰਜਰੂਪ ਵੈੱਬ ਐਪ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ planning mode, snapshots, ਅਤੇ rollback ਨਾਲ ਸਟੇਕਹੋਲਡਰਾਂ ਨਾਲ ਇੰਟਰੈਟ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਕਿਉਂਕਿ Koder.ai source code export ਅਤੇ ਆਮ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਸਟੈਕ (React on the web; Go + PostgreSQL ਬੈਕਐਂਡ; Flutter ਮੋਬਾਈਲ) ਨੂੰ ਸਹਿਯੋਗ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਇਹ proof-of-value ਦੌਰਾਨ “insight → task → audit trail” ਦੇ UX ਅਤੇ ਇੰਟਿਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਵੇਰੀਫਾਈ ਕਰਨ ਲਈ ਘੱਟ ਰੁਕਾਵਟ ਵਾਲਾ ਰਸਤਾ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮਹਨਤ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਾਰ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਜਾਂਦੀ ਹੈ:
ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਵਾਲੀਆਂ ਲਾਲ ਝੰਡੀਆਂ:
ਅੱਛਾ ਪਾਈਲਟ ਜ਼ਾਹਿਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਕੀਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਇੱਕ ਵਰਕਫਲੋ ਚੁਣੋ, ਨਿਰਧਾਰਤ ਯੂਜ਼ਰ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਾਪਨੇਯੋਗ ਨਤੀਜਾ (ਜਿਵੇਂ 15% ਘਟਾਈ ਟਰਨਅਰਾਊਂਡ ਟਾਈਮ, 30% ਕੱਟ ਬੈਕਲੌਗ)। ਪਾਈਲਟ ਇਹ ਤਰੀਕਾ ਬਣਾਓ ਤਾਂ ਕਿ ਇੱਕੋ ਡੇਟਾ, ਸੈਮੈਂਟਿਕਸ, ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਗਲੇ ਵਰਕਕੇਸ ਵੱਲ ਵਧ ਸਕਣ—ਦੁਬਾਰਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨਾ ਰਹੇ।
ਕੀਮਤ ਦੀਆਂ ਗੱਲਾਂ ਭੁਲਝੂਲ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਕ “ਪਲੇਟਫਾਰਮ” ਉਹ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਇਕੱਠੀਆਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਟੂਲਾਂ ਵਜੋਂ ਖਰੀਦੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਮੁੱਖ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਉਹ ਨਤੀਜੇ ਦੇਖ ਕੇ ਮੈਪ ਕਰੋ ਜਿੰਨਾਂ ਦੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜ ਹੈ (ਇੰਟਿਗ੍ਰੇਸ਼ਨ + ਮਾਡਲਿੰਗ + ਗਵਰਨੈਂਸ + ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਐਪਸ), ਸਿਰਫ਼ “ਸਾਫਟਵੇਅਰ” ਦੀ ਲਾਈਨ ਆਈਟਮ ਦੇ ਨਾਂ 'ਤੇ ਨਹੀਂ।
ਜਿਆਦਾਤਰ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਡੀਲਾਂ ਕੁਝ ਮੁੱਖ ਚਰਕਾਂ ਨਾਲ ਬਣਦੀਆਂ ਹਨ:
ਪੌਇੰਟ-ਸੋਲਿਊਸ਼ਨ ਅਰੰਭ ਵਿੱਚ ਸਸਤੀ ਲੱਗ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਕੁੱਲ ਲਾਗਤ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਥਾਂ ਤੇ ਫੈਲੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ:
ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਟੂਲ-ਫੈਲੀ ਘੱਟ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਇਸਦੇ ਬਦਲੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡਾ, ਜ਼ਿਆਦਾ ਰਣਨੀਤਿਕ ਕੰਟ੍ਰੈਕਟ ਲੈ ਰਹੇ ਹੋ।
ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨਾਲ, procurement ਨੂੰ ਇਹ ਸਰਿਹਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸਨੂੰ ਸਾਂਝੇ ਇੰਫਰਾਸਟਰੱਕਚਰ ਵਾਂਗ ਦਾ ਇਲਾਜ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ: ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਸਕੋਪ, ਡੇਟਾ ਡੋਮੇਨ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ, ਅਤੇ ਡਿਲਿਵਰੀ ਮਿਲਸਟੋਨ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ। ਲਾਇਸੰਸ, ਕਲਾਉਡ/ਇਨਫਰਾਸਟਰੱਕਚਰ, ਅਤੇ ਸਰਵਿਸਜ਼ ਵਿੱਚ ਸਾਫ਼ ਵੰਡ ਮੰਗੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਤੁਲਨਾ ਸਹੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕਰ ਸਕੋ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਬਹਿਸਤਰੀਕ ਢੰਗ ਨਾਲ ਅਨੁਮਾਨ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ /pricing ਵੇਖੋ।
Palantir-ਵਰਗੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਉਹਨਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਚਮਕਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਸਮੱਸਿਆ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਹੈ—ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਯੰਥਿਆਂ ਅਤੇ ਟੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਫੈਸਲੇ ਕਰਨੇ ਅਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ—ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ (ਰਿਪੋਰਟ ਦੀ ਲੋੜ)। ਤਰਜੀਹ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ “ਪਲੇਟਫਾਰਮ” ਅਪ੍ਰੋਚ ਅਪਣਾਉਣ ਜਾ ਰਹੇ ਹੋ—ਤਾਕਤਵਾਨ, ਪਰ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਸੰਗਠਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੰਗ ਕਰਦਾ ਹੈ ਬਣਾਮ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ BI rollout।
Palantir-ਵਰਗੇ ਅਪ੍ਰੋਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚੰਗਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕੰਮ ਕਈ ਸਿਸਟਮਾਂ ਅਤੇ ਟੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਫੈਲਿਆ ਹੋਵੇ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਨਾਜ਼ੁਕ ਹandoffਜ਼ ਸਹਿਣ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ।
ਆਮ ਉਦਾਹਰਨ: ਸਪਲਾਈ ਚੇਨ ਕੋਆਰਡੀਨੇਸ਼ਨ, ਧੋਖਾਧੜੀ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਓਪਰੇਸ਼ਨ, ਮਿਸ਼ਨ ਯੋਜਨਾ, ਕੇਸ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ, ਜਾਂ ਫਲੀਟ ਅਤੇ ਮੈਨਟੇਨੈਂਸ ਵਰਕਫਲੋ—ਜਿੱਥੇ ਇੱਕੋ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰੋਲਾਂ ਵੱਲੋਂ ਇਕੋ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਮਝਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਚੰਗਾ ਫਿੱਟ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਪਮੀਸ਼ਨ ਜਟਿਲ ਹਨ (row/column-ਸਤ੍ਹਰ ਪਹੁੰਚ, multi-tenant ਡੇਟਾ, need-to-know ਨਿਯਮ) ਅਤੇ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਆਡਿਟ ਟ੍ਰੇਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ।
ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਜਾਂ ਬਾਰੇ-ਬੰਨਿਆ ਵਾਤਾਵਰਣ—on‑prem ਲੋੜਾਂ, ਏਅਰ‑ਗੈਪਡ/ਡਿਸਕਨੈਕਟਡ ਡਿਪਲੋਇਮੈਂਟ, ਜਾਂ ਸਖਤ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਨ—ਵਿੱਚ ਵੀ ਚੰਗਾ ਫਿੱਟ ਹੈ।
ਜੇ ਮਕਸਦ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹਜ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ—ਹਫ਼ਤਾਵਾਰ KPIs, ਕੁਝ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ, ਮੂਲ ਫਾਇਨੈਂਸ rollups—ਤਾਂ ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਵੇਅਰਹਾਊਸ 'ਤੇ ਰਵਾਇਤੀ BI ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਸਸਤਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਛੋਟੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟ, ਸਥਿਰ ਸਕੀਮਾਂ, ਜਾਂ ਇਕ-ਵਿਭਾਗੀ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਲਈ ਵੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਮੁੱਖ “ਕਾਰਵਾਈ” ਟੂਲ ਦੇ ਬਾਹਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਤਿੰਨ ਵਸਤੂਵਾਦੀ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਪੁੱਛੋ:
ਸਰਵੋਤਮ ਨਤੀਜੇ ‘‘ਫਿੱਟ ਟੂ ਪ੍ਰాబਲਮ’’ ਦੇ ਨਜ਼ਰੀਏ ਤੋਂ ਆਉਂਦੇ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ “ਇੱਕ ਟੂਲ ਸਭ ਕੁਝ ਬਦਲ ਦੇਵੇ” ਦੇ ਨਜ਼ਰੀਏ ਤੋਂ। ਬਹੁਤ ਸੰਗਠਨ ਵਿਆਪਕ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਲਈ ਮੌਜੂਦਾ BI ਰੱਖਦੇ ਹਨ, ਜਦਕਿ ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਚ-ਸਟੇਕਸ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਡੋਮੇਨ ਲਈ Palantir-ਵਰਗਾ ਢੰਗ ਵਰਤਦੇ ਹਨ।
“Palantir-ਵਰਗੇ” ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨੂੰ ਖਰੀਦਣਾ ਬਣਾਮ ਰਵਾਇਤੀ ਉਦਯੋਗ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਲਈ ਚੈਕਬਾਕਸਾਂ ਦੀ ਗੱਲ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਗੱਲ ਹੈ ਕਿ ਅਸਲ ਕੰਮ ਕਿੱਥੇ ਥੰ.flink ਪੈਂਦਾ ਹੈ: ਇੰਟਿਗ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਸਾਂਝਾ ਅਰਥ (ਸੈਮੈਂਟਿਕਸ), ਅਤੇ ਦਿਨ-ਪ੍ਰਤੀ ਦਿਨ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਉਪਯੋਗ। ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸਪਸ਼ਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ, ਇਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਲੰਮੀ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਜਾਂ ਇੱਕ ਸੁਤੰਤਰ ਪੌਇੰਟ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਫਸ ਜਾਂਦੇ ਹੋ।
ਹਰੇਕ ਵੈਂਡਰ ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ ਕਿ ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੌਣ ਕੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਸਥਿਰ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਅਸਲ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਉਹ ਸਟੇਕਹੋਲਡਰ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ ਜੋ ਟਰੇਡ-ਆਫ਼ਜ਼ ਨਾਲ ਜੀਵਨ ਯਾਪਨ ਕਰਨਗੇ:
ਇੱਕ ਸਮੇਂ-ਬੰਦ proof-of-value ਚਲਾਓ ਜੋ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਸਟੇਕਸ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਵਰਕਫਲੋ 'ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੋਵੇ (ਨਾਮਮਾਤਰ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਨਹੀਂ)। ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਫਲਤਾ ਮਾਪਦੰਡ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ: ਫੈਸਲੇ ਲਈ ਸਮਾਂ, ਗਲਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕਮੀ, ਆਡੀਟੇਬਿਲਟੀ, ਅਤੇ ਚਲਦੀ ਡੇਟਾ ਕੰਮ ਦੀ ਮਾਲਕੀ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਮੁਲਾਂਕਣ ਪੈਟਰਨਾਂ 'ਤੇ ਹੋਰ ਮਦਦ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ /blog ਵੇਖੋ। ਇੱਕ proof-of-value ਦੀ ਸਕੋਪਿੰਗ ਜਾਂ ਵੈਂਡਰ ਸ਼ਾਰਟਲਿਸਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਲਈ /contact 'ਤੇ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ।
ਇਸ ਪੋਸਟ ਵਿੱਚ, “Palantir” ਇੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ-ਸਟਾਈਲ ਵਿਧੀ ਲਈ ਛੋਟਾ ਨਾਮ ਹੈ ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ Foundry (ਵਪਾਰਕ ਡੇਟਾ/ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮ), Gotham (ਪਬਲਿਕ ਸੈਕਟਰ/ਡਿਫੈਂਸ ਜੜ੍ਹਾਂ), ਅਤੇ Apollo (ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਡਿਪਲੋਇਮੈਂਟ/ਡਿਲਿਵਰੀ) ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਹੋਈ ਹੈ।
“ਪੰਪਰਿਕ ਉਦਯੋਗ ਸਾਫਟਵੇਅਰ” ਉਸ assembled stack ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ: ERP/CRM + data warehouse/lake + BI + ETL/ELT/iPaaS ਅਤੇ integration middleware, ਜੋ ਅਕਸਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਟੀਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਮੈਨੇਜ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਅਤੇ ਗਵਰਨੈਂਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਰਾਹੀਂ ਜੁੜਦੇ ਹਨ।
ਇਕ semantic layer ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਅਰਥ ਇਕ ਵਾਰੀ ਪਰिभਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ “Order”, “Customer”, ਜਾਂ “On-time delivery”), ਫਿਰ ਇਸ ਨੂੰ analytics ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ontology ਹੋਰ ਅੱਗੇ ਵਧਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ:
ਵੀਂਵਹਾਰਕ ਲਾਭ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡਾਂ, ਐਪਸ ਅਤੇ ਟੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਟਕਰਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਘੱਟ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਨ ਤਾਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਸਾਫ਼ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਪੰਪਰਿਕ ETL/ELT ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਰਿਲੇ ਰੇਸ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ: ਸਰੋਤ ਨਿਕਾਸ → ਰੂਪਾਂਤਰਣ → ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਮਾਡਲ → ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ, ਹਰ ਕਦਮ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਲਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਸਧਾਰਨ ਅਸਫਲਤਾ ਦੇ ਰੂਪ ਹਨ:
ਇੱਕ Palantir-ਵਰਗਾ ਪੰਦਾ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਅਰਥ ਨੂੰ ਮਿਆਰੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਕੇ ਇਕੱਠੇ ਵਿਉਂਤੀਆਂ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਦੁਹਰਾਏ ਲੌਜਿਕ ਘੱਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਚੇਤਣੀਕ ਨਿਯੰਤਰਣ ਸਪਸ਼ਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
BI ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਿਛਲੇ ਦਸਤੀ ਅਤੇ ਮਾਨੀਟਰਿੰਗ ਲਈ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: KPIs, ਨਿਯਤ ਤਾਜ਼ਾ ਕਰਨਾਂ, ਅਤੇ ਪਿੱਛੇ ਮੁੜ ਕੇ ਵਿਵੇਚਨਾ।
Operational analytics ਫੈਸਲਾ ਅਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿੰਦੀ ਹੈ:
ਜੇ ਨਤੀਜਾ ‘‘ਇੱਕ ਚਾਰਟ’’ ਹੈ ਤਾਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹ BI ਹੈ; ਜੇ ਨਤੀਜਾ ‘‘ਆਗੇ ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਥੇ ਕਰੋ’’ ਹੈ ਤਾਂ ਉਹ operational analytics ਹੈ।
Workflow-centered ਸਿਸਟਮ ਅਕਸਰ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਨ: “ਇਨ੍ਹਾਂ 12 ਸ਼ਿਪਮੈਂਟਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਥਮਿਕਤਾ ਦਿਉ”), ਪਰ ਫੈਸਲੇ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਲੋੜੀਂਦੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਇਹ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ:
ਇਹ ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਜਾਂ ਉੱਚ-ਸਟੇਕਸ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਹੈ ਜਿੱਥੇ “ਮਾਡਲ ਨੇ ਕਿਹਾ” ਪਰਯਾਪਤ ਨਿਰਣੇ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ।
“Human-in-the-loop” ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਸਿਸਟਮ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰ ਜਾਂ ਓਵਰਰਾਈਡ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਨਾਲ ਬਣਦਾ ਹੈ:
ਇਹ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਜਾਂ ਉੱਚ-ਸਟੇਕਸ ਪਰਿਬਰਾਸ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ اهم ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਬੇਸਹਾਰਾ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਮਨਜ਼ੂਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ।
ਗਵਰਨੈਂਸ ਸਿਰਫ਼ ਲੌਗਇਨ ਨਹੀਂ; ਇਹ ਉਹ ਨਿਯਮ ਅਤੇ ਸਬੂਤ ਹਨ ਜੋ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਅੰਕੜਿਆਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ, ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇਂਦੇ ਹਨ।
ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਮੈਲ-ਜੋਲ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ:
ਜਦੋਂ ਗਵਰਨੈਂਸ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਟੀਮਾਂ ਨੰਬਰਾਂ ਦੇ ਮਸਲੇ ਘੱਟ ਚਰਚਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਡਿਪਲੋਇਮੈਂਟ ਚੋਣ ਤੇਜ਼ੀ, ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਤੇ ਚਲਾਉਣ ਵਾਲੇ ਓਵਰਹੈੱਡ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੰਦੀ ਹੈ:
Apollo-ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀ ਡਿਲਿਵਰੀ constrained, high-stakes ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਲਈ continuous delivery ਹੈ: ਛੋਟੇ, ਵਾਪਸ ਕਰਨ ਯੋਗ ਅਪਡੇਟ ਤੇ ਸਖਤ ਨਿਯੰਤਰਣ।
ਇਹ ਪੁਰਾਣੇ ਇੰਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਅਪਗਰੇਡ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਜਿਹੇ ਰੇਖੀ ਨਾ ਹੋਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ—ਬਦਲਾਵ ਨਿਯਮਤ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਨਾ ਕਿ ਅਸਧਾਰਨ ਘਟਨਾ।
ਮਹੱਤਵਪੂਰਕ ਪਿੱਛੇ-ਵੱਖਰਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ “ਸਾਫਟਵੇਅਰ” ਸਿਰਫ਼ UI ਨਹੀਂ ਹੈ—ਇਹ ਡੇਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨ, ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਲੌਜਿਕ ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਹੈ, ਜਿਸ ਲਈ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਪਡੇਟ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਿਨ-ਚਲੇ ਕਾਰਜ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ਟਾਈਮ-ਟੂ-ਵੈਲਯੂ ਇਹ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮਾਪੋ ਕਿ ਕਿੰਨੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਟੀਮਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ 'ਤੇ ਸਹਿਮਤ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਗੰਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਜੋੜਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਤੋਂ ਰੁਜ਼ਾਨਾ ਫੈਸਲੇ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਸੰਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਟੀਮਾਂ ਵੱਧਤਰ ਸਮਾਂ ਇਹਨਾਂ ਚਾਰ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਲਗਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ:
ਪਾਈਲਟ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਇੱਕ ਸੰਕੀਰਨ, ਨਾਪਜੋਗ ਉੱਦੇਸ਼ ਚੁਣੋ ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਇੱਕੋ ਹੀ ਡੇਟਾ, ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਗਲੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਿੱਚ ਕੀਮਤ ਅਕਸਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਘੱਟ-ਹੋਰ ਚੀਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ:
ਪਵਿੱਤਰ ਪয়ੰਟ-ਸੋਲਿਊਸ਼ਨ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਸਸਤਾ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਕੁੱਲ ਲਾਗਤ ਕਈ ਲਾਇਸੰਸਾਂ, ਇੰਟੀਗਰੇਸ਼ਨ ਕੰਮ ਅਤੇ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣ ਦੇ ਖਰਚਿਆਂ ਵਿੱਚ ਫੈਲ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
Palantir-ਵਰਗੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਉਹਨਾਂ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਚਮਕਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਮੁੱਦਾ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਹੈ (ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਫੈਸਲੇ ਕਰਨੇ ਅਤੇ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ) ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ।
ਮਜ਼ਬੂਤ-ਫਿੱਟ ਉਦਾਹਰਨਾਂ: ਸਪਲਾਈ ਚੇਨ ਕੋਆਰਡੀਨੇਸ਼ਨ, ਧੋਖਾਧੜੀ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਓਪਰੇਸ਼ਨ, ਮਿਸ਼ਨ ਯੋਜਨਾ, ਕੇਸ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ, ਫਲੀਟ ਅਤੇ ਮენტੇਨੈਂਸ ਵਰਕਫਲੋ—ਜਿੱਥੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇਕੋ ਡਾਟਾ ਬਸਤੂ ਤੇ ਇਕੋ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਅਰਥ ਲਾਉਣਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਘੱਟ ਫਿੱਟ ਸਥਿਤੀਆਂ: ਸਧਾਰਨ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ, ਛੋਟੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟ, ਇਕ-ਵਿਭਾਗ ਦੀਆਂ ਠੋਸ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਜਿੱਥੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਓਵਰਹੈੱਡ ਬੇਕਾਰ ਹੈ।
ਕਰੋਬਾਰੀ ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਫੀਚਰ ਚੈਕਲਿਸਟ ਦੀ ਗੱਲ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਗੱਲ ਹੈ ਕਿ ਅਸਲ ਕੰਮ ਕਿੱਥੇ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ: ਇੰਟਿਗ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਸਾਂਝਾ ਅਰਥ (ਸੈਮੈਂਟਿਕਸ), ਅਤੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਓਪਰੇਸ਼ਨ।
ਵੈਂਡਰ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਲਈ ਪ੍ਰਯੋਗੀ ਚੈੱਕਲਿਸਟ:
ਇੱਕ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਯੋਗ proof-of-value ਸੰਕੁਚਿਤ ਅਤੇ ਟਾਈਮ-ਬਾਕਸਡ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ:
ਚੋਣ ਤੁਹਾਡੇ ਨਿਵਾਸ ਨਿਯਮਾਂ, ਨੈੱਟਵਰਕ ਹਕੀਕਤਾਂ ਅਤੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਡੈਮੋ ਲਈ ਸਬੂਤ-ਕਾਂਡੇ:
ਕੈਮਰੇ ਵਿੱਚ ਬੈਠਣ ਵਾਲੇ ਲੋਕ: IT, ਸੁਰੱਖਿਆ, ਡੇਟਾ ਸਟੀਵਰਡ, ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਲੀਡਰ, ਅਤੇ ਫਰੰਟਲਾਈਨ ਯੂਜ਼ਰ—ਜੋ ਅਸਲੀ ਤਰਜ਼-ਅਮਲ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੇਖਣਗੇ।
ਟੂ-ਡੋ: ਪਾਇਲਟ ਸਮੇਂ ਸਪਸ਼ਟ ਸਫਲਤਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਚੁਣੀ ਹੋਈ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਰੱਖੋ।