ডেটা অর্থনীতি এবং আইটি সিস্টেমের একীকরণ: কী সম্পর্ক?

"ডাটা-চালিত বিশেষণটির অর্থ হল যে কোনও কার্যকলাপের অগ্রগতি তথ্য দ্বারা চালিত হয়, স্বজ্ঞা বা ব্যক্তিগত অভিজ্ঞতার পরিবর্তে": এটি defiউইকিপিডিয়ার এমন একটি ঘটনা যা কোম্পানিতে কৌশলগত সিদ্ধান্ত নেওয়ার উপায় পরিবর্তন করছে।

তবুও, কেউ কেউ বলে, সংস্থাগুলি দীর্ঘকাল ধরে তথ্য সংগ্রহ এবং এগুলির উপর ভিত্তি করে সিদ্ধান্ত গ্রহণ করে আসছে। টেক অর্থনীতিতে ওয়াল্টর ভ্যানিনি এই আপত্তিটির একটি উদাহরণ দিয়ে উত্তর দিয়েছেন:

"বলুন যে স্টক এক্স এক্স রান আউট শুরু হয়। কোনও সংস্থায় [কেবল] তথ্য-অবহিত মজুতের আসন্ন বিচ্ছেদের খবর পাওয়া যায়, কেউ কী করবেন তা মূল্যায়ন করে, সম্ভবত কোনও সভার ক্ষেত্রে এবং সিদ্ধান্তটি পুনরায় পূরণ করার সিদ্ধান্ত নিয়েছে। একটি ডেটা-চালিত সংস্থায়, সর্বনিম্ন স্টক স্তরটি আগেই স্থির করা হয় এবং যখন আইটেম এক্সের পরিমাণটি প্রান্তিক স্থানে পৌঁছে যায়, ব্যবস্থাপনার ব্যবস্থাটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে এক বা একাধিক সরবরাহকারীকে পুনরায় পরিশোধের আদেশ প্রেরণ করে, এর উপর ভিত্তি করে সমস্ত প্রয়োজনীয় প্যারামিটারে: মৌসুমীতা, অবনতিশীলতা, প্রসবের সময়, সরবরাহকারীদের নির্ভরযোগ্যতা ইত্যাদি ""

একটি ডেটা চালিত অর্থনীতি তাই ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ e স্বয়ংক্রিয় এবং অতীতের তুলনায় অনেক বেশি পরিমাণে তথ্যের (বেশিরভাগ উত্স এবং ফর্ম্যাট দ্বারা ভিন্নধর্মী) সুবিধা নিতে পারে: এই কারণে ডেটা হয়ে যায় "বড় তথ্য"এবং ব্যবসায়ের বুদ্ধি ফাংশন, অবশ্যই নতুন নয়, কোনও কোম্পানির জীবনচক্রের ক্ষেত্রে এর গুরুত্ব বাড়িয়ে তোলে।

একটি অর্থনীতি তথ্য চালিত এটা তাই

ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ e স্বয়ংক্রিয় এবং পারে

একটি বৃহত আকারের অতীতের তুলনায় সুবিধা নিন

আরও তথ্য

যাইহোক, এটি তুলনায় আরও "traditionalতিহ্যবাহী" ক্রিয়াকলাপ আইটি সিস্টেম একীকরণ যা আপনাকে ডেটা চারপাশে মান তৈরি করতে দেয়। এবং তথ্য প্রযুক্তি ফাংশনের ভূমিকা (অভ্যন্তরীণ বা বাহ্যিক) এছাড়াও এই প্রক্রিয়াটির সামগ্রিক দৃষ্টি সংস্থাকে সরবরাহ করা।

দেখা যাক কেন।

1। কোন সংস্থাগুলির সর্বাধিক "ডেটা" দরকার?

এই প্রাথমিক প্রশ্নের উত্তর: সম্ভাব্য সমস্ত। এ সম্পর্কে কিছু উদাহরণ দেওয়া যেতে পারে।

ব্যাংক এবং বীমা সংস্থাগুলি গ্রাহকদের সম্পর্কিত ডেটা সমন্বিত পরিচালনার জন্য আরও জ্ঞাতভাবে loansণ এবং loansণ দিতে পারে। উপযোগগুলি তাদের রিমোট কন্ট্রোল সিস্টেম এবং শক্তির কার্যকারিতা উন্নত করে, বৃহত্তর তথ্যের ধনকে ধন্যবাদ। তথ্যটি লজিস্টিক এবং পরিবহন সংস্থাগুলিকে প্রতিটি পৃথক বিতরণ যাত্রার অগ্রগতি পর্যবেক্ষণ করতে (যোগাযোগের রুটে ট্র্যাফিক চেক করা সহ) মঞ্জুরি দেয়।

তদুপরি, একটি এক্সএনএমএমএক্স শিল্পের দৃষ্টিভঙ্গি, এটি হ'ল উত্পাদনকারী সংস্থাগুলির (এসএমই সহ) অভ্যন্তরীণ প্রক্রিয়াগুলির ডিজিটালাইজেশন, যার মধ্যে সাম্প্রতিক মাসগুলিতে অনেকগুলি কথা বলা হয়েছিল, কেবল যদি তথ্য সংস্থার কার্যকারিতা পরিচালিত করে তবে তা অর্জন করা সম্ভব। ডিজিটালএক্সএনএমএক্স স্মরণ করে: "নতুন প্রজন্মের সেন্সর যা আপনাকে কারখানার অভ্যন্তরীণ এবং বাইরের বাইরে পরিবহনের প্রতিটি উপায়ে প্রয়োগ করা বুদ্ধিমান পরিবহন ব্যবস্থার সাথে একত্রে কিছু পরিমাপ, নিরীক্ষণ, সনাক্তকরণ এবং সনাক্ত করতে দেয়, তারা এক্সএনএমএক্সএক্স শিল্পকে ক্রমবর্ধমান সাহায্য করে এবং সাহায্য করে মানব ত্রুটির সাথে যুক্ত ঝুঁকিগুলি হ্রাস করুন, উদ্ভিদের কার্যক্রম পরিচালনার ক্ষেত্রে সর্বাধিক দৃশ্যমানতা নিশ্চিতকরণ, পুরো সরবরাহ শৃঙ্খলের সুবিধার্থে উত্পাদন এবং গুদাম পরিচালনার অনুকূলকরণ "।

সরকারী প্রশাসনে ডেটা সরকারের কথা উল্লেখ না করা: ফোরাম পিএর শেষ সংস্করণে (এক্সএনইউএমএক্স-এক্সএনএমএমএক্স মে এক্সএনএমএক্স) রোমে ডেটা চালিত সিদ্ধান্তের বিষয়েও আলোচনা হয়েছিল। এবং ডিজিটাল এজেন্ডার অসাধারণ কমিশনার ডিয়েগো পিয়াসেন্টিনি ইতিমধ্যে সেই দৃষ্টিভঙ্গির ব্যাখ্যা দিয়েছিলেন যা অবশ্যই পিএকে গাইড করবে: "প্রযুক্তিগত দক্ষতা তৈরি করা তাদেরকে আইনকে অনুমোদন দ্রুত করতে সহায়তা করতে পারে"। তবে এটি তখনই সম্ভব যখন "জনসাধারণের বিষয়বস্তুর সম্পদ হিসাবে কম্পিউটারের ডেটা উত্পাদন, বিশ্লেষণ এবং রক্ষণাবেক্ষণের মান" থাকে। এবং এটি কেবল অভ্যন্তরীণ তথ্য পরিচালনার প্রশ্ন নয়, কারণ নাগরিকদের প্রশাসনিক স্বচ্ছতার জন্য অনুরোধ বাড়ছে: ইতালীয় পিএর উন্মুক্ত ডেটা সেট, সংগৃহীত এবং মানকৃত, সরকারী ওয়েবসাইটের একটি সাবডোমেনে পাওয়া যায়।

ইউরোপীয় কমিশনের একটি সাম্প্রতিক সমীক্ষা অনুসারে (ইল সোলে 24 ওরে দ্বারা এখানে মন্তব্য করা হয়েছে), ইইউতে ডেটা কর্মীর সংখ্যা এখন থেকে 14,1 সালের মধ্যে বছরে গড়ে 2020% বৃদ্ধি পাবে: 2015 সালে তারা 6 মিলিয়ন ছিল এবং ইতিমধ্যেই 2016 সালে তারা 6.160.000 ইউনিটে উন্নীত হয়েছিল। এবং ডেটা অর্থনীতির সামগ্রিক মূল্য, গত বছরের 300 বিলিয়ন থেকে, 739 সালে বৃদ্ধি পেয়ে 2020 বিলিয়ন হবে৷ ফলস্বরূপ, ব্যক্তিগত এবং সরকারী উভয় ক্ষেত্রেই ডেটা ব্যবসার চারপাশে নতুন পেশার আবির্ভাব ঘটছে: সর্বোপরি, ডেটা বিজ্ঞানীদের , defiহার্ভার্ড বিজনেস রিভিউ দ্বারা "একবিংশ শতাব্দীর সবচেয়ে সেক্সি কাজ" নামকরণ করা হয়েছে।

বেসরকারী এবং সরকারী উভয় ক্ষেত্রেই, ডেটা ব্যবসার চারপাশে নতুন পেশাগুলি আবির্ভূত হচ্ছে: সবার মধ্যে, ডেটা বিজ্ঞানী, defiহার্ভার্ড বিজনেস রিভিউ দ্বারা নামকরণ করা হয়েছে "XNUMX শতকের সবচেয়ে সেক্সি কাজ"
বেশিরভাগ সংস্থা, বেসরকারী বা পাবলিক, তাই তাদের ব্যবসাকে প্রসারিত করতে এবং ডেটা পরিচালনার জন্য তাদের পাবলিক সুনাম বৃদ্ধি করতে পারে। তথ্যের মান পেতে এটি কী কাজ করে? ডাটাবেসগুলিতে সিস্টেম ইন্টিগ্রেশন প্রয়োগ হয়েছে।

2। ডেটা ইন্টিগ্রেশন: কারণ এটি দরকারী এবং যার অর্থ

ডেটা, নিজেই এবং পুনঃ-বিস্তৃতকরণ প্রক্রিয়া ব্যতীত কোনও সংস্থার বৃদ্ধির জন্য কার্যকর নয়। এমনকি ভাষাতাত্ত্বিকভাবে, "প্রদত্ত" এবং "তথ্য" এর মধ্যে পার্থক্য রয়েছে: ডেটাটি হ'ল কাঁচা তথ্য, যা ব্যবহারকারীর সাথে কিছু যোগাযোগ করার জন্য অবশ্যই প্রক্রিয়া করা উচিত এবং সম্ভবত অন্যান্য সংযুক্তির সাথে তুলনামূলকভাবে তুলনা করতে হবে।

সাংগঠনিক ডেটাবেজে উপস্থিত অ-সমষ্টিগত ডেটাতে সাধারণত কিছু বৈশিষ্ট্য থাকে যা এগুলি পড়ার উপযোগী করে না। তারা প্রায়শই:

অপ্রয়োজনীয় (কারণ একই কাঁচা তথ্য নকল করা হয়েছে),
ভগ্ন,
সামঞ্জস্যপূর্ণ নয় (ইংরেজি দৃ cons়তা থেকে, অর্থাত্ সুসংহত: বিভিন্ন ডেটা একই জিনিস সম্পর্কে বিভিন্ন জিনিস আমাদের বলে),
আপডেট করা হয়নি।
ডেটা ইন্টিগ্রেশন এবং ডেটা কোয়ালিটির প্রক্রিয়াগুলি (সুসংগত এবং অহেতুক তথ্য প্রাপ্ত করার জন্য) সুবিধার্থে বাজারে অনেকগুলি প্ল্যাটফর্ম রয়েছে। এর মধ্যে কয়েকটি ডেটা ইন্টিগ্রেশন এবং / অথবা নরমালাইজেশন পণ্য সুপরিচিত তথ্য প্রযুক্তি ব্র্যান্ডের অন্তর্গত। কেবল উদাহরণ দিতে: অভ্যন্তরীণ ক্রিয়াকলাপ বিশ্লেষণের জন্য ওরাকল, জেবস, পেন্টাহো, এসএপি, এসএএস, মাইক্রোসফ্ট এসকিউএল; সংহত বিপণনের জন্য হাবস্পট এবং অ্যাডোব স্যুট; অনলাইন বিক্রয়ের জন্য ম্যাজেন্টো এবং ওপেনব্র্যাভো। অন্যরা বিশ্বব্যাপী কম পরিচিত সংস্থাগুলি দ্বারা জারি করা হয় তবে এটি সমান বৈধ। ডেটা গুণমান এবং ডেটা প্রশাসনের ক্ষেত্রে আমরা কুইস সিস্টেমটি উল্লেখ করি, এটি এমন একটি পণ্য যা ইতালির বাজারে নিজেকে প্রতিষ্ঠিত করেছে। আমাদের ব্যবহারের দিকনির্দেশক দৃষ্টিভঙ্গি হ'ল পরিচালনা চক্র যা আমাদের আগ্রহী (গ্রাহক যত্ন, সরবরাহ এবং বিক্রয়, কর্মচারী ইত্যাদি) এর সাথে সম্পর্কিত একক তথ্য প্রবাহকে কাঠামোবদ্ধ করা।

তবে একা ইন্টিগ্রেশন প্ল্যাটফর্মগুলি যথেষ্ট নয়।

আসলে, তারা কোনও সিস্টেম ইন্টিগ্রেটারের কাজ প্রতিস্থাপন করে না। এটি কারণ, প্রথমত, এই পণ্যগুলির পরিচালনা ও কনফিগারেশনের জন্য একটি আইটি বিভাগ প্রয়োজন যা ইতিমধ্যে অন্যান্য পরিস্থিতিতেও কাজটি সম্পাদন করেছে। এবং দ্বিতীয়ত, গ্রাহকের নির্দিষ্ট ব্যবসায়ের মডেলটির সাথে সরঞ্জামটি অভিযোজিত করার জন্য প্ল্যাটফর্মগুলির কার্যকারিতা বাড়ানো সম্ভব। এটি একটি অভিজ্ঞ সিস্টেম ইন্টিগ্রেটার দ্বারা করা যেতে পারে।

গ্রাহকের নির্দিষ্ট ব্যবসায়িক মডেলের সাথে সরঞ্জামটি মানিয়ে নেওয়ার জন্য প্ল্যাটফর্মগুলির কার্যকারিতা বাড়ানো সম্ভব। এটি একটি অভিজ্ঞ সিস্টেম ইন্টিগ্রেটার দ্বারা করা যেতে পারে।
প্রযুক্তিগত দৃষ্টিকোণ থেকে, ডেটা ইন্টিগ্রেশনের এই কার্যক্রমে একটি পদ্ধতি রয়েছে: areতিহ্যবাহী ইটিএল প্রক্রিয়া ("এক্সট্র্যাক্ট, ট্রান্সফর্ম, লোড"), যা দিয়ে প্রাথমিক উত্স থেকে ডেটা বের করা হয় এবং কাঙ্ক্ষিত বিন্যাসে রূপান্তরিত হয়, তারপরে এগুলি ডাটাবেসে সংরক্ষণ করুন; বা মধ্যবর্তী চিত্রগুলির আরও কার্যকরী সৃষ্টি, যা মূল ডেটা নয় বরং অনুসন্ধানগুলি অনুসন্ধান করে যা তাদের অনুসন্ধান করে; অথবা এমনকি শব্দার্থক ইন্টিগ্রেশন, যার লক্ষ্য নতুন আইটি আর্কিটেকচার তৈরি না করে মূল ডাটাবেসের মধ্যে শব্দার্থ বিরোধগুলি সমাধান করা; বা তথাকথিত ডেটা হ্রদে আগমন, যা প্রযুক্তি লক্ষ্য হিসাবে ব্যাখ্যা হিসাবে "লেক" এর প্রতিটি উপাদানকে সনাক্তকারী এবং মেটাডেটার সাথে যুক্ত করে।

এই দুটি কারণে গ্রাহককে সমন্বিত ডেটা থাকার সুবিধাগুলি সরবরাহ করতে আমাদের একটি আইটি সিস্টেম ইন্টিগ্রেটারের কাজ প্রয়োজন: তথ্যের একীভূত প্রবাহ; সম্ভাব্যতা, বিভিন্ন অঞ্চল পরিচালকদের দ্বারা, ভাগ করা তথ্যের ভিত্তিতে সিদ্ধান্ত নেওয়া; কম পরিচালনার ত্রুটি (বিশেষত যদি আপনি ডিজিটালাইজড ডকুমেন্ট পরিচালনার সাথে ডেটা ইন্টিগ্রেশন একত্রিত করার সিদ্ধান্ত নেন); কম ডাটাবেস প্রশাসনের ব্যয় সহ সামঞ্জস্যপূর্ণ, আপডেট এবং অ-রিডানড্যান্ট ডেটা।

এটি এমন একটি কাজ যা "কারুশিল্প" এর একটি ভাল স্তরের দ্বারা চিহ্নিত এবং এর অনুলিপি করা শক্ত: প্রতিটি কেস আলাদা এবং নির্দিষ্ট।

3। কোন ব্যবসায়িক ক্ষেত্রে ডেটা ইন্টিগ্রেশন আগ্রহী?

এছাড়াও এই ক্ষেত্রে উত্তরটি: সম্ভাব্য সবার কাছে to

প্রায়শই এটি ফিনান্স ম্যানেজার, তার উপযুক্ত অফিসগুলির সমস্ত শাখা সহ, যারা তথ্য প্রবাহের একীকরণের জন্য অনুরোধ করে। সোলে এক্সএনএমএক্স ওরে উল্লেখ করেছে: "যে ব্যক্তি সংস্থার আর্থিক লাগাম ধরে রাখে সে অবশ্যই সরবরাহের চেইন থেকে অটোমেশন পর্যন্ত অন্যান্য ব্যবসায়িক ক্রিয়াকলাপের সাথে তাল মিলিয়ে ক্রমবর্ধমান পরিমাণের তথ্য পেতে এবং তার সুবিধা নিতে সক্ষম হবে লজিস্টিক পর্যন্ত "। ট্রান্সভার্সাল উত্পাদন চক্র অনেক প্রক্রিয়াতে ডিজিটালাইজড হয় বিশেষত যখন এই ধরণের একটি পদ্ধতির জয় হয়। সর্বোপরি ব্যবসায়ের প্রশাসনের ক্ষেত্র সম্পর্কিত একটি উদাহরণ: সক্রিয় চক্র। অপারেশনের সর্বাধিক উপকারটি হ'ল আরও দ্রুত আরও সঠিক সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষমতা।

অপারেশন এর প্রধান সুবিধা হ'ল

আরও ভাল সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষমতা

দ্রুত সময়।

যখন আমরা ডেটা ইন্টিগ্রেশন সম্পর্কে কথা বলি, আমরা গ্রাহক এবং সীসাগুলির সাথে ইন্টারফেস করে এমন অঞ্চলগুলি সম্পর্কে চিন্তা করতে পারি না: বিক্রয়, বিপণন ও বিক্রয়। আদর্শভাবে, এই ব্যবসায়িক ক্রিয়াকলাপগুলি অবশ্যই প্রতিটি স্বতন্ত্র কথোপকথনের গ্রাহক আচরণ এবং ব্যবসায়ের জন্য দরকারী অতিরিক্ত ডেটা সহ তাদের আপডেট হওয়া, সম্পূর্ণ এবং জনবহুল ব্যক্তিগত ডেটা সম্পর্কে জানতে সক্ষম হতে হবে। বিপণন প্ল্যাটফর্মগুলির সাথে (এবং সিস্টেম ইন্টিগ্রেটারের কাজ সহ) সংস্থাগুলি তার কথোপকথকগুলি সম্পর্কে আরও জানার জন্য প্রাসঙ্গিক বলে মনে করে এমন সমস্ত উত্সকে একীভূত করা সম্ভব: ইআরপি, সামাজিক নেটওয়ার্কগুলি, ওয়েবসাইট বিশ্লেষণ, তথ্য অনুরোধ ফর্মগুলি ... এবং তাই সাধারণ গ্রাহক ক্রয়ের পথগুলি (ক্রেতার যাত্রা) ম্যাপ করা এবং প্রতিটি পর্যায়ে সর্বাধিক উপযুক্ত তথ্য বা প্রচারমূলক সামগ্রী বিতরণ করাও সহজ হয়ে যায়।

তবে এগুলি সব নয়: হিউম্যান রিসোর্স বিভাগ বৃহত্তর তথ্য সংহতকরণ থেকেও উপকৃত হতে পারে: উদাহরণস্বরূপ ফসওয়ে গ্রুপের প্রধান নির্বাহী কর্মকর্তা (এইচআর গবেষণা ও পরামর্শ সংস্থা) স্বীকার করেছেন: "এইচআর এর বিশাল পরিমণ্ডলে সম্পর্কিত বিভাগগুলি হিউম্যান রিসোর্স বিভিন্ন ধরণের ডেটা পরিচালনা করে, যা অত্যন্ত বৈচিত্রময় এইচআর সিস্টেম থেকেও আসে। প্রায়শই, এই ডেটাগুলি খণ্ডিত হয়: কেবলমাত্র তাদের একত্রিত করার মাধ্যমে এইচআর পরিচালকরা এগুলি পুরো প্রতিষ্ঠানের জন্য লাভজনকভাবে ব্যবহার করতে পারেন "। প্রতিভা অনুসন্ধানের জন্য ইন্টিগ্রেটেড তথ্য ব্যবস্থাপনায় সমস্যা দেখা দেয় কারণ এটি রয়েছে: “প্রতিভা অর্জন এবং বজায় রাখা অনেক সংস্থার প্রাথমিক আগ্রহের ক্ষেত্র। প্রতিভা শনাক্ত করতে, ধরে রাখতে এবং বিকাশের জন্য, কর্মীদের একটি আরও সামগ্রিক দৃষ্টিভঙ্গি প্রয়োজন, এটি কী করে এবং এটি আপনার প্রতিষ্ঠানের পক্ষে কেন কাজ করে "।

4। এবং তথ্য বিভাগের (নতুন) ভূমিকা?

আমরা দেখেছি যে তথ্য প্রযুক্তি ফাংশনটিতে ভিন্ন ভিন্ন ডাটাবেসগুলি একীকরণের কাজ রয়েছে (একা প্ল্যাটফর্মই যথেষ্ট নয়)।

তবে তার কাজ কি এখানেই থেমে আছে?

আমরা traditionতিহ্যগতভাবে আইটি, এবং প্রধান তথ্য কর্মকর্তা বিশেষত নিছক "প্রযুক্তি সরবরাহকারী" হিসাবে ভাবতে আগ্রহী। তবে এক্সএনইউএমএক্সের একটি প্রতিবেদন ভ্যানসন বোর্নকে স্বাক্ষর করেছে (এখানে ডিজিটালএক্সএনইউএমএক্স-এর মন্তব্য) এই ব্যাখ্যার বিরুদ্ধে সতর্ক করেছে: ইতিমধ্যে সেই তারিখে, আইটি প্রতিনিধিত্ব করেছে, ইন্টারভিউ দেওয়া সংস্থাগুলির অর্ধেক অনুযায়ী, একটি সার্ভিস ব্রোকার এবং কার্যকরী লাইনের পরামর্শদাতা। একটি সাধারণ আইটি পরিষেবা সরবরাহকারী এছাড়াও সীমাবদ্ধ নয়।

আরও সুনির্দিষ্টভাবে বলা যায়, তথ্যের ক্ষেত্রে আইটির নতুন ভূমিকা কী হবে? এছাড়াও এই ক্ষেত্রে, আরও পরামর্শমূলক কাজ আইটি পরিষেবা সরবরাহকারীর প্রোফাইল (যেমন সিস্টেম ইন্টিগ্রেশন) সম্পূর্ণ এবং সমৃদ্ধ করবে।

তা হলে এটিতে আইটির নতুন ভূমিকা থাকবে

তথ্যের সাথে সম্পর্ক? আরও একটি কাজ

পরামর্শ সম্পূর্ণ এবং সমৃদ্ধ করা হবে

আইটি পরিষেবা সরবরাহকারীর প্রোফাইল (যেমন

সিস্টেম ইন্টিগ্রেশন)।

আসলে, ওয়াল্টার ভ্যানিনি এখনও লিখেছেন:

"কেবল সিআইওর ব্যবসায়ের প্রক্রিয়াগুলির সামগ্রিক দৃষ্টি রয়েছে (...), কারণ আরও ভাল বা খারাপের জন্য এটি কর্পোরেট ডেটার মূল কেন্দ্র IT এর জন্য সিআইওগুলি (...) তাদের প্রধান চিফ ডেটা অফিসারদের মতো চিন্তাভাবনা করা এবং আচরণ করা শুরু করবে: এমন কেউ যে ডেটার ব্যবসায়িক মূল্য বোঝে, প্রচার করে, নিষ্কাশন করে এবং সুরক্ষা দেয়। এবং এটি, ফলস্বরূপ, সংস্থার প্রয়োজনীয়তা মেটাতে কীভাবে এবং কোথায় ডেটা ব্যবহার করবেন তা পরামর্শ দিতে পারে "।

Autore Paolo Ravalli

সিইও মেইনলাইন srl