एइकन पिरामिड

डेटा मैनेजमेंट कॉन्सेप्ट्स

Sharon Omwega

Data Scientist

Aiken pyramid क्या है?

पिरामिड डायग्राम में डेटा मैनेजमेंट के पिलर्स, अलग-अलग चरणों की ओर तीर दर्शाए गए हैं.

  • Peter Aiken ने DMBoK की फंक्शनल एरियाज़ से प्रेरित Aiken Pyramid बनाया
  • डेटा मैनेजमेंट पिलर्स को संगठित करता है ताकि संगठन अपना डेटा समझें और मैनेज करें
  • डेटा स्ट्रैटेजी बनाने के लिए गाइड का काम करता है
  • इसमें चार अलग-अलग चरण होते हैं
1 International, D. D. (2017, July 1). Dama-Dmbok: Data Management Body of Knowledge.
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बुनियाद रखना

पिरामिड डायग्राम में डेटा मैनेजमेंट के पिलर्स, अलग-अलग चरणों की ओर तीर दर्शाए गए हैं.

  • चरण 1 में शामिल हैं:
    • डेटा इंटीग्रेशन
    • डेटा मॉडलिंग
    • डेटाबेस और स्टोरेज मैनेजमेंट
    • डेटा सिक्योरिटी और प्राइवेसी
  • संगठन अपनी ज़रूरतों के अनुसार अप्रोच और सॉल्यूशंस कस्टमाइज़ करते हैं
  • आगे के प्रयासों के लिए बुनियाद रखता है
1 International, D. D. (2017, July 1). Dama-Dmbok: Data Management Body of Knowledge.
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स्ट्रक्चर बनाना

पिरामिड डायग्राम में डेटा मैनेजमेंट के पिलर्स, अलग-अलग चरणों की ओर तीर दर्शाए गए हैं.

  • चरण 2 केंद्रित है:
    • डेटा आर्किटेक्चर
    • मेटाडेटा मैनेजमेंट
    • डेटा क्वालिटी
  • लक्ष्य है विश्वसनीयता और पारदर्शिता
1 International, D. D. (2017, July 1). Dama-Dmbok: Data Management Body of Knowledge.
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पिरामिड पर चढ़ना

पिरामिड डायग्राम में डेटा मैनेजमेंट के पिलर्स, अलग-अलग चरणों की ओर तीर दर्शाए गए हैं.

  • चरण 3 में डेटा गवर्नेंस को शामिल करना होता है ताकि पिछले चरण के फोकस एरियाज़ नियंत्रित हों
  • गवर्नेंस सक्षम बनाता है:
    • रेफरेंस डेटा मैनेजमेंट
    • मास्टर डेटा मैनेजमेंट
    • बिज़नेस इंटेलिजेंस
1 International, D. D. (2017, July 1). Dama-Dmbok: Data Management Body of Knowledge.
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श्रेष्ठता की चोटी पर

पिरामिड डायग्राम में डेटा मैनेजमेंट के पिलर्स, अलग-अलग चरणों की ओर तीर दर्शाए गए हैं.

  • शिखर पर चरण 4 है, जो डेटा साइंस पर केंद्रित है
  • मूल्यवान इनसाइट्स स्मार्ट बिज़नेस डिसीज़न को सपोर्ट करती हैं
  • डेटा लैंडस्केप की समझ देती है
1 International, D. D. (2017, July 1). Dama-Dmbok: Data Management Body of Knowledge.
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लचीलापन

एक विविध समूह टेबल के चारों ओर बैठा है, जिज्ञासा का प्रतीक प्रश्नचिह्न देखते हुए.

  • संगठन अपनी खुद की डेटा मैनेजमेंट अप्रोच टेलर कर सकते हैं
  • प्रभावित होती है:
    • इंडस्ट्री आवश्यकताएँ
    • टेक्नोलॉजिकल क्षमताएँ
    • बजट सीमाएँ
    • तत्काल बिज़नेस उद्देश्य
    • अप्रत्याशित चुनौतियाँ
  • अप्रोच स्ट्रैटेजिक हो सकती हैं
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