ਟੀਮ ਸੰਚਾਰ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਰਟੇਕ ਸਟੈਕ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਕਿਉਂ ਹੈ

ਡਾਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਸੰਚਾਰ communicationਾਂਚਿਆਂ ਬਾਰੇ ਸਿਮੋ ਅਹਾਵਾ ਦਾ ਅਤਿਵਾਦੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਨੇ ਸਮੁੱਚੇ ਲੌਂਜ ਨੂੰ ਤਾਜ਼ਾ ਕੀਤਾ ਗੋ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ! ਕਾਨਫਰੰਸ. ਓਵਕਸ, ਸੀਆਈਐਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਮਾਰਟੈਕ ਦੇ ਨੇਤਾ, ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਮਾਹਰਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਇਕੱਠ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਵਿਚਾਰ ਸਾਂਝੇ ਕਰਨ ਲਈ ਸਵਾਗਤ ਕਰਦੇ ਹਨ.

OWOX BI ਟੀਮ ਤੁਸੀਂ ਸਿਮੋ ਅਹਾਵਾ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਸੰਕਲਪ ਬਾਰੇ ਸੋਚਣਾ ਚਾਹੋਗੇ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ. 

ਸੰਗਠਨ ਦੀ ਡਾਟਾ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ

ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਉਸ ਵਿਅਕਤੀ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਇਸਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ. ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ, ਅਸੀਂ ਸਾਧਨਾਂ, ਵਰਕਫਲੋਜ ਅਤੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਖਾਮੀਆਂ ਨੂੰ ਦੋਸ਼ੀ ਠਹਿਰਾਵਾਂਗੇ. ਪਰ ਕੀ ਇਹ ਵਾਜਬ ਹੈ?

ਸੱਚੀਂ ਗੱਲ ਕਰੀਏ ਤਾਂ ਡੈਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ਤੇ ਇਸ ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਹੋਈ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਆਪਣੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਵਿਚ ਕਿਵੇਂ ਸੰਚਾਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ. ਸੰਗਠਨ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਹਰ ਚੀਜ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਡਾਟਾ ਮਾਈਨਿੰਗ, ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਮਾਪਣ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦਿਆਂ, ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨਾਲ ਜਾਰੀ ਰਹਿਣਾ, ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਸਮੁੱਚੀ ਕੁਆਲਟੀ ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਨਾਲ ਖਤਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. 

ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸੰਚਾਰ ructਾਂਚੇ

ਆਓ ਕਲਪਨਾ ਕਰੀਏ ਕਿ ਇਕ ਕੰਪਨੀ ਇਕ ਟੂਲ ਵਿਚ ਮੁਹਾਰਤ ਰੱਖਦੀ ਹੈ. ਇਸ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਲੋਕ ਕੁਝ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਲੱਭਣ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਬੀ 2 ਬੀ ਹਿੱਸੇ ਲਈ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਹਨ. ਹਰ ਚੀਜ਼ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸ਼ੱਕ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਜਾਣਦੇ ਹੋ.

ਇਹਨਾਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੀਆਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਦੇ ਮਾੜੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਡੈਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦੀ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਛੁਪੇ ਹੋਏ ਹਨ. ਉਸੇ ਸਮੇਂ, ਸਾਨੂੰ ਯਾਦ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਬਣਾਏ ਗਏ ਉਪਕਰਣ ਸਿਰਫ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਤੋਂ ਅਲੱਗ ਹਨ - ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਬਣਾਏ ਗਏ ਹੋਣ. 

ਇਸੇ ਲਈ ਇਕ ਹੋਰ ਕਿਸਮ ਦੀ ਫਰਮ ਸਾਹਮਣੇ ਆਈ ਹੈ. ਇਹ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਰਕਫਲੋ ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਵਿੱਚ ਮਾਹਰ ਹਨ. ਉਹ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿਚ ਸਮੁੱਚੀਆਂ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਵ੍ਹਾਈਟ ਬੋਰਡ 'ਤੇ ਪਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਅਧਿਕਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹਨ:

ਇਥੇ, ਇਥੇ, ਅਤੇ ਉਥੇ! ਇਸ ਨਵੀਂ ਵਪਾਰਕ ਰਣਨੀਤੀ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਠੀਕ ਹੋਵੋਗੇ!

ਪਰ ਇਹ ਸਹੀ ਹੋਣਾ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਲੱਗਦਾ ਹੈ. ਸਲਾਹ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਜੋ ਸੰਦਾਂ ਦੀ ਸਮਝ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਨਹੀਂ ਹੈ ਸ਼ੱਕੀ ਹੈ. ਅਤੇ ਉਹ ਸਲਾਹ-ਮਸ਼ਵਰਾ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਫਰਮਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਅਜਿਹੀਆਂ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਕਿਉਂ ਪ੍ਰਗਟ ਹੋਈਆਂ, ਹਰ ਨਵਾਂ ਦਿਨ ਨਵੀਆਂ ਪੇਚੀਦਗੀਆਂ ਅਤੇ ਗਲਤੀਆਂ ਕਿਉਂ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਹੜੇ ਸੰਦ ਗਲਤ setੰਗ ਨਾਲ ਸਥਾਪਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ.

ਇਸ ਲਈ ਇਨ੍ਹਾਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੀ ਆਪਣੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੋਂ ਸੀਮਤ ਹੈ. 

ਇੱਥੇ ਵਪਾਰਕ ਮੁਹਾਰਤ ਅਤੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੋਵੇਂ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਹਨ. ਇਹਨਾਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਿੱਚ, ਹਰ ਕੋਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਗੁਣਾਂ ਵਾਲੇ ਮਾਹਰ, ਮਾਹਰ ਜੋ ਆਪਣੇ ਹੁਨਰ ਅਤੇ ਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਯਕੀਨ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਨੂੰ ਕਿਰਾਏ ਤੇ ਲੈ ਕੇ ਜਨੂੰਨ ਹੈ. ਠੰਡਾ. ਪਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਨ੍ਹਾਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦਾ ਟੀਚਾ ਟੀਮ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸੰਚਾਰ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਉਹ ਅਕਸਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਹੀਂ ਸਮਝਦੇ. ਇਸ ਲਈ ਜਿਵੇਂ ਜਿਵੇਂ ਨਵੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਪ੍ਰਗਟ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਡੈਣ ਦਾ ਸ਼ਿਕਾਰ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ - ਇਹ ਕਿਸਦਾ ਕਸੂਰ ਹੈ? ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਬੀਆਈ ਮਾਹਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਉਲਝਣ ਵਿਚ ਪਾ ਦੇਣ? ਨਹੀਂ, ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਨੇ ਤਕਨੀਕੀ ਵੇਰਵਾ ਨਹੀਂ ਪੜ੍ਹਿਆ. ਪਰ ਕੁਲ ਮਿਲਾ ਕੇ, ਅਸਲ ਸਮੱਸਿਆ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਟੀਮ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ ਤੇ ਨਹੀਂ ਸੋਚ ਸਕਦੀ. 

ਇਹ ਸਾਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਠੰ inੇ ਮਾਹਰਾਂ ਨਾਲ ਭਰੀ ਇਕ ਕੰਪਨੀ ਵਿਚ ਵੀ, ਹਰ ਚੀਜ਼ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਜਤਨ ਕਰੇਗੀ ਜੇ ਸੰਗਠਨ ਨਹੀਂ ਹੈ ਸਿਆਣੇ ਕਾਫ਼ੀ. ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਾਲਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਬਣਨਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਸੰਕਟ ਵਿੱਚ, ਆਖਰੀ ਚੀਜ ਹੈ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਲੋਕ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸੋਚ ਰਹੇ ਹਨ.

ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਮੇਰਾ ਦੋ ਸਾਲਾਂ ਦਾ ਬੱਚਾ ਜੋ ਕਿ ਕਿੰਡਰਗਾਰਟਨ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਕੁਝ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਸਿਆਣੇ ਪ੍ਰਤੀਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਮੈਂ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਹੈ.

ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਹਿਰਾਂ ਦੀ ਨਿਯੁਕਤੀ ਕਰਕੇ ਇਕ ਕੁਸ਼ਲ ਕੰਪਨੀ ਨਹੀਂ ਬਣਾ ਸਕਦੇ, ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਸਾਰੇ ਕੁਝ ਸਮੂਹ ਜਾਂ ਵਿਭਾਗ ਦੁਆਰਾ ਲੀਨ ਹਨ. ਇਸ ਲਈ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਮਾਹਰਾਂ ਨੂੰ ਰੱਖਣਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਬਦਲਦਾ ਕਿਉਂਕਿ ਵਰਕਫਲੋ ਦਾ structureਾਂਚਾ ਅਤੇ ਤਰਕ ਬਿਲਕੁਲ ਨਹੀਂ ਬਦਲਦਾ.

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਸਮੂਹਾਂ ਅਤੇ ਵਿਭਾਗਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਅਤੇ ਬਾਹਰ ਸੰਚਾਰ ਦੇ ਚੈਨਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਅਰਥਹੀਣ ਹੋਣਗੀਆਂ. ਇਸੇ ਲਈ ਸੰਚਾਰ ਰਣਨੀਤੀ ਅਤੇ ਪਰਿਪੱਕਤਾ ਅਹਾਵਾ ਦਾ ਧਿਆਨ ਹੈ.

ਕਨਵੇ ਦਾ ਕਾਨੂੰਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੰਪਨੀਆਂ ਤੇ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ

ਪੰਜਾਹ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ, ਮੇਲਵਿਨ ਕੌਨਵੇ ਨਾਮ ਦੇ ਇੱਕ ਮਹਾਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰ ਨੇ ਇੱਕ ਸੁਝਾਅ ਦਿੱਤਾ ਜੋ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਕੌਨਵੇ ਦੇ ਕਾਨੂੰਨ ਵਜੋਂ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਹੋ ਗਿਆ: 

ਸੰਗਠਨ ਜੋ ਸਿਸਟਮ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਨ. . . ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਤੀਬੰਧਿਤ ਹਨ ਜੋ ਇਨ੍ਹਾਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਦੇ ਸੰਚਾਰ structuresਾਂਚਿਆਂ ਦੀਆਂ ਕਾਪੀਆਂ ਹਨ.

ਮੇਲਵਿਨ ਕੌਨਵੇ, ਕਨਵੇ ਦਾ ਕਾਨੂੰਨ

ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਇਕ ਸਮੇਂ ਪ੍ਰਗਟ ਹੋਏ ਜਦੋਂ ਇਕ ਕੰਪਿ computerਟਰ ਇਕ ਕਮਰੇ ਵਿਚ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਫਿੱਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ! ਜ਼ਰਾ ਸੋਚੋ: ਇੱਥੇ ਸਾਡੀ ਇਕ ਟੀਮ ਇਕ ਕੰਪਿ computerਟਰ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਥੇ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਇਕ ਹੋਰ ਟੀਮ ਦੂਜੇ ਕੰਪਿ computerਟਰ' ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ. ਅਤੇ ਅਸਲ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਵਿਚ, ਕਨਵੇ ਦੇ ਕਾਨੂੰਨ ਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਟੀਮਾਂ ਵਿਚਲੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਸੰਚਾਰ ਖਾਮੀਆਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਵਿਕਸਿਤ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਦੀ ਬਣਤਰ ਅਤੇ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿਚ ਪ੍ਰਤਿਬਿੰਬਤ ਹੋਣਗੀਆਂ. 

ਲੇਖਕ ਦਾ ਨੋਟ:

ਇਸ ਸਿਧਾਂਤ ਦੀ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਦੁਨੀਆਂ ਵਿਚ ਸੈਂਕੜੇ ਵਾਰ ਪਰਖ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਬਹੁਤ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ. ਕਨਵੇ ਦੇ ਕਾਨੂੰਨ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਖਾਸ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਪੀਟਰ ਹਿੰਟਜੈਂਸ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਈ ਗਈ ਸੀ, ਜੋ 2000 ਦੇ ਅਰੰਭ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਸੀ, ਜਿਸ ਨੇ ਕਿਹਾ ਸੀ ਕਿ “ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸੰਜੀਦਾ ਸੰਗਠਨ ਵਿੱਚ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਿੱਟ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਬਣਾ ਲਓਗੇ।” (ਅਮਦਾਹਲ ਤੋਂ ਜ਼ਿਪਫ: ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਦਸ ਨਿਯਮ)

ਇਹ ਵੇਖਣਾ ਆਸਾਨ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕਾਨੂੰਨ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਦੁਨੀਆ ਵਿਚ, ਕੰਪਨੀਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਮਾਤਰਾ ਵਿਚਲੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ. ਅਸੀਂ ਸਾਰੇ ਸਹਿਮਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਖੁਦ ਸਹੀ ਹੈ. ਪਰ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਡੈਟਾ ਸੈਟਾਂ ਦੀ ਨੇੜਿਓਂ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਦੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਕਮੀਆਂ ਨੂੰ ਵੇਖ ਸਕੋਗੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਉਹ ਡੇਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤਾ:

• ਗੁੰਮ ਰਹੇ ਮੁੱਲ ਜਿੱਥੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਕਿਸੇ ਮੁੱਦੇ ਤੇ ਗੱਲ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ 
• ਗਲਤ ਫਾਰਮੈਟ ਜਿੱਥੇ ਕਿਸੇ ਨੇ ਧਿਆਨ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤਾ ਅਤੇ ਦਸ਼ਮਲਵ ਸਥਾਨਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਬਾਰੇ ਕਿਸੇ ਨੇ ਵੀ ਵਿਚਾਰ ਵਟਾਂਦਰੇ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ
• ਸੰਚਾਰ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਕੋਈ ਵੀ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ (ਬੈਚ ਜਾਂ ਸਟ੍ਰੀਮ) ਦੇ ਫਾਰਮੈਟ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦਾ ਅਤੇ ਕਿਸ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ

ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਐਕਸਚੇਂਜ ਸਿਸਟਮ ਸਾਡੀਆਂ ਕਮੀਆਂ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਦਾ ਹੈ.

ਡੇਟਾ ਕੁਆਲਿਟੀ ਸਾਧਨ ਮਾਹਿਰਾਂ, ਵਰਕਫਲੋ ਮਾਹਰਾਂ, ਪ੍ਰਬੰਧਕਾਂ ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਸਾਰੇ ਲੋਕਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਚਾਰ ਦੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਹੈ.

ਬਹੁਪੱਖੀ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਸਰਬੋਤਮ ਅਤੇ ਖਰਾਬ ਸੰਚਾਰ icationਾਂਚੇ

ਮਾਰਟੈਕ ਜਾਂ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੰਪਨੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਆਮ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਟੀਮ ਵਿੱਚ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਖੁਫੀਆ (ਬੀਆਈ) ਮਾਹਰ, ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ, ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ, ਮਾਰਕਿਟ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰ (ਕਿਸੇ ਵੀ ਸੁਮੇਲ ਵਿੱਚ) ਹੁੰਦੇ ਹਨ.

ਪਰ ਅਜਿਹੀ ਟੀਮ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ ਜੋ ਸੰਚਾਰ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਸਮਝਦੇ? ਚਲੋ ਵੇਖਦੇ ਹਾਂ. ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਕੋਡ ਲਿਖਣਗੇ, ਪੂਰੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਟੀਮ ਦਾ ਇਕ ਹੋਰ ਹਿੱਸਾ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਡਾਂਗ ਦੇ ਪਾਸ ਹੋਣ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰੇਗਾ. ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਬੀਟਾ ਸੰਸਕਰਣ ਜਾਰੀ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ, ਅਤੇ ਹਰ ਕੋਈ ਇਸ ਬਾਰੇ ਬੁੜ ਬੁੜ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਇਸਨੇ ਇੰਨਾ ਸਮਾਂ ਕਿਉਂ ਲਿਆ. ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਪਹਿਲਾ ਨੁਕਸ ਪ੍ਰਗਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਹਰ ਕੋਈ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਦੋਸ਼ੀ ਠਹਿਰਾਉਣ ਲਈ ਲੱਭਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦੇਵੇਗਾ, ਪਰ ਉਸ ਸਥਿਤੀ ਤੋਂ ਬਚਣ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਨਹੀਂ ਜੋ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਉਥੇ ਮਿਲੀ ਹੈ. 

ਜੇ ਅਸੀਂ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਵੇਖੀਏ, ਅਸੀਂ ਵੇਖਾਂਗੇ ਕਿ ਆਪਸੀ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਹੀਂ ਸਮਝਿਆ ਗਿਆ ਸੀ (ਜਾਂ ਬਿਲਕੁਲ ਨਹੀਂ). ਅਤੇ ਅਜਿਹੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਖਰਾਬ ਜਾਂ ਖਰਾਬ ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਾਂਗੇ. 

ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਦੀਆਂ ਭੈੜੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ:

• ਨਾਕਾਫੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ
• ਨਾਕਾਫੀ ਭਾਗੀਦਾਰੀ
• ਸਹਿਯੋਗ ਦੀ ਘਾਟ
• ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦੀ ਘਾਟ

ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਠੀਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ? ਸ਼ਾਬਦਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਭਾਸ਼ਣ ਦੇ ਕੇ. 

ਆਓ ਅਸੀਂ ਸਾਰਿਆਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਕਰੀਏ, ਵਿਚਾਰ ਵਟਾਂਦਰੇ ਦੇ ਵਿਸ਼ੇ ਤੈਅ ਕਰੀਏ, ਅਤੇ ਹਫਤਾਵਾਰੀ ਮੁਲਾਕਾਤਾਂ ਤਹਿ ਕਰੀਏ: ਬੀਆਈ ਨਾਲ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ, ਡਿਜ਼ਾਈਨਰਾਂ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਮਾਹਰਾਂ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰ. ਫਿਰ ਅਸੀਂ ਆਸ ਕਰਾਂਗੇ ਕਿ ਲੋਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਨਗੇ. ਪਰ ਇਹ ਅਜੇ ਵੀ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਟੀਮ ਦੇ ਮੈਂਬਰ ਅਜੇ ਵੀ ਪੂਰੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਅਤੇ ਪੂਰੀ ਟੀਮ ਨਾਲ ਗੱਲ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ. ਕਈ ਸੌ ਮੀਟਿੰਗਾਂ ਕਰਕੇ ਬਰਫਬਾਰੀ ਕਰਨਾ ਸੌਖਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੋਈ ਰਸਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਕੋਈ ਸਮਾਂ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਅਤੇ ਮੀਟਿੰਗਾਂ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਉਹ ਸੁਨੇਹੇ ਬਾਕੀ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਸਮਝ ਵਿੱਚ ਆਉਣਗੇ ਕਿ ਅੱਗੇ ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ. 

ਇਸ ਲਈ ਮਿਲਣਾ ਸਿਰਫ ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਹੈ. ਸਾਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਕੁਝ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਹਨ:

• ਮਾੜਾ ਸੰਚਾਰ
• ਆਪਸੀ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਘਾਟ
• ਨਾਕਾਫੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ

ਕਈ ਵਾਰ ਲੋਕ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਬਾਰੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਜਾਣਕਾਰੀ ਆਪਣੇ ਸਹਿਯੋਗੀ ਨੂੰ ਦੇਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਪਰ ਸੰਦੇਸ਼ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਅਫਵਾਹ ਮਸ਼ੀਨ ਉਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਸਭ ਕੁਝ ਕਰਦੀ ਹੈ. ਜਦੋਂ ਲੋਕ ਆਪਣੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਅਤੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ andੰਗ ਨਾਲ ਅਤੇ ਸਹੀ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨਾ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ, ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਦੇ ਰਸਤੇ ਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਗੁੰਮ ਜਾਵੇਗੀ. 

ਇਹ ਸੰਚਾਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨਾਲ ਜੂਝ ਰਹੀ ਕਿਸੇ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਲੱਛਣ ਹਨ. ਅਤੇ ਇਹ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਮੀਟਿੰਗਾਂ ਨਾਲ ਇਲਾਜ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਪਰ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਇਕ ਹੋਰ ਹੱਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ.

ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਉੱਤੇ ਸਾਰਿਆਂ ਨੂੰ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰੋ. 

ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ:

• ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ
• ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ
• ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਹੁਨਰ ਦਾ ਆਦਾਨ ਪ੍ਰਦਾਨ
• ਨਾਨ-ਸਟਾਪ ਐਜੂਕੇਸ਼ਨ

ਇਹ ਇਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ structureਾਂਚਾ ਹੈ ਜੋ ਬਣਾਉਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ. ਤੁਸੀਂ ਕੁਝ ਫਰੇਮਵਰਕ ਜਾਣ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਮੰਨਦੇ ਹਨ: ਏਜਿਲ, ਲੀਨ, ਸਕ੍ਰਮ. ਇਹ ਮਾਇਨੇ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦਾ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਕੀ ਕਹਿੰਦੇ ਹੋ; ਇਹ ਸਾਰੇ “ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਸਭ ਕੁਝ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ” ਦੇ ਸਿਧਾਂਤ ਉੱਤੇ ਬਣੇ ਹੋਏ ਹਨ। ਉਹ ਸਾਰੇ ਕੈਲੰਡਰ, ਟਾਸਕ ਕਤਾਰਾਂ, ਡੈਮੋ ਪ੍ਰਸਤੁਤੀਆਂ ਅਤੇ ਸਟੈਂਡ-ਅਪ ਮੀਟਿੰਗਾਂ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਅਤੇ ਸਾਰੇ ਮਿਲ ਕੇ ਇਸ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਬਣਾਉਣਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ.

ਇਸ ਲਈ ਮੈਂ ਐਗਿਲ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਪਸੰਦ ਕਰਦਾ ਹਾਂ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਬਚਾਅ ਲਈ ਇੱਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਸ਼ਰਤ ਵਜੋਂ ਸੰਚਾਰ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ.

ਅਤੇ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸੋਚਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਹੈ ਜੋ Agile ਨੂੰ ਪਸੰਦ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਹੋਰ wayੰਗ ਨਾਲ ਵੇਖੋ: ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੰਮ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਦਿਖਾਉਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਤੁਹਾਡੇ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ, ਉਹ ਮਹਾਨ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ, ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਸੈਟ - ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ. ਤੁਹਾਡੇ ਯਤਨਾਂ ਦੀ ਸ਼ਲਾਘਾ ਕਰੋ. ਪਰ ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਸਹਿਕਰਮੀਆਂ ਨੂੰ ਮਿਲਣਾ ਪਵੇਗਾ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਗੋਲ ਮੇਜ਼ 'ਤੇ ਗੱਲ ਕਰਨੀ ਪਏਗੀ.

ਅੱਗੇ ਕੀ ਹੈ? ਹਰ ਕੋਈ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਗਿਆ ਹੈ. ਹੁਣ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਹੈ ਗੁਣ ਸਾਬਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਦਾ. ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉੱਚੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਵਾਲੇ ਸਲਾਹਕਾਰ ਨੂੰ ਕਿਰਾਏ' ਤੇ ਲੈਂਦੀਆਂ ਹਨ. 

ਇੱਕ ਚੰਗੇ ਸਲਾਹਕਾਰ ਦੀ ਮੁੱਖ ਮਾਪਦੰਡ (ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸ ਸਕਦਾ ਹਾਂ ਕਿਉਂਕਿ ਮੈਂ ਇੱਕ ਸਲਾਹਕਾਰ ਹਾਂ) ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿੱਚ ਉਸ ਦੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਘਟਾ ਰਿਹਾ ਹੈ.

ਇੱਕ ਸਲਾਹਕਾਰ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਰਾਜ਼ ਦੇ ਛੋਟੇ ਛੋਟੇ ਟੁਕੜੇ ਨਹੀਂ ਖੁਆ ਸਕਦਾ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਪਰਿਪੱਕ ਅਤੇ ਸਵੈ-ਨਿਰਭਰ ਨਹੀਂ ਬਣਾਏਗਾ. ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਕੰਪਨੀ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਤੁਹਾਡੇ ਸਲਾਹਕਾਰ ਤੋਂ ਬਗੈਰ ਨਹੀਂ ਰਹਿ ਸਕਦੀ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਸ ਸੇਵਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਬਾਰੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਹੈ. 

ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ, ਕਿਸੇ ਸਲਾਹਕਾਰ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਬਣਾਉਣ ਜਾਂ ਹੱਥਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਾਧੂ ਜੋੜੀ ਨਹੀਂ ਬਣਨੀ ਚਾਹੀਦੀ. ਉਸ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਅੰਦਰ ਤੁਹਾਡੇ ਸਹਿਕਰਮੀ ਹਨ.

ਕਿਸੇ ਸਲਾਹਕਾਰ ਨੂੰ ਨੌਕਰੀ ਦੇਣ ਦਾ ਮੁੱਖ ਉਦੇਸ਼ ਸਿੱਖਿਆ, structuresਾਂਚਿਆਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਫਿਕਸ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸੰਚਾਰ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਹੈ. ਇੱਕ ਸਲਾਹਕਾਰ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਬਲਕਿ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿੱਚ ਬਿਠਾਉਣਾ ਅਤੇ ਟੀਮ ਦੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣਾ ਹੈ.

ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਰਣਨੀਤਕ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਸਲਾਹਕਾਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਸਮਝ ਵਿੱਚ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਭਰਦਾ ਹੈ. ਪਰ ਉਹ ਜਾਂ ਉਹ ਕੰਮ ਕਦੇ ਕਿਸੇ ਲਈ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ. ਅਤੇ ਇੱਕ ਦਿਨ, ਹਰੇਕ ਨੂੰ ਸਲਾਹਕਾਰ ਤੋਂ ਬਗੈਰ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀ. 

ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸੰਚਾਰ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਡੈਣ ਦੇ ਸ਼ਿਕਾਰ ਅਤੇ ਫਿੰਗਰ ਪੁਆਇੰਟਿੰਗ ਦੀ ਗੈਰਹਾਜ਼ਰੀ ਹਨ. ਕੋਈ ਕੰਮ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਲੋਕ ਆਪਣੀਆਂ ਸ਼ੰਕਾਵਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਟੀਮ ਦੇ ਹੋਰ ਮੈਂਬਰਾਂ ਨਾਲ ਸਾਂਝਾ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਕੰਮ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਹੱਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. 

ਆਓ ਵੇਖੀਏ ਕਿ ਇਹ ਸਭ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੌਕਰੀ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਣਾ.

ਡੇਟਾ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸੰਚਾਰ Stਾਂਚਾ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਿਤ ਹੈ?

ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਤਿੰਨ ਸਰੋਤ ਹਨ ਜੋ ਸਾਨੂੰ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਡੇਟਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ: ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਡੇਟਾ, ਈ-ਕਾਮਰਸ ਉਤਪਾਦ ਡੇਟਾ / ਲੌਏਲਟੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਤੋਂ ਖਰੀਦ ਡੇਟਾ, ਅਤੇ ਮੋਬਾਈਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਡੇਟਾ. ਅਸੀਂ ਉਸ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਸਟ੍ਰੀਮ ਕਰਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਅੰਦਰ ਵੇਖਣ ਲਈ ਭੇਜਣ ਤੱਕ, ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੇ ਪੜਾਅ ਇੱਕ ਇੱਕ ਕਰਕੇ ਕਰਾਂਗੇ ਗੂਗਲ ਡਾਟਾ ਸਟੂਡੀਓ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਨਾਲ ਗੂਗਲ ਬਿਗਕੁਆਰੀ. 

ਸਾਡੀ ਉਦਾਹਰਣ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ, ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੇ ਹਰ ਪੜਾਅ ਦੌਰਾਨ ਸਪਸ਼ਟ ਸੰਚਾਰ ਦਾ ਭਰੋਸਾ ਦੇਣ ਲਈ ਕਿਹੜੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਪੁੱਛਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ?

• ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੀ ਅਵਸਥਾ. ਜੇ ਅਸੀਂ ਕਿਸੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਮਾਪਣਾ ਭੁੱਲ ਜਾਂਦੇ ਹਾਂ, ਅਸੀਂ ਸਮੇਂ ਤੇ ਵਾਪਸ ਨਹੀਂ ਜਾ ਸਕਦੇ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਯਾਦ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ. ਪਹਿਲਾਂ ਵਿਚਾਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਗੱਲਾਂ:
  • ਜੇ ਅਸੀਂ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ ਕਿ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਅਤੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦਾ ਨਾਮ ਕੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਸਾਰੇ ਗੜਬੜ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਨਜਿੱਠ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?
  • ਸਮਾਗਮਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਫਲੈਗ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ?
  • ਚੁਣੇ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਵਾਹ ਲਈ ਵਿਲੱਖਣ ਪਛਾਣਕਰਤਾ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ?
  • ਅਸੀਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਗੁਪਤਤਾ ਦਾ ਖਿਆਲ ਕਿਵੇਂ ਰੱਖਾਂਗੇ? 
  • ਅਸੀਂ ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਇਕੱਤਰ ਕਰਾਂਗੇ ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਹਨ?
• ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਣਾ ਸਟ੍ਰੀਮ ਵਿੱਚ ਵਹਿ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਹੇਠ ਲਿਖਿਆਂ ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ:
  • ਮੁੱਖ ਈਟੀਐਲ ਸਿਧਾਂਤ: ਕੀ ਇਹ ਡੇਟਾ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਦੀ ਕਿਸਮ ਦਾ ਸਮੂਹ ਹੈ? 
  • ਅਸੀਂ ਸਟ੍ਰੀਮ ਅਤੇ ਬੈਚ ਡੇਟਾ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਦੇ ਸੰਯੋਜਨ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਨਿਸ਼ਾਨ ਲਗਾਵਾਂਗੇ? 
  • ਅਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਘਾਟੇ ਅਤੇ ਗਲਤੀਆਂ ਦੇ ਉਸੇ ਡੇਟਾ ਸਕੀਮਾ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਾਂਗੇ?
  • ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਕ੍ਰਯਨੋਲੋਜੀ ਪ੍ਰਸ਼ਨ: ਅਸੀਂ ਟਾਈਮਸਟੈਂਪਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਿਵੇਂ ਕਰਾਂਗੇ? 
  • ਅਸੀਂ ਕਿਵੇਂ ਜਾਣ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਜੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਨਵੀਨੀਕਰਨ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰਨ ਟਾਈਮਸਟੈਂਪਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸਹੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ?
  • ਅਸੀਂ ਹਿੱਟ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਾਂਗੇ? ਅਯੋਗ ਹਿੱਟ ਨਾਲ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?

• ਡੇਟਾ ਇਕੱਤਰਤਾ ਦਾ ਪੜਾਅ. ਵਿਚਾਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਗੱਲਾਂ:
  • ਈਟੀਐਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸੈਟਿੰਗਜ਼: ਅਯੋਗ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਸਾਡਾ ਕੀ ਲੈਣਾ ਦੇਣਾ ਹੈ?
    ਪੈਚ ਜਾਂ ਮਿਟਾਉਣਾ? 
  • ਕੀ ਅਸੀਂ ਇਸ ਤੋਂ ਲਾਭ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ? 
  • ਇਹ ਪੂਰੇ ਡੇਟਾ ਸੈਟ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰੇਗਾ?

ਇਨ੍ਹਾਂ ਸਾਰਿਆਂ ਪੜਾਵਾਂ ਲਈ ਪਹਿਲਾ ਸਿਧਾਂਤ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਗਲਤੀਆਂ ਇਕ ਦੂਜੇ ਦੇ ਉੱਪਰ ਪੈਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਇਕ ਦੂਜੇ ਤੋਂ ਵਿਰਾਸਤ ਵਿਚ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ. ਪਹਿਲੇ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਕਿਸੇ ਖਰਾਬੀ ਨਾਲ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤਾ ਡਾਟਾ ਤੁਹਾਡੇ ਬਾਅਦ ਦੇ ਸਾਰੇ ਪੜਾਵਾਂ ਦੌਰਾਨ ਤੁਹਾਡਾ ਸਿਰ ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ ਬਣਾ ਦੇਵੇਗਾ. ਅਤੇ ਦੂਜਾ ਸਿਧਾਂਤ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਡੈਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਭਰੋਸੇ ਲਈ ਬਿੰਦੂ ਚੁਣਨੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ. ਕਿਉਂਕਿ ਇਕੱਤਰਤਾ ਦੇ ਪੜਾਅ 'ਤੇ, ਸਾਰਾ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠੇ ਮਿਲਾਇਆ ਜਾਵੇਗਾ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਮਿਕਸਡ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕੋਗੇ. ਇਹ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰੇਗੀ. ਚੰਗੇ ਨਤੀਜੇ ਘੱਟ-ਕੁਆਲਿਟੀ ਦੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਨਾਲ ਅਣਚਾਹੇ ਹਨ.

• ਦਿੱਖ
  ਇਹ ਸੀਈਓ ਸਟੇਜ ਹੈ. ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਾਇਦ ਸਥਿਤੀ ਬਾਰੇ ਸੁਣਿਆ ਹੋਵੇਗਾ ਜਦੋਂ ਸੀਈਓ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ 'ਤੇ ਨੰਬਰ ਦੇਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ: "ਠੀਕ ਹੈ, ਸਾਨੂੰ ਇਸ ਸਾਲ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਲਾਭ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਪਿਛਲੇ ਨਾਲੋਂ ਵੀ ਜ਼ਿਆਦਾ, ਪਰ ਰੈੱਡ ਜ਼ੋਨ ਵਿਚ ਸਾਰੇ ਵਿੱਤੀ ਮਾਪਦੰਡ ਕਿਉਂ ਹਨ? ? ” ਅਤੇ ਇਸ ਸਮੇਂ, ਗ਼ਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਦੇਰ ਹੋ ਗਈ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਮਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਫੜਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਸੀ.

ਹਰ ਚੀਜ਼ ਸੰਚਾਰ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ. ਅਤੇ ਗੱਲਬਾਤ ਦੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਤੇ. ਇੱਥੇ ਇਕ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ ਕਿ ਯਾਂਡੇਕਸ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਕਿਸ ਬਾਰੇ ਵਿਚਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ:

ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਸਿਰਫ ਤੁਹਾਡੀ ਪੂਰੀ ਟੀਮ ਦੇ ਨਾਲ ਮਿਲ ਜਾਣਗੇ. ਕਿਉਂਕਿ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਦੂਸਰੇ ਨਾਲ ਵਿਚਾਰ ਦੀ ਪਰਖ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਜਾਂ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਰਾਇ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਕੋਈ ਫੈਸਲਾ ਲੈਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਗ਼ਲਤੀਆਂ ਪ੍ਰਗਟ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ.

ਪੇਚੀਦਗੀਆਂ ਹਰ ਥਾਂ ਹਨ, ਇਥੋਂ ਤਕ ਕਿ ਸਧਾਰਣ ਥਾਵਾਂ 'ਤੇ.

ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਹੋਰ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ: ਉਤਪਾਦ ਕਾਰਡਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਸਕੋਰ ਨੂੰ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰਨ ਵੇਲੇ, ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਵੇਖਦਾ ਹੈ. ਹਿੱਟ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ, ਸਾਰੇ ਬੈਨਰਾਂ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਕਾਰਡਾਂ ਦੇ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪੇਜ ਲੋਡਿੰਗ ਦੇ ਤੁਰੰਤ ਬਾਅਦ ਭੇਜੇ ਗਏ ਸਨ. ਪਰ ਅਸੀਂ ਨਿਸ਼ਚਤ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੇ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੇ ਪੇਜ ਦੀ ਹਰ ਚੀਜ ਨੂੰ ਸੱਚਮੁੱਚ ਵੇਖਿਆ ਹੈ. ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਟੀਮ ਕੋਲ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਬਾਰੇ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇਣ ਲਈ ਆਉਂਦੇ ਹਨ.

ਬੀਆਈ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਅਜਿਹੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਛੱਡ ਸਕਦੇ.

ਅਸੀਂ ਸੀ ਪੀ ਐਮ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਿਵੇਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜੇ ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਵੀ ਯਕੀਨ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਕਿ ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ? ਫਿਰ ਤਸਵੀਰਾਂ ਲਈ ਯੋਗ ਸੀਟੀਆਰ ਕੀ ਹੈ?

ਮਾਰਕਿਟ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੇ ਹਨ:

ਦੇਖੋ, ਹਰ ਕੋਈ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸੀਟੀਆਰ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵੇਗਾ ਅਤੇ ਹੋਰ ਥਾਵਾਂ ਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸਿਰਜਣਾਤਮਕ ਬੈਨਰ ਜਾਂ ਫੋਟੋ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਇਸਦੀ ਤਸਦੀਕ ਕਰਾਂਗੇ.

ਅਤੇ ਫਿਰ ਡਿਵੈਲਪਰ ਆਖਣਗੇ:

ਹਾਂ, ਅਸੀਂ ਸਕ੍ਰੌਲ ਟਰੈਕਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇ ਦੀ ਦਰਿਸ਼ਟੀ ਜਾਂਚ ਲਈ ਆਪਣੇ ਨਵੇਂ ਏਕੀਕਰਣ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਨਾਲ ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ.

ਅੰਤ ਵਿੱਚ, UI / UX ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ:

ਹਾਂ! ਅਸੀਂ ਚੁਣ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜੇ ਅਖੀਰ ਵਿਚ ਸਾਨੂੰ ਆਲਸੀ ਜਾਂ ਸਦੀਵੀ ਸਕ੍ਰੌਲ ਜਾਂ ਸੰਖੇਪ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ!

ਇਹ ਕਦਮ ਇਸ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਟੀਮ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ:

1. ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਦਿੱਤੀ
2. ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਨਤੀਜੇ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ
3. ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਮਾਪਿਆ
4. ਤਕਨੀਕੀ ਫੈਸਲੇ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ
5. ਗੈਰ-ਮਾਮੂਲੀ ਲਾਭ ਦੀ ਖੋਜ ਕੀਤੀ

ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਹੱਲ ਲਈ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ. ਡਾਟਾ ਸਕੀਮਾ ਦੇ ਇੱਕ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਅੰਸ਼ਕ ਹੱਲ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਕਰੇਗਾ.

ਇਸ ਲਈ ਸਾਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਪਏਗਾ. ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਹਰ ਦਿਨ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਾਲ ਇੱਕਠਾ ਕਰਨਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਖਤ ਮਿਹਨਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ. ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵਤਾ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਸਹੀ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਕੰਮ ਤੇ ਰੱਖਣਾ, ਸਹੀ ਸਾਧਨ ਖਰੀਦਣੇ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸੰਚਾਰ structuresਾਂਚਿਆਂ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਪੈਸੇ, ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਦਾ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨਾ, ਜੋ ਕਿਸੇ ਸੰਗਠਨ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ.