मैं लोगों को डेटा की बेहतर देखभाल करने के लिए कैसे प्राप्त करूं?


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मेरे कार्यस्थल में बहुत विस्तृत विषयों के कर्मचारी हैं, इसलिए हम विभिन्न रूपों में बहुत सारे डेटा उत्पन्न करते हैं। नतीजतन, प्रत्येक टीम ने डेटा भंडारण के लिए अपनी प्रणाली विकसित की है। कुछ एक्सेस या SQL डेटाबेस का उपयोग करते हैं; कुछ टीमें (मेरे आतंक के लिए) लगभग पूरी तरह से एक्सेल स्प्रेडशीट पर निर्भर हैं। अक्सर, डेटा प्रारूप प्रोजेक्ट से प्रोजेक्ट में बदलते हैं। कुछ मामलों में इसे 'प्रणाली' कहना बहुत दयालु है।

यह जो समस्याएं हैं, वे यह हैं कि मुझे हर परियोजना के लिए डेटा को साफ करने के लिए नया कोड लिखना होगा, जो महंगा है; स्प्रेडशीट को मैन्युअल रूप से संपादित करने वाले लोग प्रतिलिपि बनाने और असंभव के पास डेटा की ऑडिटिंग करते हैं; और इससे भी बदतर, एक मौका है कि डेटा खो जाता है या गलत हो जाता है।

मुझे कंपनी के बोर्ड सदस्य के साथ इन समस्याओं पर चर्चा करने का अवसर दिया गया है और मुझे उसे बताने के लिए काम करने की आवश्यकता है। मुझे लगता है कि मैंने पहले ही उन्हें मना लिया है कि हमें एक समस्या है और यह अधिकार मिलने से बेहतर विज्ञान और पैसे की बचत होगी। सवाल यह है: हमें क्या करना चाहिए और हम वहां कैसे पहुंच सकते हैं?

अधिक विशेष रूप से:

हमें डेटा को किस तरह से संग्रहित करना चाहिए, जिससे हम उसे कागज में प्रकाशन से लेकर ट्रैक तक पहुंचा सकें? (डेटाबेस एक केंद्रीय सर्वर पर संग्रहीत?)

आप डेटाबेस प्रारूपों को मानकीकृत करने के बारे में कैसे जाना है?

क्या लोगों को डेटा की देखभाल करने के बारे में शिक्षित करने के लिए कोई अच्छा संसाधन हैं? (एक सामान्य नियम के रूप में, व्यावसायिक स्वच्छंदतावादी और विस्फोटक इंजीनियर डेटा नर्ड नहीं हैं; इसलिए गैर-तकनीकी सामग्री पसंद की जाती है।)


शीर्षक प्रश्न पोस्ट के मूल प्रश्न से भिन्न है। पूर्व डेटा के बारे में लोगों को समझाने के लिए समझाने के बारे में पूछता है, और बाद में डेटा स्टोर करने के लिए सबसे अच्छा के बारे में पूछता है। वह कौन सा प्रश्न है जिसका उत्तर आप चाहते हैं?
मोनिका

जवाबों:


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यह सॉफ्टवेयर की दुनिया के विचारों पर विचार करने लायक है। विशेष रूप से आप स्थापित करने के बारे में सोच सकते हैं: एक संस्करण नियंत्रण भंडार और एक केंद्रीय डेटाबेस सर्वर।

संस्करण नियंत्रण संभवत: अन्यथा फ़्लोटिंग फ़ाइल्स, जैसे एक्सेल और टेक्स्ट फ़ाइल्स, आदि के साथ आपकी मदद करता है, लेकिन इसमें डेटा से जुड़ी फाइलें भी शामिल हो सकती हैं, जैसे R, SAS, आदि। विचार यह है कि एक प्रणाली है जो परिवर्तनों को ट्रैक करती है आपकी फ़ाइलें आपको यह जानने की अनुमति देती हैं कि क्या हुआ और ज़रूरत पड़ने पर अतीत में एक बिंदु पर रोलबैक।

जहां आपके पास पहले से ही SQL डेटाबेस है, तो आप जो सबसे अच्छा काम करते हैं, वह केंद्रीय सर्वर सेट कर सकता है और सक्षम DBA को किराए पर ले सकता है । डीबीए वह व्यक्ति है जो डेटा की अखंडता को सुनिश्चित करने और बदलने का काम करता है। नौकरी विवरण के भाग में बैकअप और ट्यूनिंग जैसी चीजें शामिल हैं। लेकिन एक और हिस्सा यहां अधिक प्रासंगिक है - यह नियंत्रित करना कि डेटा सिस्टम में कैसे प्रवेश करता है, यह सुनिश्चित करता है कि बाधाओं को पूरा किया जाता है, डेटा को नुकसान पहुंचाने से रोकने के लिए एक्सेस नीतियां लागू होती हैं, कस्टम या सरलीकृत डेटा प्रारूपों को उजागर करने के लिए दृष्टिकोण सेट करना, आदि। डेटा प्रक्रिया के आसपास एक कार्यप्रणाली को लागू करना। यहां तक ​​कि अगर आप एक वास्तविक डीबीए (अच्छे लोगों को भर्ती करने के लिए बहुत कठिन नहीं हैं) को किराए पर नहीं लेते हैं, तो एक केंद्रीय सर्वर अभी भी आपको डेटा के आसपास किसी प्रकार की कार्यप्रणाली को स्थापित करने के बारे में सोचना शुरू करने में सक्षम बनाता है।


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संस्करण नियंत्रण पर बिल्कुल सहमत हैं। में इसे इस्तेमाल करता हूँ; जैसा कि डेवलपर्स और सांख्यिकीविदों का पर्याप्त अनुपात है। (मैं 100% गोद लेना देखना चाहता हूं, लेकिन यह अभी के लिए एक और पाइप-सपना है।) इसका उपयोग करने के लिए कठिन बिट गैर-तकनीकी हो रही है। किसी भी विचार की सराहना की।
रिची कॉटन

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@ रीची कपास: मुझे नहीं पता कि क्यों, लेकिन संस्करण नियंत्रण गैर-तकनीकी लोगों के लिए समझ में आने वाली एक कठिन अवधारणा है। लोग बस किसी फ़ाइल में कुछ बदलाव करना जारी रखते हैं, उसका नाम बदलकर ईमेल के माध्यम से भेजते हैं। मैं उन "PaperDraftCorrectedByJohnRevision3RewroteByLeslie-NewVersion3.doc" फ़ाइलों से कैसे नफरत करता हूँ ...
निको

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बहुत बढ़िया लिंक। मुझे लगता है कि मेरे लिए पास होने के लिए दो महत्वपूर्ण संदेश हैं: हमें अधिक स्वचालित डेटा जाँच की आवश्यकता है और मुझे डेटा प्रविष्टि और डेटा प्रस्तुति को अलग करने के बारे में समझाने की आवश्यकता है।
रिची कॉटन

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मुझे लगता है कि सबसे पहले आपको खुद से पूछना होगा: लोग एक्सेल का उपयोग उन कार्यों को करने के लिए क्यों करते हैं जिनके लिए एक्सेल नहीं बनाया गया था?

1) वे पहले से ही जानते हैं कि इसका उपयोग कैसे करना है 2) यह काम करता है। शायद अनाड़ी तरीके से लेकिन यह काम करता है और यही वे चाहते हैं

मैं संख्याओं की एक श्रृंखला की प्रतिलिपि बनाता हूं, एक बटन दबाता हूं और मेरे पास एक भूखंड है। जितना आसान है।

इसलिए, उन्हें समझाएं कि केंद्रीकृत डेटासेट, उचित डेटाबेस (ध्यान दें कि एक्सेस उन में से एक नहीं है) इत्यादि का उपयोग करके उन्हें क्या फायदे हो सकते हैं। लेकिन ऊपर दिए गए दो बिंदुओं को याद रखें: आपको एक प्रणाली स्थापित करने की आवश्यकता है जो काम करती है और इसका उपयोग करना आसान है।

मैंने कई बार बुरी तरह से बने सिस्टम को देखा है जो मुझे एक्सेल में नहीं बल्कि पेन और पेपर पर वापस जाना चाहते हैं!

एक उदाहरण के रूप में, हमारे पास एक भयानक आदेश प्रणाली है जहां मैं काम करता हूं।

हमें एक ऑर्डर फॉर्म भरना होता था, जो एक एक्सेल स्प्रेडशीट होता था, जहां आप उत्पाद के नाम, मात्रा, लागत आदि का इनपुट करते थे। यह सब कुछ जोड़ देगा, टीवीए आदि जोड़ देगा, आपने इसे प्रिंट किया, इसे दिया। सचिव जो आदेश देगा और वह यह था। अक्षम, लेकिन यह काम किया।

अब हमारे पास एक ऑनलाइन ऑर्डरिंग प्रणाली है, जिसमें एक केंद्रीकृत DB और सब कुछ है। यह एक डरावनी बात है। यूनिट्युएटिव कीबोर्ड शॉर्टकट्स और सॉफ्टवेयर की विभिन्न विषमताओं के कारण लानत रूप में भरने के लिए मुझे 10 मिनट नहीं चाहिए। और ध्यान दें कि मैं काफी सूचना-प्रेमी हूं, इसलिए कल्पना कीजिए कि उन लोगों के साथ क्या होता है जिन्हें कंप्यूटर पसंद नहीं है ...


सहमत हैं कि चीजों को उपयोगकर्ता के अनुकूल होने की आवश्यकता है। चूँकि लोगों को उनके काम करने के तरीकों पर बहुत अधिक सुरक्षा मिलती है, इसलिए किसी भी बदलाव से लोगों का जीवन आसान हो जाता है या वे असफल हो जाते हैं।
रिची कॉटन

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मैं पहले से ही दिए गए सभी उत्तरों को रेखांकित करता हूं, लेकिन चलो एक बिल्ली को एक बिल्ली कहते हैं: कई कार्यक्षेत्रों में प्रबंधन को यह विश्वास दिलाना असंभव है कि "विदेशी" सॉफ़्टवेयरटल्स (उन पर विदेशी निवेश, जो आवश्यक है) में निवेश करना आवश्यक है, अकेले ही किसी को काम पर रखने दें जो सेट कर सकता है। इसे बनाए रखें और इसे बनाए रखें। मैंने काफी कुछ ग्राहकों को बताया है कि वे सॉफ्टवेयर और डेटाबेस पर पूरी तरह से पृष्ठभूमि के साथ एक सांख्यिकीविद को काम पर रखने से बहुत लाभान्वित होंगे, लेकिन "कोई भी नहीं कर सकता" सामान्य प्रतिक्रिया है।

तो जब तक ऐसा नहीं होने वाला है, कुछ सरल चीजें हैं जो आप एक्सेल के साथ कर सकते हैं जो जीवन को आसान बना देगा। और इसमें से पहला शक संस्करण नियंत्रण के बिना है। एक्सेल के साथ संस्करण नियंत्रण के बारे में अधिक जानकारी यहां पाई जा सकती है

एक्सेल का उपयोग करने के बारे में कुछ बातें

EXCEL का उपयोग करने वाले लोग बहुत बार EXCEL के सूत्र सुविधाओं को पसंद करते हैं। फिर भी, यह EXCEL शीट्स के भीतर त्रुटियों का सबसे महत्वपूर्ण स्रोत है, और जब मेरा अनुभव जाता है, तो EXCEL फाइलों में पढ़ने की कोशिश करते समय समस्याओं का सामना करना पड़ता है। मैं फार्मूले वाली शीट के साथ काम करने से इनकार करता हूं।

मैं उन सभी को भी मजबूर करता हूं जिनके साथ मैं एक सादे प्रारूप में एक्सेल शीट देने का काम करता हूं, जिसका अर्थ है:

  • पहली पंक्ति में विभिन्न चर के नाम हैं
  • स्प्रेडशीट सेल A1 में शुरू होती है
  • सभी डेटा कॉलम में, बिना किसी रुकावट और बिना फॉर्मेटिंग के डाले जाते हैं।
  • यदि संभव हो, तो डेटा को .csv प्रारूप में भी सहेजा जाता है। वीबीए स्क्रिप्ट लिखना मुश्किल नहीं है जो डेटा को निकालेगा, इसे सुधारेगा और इसे एक .csv फ़ाइल में डाल देगा। यह बेहतर संस्करण नियंत्रण की भी अनुमति देता है, क्योंकि आप हर दिन डेटा का एक .csv डंप कर सकते हैं।

यदि डेटा की सामान्य संरचना हमेशा होती है, तो डेटा जोड़ने और विश्लेषण के लिए डेटासेट उत्पन्न करने के लिए अंतर्निहित वीबी मैक्रो के साथ एक टेम्पलेट विकसित करना अच्छा हो सकता है। यह सामान्य रूप से बच जाएगा कि हर कर्मचारी डेटा भंडारण की अपनी "जीनियस" प्रणाली के साथ आता है, और यह आपको इसके फ़ंक्शन में अपना कोड लिखने की अनुमति देता है।

इसने कहा, यदि आप एसक्यूएल (और डेटा दर्ज करने के लिए सामने का छोर) का उपयोग करने के लिए सभी को मना सकते हैं, तो आप आर को सीधे उस एक से जोड़ सकते हैं। यह प्रदर्शन को बहुत बढ़ाएगा।

डेटा संरचना और प्रबंधन

एक सामान्य नियम के रूप में, डेटाबेस में संग्रहीत डेटा (या यदि वे जोर देते हैं तो EXCEL शीट) पूर्ण न्यूनतम होना चाहिए, जिसका अर्थ है कि किसी भी चर को कुछ अन्य चर से गणना की जा सकती है। ध्यान रखें, कभी-कभी उन व्युत्पन्न या रूपांतरित चर को संग्रहीत करने के लिए भी फायदेमंद हो सकता है, यदि गणना थकाऊ हैं और एक लंबा समय लगता है। लेकिन इन्हें एक अलग डेटाबेस में संग्रहीत किया जाना चाहिए, यदि आवश्यक हो तो मूल एक से जुड़ा हुआ है।

सोचा जाना चाहिए कि क्या एक मामले के रूप में माना जाता है (और इसलिए एक पंक्ति)। एक उदाहरण के रूप में, लोग प्रत्येक समय बिंदु के लिए एक नया चर बनाकर समय श्रृंखला का निर्माण करते हैं। हालांकि यह एक EXCEL में समझ में आता है, इन आंकड़ों में पढ़ना डेटा मैट्रिक्स के आसपास काफी कुछ flipping की मांग करता है। समूहों की तुलना करने के लिए समान: एक समूह सूचक और एक प्रतिक्रिया चर होना चाहिए, प्रत्येक समूह के लिए प्रतिक्रिया चर नहीं होना चाहिए। इस तरह डेटा संरचनाओं को भी मानकीकृत किया जा सकता है।

एक आखिरी चीज जो मैं अक्सर चलाता हूं, वह है विभिन्न मैट्रिक्स का उपयोग। लंबाई मीटर या सेंटीमीटर, सेल्युकस, केल्विन या फ़ारेनहाइट में तापमान पर दी जाती है, ... किसी को किसी भी सामने के छोर या किसी भी टेम्पलेट में संकेत देना चाहिए कि इकाई क्या है जिसमें चर मापा जाता है।

और इन सभी चीजों के बाद भी, आप अभी भी एक डेटा नियंत्रण कदम रखना चाहते हैं इससे पहले कि आप वास्तव में विश्लेषण के साथ शुरू करें। फिर, यह कोई भी स्क्रिप्ट हो सकती है जो नई प्रविष्टियों पर दैनिक (जैसे रात भर) चलती है, और यह झंडे की समस्याओं को तुरंत (सीमा के बाहर, गलत प्रकार, लापता फ़ील्ड, ...) ताकि वे जितनी जल्दी हो सके सुधारा जा सके। यदि आपको एक प्रविष्टि पर लौटना है जो 2 महीने पहले बनाई गई थी, तो यह पता लगाने के लिए कि क्या गलत है और क्यों, आपको इसे ठीक करने के लिए कुछ अच्छे "शर्लक-कौशल" मिलते हैं।

मेरे 2 सेंट


कुछ बहुत ही दिलचस्प बिंदु यहाँ। लोगों को उनके स्प्रैडशीट को सरल और मानकीकृत करने के लिए समझाने से उन्हें छोड़ने के लिए अधिक सफल होने की संभावना है। इसके अलावा मुझे नहीं पता था कि संस्करण नियंत्रण एक्सेल के साथ एकीकृत हो सकता है। जानकर अच्छा लगा।
रिची कॉटन

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सलाह के बारे में बेमानी चर को संग्रहीत नहीं करने के लिए: यह RDBMSes के लिए उपयुक्त है, लेकिन मैं यह सुझाव देना चाहूंगा कि स्प्रेडशीट के लिए विपरीत को प्रोत्साहित किया जाना चाहिए। उत्तरार्द्ध इतनी त्रुटि-प्रवण हैं कि त्रुटियों का पता लगाने और सही करने के लिए तंत्र अमूल्य हैं। सबसे अच्छे में से एक निरर्थक जानकारी है, जैसे कि संगणित क्षेत्र और सांख्यिकीय सारांश। उदाहरण के लिए, यदि स्तंभ C कॉलम A और B का अनुपात है, तो किसी भी पंक्ति में एक एकल स्तंभ में त्रुटि का पता लगाया जा सकता है और आमतौर पर तय किया जा सकता है।
whuber

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@whuber: यह वह है जो हम डेटा कंट्रोल स्टेप में जांचते हैं। आप तेज़ जांचने के लिए उस अतिरिक्त कॉलम का उपयोग कर सकते हैं, लेकिन आपको इसे अंतिम शीट में नहीं रखना चाहिए। स्प्रेडशीट में सूत्र डरावने होते हैं, और स्प्रेडशीट जितनी बड़ी होती है, उससे अधिक डेटा प्राप्त करना उतना ही मुश्किल होता है। साथ ही, एक्सेल के मामले में आप वैसे भी .xls और .xlsx के बीच के मतभेदों से लड़ रहे होंगे। सुनिश्चित करें कि Microsoft Office को अद्यतन करने के लिए एक प्रबंधक का निर्णय टन कोड को तोड़ सकता है यदि आप एक्सेल फ़ाइलों पर बहुत भरोसा करते हैं। तो: सीएसवी के रूप में सहेजें, और इन सीएसवी फाइलों को यथासंभव छोटा रखें।
जॉरिस मेस

अपने कैरियर के पिछले 24 वर्षों के महत्वपूर्ण भाग को स्प्रेडशीट में प्रसारित डेटा के साथ खर्च करने और पर्याप्त डेटाबेस के प्रबंधन के बाद, मुझे सम्मानपूर्वक असहमत होना चाहिए। स्प्रेडशीट (चाहे .xls, .xlsx, .wks, .wb *, आदि) या यहां तक ​​कि सीएसवी फ़ाइलों पर "नियंत्रण" जैसी कोई चीज नहीं है। ऐसी फ़ाइलों में निरर्थक सूचनाओं की उपस्थिति - यहां तक ​​कि जब वे केवल मुद्रित रूप में उपलब्ध होती हैं - तो कई बार कुछ काफी बड़े डेटाबेस (100k + रिकॉर्ड) को पुनर्जीवित किया जाता है। हर बार ऐसा होता है कि मैं (और मेरे ग्राहक) अतिरेक के लिए आभारी हैं।
whuber

@ वाउचर: हम अतिरिक्त स्क्रिप्ट के साथ डेटा कंट्रोल करते हैं, असंभव मान / आउटलेर्स / विषम मामलों की तलाश में। यही मेरा मतलब है कि डेटा नियंत्रण कदम के साथ। यह एसजीएस जैसी कंपनियों में उद्योग मानक btw और नैदानिक ​​परीक्षण आदि का विश्लेषण करने वाले अन्य हैं। आवश्यक जानकारी जो अलग डेटाबेस में रखी गई है। यदि उनमें से एक विफल हो जाता है, तो पुनरुत्थान के लिए दूसरे की आवश्यकता होती है। यदि आपके पास एक सभ्य बैकअप सिस्टम नहीं है, तो वह है ...
जॉरिस मेस

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VisTrails: एक पायथन-आधारित वैज्ञानिक वर्कफ़्लो और प्रोवेंस सिस्टम । PyCon 2010 में दी गई इस बातचीत में कुछ अच्छे विचार हैं। यहां तक ​​कि अगर आप VisTrails या अजगर का उपयोग करने में रुचि नहीं रखते हैं तो भी सुनने योग्य। अंत में मुझे लगता है कि यदि आप आवश्यकता होगी कि डेटा को पुन: पेश करने के लिए एक स्पष्ट दस्तावेज़ तरीका हो। और कुछ सत्यापन की आवश्यकता है जो वे कर सकते हैं।

का हवाला देते हुए:

"इस बातचीत में, हम VisTrails ( http://www.vistrails.org ), एक अजगर-आधारित ओपन-सोर्स वैज्ञानिक वर्कफ़्लो का अवलोकन देंगे , जो डेटा उत्पादों और उपयोग की जाने वाली प्रक्रियाओं के पारदर्शिता (अर्थात वंशावली) को पारदर्शी रूप से कैप्चर करता है। इन उत्पादों को प्राप्त करने के लिए। हम दिखाएंगे कि कैसे VisTrails का उपयोग डेटा अन्वेषण और विज़ुअलाइज़ेशन को व्यवस्थित करने के लिए किया जा सकता है। वास्तविक उदाहरणों का उपयोग करके, हम सिस्टम की प्रमुख विशेषताओं का प्रदर्शन करेंगे, जिसमें सूचना प्रसंस्करण पाइपलाइनों को बनाने की क्षमता शामिल है जो कई टूल और लाइब्रेरी जैसे गठबंधन करते हैं। वीटीके, पाइलैब, और मैटप्लोटलिब। हम यह भी दिखाएंगे कि कैसे विज़ट्रेल्स न केवल परिणाम की प्रजनन क्षमता का समर्थन करने के लिए, बल्कि पाइपलाइनों के निर्माण और शोधन को सरल बनाने के लिए सिद्ध जानकारी का भी लाभ उठाती हैं। ”


हमारे संगठन में अजगर व्यापक नहीं है, लेकिन यह एक दिलचस्प परियोजना की तरह दिखता है। मैं देखूंगा कि क्या मैं कुछ विचारों पर चुटकी ले सकता हूं कि उनके प्रलेखन से चीजें कैसे होनी चाहिए।
रिची कॉटन

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मैं अभी डेटा प्रबंधन योजनाओं पर ICPSR द्वारा होस्ट किए गए इस वेबपेज पर आया हूं । हालांकि मुझे लगता है कि ICPSR के लक्ष्य आपके व्यवसाय से कुछ भिन्न होंगे (जैसे कि वे गोपनीयता का उल्लंघन किए बिना डेटा को आसानी से प्रसारित करने में अत्यधिक रुचि रखते हैं), मुझे लगता है कि उन्हें व्यवसायों के लिए उपयोगी जानकारी है। मेटाडेटा बनाने पर विशेष रूप से सलाह मुझे सार्वभौमिक लगती है।


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एक बहुत छोटे पैमाने के मामले में, मुझे / का उपयोग कर ड्रॉपबॉक्स मंच साझा करने के अन्य शोधकर्ताओं / सहयोगियों (मैं इसके बारे में लिखा के साथ डेटा फ़ाइलों (और लिपियों और परिणाम) की एक प्रति को सिंक करना अनुभव यहाँ )।

मेरे द्वारा उपयोग किए जाने वाले अन्य टूल में डेटा एकत्र करने और साझा करने के लिए Google डॉक्स हैं (जिनके बारे में मैंने यहां लिखा था )


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ड्रॉपबॉक्स + packrat बैकअप / संस्करण के साथ फ़ाइलों को साझा करने के लिए अच्छा है।

फिर आप एक डेटाबेस में उन फ़ाइलों (स्वचालित कैनोलाइज़ेशन / मालिश के बाद) को लोड करते हैं और साफ किए गए डेटा का विश्लेषण करते हैं। संस्करण नियंत्रण के तहत एक्सट्रैक्ट-ट्रांसफॉर्म-लोड चक्र को स्वचालित करने के लिए स्क्रिप्ट रखें (या कम से कम एक अलग ड्रॉपबॉक्स फ़ोल्डर के साथ पैकरैट विकल्प ...)।

जब आपका डेटाबेस सर्वर अंततः दुर्घटनाग्रस्त हो जाता है (या जिसे तेज करने की आवश्यकता है या जो भी हो) आपके पास लोगों के अनुकूल (एक्सेल, वेब फॉर्म आदि) से डेटा को विश्लेषण-अनुकूल (आमतौर पर सामान्यीकृत और संकुचित, हमेशा साफ करने के लिए) के लिए एक पाइपलाइन है।

वह "ईटीएल" चरण डेटा वेयरहाउसिंग से है। और अगर आप ऑनलाइन ट्रांजेक्शन प्रोसेसिंग सिस्टम नहीं बना रहे हैं, तो आप शायद डेटा वेयरहाउस बना रहे हैं। इसलिए इसे गले लगाओ और उन लोगों से लाभ उठाएं जो पिछले 30 वर्षों से उन लोगों के निर्माण से सीखे हैं।

मज़े करो।

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