ਸੇਵਟੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਵਿਚ ਡਾਟਾ ਅਤੇ ਢਿੱਲ - ਮੱਠ

ਟ੍ਰੀਟ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਸਮਾਜ ਦੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਅੱਗੇ ਖੜ੍ਹੀਆਂ ਹਨ - ਸਮਾਜ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਰਤੋਂ, ਸਿਹਤ - ਅਪਾਹਜਤਾ, ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਾਲੇ ਅਪਾਹਜਾਂ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਵੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਾਤਾਵਰਣ । ਇਹ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਆਪਣੇ ਨਿਯਮਿਤ ਯੋਗਦਾਨਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਕੀਮਤ ਨੂੰ ਵਧਾ ਰਹੇ ਹਨ । ਇਹ ਸੰਸਥਾਵਾਂ, ਡਾਟਾ ਅਤੇ ਹੋਰ ਵੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਯੋਗਦਾਨਾਂ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਮੁੱਖ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਮੁੱਖ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ, ਯੋਗਤਾ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਪ੍ਰਮਾਣ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹਨ ।

ਸੇਂਟ ਪੀਟਰਸਬਰਗ ਵਿਚ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡਾਟਾ ਦੀ ਅਹਿਮੀਅਤ

ਡਾਟਾ ਸਾਮੱਗਰੀ ਦਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਆਧਾਰ ਹੈ ਜਿਸ ਉੱਤੇ ਅਸਰ ਪਾਉਣ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਮਾਪ ਉੱਤੇ ਹੈ । ਬਿਨਾਂ ਸਹੀ, ਸਮੇਂ ਤੇ, ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਫ਼ੈਸਰਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ, ਅਨ੍ਹੇਰੇ ਵਿਚ, ਨਾ ਕਿ ਸਬੂਤਾਂ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ । ਡਾਟਾ ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੇ ਇਨ੍ਹਾਂ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦਿੱਤੇ ਹਨ: ਕੀ ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਮਕਸਦ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ? ਕਿਹੜੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦੇ ਕਿਹੜੇ ਭਾਗ ਸਭ ਤੋਂ ਅਸਰਦਾਰ ਹਨ? ਇਹ ਗਿਆਨੀ ਆਗੂਆਂ ਨੂੰ ਲੋੜ ਪੈਣ ਤੇ, ਜ਼ਰੂਰੀ ਫ਼ੈਸਲੇ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਸਾਧਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ।

ਡਾਟਾ ਇੱਕਠੇ ਕਰਨ ਦੀ ਕਿਸਮ

ਅੱਜ - ਕੱਲ੍ਹ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਵਿਚ ਕਾਫ਼ੀ ਸਾਰਾ ਡਾਟਾ ਪਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਹਰ ਵਿਅਕਤੀ ਇਕ ਵੱਖਰੇ ਮਕਸਦ ਨਾਲ ਸੇਵਾ ਕਰਦਾ ਹੈ:

• ਕੁਆਟੀਟੀਟੀ ਡਾਟਾ ], ਨੰਬਰ ਗਿਣੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਖਾਣੇ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਜਾਂ ਏਕੜ ਦੀ ਗਿਣਤੀ । ਇਹ ਡਾਟਾ ਸਕੇਲ ਅਤੇ ਗਿਣਤੀ ਵਧਾ ਕੇ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ।
• [FLT] ] — ਕਹਾਣੀਆਂ, ਟੈਸਟੀਮੋਨਲ(TERMANIOL) ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਨੋਟਿਸ ਜੋ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੀ ਮਾਨਵ ਦਿਸ਼ਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ । ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੀਆਂ ਕਹਾਣੀਆਂ ਅੰਕੜੇ ਅਤੇ ਭਾਵਾਤਮਕ ਭਾਰੀ ਰੂਪ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ।
• ਵਿੱਤੀ ਡਾਟੇ ], ਆਨ - ਆਧੁਨਿਕ ਸਰੋਤਾਂ, ਖ਼ਰਚਾਂ, ਅਤੇ ਖ਼ਰਚਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਤੀ ਖ਼ਰਚੇ ਬਾਰੇ ਵੇਰਵੇ ਸਮੇਤ ਰਿਕਾਰਡ । ਇਹ ਡਾਟਾ ਤਰਤੀਬ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਅਤੇ ਬਿਨੈੱਟ ਦੀ ਮੁੜ ਗਿਣਤੀ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ।
• ਓਪੇਰਾਟੈਂਸੀ ਡਾਟਾ] — ਪਰੋਗਰਾਮ ਨੂੰ ਕਾਰਜਕ੍ਰਮ ਸੰਭਾਵਨਾ, ਟਾਈਮਰ, ਸਪੈਸ਼ਲ ਘੰਟੇ, ਸਥਾਨਕ ਲਾਗਿਪਿਸਟਾਈਜ਼ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਨਾ ਯੋਗਤਾ ਉਪਲੱਬਧ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ । ਇਹ ਬੋਤਲਾਂ ਅਤੇ ਮੌਕੇਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹੈ ।

ਇਨ੍ਹਾਂ ਕੈਟਾਗਰੀਆਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕਈ ਦਾਨ - ਪੱਤਰਾਂ ਵਿਚ ਸਰਵੇਖਣਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਵੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਸਮਾਜ ਦੀ ਮੰਗਾਂ ਦੀ ਮੰਗ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਇਸ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਲ ਲੱਗ ਜਾਣ । ਇਹ ਕੁੰਜੀ ਹੈ ਕਿ ਡਾਟਾ ਆਪਣੇ ਹੀ ਲਈ ਨਹੀਂ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਆਪਣੀਆਂ ਜਾਨਾਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ।

ਡਾਟਾ ਭੰਡਾਰ ਢੰਗ ਅਤੇ ਟੂਲ

ਉੱਚ- ਸਮਾਨਤਾ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਲਈ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸਹੀ ਸੰਦਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ । ਪਰ ਆਮ ਢੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਪੇਪਰ ਸਰਵੇਖਣ, ਰੂਪਾਂ ਅਤੇ ਮੈਨੁਅਲ ਲਾਗਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ । ਪਰ, ਨਾ ਤਾਂ ਗ਼ੈਰ-ਵਿਲਾਜਨਕ ਸੈਕਟਰ ਦੇ ਡਿਜ਼ਿਟ ਬਦਲਣ ਨੇ ਹੋਰ ਸੈਕਟਰ ਅਤੇ ਸਹੀ- ਢੰਗ ਨਾਲ ਯੋਗ ਯੋਗਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਹੈ । ਆਨਲਾਈਨ ਸਰਵੇਅਰਮੈਟ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ KoBmodolbox), ਅਤੇ constormentmentment ਕਾਰਜ ਸਿਸਟਮ (CR) ਅਸਲੀ ਸਮੇਂ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਨ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹਨ (M) ਅਤੇ ਇੰਟਰਵਿਊਟਮੈਂਟ ਇੰਟਰਵਲੈਸਿਟਸ਼ਨ, ਇੰਟਰਵਲ, ਇੰਟਰਵਲੇਟਮੈਂਟ, ਅਤੇ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਕਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਹੈ: ਪ੍ਰਣਾਲਿਕੈਸ਼ਰਮ-ਵਤਾਵਵਤਾ ਨਾਲ ਨਿਭੋਜਨ ਨਾਲ ਨਿਗਰਾਇਤਵ ਕਰਨਾ, ਪ੍ਰਵੇਸ਼ਿਤ ਰੂਪ ਨਾਲ ਇੰਦਰਿਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ।

ਡਾਟਾ ਭੰਡਾਰ ਵਿਚ ਚੁਣੌਤੀਆਂ

ਇਸ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਡਾਟਾ ਸਾਮੱਗਰੀ ਮੁਹਿੰਮਾਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਸੰਸਥਾਵਾਂ, ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਛੋਟੇ ਸਮਾਜ-ਅਧਾਰਿਤ ਸਮੂਹਾਂ, ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਛੋਟੇ ਸਾਮੱਗਰੀ ਸਟਾਕਿੰਗਾਂ ਲਈ ਬਜਟ ਦੀ ਕਮੀ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਦੂਸ਼ਣ ਵਾਲੇ ਡਾਟਾ ਸਟਾਕਿੰਗ ਲਈ ਬਜਟ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਟ੍ਰੈਫਿਕਾਂ ਅਤੇ ਸਵੈ-ਸਪਤੀਨੀਦਾਂ ਕੋਲ ਡਾਟਾ ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ ਘੱਟ ਸਿਖਲਾਈ ਹੈ, ਜਿਸ ਕਰਕੇ ਉਹ ਅਕਸਰ ਔਖੇ ਜਾਂ ਅਪੂਰੀ ਇੰਦਰੀਆਂ ਨੂੰ ਵਰਤਦੇ ਹਨ - ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਭਾਸ਼ਾ, ਪੜ੍ਹਾਈ - ਜਾਂ ਨਾ-ਪਵਿੱਤਰਤਾ - ਜੋ ਕਿ ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ ਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਲਈ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਹਨ । ਪਰ ਇਹ ਤੰਗੀ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਤਣਾਅੱਲਕਤਮਾਂ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਯੋਗਤਾਵੀਆਂ, ਪਰਿਅਕਤੀਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਸਥਿਤ ਡੀਜ਼ੀਆਂ ਦੇ ਔਜ਼ਾਰ ਨਾਲ ਸੰਸਥਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਯੋਗਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਸਹੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰੋ:

ਜਦੋਂ ਡਾਟਾ ਭੰਡਾਰ ਇਸ ਗੱਲ ਉੱਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਿਉਂ ਹੋਇਆ, ਤਾਂ ਪ੍ਰਭਾਵ ਮਾਪਣ ਦਾ ਜਵਾਬ ਲੱਭਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ । ਆਇੰਪਕ ਮੀਲ ਵਿਅਕਤੀ, ਸਮਾਜ, ਜਾਂ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿਚ ਆਪਣੇ ਮਕਸਦੀ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ । ਇਹ [FTL:0] outputs[FL:1] [1] ਵਿੱਚ ਅੰਤਰਦ੍ਰਿਸ਼ਟ ਕਰਦਾ ਹੈ [1] ਅਤੇ [500 ਸਾਦਾ ਸਾਧਨ ਕਿੱਟ ਵੰਡਿਆ ਗਿਆ ਸੀ । ਇਹ ਪਾਣੀ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿਚ ਕੀ ਕੀਮਤ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੀ ਲਾਭਦਾਇਕ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੀ ਡੀਜ਼ਾਈਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੀ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਲਾਭਦਾਇਕ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਅਤੇ ਡੀਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਲਈ, ਯੋਗ ਹੈ ।

ਕੋਰ ਮੇਨ ਮਾਪ ਫਰੇਮਵਰਕ

ਕਈ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਿਭਾਗਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਦਾਨ ਦੇਣ ਦੇ ਕੰਮ ਉੱਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪੈ ਸਕਦਾ ਹੈ:

• [FLAIC ਮਾਡਲ ਅਤੇ Schange ] — ਇੱਕ ਲਾਜ਼ੀਕਲ ਮਾਡਲ ਦਰਿਸ਼ ਦਰਿਸ਼ ਕਾਰੀਗਰੀ ਨਾਲ ਇੰਪੁੱਟ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਰਾਹੀਂ ਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਨਕਸ਼ੇ ਕਰਦਾ ਹੈ । ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਇਕ ਤੱਤ ਇਕ ਹੋਰ ਪੈੜਾ, ਅਗਿਆਨਤਾ ਅਤੇ ਕਾਊਸ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਲੰਮੀ ਸਮੇਂ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ । ਮਿਲ ਕੇ, ਉਹ ਡਾਟਾ ਭੰਡਾਰ ਲਈ ਇੱਕ ਸੜਕਮੈਪੈਕ ਤਿਆਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ।
• [FLT] ਅਤੇ ਪੋਸਟ- ਐਸੈਸ਼ਨ ਸਰਵੇਟ — ਗਿਆਨ, ਰਵੱਈਆ, ਜਾਂ ਰਵੱਈਆ ਤਬਦੀਲੀ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਦੇ ਆਚਰਣਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ, ਕੈਂਟਾਈਜ਼ਾਈਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹੈ । ਕੰਟਰੋਲ ਗਰੁੱਪਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਜਾਂ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਨਾਲ ਕੈਸਰਾਈਟੀ ਦੇ ਵਾਧੇ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ।
• [FLT] [FLT] ਸਟੂਡੈਂਟਸ ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਕਹਾਣੀਆਂ ]] — ਧਨੀ, ਵਿਅਕਤੀ ਜਾਂ ਸਮਾਜਕ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀਆਂ ਵਿਦਿਅਕ ਤਸਵੀਰਾਂ । ਹਾਲਾਂਕਿ ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ, ਉਹ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਡਾਟਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹ ਉਸ ਅੰਕਾਂ ਨੂੰ ਅਣਗੌਲਿਆਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
• ਅਣ-ਲੰਬਵੇਂ ਕੰਟਰੋਲ ਟ੍ਰੈਲੀਸੈਵਲ (RCT) ਅਤੇ ਕੁਆਸੀ- ਏਕੈਪਲਟੀ ਡੀਜ਼ਾਈਨ — ਸੋਲਡ- ਸਟੇਡੀਕਲ ਢੰਗਾਂ ਨੂੰ ਕੈਸਲ ਪਰਭਾਵ ਲਈ ਲੋੜੀਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਚੀਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਯੋਗਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ । ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਾਦਾ ਸਾਧਨ ਸਾਧਨ ਵਰਤਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੁੜ-ਸੈਪੈਕਟਰ-ਸੋਲਿਕ- ਵਾਤਾਵਰਣ ਨਾਲ ।
• ਬਾਹਰ ਆ ਕੇ ਵਾਢੀ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਤਬਦੀਲੀ [MSC] ]] ]] — ਭਾਗੀ ਢੰਗ, ਜੋ ਕਿ ਠੋਕਰਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਅਤੇ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹਨ । ਇਹ ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪਰੋਗਰਾਮਾਂ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹਨ, ਜਿੱਥੇ ਪਹਿਲਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੀਕੇਟਰਾਂ ਨੂੰ ਸਭ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ।

ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਾ ਹੈ, ਭਰੋਸੇ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਸਖ਼ਤੀ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ, ਪਰ ਇਹ ਸੰਗਠਨ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ।

ਗਲੋਬਲ ਮਿਆਰਾਂ ਨਾਲ ਮਾਪ - ਸਮੂਹ

ਵਧਦਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੇ ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੇ ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਰੂਪ ਵਿਚ ਪਛਾਣੇ ਗਏ ਤਰਕਾਂ ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਸੰਮਿਲਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਸ਼ਟਰ ਸੰਘ ਨੇ ਇਕ ਆਮ ਭਾਸ਼ਾ (SDG) ਨਿਰਮਾਣ ਅਤੇ 17 ਟੀਕਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ ਅਤੇ 169 ਟੀਕਾਵਾਂ ਦੇ ਨਿਸ਼ਾਨ ਲਗਾਏ ਹਨ ਕਿ ਅਨੇਕ ਦਾਨਕਰਣ ਅਤੇ ਸਰਕਾਰਾਂ ਪ੍ਰਿੰਸੀਪਿਤ ਕਰਨ ਲਈ । ਨਾਵਾਸੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਸੈਨਤਕ ਅਤੇ ਰਸਾਇਣਾਂ ਨੂੰ ਸਹਾਰਾ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਾਈਡ ਡੀ ਗਾਈਡ ਏਡ ਏਡਜ਼ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਾਸੀ ਟੀ.ਮੈਮੈਪਕ (I) ਦੇ ਰੂਪ ਵਿਚ, ਗਲੋਬਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (I), ਅਤੇ ਆਰੈਂਬਲਿਕਸਿਕਸਿਕਸਿਕਸਿਕਸਿਕਸਿਕਸਿਕ ਪ੍ਰਬੰਧਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸਮਾਜੀ ਸੰਭਾਵਿਆਂ ਦੇ ਲਈ ਨਹੀਂ ਹਨ।

ਡਾਟਾ ਅਤੇ ਮਾਪਣ ਦੇ ਲਾਭ

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਦਾਨ ਦੇਣ ਦੇ ਕੰਮ ਵਿਚ ਯੋਗਦਾਨਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ।

ਵਧੇਰੇ ਲੇਖੇ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇ

ਡਾਨਰਜ਼ (ਹੋਰ ਵਿਅਕਤੀ, ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ), ਇਹ ਸਾਬਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮੰਗ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਯੋਗਤਾ ਦਾ ਫ਼ਰਕ ਹੈ । ਸਾਫ਼, ਡਾਟਾ-ਬਦਲਾ ਪ੍ਰਭਾਵ, ਦਾਨ ਰਿਪੋਰਟਾਂ, ਭਰੋਸੇ ਅਤੇ ਯੋਗਤਾ ਵਧਾ ਕੇ, ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ । ਜਵਾਬ ਯੋਗਤਾ, ਜੋ ਜਾਣ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਨੂੰ ਜਾਣਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਨਹੀਂ । ਪਾਰਟੀਸੀ ਡਾਟਾ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹਿਸਾਵਾਉਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਸੁਧਾਰਣ ਵਿਚ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ।

ਟੀ. ਵੀ.

ਡਾਟਾ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੀਆਂ ਪਰੋਗਰਾਮਾਂ ਦਾ ਹਰ ਡਾਲਰ ਉੱਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਭੂਗੋਲਿਕ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਕਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਬਹੁਤ ਹੀ ਅਸਰਦਾਰ ਹਨ। ਇਸ ਗਿਆਨ ਨਾਲ, ਦਾਨ ਆਗੂਆਂ ਨੂੰ ਤਰਤੀਬ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪੈਸੇ, ਸਟਾਕ, ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਆ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਮਿਸਾਲ ਲਈ, ਇਕ ਨੌਜਵਾਨ ਸਾਦਾਤਾ - ਨਾਰੀ ਸਿੱਖਿਆ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮ ਨੂੰ ਪਤਾ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਗਰਮੀਆਂ ਦੀ ਤ੍ਰੇਲ ਦੀ ਤਲ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੈ; ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਇਹ ਤਮਾਖੂ ਅਤੇ ਸੂਰਜ ਡੁੱਬਣ ਦੀ ਤਲਾਬ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਾਜਾਈ ਦੇ ਲਈ ਸਰਵੇਖਣ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਧ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਡੌਨਰ ਕਮਿਊਨਿਸਟ ਅਤੇ ਮਨਨ

ਇਕ ਸੰਸਥਾ ਇਹ ਕਹਿਣ ਦੀ ਬਜਾਇ ਕਿ "ਅਸੀਂ 1,000 ਬੱਚਿਆਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕੀਤੀ ਹੈ," ਇਕ ਸੰਗਠਨ ਕਹਿ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ "ਅਸੀਂ 1,000 ਬੱਚਿਆਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕੀਤੀ, ਅਤੇ 85% ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਦੋ ਨੰਬਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪੜ੍ਹਨ ਦੀ ਮਦਦ ਕੀਤੀ - ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਔਸਤੀ ਸੁਧਾਰ ਆਮ ਕਥਨ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਵੱਧ ਹਾਦਸੇ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਨਾਲ ਦੁਗਣੀ ਹੋ ਗਏ ਹਨ । ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ ਤੇ, ਯੋਗਤਾਤਮਕ ਨਤੀਜੇ ਆਮ ਕਥਨ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਸੁਧਾਰਦੇ ਹਨ । ਜਦੋਂ ਸਮਰਥੀ ਤਰਕ ਦੇਖਦੇ ਹਨ ਕਿ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦਾ ਸਬੂਤ ਨਵੇਂ ਸਿਰੇ ਨਾਲ, ਦੁਬਾਰਾ, ਪੁਰਾਣਾ, ਦਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ, ਅਤੇ ਸਹਾਇਕ ਬਣਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹ ਘੱਟ ਕੀਮਤੀ ਕੀਮਤੀ ਹਨ, ਅਤੇ ਵੱਧ ਰਹੇ ਹਨ ।

ਸੰਗਠਨ ਵਿਚ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਵਿਚ ਮਦਦ

ਇੱਕ ਲੋਬ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਪਰਭਾਵ ਸਿਸਟਮ ਫੇਡ- ਲੂਪ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ । ਪਰੋਗਰਾਮਾਂ ਨੂੰ ਪਿੱਠਵਰਟੀਨ, ਸੋਧ, ਅਤੇ ਸਕੇਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ । ਇਹ ਯੋਗਤਾਵਾਂ, ਜੋ ਕਿ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਲੈਣ ਦੀ ਬਜਾਇ ਸਬੂਤ ਉੱਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹਨ, ਅਤੇ ਢਾਲ਼ੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿਚ ਹੀ ਸੁਧਾਰਨ ਅਤੇ ਸਸਤਾਸ਼ੀਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ । ਇਹ ਸਿੱਖਿਆ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਯੋਗਤਾ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੀ ਖਿੱਚਦੀ ਹੈ: ਟਰੈਮ- ਡ੍ਰੈਮਨੀ ਮਾਹਰਾਂ ਨੂੰ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਉਹ ਵੇਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਤਰੱਕੀ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਸਿਰਫ਼ ਇਕ ਤਰਤੀਜੇ ਮਾਹੌਲ ਵਿਚ ਨਹੀਂ, ਬਲਕਿ ਮਿਹਨਤੀ ਢਿੱਲ - ਢੇਰਿਆਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ।

ਗ੍ਰਾਂਟਾਂ ਅਤੇ ਫ਼ੰਡਾਂ ਲਈ ਸਖ਼ਤ ਮਿਹਨਤ

ਤਰਤੀਬ ਅਤੇ ਸਰਕਾਰੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਅਕਸਰ ਇਸ ਕਾਰਜ ਦਾ ਇਕ ਭਾਗ ਹੋਣ ਦੇ ਲਈ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਪੈਂਦੀ ਹੈ । ਇਕ ਦਾਨ, ਜੋ ਕਿ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਡਾਟਾ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਹੈ, ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ਾ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪੋਸਟ-ਹੋਕ ਸਬੂਤ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਇ, ਤਰਕ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਇ, ਇਸ ਤਿਆਰੀ ਦਾ ਨਿਰਣਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੀ ਫ਼ੰਡੀ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਇਕ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਕ ਡਾਟਾ-ਮਾਇਰੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇਕ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ।

ਇਕ ਡਾਟਾ ਅਤੇ ਠੋਸ ਤਾਪਮਾਨ

ਇਹ ਗੱਲਾਂ ਜਾਣ - ਬੁੱਝ ਕੇ ਸਰਵੇਖਣ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ ।

1. ਬਦਲਦੇ ਸਮੇਂ ਦੱਸੋ

ਕਿਸੇ ਵੀ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਆਪਣੇ ਮਿਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਲਈ ਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ । ਸਟਾਫ, ਬੋਰਡ, ਬਿਨਿਸ, ਸਾਥੀ, ਕੈਪਲ ਸੰਗ ਦਾ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਟੇਜ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ । ਇਹ ਕਸਰਤ ਲੈਂਸ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਰਾਹੀਂ ਤੁਸੀਂ ਇੰਡੀਨੇਟਰ ਚੁਣਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਦਾ ਅਰਥ ਕੱਢ ਸਕਦੇ ਹੋ ।

2. ਕੁੰਜੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਸੂਚਕ ਪਛਾਣੋ (KPIS)

(ੳ) ਤੁਹਾਡੇ ਤਰਤੀਬ ਨਾਲ ਸਿੱਧੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਆਉਟਪੁੱਟ, ਨਤੀਜਾ, ਅਤੇ ਯੋਗਤਾ ਇੰਡੀਕੇਟਰ ਚੁਣੋ, ਜੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਤਰਤੀਬ ਨਾਲ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹਨ, (b) ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਉਪਲਬਧ ਸਰੋਤਾਂ ਨਾਲ ਇਕੱਠੇ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ (c) ਤੁਹਾਡੇ ਮੁੱਖ ਸੁਣਨ ਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਅਰਥਪੂਰਣ ਹੋਣ । ਸਭ ਕੁਝ ਮਾਪਣ ਕਰਨ ਦੇ ਪਰਤਾਵਿਆਂ ਤੋਂ ਬਚੋ; ਜੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਕਹਾਣੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਦੱਸੇ ।

3. ਬਿਲਡ (ਜਾਂ ਅੱਪਗਰੇਡ) ਤੁਹਾਡੇ ਡਾਟਾ ਫਾਰਫੋਰਸ ਸਟਾਈਗਰੇਡ

ਖੋਜ ਸੰਦਾਂ ਵਿੱਚ ਜੋ ਡਾਟਾ ਐਂਟਰੀ, ਸਟੋਰੇਜ਼ ਅਤੇ ਜਾਂਚ ਨੂੰ ਸਫ਼ਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ । ਕਈ ਦਾਨਤਰੀ ਸਪਰੈੱਡਸ (ਗੁਲ ਸ਼ੀਟ, ਐਕੈਲ) ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਵਧਦੇ ਸਮੇਂ, ਅਣਪਛਾਤਾ CRM ਨੂੰ ਅਣਪਛਾਤਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ । ਨਾ- ਪ੍ਰਸੰਗੀ ਕਲਾਊਂਡ ਵਾਂਗ ਮਾਡਲ ਮੇਟਸ, ਬਰੂਮੈਂਜਡ ਜਾਂ ਡ੍ਰੋਪਲਡਡੈਗਜ਼ (ਦੂਲਰ) ਨਾਲ ਯੋਗਦਾਨ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਸੰਗੀਤ ਰਾਹੀਂ ਸੰਚਾਰੀ ਡਿਸਟ੍ਰੈਕਟਰਡ ਡਿਜ਼ਡ ਡਿਜ਼ਿਟਰਡ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ । ਇਹ ਕੁੰਜੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਟੀਮ ਨੂੰ ਡੀਜ਼ਲਿੰਗ- ਐਕਸ਼ਨ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ।

4 ਆਪਣੀ ਟੀਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ

ਇਸ ਵਿਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਕਿਉਂ ਨਾ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਢਾਲ਼ੋ, ਨਾ ਹੀ ਕਿਸੇ ਨਾਲ ਪੱਖਪਾਤ ਕਰੋ । ਕੋਈ ਡਾਟਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਛੋਟੇ ਜਿਹੇ ਗਰੁੱਪ ਨੂੰ ਤਾਪਮਾਨ ਅਤੇ ਸਟਾਇਲ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਰੱਖੋ ।

5 ਡਾਟਾ ਐਥੀਟਿਵ ਅਤੇ ਰਹੱਸਮਈ ਨਾਲ ਮਿਲਾਓ

ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਵੀਕਾਰ, ਡਾਟਾ ਐਨਨਿਮੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸਟੋਰੇਜ਼ ਲਈ ਸਾਫ਼ ਪਰੋਟੋਕਾਲ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਕਰੋ । ਯਕੀਨ ਕਰੋ ਕਿ ਡਾਟਾ ਭੰਡਾਰ ਟੂਲ ਵੱਖੋ- ਵੱਖ ਗਿਣਤੀ ਦੇ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹਨ । ਤੁਹਾਡੇ ਜੰਤਰ ਪਾਇੰਜ਼ ਕਰੋ ਅਤੇ ਫੀਡਬੈਕ ਉੱਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰੋ । ਨਿਯਮਤ ਤੌਰ ਤੇ ਪੂਰੇ ਹੋਣ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਲਈ ਡਾਟਾ

6: ਰਿਪੋਰਟ, ਅਤੇ ਕੰਮ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ

ਨਿਯਮਤ ਰੀਵਿਊ ਸਾਈਕਲਾਂ ਨੂੰ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕਰੋ - ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਡਾਟੇ ਲਈ ਮਹੀਨੇ ਲਈ, ਚੌਥੇ ਜਾਂ ਸਾਲਾਨਾ ਡਾਟਾ ਲਈ । ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ, ਇੰਫੋਲੋਗ੍ਰਾਫ, ਜਾਂ ਸਾਧਾਰਣ ਚਾਰਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ । ਸਟੇਜਲਰ ਨਾਲ ਸਾਂਝਾ ਕਰੋ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਅਸਫ਼ਲਤਾਵਾਂ ਦੀ ਈਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ । ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹੈ, ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਾਂ, ਬਜਟ ਅਤੇ ਮੁੱਦਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਲਈ ਕਨੈਕਟਰੀ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕਰੋ । ਡਾਟਾ, ਜੋ ਕਿ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਕਾਰਵਾਈ ਵਿਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਨਿਕੰਮੇ ਕਾਰਵਾਈ ਲਈ ਹੈ ।

ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਅਤੇ ਸੋਚ - ਵਿਚਾਰ

ਡਾਟੇ ਡ੍ਰਾਈਵਰਾਂ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਦਾ ਰਾਹ ਕੋਈ ਰੁਕਾਵਟ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਹਕੀਕਤ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਨਿਰਾਸ਼ਾ ਤੋਂ ਬਚਦੀ ਹੈ।

ਸਰੋਤ ਪਾਬੰਦੀ

ਛੋਟੀਆਂ ਦਾਨ - ਪ੍ਰਾਪਤੀਆਂ ਵਿਚ ਅਕਸਰ ਸਮਰਪਿਤ ਡਾਟਾ ਸਟਾਫ਼, ਮਹਿੰਗੀ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਲਾਇਸੈਂਸ ਜਾਂ ਬਾਹਰੀ ਲਿਪੀਰੀਆਂ ਲਈ ਬਜਟ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਪਰ, ਕਈ ਮੁਫ਼ਤ ਜਾਂ ਘੱਟ-ਕੋਸਟ ਸੰਦ ਮੌਜੂਦ ਹਨ, ਅਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਜਾਂ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਨਾਲ ਸਾਂਝੀ ਹੈ। ਵੱਡੇ ਆਰਥਿਕ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਇ ਸਹਾਰੇ, ਸਹਾਰੇ ਦੇ ਯੋਗਦਾਨਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਯੋਗੀ ਹੈ।

ਡਾਟਾ ਸਿਲੋਸ ਅਤੇ ਫਰੈਗਮੈਂਟ

ਜਦੋਂ ਵੱਖੋ - ਵੱਖ ਪਰੋਗਰਾਮ ਜਾਂ ਡਿਪਾਰਟਮੈਂਟਾਂ ਵੱਖ ਵੱਖ ਸਿਸਟਮਾਂ ਉੱਤੇ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਇਹ ਵੱਡੀ ਤਸਵੀਰ ਦੇਖਣ ਲਈ ਅਸੰਭਵ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਕ ਸੰਯੁਕਤ ਡਾਟਾ ਜੁਗਤੀ - ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਸਾਂਝੀ ਕਰਾਨੋਮ ਅਤੇ ਮੈਰਿਜਮੈਂਟ ਹੀ ਹੋਵੇ-- ਇਹ ਬਹੁਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ । ਗੜ੍ਹੀ ਲੀਡਰ ਅਤੇ ਕ੍ਰਾਸ ਟੈਮ ਸੰਚਾਰ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ।

ਿ ਨੱਜੀ ਅਤੇ ਖ਼ਾਸ ਵਿਚਾਰ

ਇਨ੍ਹਾਂ ਗਰੁੱਪਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਰੱਖਣ ਵਿਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਨੈਤਿਕ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਹਨ ।

ਇਕ ਡਾਟਾ ਸਭਿਆਚਾਰ

ਸ਼ਾਇਦ ਸਭ ਤੋਂ ਮੁਸ਼ਕਲ ਚੁਣੌਤੀ ਸੈਨਸਿਕ ਹੈ । ਟੈਲੀਫੋਨੀਜ਼ ਟੈਲੀਫ਼ੋਨ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਇਕ ਸੰਦ ਦੇ ਵਾਧੇ ਵਜੋਂ ਇਕ ਬੋਝ ਸਮਝਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਇਸ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪੈਟਰੋਲ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਲੀਡਰਾਂ ਨੂੰ ਨੀਵਿਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਨਾਕਾਮੀਆਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣਾ, ਅਤੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਐਡਵੋਕੀਆਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ । ਪਰਬੰਧ ਹੁਨਰ - ਹੁਨਰਾਂ ਨੂੰ ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਸਮਝਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ।

ਨਾ- ਮੁਲਾਇਮ ਸੈਕਟਰ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਦਾ ਭਵਿੱਖ

ਵਾਟੀਫੀ ਡਾਟਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਮਾਪ ਦਾ ਭੂਗੋਲ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧ ਰੱਖਦਾ ਹੈ । ਕਈ ਰੁਝਾਨਾਂ ਇਕ ਹੋਰ ਡਾਟਾ--ਦਿੰਦਿੰਦ ਭਵਿੱਖ ਵੱਲ ਸੰਕੇਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ।

ਕ੍ਰਿਆਸ਼ੀਲ ਇੰਸ਼ੇਲਜ਼ ਅਤੇ ਅਗਿਆਤ ਆਲੋਚਕ

ਮਸ਼ੀਨ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲ ਹੁਣ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਨਾਲ ਲਾਭ ਪਹੁੰਚੇਗਾ, ਫਾਹੀ ਜਾਂ ਪੈਸੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ, ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਯੋਗਤਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ । ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਕਈ ਸਾਧਨਾਂ ਕੋਲ ਐੱਲ ਦਾ ਡਾਟਾ ਆਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਅੱਜ ਦੇ ਤਰਤੀਬਾਂ ਨੂੰ ਤਰਤੀਬ - ਸ਼ੇਫ਼ ਸੰਦਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨਾਲ ਸਾਂਝੀ ਕਰਨ ਲਈ, ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਵਾਜਬ ਤੌਰ ਤੇ ਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੈ । ਐਥੀਕਲੀਲ ਗਾਰਡਲ ਹੁਣ ਵਾਇਡਲ ਨੂੰ ਹੋਰ ਪ੍ਰਯੋਗੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ।

ਅਸਲੀ- ਸਮਾਂ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ

ਡੋਨਰਜ਼ ਹੋਰ ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਮੁਹਿੰਮ ਦੀ ਤਰੱਕੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਉੱਤੇ ਜੀਵ ਅੱਪਡੇਟ ਹੋਣ । ਇੰਟਰਵਿਊਰਡ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡਜ਼, ਜੋ ਕਿ ਫਾਈਡ- ਟੇਪ ਤੋਂ ਅਸਲੀ- ਸਮਾਂ--ਤਰਾਪਤਿੰਬਤਿਵ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਵਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਟਰਾਈਟ ਬੈਕਐਂਡ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਪਬਲਿਕ- ਫਾਰ- ਫਾਰ- ਫਾਰਵਰਡ ਇੰਟਰਫੇਸ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਨੂੰ ਦਬਾਉਣ ਲਈ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਦਬਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਦੇ ਹਨ - ਏੱਥੇ ਇਨ-ਮੈਪਲਡ ਅਤੇ ਐਲਪ ਪਲੇਟਵੇਟ ਵਾਇਡ-ਸਲੈਟਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵੀ ਵਧਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ।

ਵੈਇੰਸ- ਯੋਗ ਇਨਕਲਾਇਪ ਲਈ ਬਲਾਕਕੈੱਨ

ਪੋਸਟਿਨ ਤਕਨਾਲੋਜੀ, ਜੋ ਕਿ ਇਸ ਦੇ ਨਾ-ਅਸਲਬਿੰਬਕ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਲਈ ਜਾਣੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਨੂੰ ਪਾਇਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਜਵਾਬਦੇਹ ਨੂੰ ਇਨਕਲਾਬ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਾਮੱਗਰੀ ਜਾਂ ਕਈ ਸਾਲ ਦੇ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟਾਂ ਵਿਚ । ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਹਾਲੇ ਵੀ ਨੈਂ ਨੈਸੈਂਟ, ਜ਼ੀਰੋ-ਟਰਾਈਸਟ ਟਰਾਈਜ਼ ਦੀ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਬਹੁਤ ਹੀ ਵੱਡੀ ਸੰਸਥਾਦਾਰਾਂ ਲਈ ਹੈ।

ਕੰਮ ਲਈ ਡਾਟੇ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਸਭਾ

ਬੈਨ ਫੀਚਰਾਂ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਮਾਲਕਾਂ ਵਜੋਂ ਪਛਾਣਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ । ਪਾਰਟੀਸ਼ਨ ਦੇ ਨਵੇਂ ਮਾਡਲ ਸਮਾਜਾਂ ਨੂੰ ਕੰਟ੍ਰੋਲ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਸੰਚਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੌਣ ਇਸ ਨੂੰ ਪਹੁੰਚ ਸਕਦਾ ਹੈ । ਇਹ ਤਬਦੀਲੀ ਸਮਾਜਕ ਵਿਭਾਗ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤ ਦੇ ਕੇਂਦਰ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਕਈ ਸਮਾਜਕ ਨਤੀਜਿਆਂ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਕੁਆਲਟੀ ਦੇ ਕੇਂਦਰ ਹੈ ।

ਅੱਜ ਡਾਟਾ ਅਤੇ ਪਰਭਾਵ ਮਾਪਣ ਲਈ ਅੱਜ ਦੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇਹੀ ਤਿਆਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਸੈਕਟਰ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਨੂੰ ਢਾਲ਼ਦੇ ਹਨ। ਕੀ ਸਟੇਜ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿਚ ਵੱਖੋ - ਵੱਖ ਡਾਟਾ ਨਦੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਵਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਡਾਇਰੈਕਟਰ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਸੰਭਾਵੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੇ ਪਹਿਲੂਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ, ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਜੋ ਸਬੂਤ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚਣ, ਸਫ਼ਲ ਹੋਣ, ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।

[FLT: 0] [FLT: {1] [[FLT:]] [FT:2] [[FTT:2]] ਅਤੇ [FT:] candddh: [FT:]] [FT] ਗਾਈਡ [FT][FT][LD] ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਰਚਨਾ ਲਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਲਈ ਸਰਵੇਖਣ ਅਤੇ ਨਾਈਸਤਾ[FTLT:N]

ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੁਝ ਵੀ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ।