ബിസിനസ്സ് വളർച്ചയ്ക്ക് നവീകരണം നിർണായകമാണ്. ഐടി ടീമുകൾക്ക് ധാരാളം ഇന്നൊവേഷൻ ശക്തിയുണ്ട്, കാരണം വളർന്നുവരുന്ന സാങ്കേതികവിദ്യകളുടെ ഫലപ്രദമായ ഉപയോഗം അറിവുള്ള തീരുമാനമെടുക്കുന്നതിന് നിർണായകമാണ്. എന്നാൽ ആധുനിക, അത്യാധുനിക സാങ്കേതികവിദ്യ സ്വീകരിക്കുന്നത് അതിനെ പോഷിപ്പിക്കുന്ന ഡാറ്റ പോലെ നല്ലതാണ്. ക്ലൗഡ് അധിഷ്ഠിത അനലിറ്റിക്സ്, ജനറേറ്റീവ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്, പ്രിഡിക്റ്റീവ് അനലിറ്റിക്സ്, കൂടുതൽ നൂതന സാങ്കേതികവിദ്യകൾ എന്നിവ തത്സമയ, പ്രതിനിധി ഡാറ്റ സെറ്റുകളിൽ പ്രവർത്തിപ്പിച്ചില്ലെങ്കിൽ തകരും.

ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്ക് ഫലപ്രദമായ ഡാറ്റാ സംയോജനം ആവശ്യമാണ്, കൂടാതെ അവരുടെ എല്ലാ ഡാറ്റയും വേഗത്തിൽ ആക്സസ് ചെയ്യാനും പ്രയോജനപ്പെടുത്താനും അനുവദിക്കുന്ന ഒരു ഹൈബ്രിഡ് ഐടി അന്തരീക്ഷം സ്വീകരിക്കണം – മെയിൻ ഫ്രെയിമുകളിലോ ക്ലൗഡിലോ സംഭരിച്ചാലും.

എളുപ്പത്തിൽ പറയാം – പക്ഷേ നമുക്ക് ഒരു കർവ്ബോൾ എറിയാം, ബിസിനസ്സിൽ എല്ലായ്പ്പോഴും സംഭവിക്കുന്ന ഒന്ന്: ഒരു ലയനം അല്ലെങ്കിൽ ഏറ്റെടുക്കൽ (എം & എ). M&A യുടെ ഞെരുക്കത്തിലായിരിക്കുമ്പോൾ ഒരു കമ്പനി ഡാറ്റാ ഇന്റഗ്രേഷനെയും മാനേജുമെന്റിനെയും എങ്ങനെ സമീപിക്കുന്നു?

ഞങ്ങളുടെ ന്യൂസ് ലെറ്റർ സബ് സ് ക്രൈബ് ചെയ്യുക ഞങ്ങളുടെ എഡിറ്റർമാരിൽ നിന്ന് നേരെ നിങ്ങളുടെ ഇൻബോക്സിലേക്ക് നിങ്ങളുടെ ഇമെയിൽ വിലാസം നൽകി ആരംഭിക്കുക. സാധുതയുള്ള ഒരു ഇമെയിൽ വിലാസം നൽകുക സബ് സ് ക്രൈബ് ചെയ്യുക

നേരായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നന്നായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും ശേഖരിക്കുന്നതിനും അവർ നേടിയ ചില പുതിയ ഡാറ്റ ഏകീകരിക്കേണ്ടതിന്റെ ആവശ്യകത ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്ക് തോന്നിയേക്കാം, പക്ഷേ ഇത് അങ്ങനെയല്ല. ഒരു ഹൈബ്രിഡ് ക്ലൗഡ് സമീപനം അർത്ഥമാക്കുന്നത് ഡാറ്റ സംഭരണം സ്കെയിലബിളും ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്നതുമാണ്, അതിനാൽ കൂടുതൽ ഡാറ്റ ഒരു ആസ്തിയാണ് – ഒരു ദോഷമല്ല. മെയിൻഫ്രെയിം, ഓൺ-പ്രിമിസസ് സോഫ്റ്റ്വെയർ, പബ്ലിക് ക്ലൗഡ് പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ എന്നിവ തമ്മിലുള്ള ഡാറ്റ തത്സമയം സംഭരിക്കാനും നിയന്ത്രിക്കാനും പകർത്താനുമുള്ള കഴിവ്, ഡാറ്റാ സെറ്റ് എത്ര വലുതായാലും എത്ര വേഗത്തിൽ സംയോജിപ്പിക്കേണ്ടതുണ്ടെങ്കിലും ബിസിനസുകളെ നവീകരണത്തിലേക്ക് ടാപ്പുചെയ്യാൻ അനുവദിക്കും.

ഡാറ്റാ സിനർജി

M&A പ്രക്രിയയിൽ നാവിഗേറ്റുചെയ്യുന്ന പലർക്കും, ഡാറ്റ മാനേജുചെയ്യുന്നത് അമിതമായിരിക്കാം, ശരിയായി കൈകാര്യം ചെയ്യണം അല്ലെങ്കിൽ അസംഘടിതവും മാറ്റിസ്ഥാപിക്കപ്പെട്ടതുമായ ഡാറ്റയുടെ അപകടസാധ്യത പ്രവർത്തിപ്പിക്കണം.

ഡാറ്റയുടെ വരവ് മികച്ച രീതിയിൽ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും എതിരാളികൾക്കിടയിലെ വക്രതയിൽ മുന്നിൽ നിൽക്കുന്നതിനും ഓർഗനൈസേഷനുകൾ മെയിൻഫ്രെയിംസ് പോലുള്ള ഓൺ-പ്രിമിസസ് സിസ്റ്റങ്ങളെ ക്ലൗഡ് പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളുമായി സംയോജിപ്പിക്കേണ്ടതുണ്ട്. വൈവിധ്യമാർന്ന ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച്, ക്ലൗഡിന്റെ പ്രവേശനക്ഷമതയും സഹകരണ ആനുകൂല്യങ്ങളും ഉപയോഗിച്ച് മെയിൻ ഫ്രെയിമിന്റെ വിശ്വാസ്യത, ഡാറ്റ സമഗ്രത, സ്കെയിലബിലിറ്റി എന്നിവ പ്രയോജനപ്പെടുത്താനുള്ള കഴിവ് മൊത്തത്തിലുള്ള ഡാറ്റ ദൃശ്യപരതയ്ക്കും നിയന്ത്രണത്തിനുമുള്ള മികച്ച പരിഹാരമാണ്. ഇത് സാധ്യമാകുന്നതിന്, ഡാറ്റാ ഇന്റഗ്രേഷൻ ടൂളുകൾ ചരിത്രപരമായ ഡാറ്റയുടെ മൂല്യം സംരക്ഷിച്ചുകൊണ്ട് സങ്കീർണ്ണമായ മെയിൻ ഫ്രെയിമുകളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റയിലേക്ക് പ്രവേശിക്കാനും പകർത്താനും അനുവദിക്കണം.

ഹൈബ്രിഡ്-ക്ലൗഡ് സൊല്യൂഷനുകൾ നടപ്പാക്കുന്നത് വർഷങ്ങളായി ബിസിനസുകളെ ബാധിച്ച ഡാറ്റാ തടസ്സങ്ങൾ ഇല്ലാതാക്കുന്നു.

ഡാറ്റാ സമന്വയം

ഒരു എം & എ സമയത്ത് ഡാറ്റ മാനേജുചെയ്യുമ്പോൾ ഉണ്ടാകുന്ന മറ്റൊരു ചുളിവ് ഡാറ്റയുടെ എല്ലായ്പ്പോഴും വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന അളവ് അർത്ഥമാക്കുന്നു എന്നതാണ് – ഐടിയിൽ ഒറ്റയടിക്ക് വരുന്ന ഡാറ്റ. വിവരമുള്ള തീരുമാനമെടുക്കുന്നതിന്റെ കാര്യത്തിൽ കൂടുതൽ ഡാറ്റ മികച്ചതാണ്, പക്ഷേ ഇത് കാലികവും സിസ്റ്റങ്ങളിലുടനീളം സമന്വയിപ്പിക്കുന്നതുമാണെങ്കിൽ മാത്രം.

അതിവേഗം മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്ന സാമ്പത്തിക ലാൻഡ്സ്കേപ്പിനുള്ളിൽ ഡാറ്റ അവരുടെ പ്രവർത്തന യാഥാർത്ഥ്യങ്ങളെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ ബിസിനസ്സിന്റെ സംഭരണ സംവിധാനങ്ങളിലേക്ക് തത്സമയ സമന്വയ കഴിവുകൾ നടപ്പാക്കുന്നത് നിർണായകമാണ്. തത്സമയ അപ്ഡേറ്റുകൾ ഇല്ലാതെ, ഐടി ടീമുകൾ കാലഹരണപ്പെട്ട ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി തെറ്റായ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാനുള്ള സാധ്യതയുണ്ട്, ഇത് ബിസിനസ്സ് പണം നഷ്ടപ്പെടുത്തും.

തത്സമയ ഡാറ്റ സമന്വയിപ്പിക്കൽ ഉപയോഗിച്ച്, ഡാറ്റാ ഇന്റഗ്രേഷൻ ടൂളുകൾക്ക് ക്ലൗഡ് അധിഷ്ഠിത ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്, എം എൽ അനലിറ്റിക്സ് എന്നിവയ്ക്കായി ചരിത്രപരവും ഓൺ-പ്രിമിസസ് ഡാറ്റ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ കഴിയും, അവ പലപ്പോഴും ഉപയോഗിക്കാത്ത പ്രധാന ഡാറ്റാസെറ്റുകളാണ്, പ്രത്യേകിച്ചും ഒരു കമ്പനി ഏറ്റെടുക്കലിൽ മത്സരിക്കുന്ന മുൻഗണനകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ ഉപയോഗം വർദ്ധിച്ചുകൊണ്ടേയിരിക്കും, ഇത് തീരുമാനമെടുക്കുന്നതിന് ഈ കഴിവിനെ നിർണായകമാക്കുന്നു.

സോഫ്റ്റ് വെയർ വികസനം

നന്നായി കൈകാര്യം ചെയ്യപ്പെടുന്നതും കാലികവുമായ ഡാറ്റ നിർണായകമാകുന്നതിനുള്ള മറ്റൊരു നിർണായക കാരണം സോഫ്റ്റ്വെയർ വികസനമാണ്. കമ്പനികളുടെ ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ ഗുണനിലവാര അഷ്വറൻസ് (ക്യുഎ) ടെസ്റ്റിംഗിന് ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും സത്യമാണ്.

ഓർഗനൈസേഷനുകൾ അവരുടെ സോഫ്റ്റ്വെയർ വികസന പ്രക്രിയകളിൽ DevOps സമ്പ്രദായങ്ങൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, ഒറ്റപ്പെട്ട പരിതസ്ഥിതികളിൽ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ പരീക്ഷിക്കുന്നത് ഇനി പര്യാപ്തമല്ല. യഥാർത്ഥ ലോക സാഹചര്യങ്ങൾ പകർത്തുന്നതിന് ടീമുകൾ ടെസ്റ്റിംഗ് പ്രക്രിയയിലേക്ക് കാലികമായ ഡാറ്റ സമന്വയിപ്പിക്കണം, ഇത് വിവിധ സാഹചര്യങ്ങളിൽ സോഫ്റ്റ്വെയർ പ്രതീക്ഷിച്ചതുപോലെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.

ടെസ്റ്റിംഗ് സമയത്ത് റിയലിസ്റ്റിക് ഡാറ്റ സെറ്റുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് ആപ്ലിക്കേഷൻ പ്രകടനം, സുരക്ഷ, ഉപയോക്തൃ അനുഭവം എന്നിവ കൂടുതൽ ഫലപ്രദമായി സാധൂകരിക്കാൻ ടീമുകളെ അനുവദിക്കുന്നു. ഇത് സജീവമായ പ്രശ്നം തിരിച്ചറിയാൻ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു, ഇത് വേഗത്തിൽ ബഗ് കണ്ടെത്തൽ, വികസന സമയം കുറയ്ക്കൽ, ആപ്ലിക്കേഷൻ പ്രകടനത്തിന്റെ മൊത്തത്തിലുള്ള വർദ്ധനവ് എന്നിവയിലേക്ക് നയിക്കുന്നു.

ഒരു എം & എ സമയത്ത് വിപുലമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ സമന്വയിപ്പിക്കുന്നത് തികച്ചും ഭയപ്പെടുത്തുന്നതാണ്, പക്ഷേ മെയിൻഫ്രെയിം സിസ്റ്റങ്ങൾ, ഓൺ-സൈറ്റ് ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ, പബ്ലിക് ക്ലൗഡ് പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ എന്നിവയിലുടനീളം ഡാറ്റ കാര്യക്ഷമമായി സംഭരിക്കാനും മേൽനോട്ടം വഹിക്കാനും നിയന്ത്രിക്കാനും ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് ചെയ്യാനും ബിസിനസുകളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്ന റോക്കറ്റ് സോഫ്റ്റ്വെയറിൽ നിന്നുള്ളതുപോലുള്ള പരിഹാരങ്ങൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നത് ഏറ്റെടുക്കൽ സമയത്ത് നവീകരണം അൺലോക്ക് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഉത്തരമാണ്.