ਅਸੀਂ ਕਾਰੋਬਾਰ ਅਤੇ DevOps ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਦਾ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਾ ਕਿਵੇਂ ਲੱਭਿਆ

DevOps ਫ਼ਲਸਫ਼ਾ, ਜਦੋਂ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਸਾੱਫਟਵੇਅਰ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਹੈਰਾਨੀ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗੀ। ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਰੁਝਾਨ ਗਤੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ - DevOps 2.0 ਜਾਂ BizDevOps। ਇਹ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਪੂਰੇ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ: ਵਪਾਰ, ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਸਹਾਇਤਾ। ਅਤੇ ਜਿਵੇਂ ਕਿ DevOps ਵਿੱਚ, ਇੰਜਨੀਅਰਿੰਗ ਅਭਿਆਸ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਸਮਰਥਨ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਦਾ ਆਧਾਰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ "ਗੂੰਦ" ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨੂੰ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ।

ਮੈਂ ਤੁਰੰਤ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ: ਸਾਨੂੰ ਹੁਣੇ ਹੀ ਪਤਾ ਲੱਗਾ ਹੈ ਕਿ ਸਮਾਰਟ ਕਿਤਾਬਾਂ ਪੜ੍ਹਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਵਿਕਾਸ ਹੈ. ਇਹ ਕਿਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਪਹਿਲਕਦਮੀ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਇੱਕ ਅਦੁੱਤੀ ਜਨੂੰਨ ਦੇ ਕਾਰਨ ਇੱਕਠੇ ਹੋਇਆ। ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਹੁਣ ਵਿਕਾਸ ਉਤਪਾਦਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ, ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪਸ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੂਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਦੱਸਾਂਗਾ ਕਿ ਸਾਡੇ ਲਈ ਸਭ ਕੁਝ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਕਲਾਸਿਕ DevOps ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ

ਜਦੋਂ ਨਵੇਂ ਗਾਹਕ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਕਾਰੋਬਾਰ ਗਾਹਕ ਵਿਵਹਾਰ ਦਾ ਇੱਕ ਆਦਰਸ਼ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਚੰਗੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਇਹ ਆਪਣੇ ਵਪਾਰਕ ਟੀਚਿਆਂ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਵਿਕਾਸ ਟੀਮ, ਇਸਦੇ ਹਿੱਸੇ ਲਈ, ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ, ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਕੋਡ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣ ਲਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੇ ਸੰਪੂਰਨ ਸਵੈਚਾਲਨ, ਸੌਖ ਅਤੇ ਸਹੂਲਤ ਲਈ ਸਮਰਥਨ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ।

ਅਸਲੀਅਤ ਅਕਸਰ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਮਿਲਦੀ ਹੈ, ਕਾਰੋਬਾਰ ਘੱਟ ਪਰਿਵਰਤਨ ਨਾਲ ਫਸਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਵਿਕਾਸ ਟੀਮਾਂ ਫਿਕਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਫਿਕਸ ਜਾਰੀ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀਆਂ ਬੇਨਤੀਆਂ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਡੁੱਬ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਜਾਣੂ ਆਵਾਜ਼?

ਇੱਥੇ ਬੁਰਾਈ ਦੀ ਜੜ੍ਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਬਣੇ ਲੰਬੇ ਅਤੇ ਮਾੜੇ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਕਾਰੋਬਾਰ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰ, ਜਦੋਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਪ੍ਰਿੰਟਾਂ ਦੌਰਾਨ ਫੀਡਬੈਕ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਸੀਮਤ ਗਿਣਤੀ ਦੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਕਿਸਮਤ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਅਕਸਰ ਜੋ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਉਹ ਸਮੁੱਚੇ ਨਿਸ਼ਾਨੇ ਵਾਲੇ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਲਈ ਬਿਲਕੁਲ ਵੀ ਆਮ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ।
ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਕਿ ਕੀ ਕੋਈ ਉਤਪਾਦ ਸਹੀ ਦਿਸ਼ਾ ਵੱਲ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਲਾਂਚ ਦੇ ਮਹੀਨਿਆਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਤੀ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟ ਖੋਜ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਸੀਮਤ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਆਕਾਰ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਉਹ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਗਾਹਕਾਂ 'ਤੇ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦਾ ਮੌਕਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਹ ਲੰਬਾ, ਗਲਤ ਅਤੇ ਬੇਅਸਰ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.

ਟਰਾਫੀ ਟੂਲ

ਅਸੀਂ ਇਸ ਤੋਂ ਬਚਣ ਦਾ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਾ ਲੱਭ ਲਿਆ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਸਿਰਫ ਮਾਰਕਿਟਰਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਸੀ ਹੁਣ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦੇ ਹੱਥਾਂ ਵਿੱਚ ਆਪਣਾ ਰਸਤਾ ਲੱਭ ਗਿਆ ਹੈ. ਅਸੀਂ ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ, ਇੱਥੇ ਅਤੇ ਹੁਣ ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਿ ਕੀ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਲਈ ਵੈੱਬ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤੀ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ, ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਖੁਦ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਗਾਹਕਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਾਓ।
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਕਿਸਮ ਦੇ ਉਤਪਾਦ ਸੁਧਾਰ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਤੁਰੰਤ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਇਹ ਕਿਸ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਿਕਰੀ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਘੱਟ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨਾਲ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਖਤਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਜਾਂ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਰੋਲ ਆਊਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਿ ਕੀ ਸਭ ਕੁਝ ਇਰਾਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰੋ। ਬੇਨਤੀਆਂ ਜਾਂ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਫੀਡਬੈਕ ਦੀ ਉਡੀਕ ਨਾ ਕਰੋ, ਪਰ ਤੁਰੰਤ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰੋ ਅਤੇ ਤੁਰੰਤ ਉਤਪਾਦ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰੋ। ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਰੋਲ ਆਊਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਤਿੰਨ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਹੋਰ ਤਿੰਨ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ - ਅਤੇ ਇੱਕ ਹਫ਼ਤੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਨਵਾਂ ਉਤਪਾਦ ਤਿਆਰ ਹੈ।

ਤੁਸੀਂ ਪੂਰੇ ਫਨਲ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਸਾਰੇ ਗਾਹਕ ਜੋ ਨਵੇਂ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਸੰਪਰਕ ਵਿੱਚ ਆਏ ਸਨ, ਉਹਨਾਂ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਿੱਥੇ ਫਨਲ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸੰਕੁਚਿਤ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਾਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਡਿਵੈਲਪਰ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੋਵੇਂ ਹੁਣ ਆਪਣੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੇ ਕੰਮ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਇਸਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਇੱਕੋ ਗਾਹਕ ਦੀ ਯਾਤਰਾ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਕੱਠੇ ਉਹ ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਵਿਚਾਰਾਂ ਅਤੇ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਨਾਲ ਕਾਰੋਬਾਰ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਦਾ ਇਹ ਏਕੀਕਰਣ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰੰਤਰ ਬਣਾਉਣਾ, ਨਿਰੰਤਰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ, ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵੇਖਣਾ, ਅਤੇ ਸਮੁੱਚੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਸਭ ਗੁੰਝਲਤਾ ਬਾਰੇ ਹੈ

ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਕੋਈ ਨਵਾਂ ਉਤਪਾਦ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ, ਅਸੀਂ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ, ਸਗੋਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਮੌਜੂਦ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੇ ਵੈੱਬ ਵਿੱਚ ਜੋੜਦੇ ਹਾਂ। ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਅਕਸਰ ਕਈ ਵਿਭਾਗਾਂ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਸੰਪਰਕ ਕੇਂਦਰ ਦੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਦਫ਼ਤਰ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਬੰਧਕਾਂ ਨਾਲ, ਉਹ ਸਹਾਇਤਾ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਔਨਲਾਈਨ ਚੈਟਾਂ ਵਿੱਚ। ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਅਸੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸੰਪਰਕ ਕੇਂਦਰ 'ਤੇ ਕੀ ਲੋਡ ਹੈ, ਆਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਬੇਨਤੀਆਂ 'ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਕਿੰਨੇ ਲੋਕ ਦਫਤਰ ਪਹੁੰਚਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਹੋਰ ਸਲਾਹ ਕਿਵੇਂ ਦਿੱਤੀ ਜਾਵੇ।

ਇਹ ਸੂਚਨਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨਾਲ ਬਿਲਕੁਲ ਉਹੀ ਹੈ. ਸਾਡਾ ਬੈਂਕ 20 ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਮੌਜੂਦ ਹੈ, ਜਿਸ ਸਮੇਂ ਦੌਰਾਨ ਵਿਭਿੰਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਪਰਤ ਬਣਾਈ ਗਈ ਹੈ ਅਤੇ ਅਜੇ ਵੀ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। ਬੈਕਐਂਡ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆ ਕਦੇ-ਕਦਾਈਂ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕੁਝ ਪ੍ਰਾਚੀਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਖਾਸ ਖੇਤਰ ਲਈ ਅੱਖਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ 'ਤੇ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਕਈ ਵਾਰ ਇਹ ਨਵੀਂ ਸੇਵਾ ਨੂੰ ਕਰੈਸ਼ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਮਿਆਰੀ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਬੱਗ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ, ਪਰ ਵੈੱਬ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੈ।

ਅਸੀਂ ਉਸ ਬਿੰਦੂ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚ ਗਏ ਜਿੱਥੇ ਅਸੀਂ ਗਲਤੀ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ ਜੋ ਸਾਰੇ ਸ਼ਾਮਲ ਸਿਸਟਮਾਂ ਤੋਂ ਕਲਾਇੰਟ ਨੂੰ ਦਿਖਾਈਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਪਤਾ ਚਲਿਆ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪੁਰਾਣੇ ਸਨ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਇਹ ਕਲਪਨਾ ਵੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਸੀ ਕਿ ਉਹ ਕਿਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਾਡੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਸਨ।

ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ

ਸਾਡੇ ਵੈਬ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਅਤੇ SCRUM ਵਿਕਾਸ ਟੀਮਾਂ ਇੱਕੋ ਕਮਰੇ ਵਿੱਚ ਸਥਿਤ ਹਨ। ਉਹ ਲਗਾਤਾਰ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਜਦੋਂ ਲੋੜ ਹੋਵੇ, ਮਾਹਰ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਸੈਟ ਅਪ ਕਰਨ ਜਾਂ ਡਾਟਾ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਟੀਮ ਦੇ ਮੈਂਬਰ ਖੁਦ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸੇਵਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਵੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਮਦਦ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਿਸਮ ਦੇ ਗਾਹਕਾਂ ਜਾਂ ਸਰੋਤਾਂ ਲਈ ਕੁਝ ਨਿਰਭਰਤਾ ਜਾਂ ਵਾਧੂ ਫਿਲਟਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਪਰ ਮੌਜੂਦਾ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਵਿੱਚ ਸਾਨੂੰ ਅਜਿਹਾ ਘੱਟ ਹੀ ਮਿਲਦਾ ਹੈ।

ਦਿਲਚਸਪ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਆਈਟੀ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਸਥਾਪਨਾ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਸੀ. ਅਸੀਂ ਉਹੀ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਰਤਦੇ ਹਾਂ ਜਿਸ ਨਾਲ ਮਾਰਕਿਟਰਾਂ ਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਸਿਰਫ ਇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ 'ਤੇ ਸਹਿਮਤੀ ਅਤੇ ਵਪਾਰ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿਚ ਇਸ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਸੀ। ਬੇਸ਼ੱਕ, ਅਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਇਹ ਨਹੀਂ ਲੈ ਸਕਦੇ ਸੀ ਕਿ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਕੀ ਸੀ, ਸਾਨੂੰ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਨਵੇਂ ਸਿਰੇ ਤੋਂ ਸੰਰਚਿਤ ਕਰਨਾ ਪਿਆ ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਪਹੁੰਚ ਦੇਣੀ ਪਈ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਉਸੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਹੋਣ।

ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਵੈੱਬ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦਾ ਇੱਕ ਸੁਧਾਰਿਆ ਹੋਇਆ ਸੰਸਕਰਣ ਖਰੀਦਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜੋ ਸਾਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤੇ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵੱਧ ਰਹੀ ਮਾਤਰਾ ਦਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇਵੇਗਾ।

ਅਸੀਂ CRM ਅਤੇ ਲੇਖਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਤੋਂ ਵੈੱਬ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਵੀ ਸਰਗਰਮ ਹਾਂ। ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ, ਅਸੀਂ ਸਾਰੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਪਹਿਲੂਆਂ ਵਿੱਚ ਕਲਾਇੰਟ ਦੀ ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਤਸਵੀਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ: ਸਰੋਤ ਦੁਆਰਾ, ਕਲਾਇੰਟ ਦੀ ਕਿਸਮ, ਉਤਪਾਦ। BI ਸੇਵਾਵਾਂ ਜੋ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਲਦੀ ਹੀ ਸਾਰੇ ਵਿਭਾਗਾਂ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਹੋਣਗੀਆਂ।

ਅਸੀਂ ਕਿਸ ਨਾਲ ਖਤਮ ਹੋਏ? ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਸ 'ਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਨੂੰ ਉਤਪਾਦਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਬਣਾਇਆ, ਜਿਸਦਾ ਇੱਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਗਤ ਪ੍ਰਭਾਵ ਸੀ।

ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਰੇਕ 'ਤੇ ਕਦਮ ਨਾ ਰੱਖੋ

ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਕੁਝ ਸੁਝਾਅ ਸਾਂਝੇ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਵਿਕਾਸ ਕਾਰੋਬਾਰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਮੁਸੀਬਤ ਵਿੱਚ ਪੈਣ ਤੋਂ ਬਚਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨਗੇ।

1. ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਗਲਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਉਤਪਾਦ ਤੋਂ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਮਾਰਗ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਫਿਰ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
2. ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਟੀਮ ਜਾਂ ਵਿਅਕਤੀ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਕੋਲ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀ ਚੰਗੀ ਸਮਝ ਹੋਵੇ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਕਿਨਾਰੇ 'ਤੇ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਕੇਲ ਕਰੋਗੇ, ਇਸਨੂੰ ਹੋਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰੋਗੇ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋਗੇ।
3. ਬੇਲੋੜਾ ਡਾਟਾ ਤਿਆਰ ਨਾ ਕਰੋ। ਵੈੱਬ ਅੰਕੜੇ, ਉਪਯੋਗੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਘੱਟ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਬੇਲੋੜੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਕੂੜਾ ਡੰਪ ਵੀ ਹੈ। ਅਤੇ ਇਹ ਕੂੜਾ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਿੱਚ ਦਖਲ ਦੇਵੇਗਾ ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਸਪਸ਼ਟ ਟੀਚੇ ਨਹੀਂ ਹਨ।
4. ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਖ਼ਾਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨਾ ਕਰੋ। ਪਹਿਲਾਂ, ਟੀਚੇ, ਸੰਦ ਦੀ ਚੋਣ, ਅਤੇ ਕੇਵਲ ਤਦ ਹੀ - ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸਿਰਫ ਜਿੱਥੇ ਇਸਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੋਵੇਗਾ.

ਸਮੱਗਰੀ ਚੇਬੋਟਰ ਓਲਗਾ ਨਾਲ ਮਿਲ ਕੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ।olga_cebotari).

ਸਰੋਤ: www.habr.com