Machine Learning အတွက် Visual Introduction (2015)

ဒေတာကြည့်ရှုခြင်း၏ မှော်ဆန်ခြင်း- စက်သင်ယူခြင်းအတွက် အမြင်အာရုံမိတ်ဆက်

2015 ခုနှစ်တွင်၊ Stephanie Yee နှင့် Tony Chu တို့၏ အထင်ကရ အပြန်အလှန်အကျိုးပြုဆောင်းပါးတစ်ပုဒ်သည် မှတ်သားဖွယ်ကောင်းသောအရာတစ်ခုကို ပြုလုပ်ခဲ့သည်- ၎င်းသည် Machine Learning (ML) ကို အသုံးပြုခွင့်ရစေသည်။ သူတို့သည် သိပ်သည်းသော ညီမျှခြင်း သို့မဟုတ် စိတ္တဇသီအိုရီကို အားမကိုးပါ။ ယင်းအစား၊ စက်များသည် ဒေတာမှ မည်သို့သင်ယူသည်ကို ရှင်းပြရန် ရိုးရှင်းပြီး အစွမ်းထက်သောကိရိယာ—မြင်ယောင်မှု—ကို အသုံးပြုခဲ့ကြသည်။ ဤအမြင်အာရုံချဉ်းကပ်နည်းသည် ရှုပ်ထွေးသောအကွက်ကို ဖျောက်ဖျက်ပစ်ခဲ့ပြီး ၎င်းကို ပုံစံများရှာဖွေခြင်းနှင့် သတင်းအခင်းအကျင်းများတွင် နယ်နိမိတ်ဆွဲခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်အဖြစ် ပြသခဲ့သည်။ ဒေတာများသည် ဆုံးဖြတ်ချက်များကို မောင်းနှင်သည့် ယနေ့စီးပွားရေးလောကတွင်၊ ဤအခြေခံသဘောတရားကို နားလည်ခြင်းသည် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များအတွက်သာ မဟုတ်တော့ပါ။ လည်ပတ်မှုများကို ချောမွေ့စေရန်၊ ဖောက်သည်အတွေ့အကြုံများကို စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ရန် သို့မဟုတ် စျေးကွက်လမ်းကြောင်းများကို ခန့်မှန်းလိုသူတိုင်းအတွက်ဖြစ်သည်။ အမျိုးမျိုးသောစီးပွားရေး module များမှဒေတာများကိုပေါင်းစပ်ထားသည့် Mewayz ကဲ့သို့သောပလပ်ဖောင်းများသည်ဤအသိဉာဏ်ရှိသောစနစ်များကိုလောင်စာဆီပေးရန်အတွက်ပြီးပြည့်စုံသောဖွဲ့စည်းပုံပတ်ဝန်းကျင်ကိုဖန်တီးပေးသည်။

လိုင်းများဆွဲခြင်းဖြင့် စက်များလေ့လာပုံ

2015 ရုပ်မြင်သံကြားလမ်းညွှန်သည် ဆက်စပ်နိုင်သော အခြေအနေတစ်ခုဖြင့် စတင်ခဲ့သည်- အင်္ဂါရပ်နှစ်ခု—စတုရန်းပေနှင့် အရွယ်အစားတစ်ခုလျှင် ဈေးနှုန်းနှင့် ဝန်ဆောင်မှုနှစ်ခုကို အခြေခံ၍ နယူးယောက် သို့မဟုတ် ဆန်ဖရန်စစ္စကိုတွင် နေအိမ်များကို အမျိုးအစားခွဲခြားထားသည်။ အိမ်တိုင်းသည် ကွက်ကျားကွက်ကြားတွင် အမှတ်ရနေပါသည်။ မြို့ပြအစုအဝေးနှစ်ခုကို ပိုင်းခြားရန် ပိုင်းခြားမျဉ်းတစ်ခု သို့မဟုတ် နယ်နိမိတ်တစ်ခုဆွဲခြင်းဖြင့် သင်ယူခဲ့သော "စက်" (ဤကိစ္စတွင်၊ ရိုးရှင်းသော အယ်လဂိုရီသမ်)။ ဤသည်မှာ အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း၏ အနှစ်သာရဖြစ်ပြီး အခြေခံ ML အလုပ်ဖြစ်သည်။ ဆောင်းပါးသည် ၎င်း၏တိကျမှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန်အတွက် ဒေတာအချက်အသစ်တစ်ခုစီနှင့် မျဉ်းကြောင်းကို ချိန်ညှိထားသည့် မော်ဒယ်ကို တောက်လျှောက်ပြသထားသည်။ ဤရုပ်ပုံဆိုင်ရာ ဥပမာကို စီးပွားရေးလုပ်ငန်းသို့ တိုက်ရိုက်ဘာသာပြန်ဆိုသည်။ ဖောက်သည်တုံ့ပြန်ချက်အား "အရေးတကြီး" သို့မဟုတ် "စံ" အဖြစ် ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းအား အရောင်းအ၀ယ်သည် "ပူ" သို့မဟုတ် "အေး" သို့မဟုတ် စာရင်းပစ္စည်းများကို "အမြန်ရွေ့လျားခြင်း" သို့မဟုတ် "ရွေ့လျားမှုနှေးကွေးခြင်း" အဖြစ် ခွဲခြားမြင်ယောင်ကြည့်ပါ။ ဒေတာကို ဤနည်းဖြင့် မြင်ယောင်ခြင်းဖြင့်၊ ML သည် မှော်ဆန်မှုမဟုတ်သော်လည်း ပရမ်းပတာမှ အမှာစာဖန်တီးသည့် နည်းစနစ်ကျသော လုပ်ငန်းစဉ်အဖြစ် ကျွန်ုပ်တို့မြင်သည်။

ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်များ- ဟောကိန်းထုတ်မှုဇယား

ထို့နောက် နိဒါန်းသည် ပိုမိုအားကောင်းသည့် အယူအဆသို့ ပြောင်းသွားသည်- ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်။ အမြင်အားဖြင့်၊ ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်သည် ခန့်မှန်းချက်တစ်ခုသို့ရောက်ရှိရန် ဒေတာနှင့်ပတ်သက်သည့် ဟုတ်/မဟုတ် မေးခွန်းများစွာကို မေးမြန်းသည့် စီးဆင်းမှုဇယားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဆောင်းပါးသည် ဒေတာကို ထိရောက်စွာခွဲခြမ်းရန် အထိရောက်ဆုံးမေးခွန်းများကို အယ်လဂိုရီသမ်က မည်သို့ရွေးချယ်ပုံ ("တစ်စတုရန်းပေလျှင် စျေးနှုန်းသည် သတ်မှတ်ထားသော သတ်မှတ်ချက်ထက်ကျော်လွန်နေသလား" ကဲ့သို့) ကာတွန်းဖြင့် ရေးထားသည်။ ခွဲခြမ်းတစ်ခုစီသည် အကိုင်းအခက်အသစ်များကို ဖန်တီးပေးကာ နောက်ဆုံးတွင် ခန့်မှန်းထားသော အရွက်များဆီသို့ ဦးတည်စေသည်။ ဤနေရာတွင် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုပလက်ဖောင်းများသည် ၎င်းတို့၏ အစွမ်းသတ္တိကို ပြသသည်။ CRM၊ စာရင်းနှင့်ဘဏ္ဍာရေးဒေတာတို့ကို ချိတ်ဆက်ပေးသည့် Mewayz ကဲ့သို့ စုစည်းထားသည့်စနစ်သည် လေ့လာသင်ယူရန်လိုအပ်သည့် ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်တစ်ခုဖြစ်ပြီး ကြွယ်ဝပြီး သန့်ရှင်းသောဒေတာအစုံကို ပေးပါသည်။ ထို့နောက် သစ်ပင်သည်-

• အဖွဲ့၏အလုပ်တာဝန်နှင့် အရင်းအမြစ်ရရှိနိုင်မှုအပေါ်အခြေခံ၍ ပရောဂျက်ပေးပို့မှုအချိန်ဇယားများကို ခန့်မှန်းခြင်း။
• ငွေပေးချေမှုမှတ်တမ်းနှင့် မှာယူမှုအရွယ်အစားပေါ်မူတည်၍ သုံးစွဲသူအသစ်၏ အန္တရာယ်အဆင့်ကို အကဲဖြတ်ခြင်း။
• ပြဿနာအမျိုးအစားနှင့် ရှုပ်ထွေးမှုအပေါ်အခြေခံ၍ လက်မှတ်အတွက် အကောင်းဆုံးပံ့ပိုးကူညီသူအား အကြံပြုခြင်း။

အမြင်အာရုံလမ်းညွှန်သည် ရှင်းလင်းစွာဖော်ပြထားသည်- ထည့်သွင်းဒေတာ၏ အရည်အသွေးနှင့် အပြန်အလှန်ချိတ်ဆက်မှုမှာ အထွက်၏ဉာဏ်ရည်ဉာဏ်သွေးကို တိုက်ရိုက်ဆုံးဖြတ်သည်။

Clever Tool မှ Business Necessity အထိ

2015 ခုနှစ်တွင် ရုပ်မြင်သံကြားမိတ်ဆက်မှုအဖြစ် စတင်ခဲ့ရာသည် စီးပွားရေးအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သည့်အရာအဖြစ် ပြောင်းလဲလာသည်။ ပင်မသင်ခန်းစာများသည် မှန်ကန်နေဆဲဖြစ်သည်- ML သည် ဒေတာအသစ်များနှင့်ပတ်သက်၍ အသိပညာကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုများပြုလုပ်ရန် သမိုင်းအချက်အလက်ပုံစံများကို ရှာဖွေသည်။ စိတ်ကူးဖြင့်ကြည့်ခြင်းသည် နက်နဲသောအရာကို ဖယ်ထုတ်ကာ ယုတ္တိကျသော၊ လေ့ကျင့်နိုင်သော စနစ်တစ်ခုကို ထုတ်ဖော်ပြသသည်။ ယနေ့တွင်၊ ၎င်းသည် အကြံပြုချက်စနစ်များ၊ လိမ်လည်မှုရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းနှင့် ၀ယ်လိုအားခန့်မှန်းခြင်း၏ နောက်ကွယ်ရှိအင်ဂျင်ဖြစ်သည်။ ဤစွမ်းရည်များကို အကောင်အထည်ဖော်ရန် အစမှအဆုံး တည်ဆောက်ရန်မလိုအပ်တော့ပါ။ ခေတ်မီ modular လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုစနစ်များသည် ထိုသို့သောထောက်လှမ်းရေးအတွက် ဒေတာကျောရိုးအဖြစ် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ အရောင်းနှင့် စျေးကွက်ရှာဖွေရေးမှ ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးနှင့် ပံ့ပိုးကူညီမှုအထိ— Mewayz ကဲ့သို့သော ပလပ်ဖောင်းတစ်ခုသည် လည်ပတ်မှုများကို ဗဟိုချုပ်ကိုင်ခြင်းဖြင့် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များသည် ပြည့်စုံပြီး အရည်အသွေးမြင့်ဒေတာများကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်ပြီး အမြင်ဆိုင်ရာ သဘောတရားများကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်နိုင်သော စီးပွားရေးဆိုင်ရာ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများအဖြစ် ပြောင်းလဲကြောင်း သေချာစေသည်။

2015 Visual Primer သည် စက်သင်ယူမှုကို black box ကဲ့သို့မဟုတ်ဘဲ ပွင့်လင်းမြင်သာသော ထပ်တလဲလဲရှာဖွေမှုလုပ်ငန်းစဉ်အဖြစ် ဘောင်ခတ်ထားသောကြောင့် အောင်မြင်ခဲ့သည်။ ML သည် ပိုမိုကောင်းမွန်သောအနာဂတ်ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်အတွက် အတိတ်ကအထောက်အထားများကိုအသုံးပြုခြင်းဖြစ်သည်—စီးပွားရေးခေါင်းဆောင်တိုင်းနားလည်သည့်နိယာမကို၎င်းကပြသခဲ့သည်။

ပိုမိုထက်မြက်သော လုပ်ဆောင်ချက်များအတွက် Visual Foundation

2015 တွင် ထိုရိုးရှင်းသော ပြေပြစ်သောအမြင်ဖြင့် ရှင်းပြချက်သည် သင်ပေးသည်ထက် ပိုမိုလုပ်ဆောင်ခဲ့သည်။ ၎င်းသည် ဒေတာမောင်းနှင်သည့်ခေတ်အတွက် အယူအဆဆိုင်ရာ အခြေခံအုတ်မြစ်ကို ချပေးခဲ့သည်။ စက်သင်ယူခြင်းသည် စနစ်တကျ၊ ပေါများသောဒေတာအပေါ်တွင် ဖြစ်ထွန်းကြောင်း သရုပ်ဖော်ထားသည်။ ခေတ်မီစီးပွားရေးအခြေအနေတွင်၊ ၎င်းသည် ပေါင်းစပ်ပလပ်ဖောင်းများ၏ အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍကို မီးမောင်းထိုးပြသည်။ Disparate data silos သည် ပျောက်ဆုံးနေသော အမှတ်များနှင့်အတူ ကွဲလွင့်နေသော ကွက်ကွက်တစ်ခုကဲ့သို့ အပိုင်းပိုင်းခွဲထားသော ရုပ်ပုံတစ်ပုံကို ဖန်တီးပါ။ ပေါင်းစပ်ဖွဲ့စည်းမှုစနစ်သည် ပြီးပြည့်စုံသော အမြင်အာရုံကင်းဗတ်ကို ထောက်ပံ့ပေးသည်။ Mewayz သည် လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှုများ၏ ရှင်းရှင်းလင်းလင်းအသေးစိတ်ပုံတူကို ဖန်တီးရန်အတွက် လုပ်ငန်း module များကို ပေါင်းစည်းပြီး ကင်းဗတ်စ်အဖြစ် လုပ်ဆောင်သည်။ ဤအလုံးစုံသောအမြင်သည် တိကျသောနယ်နိမိတ်များဆွဲရန်၊ ယုံကြည်စိတ်ချရသောဆုံးဖြတ်ချက်သစ်များတည်ဆောက်ရန်နှင့် နောက်ဆုံးတွင်၊ အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုလုံးတွင် ထိရောက်မှုနှင့် တိုးတက်မှုကို တွန်းအားပေးသည့် မဟာဗျူဟာမြောက်ပစ္စည်းအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲရန် တိကျစွာထိရောက်သောစက်သင်ယူမှုလိုအပ်သည်။

အမေးများသောမေးခွန်းများ

ဒေတာကြည့်ရှုခြင်း၏ မှော်ဆန်ခြင်း- စက်သင်ယူခြင်းဆိုင်ရာ ပုံရိပ်ယောင်မိတ်ဆက်

2015 ခုနှစ်တွင်၊ Stephanie Yee နှင့် Tony Chu တို့၏ အထင်ကရ အပြန်အလှန်အကျိုးပြုဆောင်းပါးတစ်ပုဒ်သည် မှတ်သားဖွယ်ကောင်းသောအရာတစ်ခုကို ပြုလုပ်ခဲ့သည်- ၎င်းသည် Machine Learning (ML) ကို အသုံးပြုခွင့်ရစေသည်။ သူတို့သည် သိပ်သည်းသော ညီမျှခြင်း သို့မဟုတ် စိတ္တဇသီအိုရီကို အားမကိုးပါ။ ယင်းအစား၊ စက်များသည် ဒေတာမှ မည်သို့သင်ယူသည်ကို ရှင်းပြရန် ရိုးရှင်းပြီး အစွမ်းထက်သောကိရိယာ—မြင်ယောင်မှု—ကို အသုံးပြုခဲ့ကြသည်။ ဤအမြင်အာရုံချဉ်းကပ်နည်းသည် ရှုပ်ထွေးသောအကွက်ကို ဖျောက်ဖျက်ပစ်ခဲ့ပြီး ၎င်းကို ပုံစံများရှာဖွေခြင်းနှင့် သတင်းအခင်းအကျင်းများတွင် နယ်နိမိတ်ဆွဲခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်အဖြစ် ပြသခဲ့သည်။ ဒေတာများသည် ဆုံးဖြတ်ချက်များကို မောင်းနှင်သည့် ယနေ့စီးပွားရေးလောကတွင်၊ ဤအခြေခံသဘောတရားကို နားလည်ခြင်းသည် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များအတွက်သာ မဟုတ်တော့ပါ။ လည်ပတ်မှုများကို ချောမွေ့စေရန်၊ ဖောက်သည်အတွေ့အကြုံများကို စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ရန် သို့မဟုတ် စျေးကွက်လမ်းကြောင်းများကို ခန့်မှန်းလိုသူတိုင်းအတွက်ဖြစ်သည်။ အမျိုးမျိုးသောစီးပွားရေး module များမှဒေတာများကိုပေါင်းစပ်ထားသည့် Mewayz ကဲ့သို့သောပလပ်ဖောင်းများသည်ဤအသိဉာဏ်ရှိသောစနစ်များကိုလောင်စာဆီပေးရန်အတွက်ပြီးပြည့်စုံသောဖွဲ့စည်းပုံပတ်ဝန်းကျင်ကိုဖန်တီးပေးသည်။

စာကြောင်းများဆွဲခြင်းဖြင့် စက်များလေ့လာပုံ

2015 ရုပ်မြင်သံကြားလမ်းညွှန်သည် ဆက်စပ်နိုင်သော အခြေအနေတစ်ခုဖြင့် စတင်ခဲ့သည်- အင်္ဂါရပ်နှစ်ခု—စတုရန်းပေနှင့် အရွယ်အစားတစ်ခုလျှင် ဈေးနှုန်းနှင့် ဝန်ဆောင်မှုနှစ်ခုကို အခြေခံ၍ နယူးယောက် သို့မဟုတ် ဆန်ဖရန်စစ္စကိုတွင် နေအိမ်များကို အမျိုးအစားခွဲခြားထားသည်။ အိမ်တိုင်းသည် ကွက်ကျားကွက်ကြားတွင် အမှတ်ရနေပါသည်။ မြို့ပြအစုအဝေးနှစ်ခုကို ပိုင်းခြားရန် ပိုင်းခြားမျဉ်းတစ်ခု သို့မဟုတ် နယ်နိမိတ်တစ်ခုဆွဲခြင်းဖြင့် သင်ယူခဲ့သော "စက်" (ဤကိစ္စတွင်၊ ရိုးရှင်းသော အယ်လဂိုရီသမ်)။ ဤသည်မှာ အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း၏ အနှစ်သာရဖြစ်ပြီး အခြေခံ ML အလုပ်ဖြစ်သည်။ ဆောင်းပါးသည် ၎င်း၏တိကျမှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန်အတွက် ဒေတာအချက်အသစ်တစ်ခုစီနှင့် မျဉ်းကြောင်းကို ချိန်ညှိထားသည့် မော်ဒယ်ကို တောက်လျှောက်ပြသထားသည်။ ဤရုပ်ပုံဆိုင်ရာ ဥပမာကို စီးပွားရေးလုပ်ငန်းသို့ တိုက်ရိုက်ဘာသာပြန်ဆိုသည်။ ဖောက်သည်တုံ့ပြန်ချက်အား "အရေးတကြီး" သို့မဟုတ် "စံ" အဖြစ် ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းအား အရောင်းအ၀ယ်သည် "ပူ" သို့မဟုတ် "အေး" သို့မဟုတ် စာရင်းပစ္စည်းများကို "အမြန်ရွေ့လျားခြင်း" သို့မဟုတ် "ရွေ့လျားမှုနှေးကွေးခြင်း" အဖြစ် ခွဲခြားမြင်ယောင်ကြည့်ပါ။ ဒေတာကို ဤနည်းဖြင့် မြင်ယောင်ခြင်းဖြင့်၊ ML သည် မှော်ဆန်မှုမဟုတ်သော်လည်း ပရမ်းပတာမှ အမှာစာဖန်တီးသည့် နည်းစနစ်ကျသော လုပ်ငန်းစဉ်အဖြစ် ကျွန်ုပ်တို့မြင်သည်။

ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်များ- ဟောကိန်းထုတ်မှုဇယား

ထို့နောက် နိဒါန်းသည် ပိုမိုအားကောင်းသည့် အယူအဆသို့ ပြောင်းသွားသည်- ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်။ အမြင်အားဖြင့်၊ ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်သည် ခန့်မှန်းချက်တစ်ခုသို့ရောက်ရှိရန် ဒေတာနှင့်ပတ်သက်သည့် ဟုတ်/မဟုတ် မေးခွန်းများစွာကို မေးမြန်းသည့် စီးဆင်းမှုဇယားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဆောင်းပါးသည် ဒေတာကို ထိရောက်စွာခွဲခြမ်းရန် အထိရောက်ဆုံးမေးခွန်းများကို အယ်လဂိုရီသမ်က မည်သို့ရွေးချယ်ပုံ ("တစ်စတုရန်းပေလျှင် စျေးနှုန်းသည် သတ်မှတ်ထားသော သတ်မှတ်ချက်ထက်ကျော်လွန်နေသလား" ကဲ့သို့) ကာတွန်းဖြင့် ရေးထားသည်။ ခွဲခြမ်းတစ်ခုစီသည် အကိုင်းအခက်အသစ်များကို ဖန်တီးပေးကာ နောက်ဆုံးတွင် ခန့်မှန်းထားသော အရွက်များဆီသို့ ဦးတည်စေသည်။ ဤနေရာတွင် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုပလက်ဖောင်းများသည် ၎င်းတို့၏ အစွမ်းသတ္တိကို ပြသသည်။ CRM၊ စာရင်းနှင့်ဘဏ္ဍာရေးဒေတာတို့ကို ချိတ်ဆက်ပေးသည့် Mewayz ကဲ့သို့ စုစည်းထားသည့်စနစ်သည် လေ့လာသင်ယူရန်လိုအပ်သည့် ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်တစ်ခုဖြစ်ပြီး ကြွယ်ဝပြီး သန့်ရှင်းသောဒေတာအစုံကို ပေးပါသည်။ ထို့နောက် သစ်ပင်သည်-

Clever Tool မှ Business Necessity အထိ

2015 ခုနှစ်တွင် ရုပ်မြင်သံကြားမိတ်ဆက်မှုအဖြစ် စတင်ခဲ့ရာသည် စီးပွားရေးအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သည့်အရာအဖြစ် ပြောင်းလဲလာသည်။ ပင်မသင်ခန်းစာများသည် မှန်ကန်နေဆဲဖြစ်သည်- ML သည် ဒေတာအသစ်များနှင့်ပတ်သက်၍ အသိပညာကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုများပြုလုပ်ရန် သမိုင်းအချက်အလက်ပုံစံများကို ရှာဖွေသည်။ စိတ်ကူးဖြင့်ကြည့်ခြင်းသည် နက်နဲသောအရာကို ဖယ်ထုတ်ကာ ယုတ္တိကျသော၊ လေ့ကျင့်နိုင်သော စနစ်တစ်ခုကို ထုတ်ဖော်ပြသသည်။ ယနေ့တွင်၊ ၎င်းသည် အကြံပြုချက်စနစ်များ၊ လိမ်လည်မှုရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းနှင့် ၀ယ်လိုအားခန့်မှန်းခြင်း၏ နောက်ကွယ်ရှိအင်ဂျင်ဖြစ်သည်။ ဤစွမ်းရည်များကို အကောင်အထည်ဖော်ရန် အစမှအဆုံး တည်ဆောက်ရန်မလိုအပ်တော့ပါ။ ခေတ်မီ modular လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုစနစ်များသည် ထိုသို့သောထောက်လှမ်းရေးအတွက် ဒေတာကျောရိုးအဖြစ် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ အရောင်းနှင့် စျေးကွက်ရှာဖွေရေးမှ ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးနှင့် ပံ့ပိုးကူညီမှုအထိ— Mewayz ကဲ့သို့သော ပလပ်ဖောင်းတစ်ခုသည် လည်ပတ်မှုများကို ဗဟိုချုပ်ကိုင်ခြင်းဖြင့် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များသည် ပြည့်စုံပြီး အရည်အသွေးမြင့်ဒေတာများကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်ပြီး အမြင်ဆိုင်ရာ သဘောတရားများကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်နိုင်သော စီးပွားရေးဆိုင်ရာ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများအဖြစ် ပြောင်းလဲကြောင်း သေချာစေသည်။

ပိုမိုထက်မြက်သော လုပ်ဆောင်ချက်များအတွက် Visual Foundation

2015 တွင် ထိုရိုးရှင်းသော ပြေပြစ်သောအမြင်ဖြင့် ရှင်းပြချက်သည် သင်ပေးသည်ထက် ပိုမိုလုပ်ဆောင်ခဲ့သည်။ ၎င်းသည် ဒေတာမောင်းနှင်သည့်ခေတ်အတွက် အယူအဆဆိုင်ရာ အခြေခံအုတ်မြစ်ကို ချပေးခဲ့သည်။ စက်သင်ယူခြင်းသည် စနစ်တကျ၊ ပေါများသောဒေတာအပေါ်တွင် ဖြစ်ထွန်းကြောင်း သရုပ်ဖော်ထားသည်။ ခေတ်မီစီးပွားရေးအခြေအနေတွင်၊ ၎င်းသည် ပေါင်းစပ်ပလပ်ဖောင်းများ၏ အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍကို မီးမောင်းထိုးပြသည်။ Disparate data silos သည် ပျောက်ဆုံးနေသော အမှတ်များနှင့်အတူ ကွဲလွင့်နေသော ကွက်ကွက်တစ်ခုကဲ့သို့ အပိုင်းပိုင်းခွဲထားသော ရုပ်ပုံတစ်ပုံကို ဖန်တီးပါ။ ပေါင်းစပ်ဖွဲ့စည်းမှုစနစ်သည် ပြီးပြည့်စုံသော အမြင်အာရုံကင်းဗတ်ကို ထောက်ပံ့ပေးသည်။ Mewayz သည် လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှုများ၏ ရှင်းရှင်းလင်းလင်းအသေးစိတ်ပုံတူကို ဖန်တီးရန်အတွက် လုပ်ငန်း module များကို ပေါင်းစည်းပြီး ကင်းဗတ်စ်အဖြစ် လုပ်ဆောင်သည်။ ဤအလုံးစုံသောအမြင်သည် တိကျသောနယ်နိမိတ်များဆွဲရန်၊ ယုံကြည်စိတ်ချရသောဆုံးဖြတ်ချက်သစ်များတည်ဆောက်ရန်နှင့် နောက်ဆုံးတွင်၊ အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုလုံးတွင် ထိရောက်မှုနှင့် တိုးတက်မှုကို တွန်းအားပေးသည့် မဟာဗျူဟာမြောက်ပစ္စည်းအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲရန် တိကျစွာထိရောက်သောစက်သင်ယူမှုလိုအပ်သည်။