2.3 ကြီးမားသောအချက်အလက်များ၏အဖြစ်များသည့်ဝိသေသလက္ခဏာများ

ကြီးမားတဲ့ data တွေကိုသတင်းရင်းမြစ်တဆယ်ဝိသေသလက္ခဏာများရှိသည်ဖို့လေ့; အချို့သောလူမှုရေးသုတေသနအတွက်ကောင်းသောဖြစ်ကြပြီးအချို့မကောင်းတဲ့ဖြစ်ကြ၏။

သုတေသီများသူတို့ဖန်တီးသို့မဟုတ်စုဆောင်းမကြီးမားတဲ့ဒေတာမှသင်ယူဖို့မသွားနေတယ်ဆိုရင်, ထို့နောက်သူတို့က၎င်း၏အထွေထွေဝိသေသလက္ခဏာများကိုနားလည်သဘောပေါက်ရပေမည်။ အဲဒီအစားပလက်ဖောင်းချဉ်းကပ်မှုဖြင့်ပလက်ဖောင်းယူပြီးထက် (ဥပမာ, ဒီမှာသင်တွစ်တာအကြောင်းကိုသိရန်လိုအပ်ပါသည်ယျ, ဒီမှာသင်စသည်တို့ကို Google ကရှာဖှေဒေတာအကြောင်းကိုသိရန်လိုအပ်ပါသည်ယျ), ငါသည်ကြီးမားသောဒေတာဆယ်ယေဘုယျဝိသေသလက္ခဏာများကိုဖော်ပြရန်မယ်ပျေါပေါကျကဝိသေသလက္ခဏာများ ဒေတာလူမှုရေးသုတေသန၏ရည်ရွယ်ချက်ဖန်တီးမခံသောကြောင့်။ အသီးအသီးအထူးသဖြင့်စနစ်၏အသေးစိတ်အချက်အလက်များကိုမှပြန်နင်းနှင့်ဤယေဘုယျဂုဏ်သတ္တိများမှာရှာဖွေနေခြင်းအားဖြင့်, သုတေသီများလျင်မြန်စွာလက်ရှိဒေတာသတင်းရပ်ကွက်များအကြောင်းပိုမိုလေ့လာသင်ယူနှင့်အနာဂတ်ဒေတာသတင်းရပ်ကွက်မှလျှောက်ထားရန်စိတ်ကူးများတစ်ဦးကုမ္ပဏီအစုရှိနိုင်ပါသည်။

ငါနှစ်ဦးအမျိုးအစားများထဲသို့ဝိသေသလက္ခဏာများအုပ်စုကအထောကျအကူရှာပါ:

• သုတေသနအတွက်ယေဘုယျအားဖြင့်ကောင်းသော: ကြီးတွေ, အစဉ်မပြတ်-on Non-reactive
• ယေဘုယျအားဖြင့်သုတေသနအတွက်မကောင်းတဲ့: မပြည့်စုံ, လက်လှမ်းမမှီ, Non-ကိုယ်စားလှယ်, မျော, Algorithm ကိုရှက်ကြောက်, လက်လှမ်းမမှီ, ညစ်ပတ်ခြင်း, ထိခိုက်မခံတဲ့

အမြင်ကျယ်စကားပြော, အစိုးရအုပ်ချုပ်ရေးမှတ်တမ်းများလျော့နည်းသည် non-ကိုယ်စားလှယ်, လျော့နည်း Algorithm ကိုရှက်ကြောက်ခြင်း, လျော့နည်းပျံ့နေပါတယ်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်, စီးပွားရေးစီမံခန့်ခွဲမှုမှတ်တမ်းများအမြဲ-On ပိုကြီးပြီးပိုဖြစ်လေ့ရှိပါတယ်။