ਰਿਮਿਨੀ ਸਟ੍ਰੀਟ ਇੱਕ ਗਲੋਬਲ ਪ੍ਰਦਾਤਾ, ਏਜੰਸੀ ਏਆਈ ਦੇ ਨਾਲ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ERP ਹੱਲਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੋਹਰੀ ਅਤੇ ਓਰੇਕਲ, SAP ਅਤੇ VMware ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਲਈ ਸੁਤੰਤਰ ਸਹਾਇਤਾ, ਨੇ 'ਡਾਟਾਬੇਸ ਅਤੇ ਸਹਾਇਤਾ ਰਣਨੀਤੀਆਂ 2025: ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਅਤੇ ਵਿਕੇਂਦਰੀਕਰਣ ਦੀ ਕ੍ਰਾਂਤੀ' ਖੋਜ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਐਲਾਨ ਕੀਤਾ, ਜੋ ਕਿ ਯੂਨੀਸਫੀਅਰ ਰਿਸਰਚ ਦੁਆਰਾ 200 ਤੋਂ ਵੱਧ ਓਰੇਕਲ ਡੇਟਾਬੇਸ ਪ੍ਰਬੰਧਕਾਂ ਅਤੇ ਮਾਹਰਾਂ ਨਾਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਇੱਕ ਗਲੋਬਲ ਅਧਿਐਨ ਹੈ।
ਅਧਿਐਨ ਤੋਂ ਕੁਝ ਮੁੱਖ ਸੂਝਾਂ ਇਹ ਹਨ:
- 87% ਨੇ ਸੰਕੇਤ ਦਿੱਤਾ ਕਿ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਹੌਲੀ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਸਮੱਸਿਆ ਵਾਲਾ ਹੈ।
- 69% ਲੋਕ ਓਰੇਕਲ ਦੀ ਲਾਇਸੈਂਸਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮੰਨਦੇ ਹਨ।
- 63% ਉੱਤਰਦਾਤਾਵਾਂ ਨੇ ਉੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਮੱਸਿਆ ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਇਆ।
- 62% ਉੱਤਰਦਾਤਾਵਾਂ ਦਾ ਕਹਿਣਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਡਾਟਾਬੇਸ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਤੋਂ ਹਰ ਮਹੀਨੇ ਜਾਂ ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਾਰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
- 52% ਉੱਤਰਦਾਤਾਵਾਂ ਨੇ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀ ਕਿ AI/ML ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਯੋਗ ਲੋਕ ਨਹੀਂ ਹਨ।
- 52% ਓਰੇਕਲ ਮੈਨੇਜਰ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਮੌਜੂਦਾ AI/ML ਫਰੇਮਵਰਕ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਨੇੜਿਓਂ ਜੁੜਨ।
ਓਰੇਕਲ ਡੇਟਾਬੇਸ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗਤ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਸਹਾਇਤਾ ਦੀ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਸੰਬੰਧੀ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ।
ਸਰਵੇਖਣ ਕੀਤੇ ਗਏ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਓਰੇਕਲ ਡੇਟਾਬੇਸ ਗਾਹਕਾਂ ਨੇ ਓਰੇਕਲ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸਹਾਇਤਾ ਦੀ ਗਤੀ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਪ੍ਰਤੀ ਨਿਰੰਤਰ ਨਿਰਾਸ਼ਾ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀ, 63% ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਸਹਾਇਤਾ ਲਾਗਤਾਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹਨ । ਲਗਭਗ 87% ਉੱਤਰਦਾਤਾਵਾਂ ਦਾ ਕਹਿਣਾ ਹੈ ਕਿ ਹੌਲੀ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸੰਗਠਨਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ ਜਾਂ ਇਸ ਤੋਂ ਵੀ ਮਾੜੀ ਹੈ; ਸਿਰਫ 16% ਦਾ ਕਹਿਣਾ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਉਹ ਮਦਦ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕਰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਓਰੇਕਲ ਸਹਾਇਤਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਬਹੁਤ ਯੋਗ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਹੱਲ ਦੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਦੇਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਕੁਝ ਤਾਂ ਇਹ ਵੀ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦਾ ਸਮਰਥਨ ਜਾਂ ਧਿਆਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ "ਹਮੇਸ਼ਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਯੋਗ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਕੋਲ ਜਾਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ"।
ਲਾਗਤਾਂ ਘਟਾਉਣ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਸਮਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਕਲਪ ਵਜੋਂ ਸੁਤੰਤਰ ਸਹਾਇਤਾ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ।
ਖੋਜ ਤੋਂ ਪਤਾ ਚੱਲਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵਧੇਰੇ ਸੰਗਠਨ ਸਹਾਇਤਾ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਘਟਾਉਣ ਅਤੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਅਤੇ ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਸੁਤੰਤਰ ਸਹਾਇਤਾ ਵੱਲ ਮੁੜ ਰਹੇ ਹਨ। 25% ਦਾ ਕਹਿਣਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਹਾਇਤਾ ਸਾਥੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ 30% ਇਸ ਵਿਕਲਪ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਲਾਉਡ ਡੇਟਾਬੇਸ ਪ੍ਰਬੰਧਨ (37%), ਡੇਟਾ ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ (36%), ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਨੁਕੂਲਨ (34%), ਅਤੇ ਬੈਕਅੱਪ ਅਤੇ ਰਿਕਵਰੀ (32%) ਵਰਗੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ।
"ਓਰੇਕਲ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਸਿਸਟਮ ਸਥਿਰਤਾ, ਗਤੀ ਅਤੇ ਸਹਾਇਤਾ ਮੁਹਾਰਤ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਸ 'ਤੇ ਉਹ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ," ਰਿਮਿਨੀ ਸਟ੍ਰੀਟ ਦੇ ਸੀਨੀਅਰ ਵੀਪੀ ਅਤੇ ਸਹਾਇਤਾ ਹੱਲ ਮੈਨੇਜਰ ਰੋਡਨੀ ਕੇਨਿਯਨ ਨੇ ਕਿਹਾ। "ਰਿਮਿਨੀ ਸਟ੍ਰੀਟ ਦੇ ਨਾਲ, ਸਹਾਇਤਾ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਹੁੰਡਈ ਵਰਗੇ ਗਾਹਕ ਖੁਦ ਦੇਖਦੇ ਹਨ ਕਿ ਸਾਡਾ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਸਹਾਇਤਾ ਮਾਡਲ ਕਿਵੇਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਹੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਟੀਮ ਦੇ ਧਿਆਨ ਨੂੰ ਨਵੀਨਤਾ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਵੱਲ ਮੋੜਦਾ ਹੈ।"
"ਖੋਜ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਬ੍ਰਾਜ਼ੀਲ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਜੋ ਦੇਖਦੇ ਹਾਂ ਉਸ ਨੂੰ ਹੋਰ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਦਿੰਦੇ ਹਨ: ਓਰੇਕਲ ਡੇਟਾਬੇਸ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਉੱਚ ਲਾਗਤਾਂ, ਹੌਲੀ ਸਹਾਇਤਾ ਅਤੇ AI ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਵਰਗੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮੁਸ਼ਕਲ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ਉੱਤਰਦਾਤਾਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਹਿੱਸਾ ਹੌਲੀ ਕਾਲ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅੱਧੇ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ AI/ML ਫਰੇਮਵਰਕ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਏਕੀਕਰਨ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ ਕਿ ਰਵਾਇਤੀ ਨਿਰਮਾਤਾ ਮਾਡਲ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਅਤੇ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨਾਲ ਤਾਲਮੇਲ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦਾ," ਬ੍ਰਾਜ਼ੀਲ ਵਿੱਚ ਰਿਮਿਨੀ ਸਟ੍ਰੀਟ ਦੇ VP, ਮਨੋਏਲ ਬ੍ਰਾਜ਼ ਦੱਸਦੇ ਹਨ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਓਰੇਕਲ ਡੇਟਾਬੇਸ ਗਾਹਕ ਆਪਣੀਆਂ ਡੇਟਾਬੇਸ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਓਰੇਕਲ ਤੋਂ ਪਰੇ ਵਧਾ ਰਹੇ ਹਨ।
ਓਰੇਕਲ ਡੇਟਾਬੇਸ ਗਾਹਕ ਉੱਚ ਲਾਗਤਾਂ (58%) ਦੇ ਕਾਰਨ ਨਵੇਂ ਜਾਂ ਮੁੜ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਵਿਕਲਪਿਕ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ (52%) ਨੂੰ ਪ੍ਰਸਿੱਧ AI/ML ਫਰੇਮਵਰਕ ਨਾਲ ਏਕੀਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, 77% ਉੱਤਰਦਾਤਾਵਾਂ ਦਾ ਕਹਿਣਾ ਹੈ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਪਿਛਲੇ 36 ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਓਰੇਕਲ ਡੇਟਾਬੇਸ 'ਤੇ ਨਵੇਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤੇ ਹਨ। ਓਰੇਕਲ ਦੇ ਨਾਲ, 59% SQL ਸਰਵਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, 45% MySQL ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, 40% PostgreSQL ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ 28% Amazon RDS ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।
"ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਦੌੜ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਬੇਲੋੜੇ ਖਰਚੇ, ਜੋਖਮ, ਜਾਂ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਅਜਿਹਾ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ," ਰਿਮਿਨੀ ਸਟ੍ਰੀਟ ਦੇ ਸੀਨੀਅਰ ਡਾਇਰੈਕਟਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰਿੰਸੀਪਲ ਡੇਟਾਬੇਸ ਆਰਕੀਟੈਕਟ ਰੌਬਰਟ ਫ੍ਰੀਮੈਨ ਨੇ ਕਿਹਾ। "ਓਰੇਕਲ ਡੇਟਾਬੇਸ ਲਈ ਸਾਡੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਹੱਲਾਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨਿਵੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਆਜ਼ਾਦੀ, ਚੁਸਤੀ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਨਾਲ ਏਆਈ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।"
2025 ਡੇਟਾਬੇਸ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਅਤੇ ਸਹਾਇਤਾ ਸਰਵੇਖਣ - ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਅਤੇ ਵਿਕੇਂਦਰੀਕਰਣ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ' ਸਰਵੇਖਣ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰੋ
