हमारी दुनिया तेजी से डेटा-संचालित हो गई है। सभी आकार के संगठन हर दिन बढ़ती मात्रा में डेटा ग्रहण कर रहे हैं, और नई संभावनाओं को अनलॉक करने के लिए इसका पूरा लाभ उठाना महत्वपूर्ण है।
हालाँकि, कच्चे डेटा की विशाल मात्रा के कारण डेटा परिवर्तन की प्रक्रिया सरल नहीं है। आपको यह जानकर आश्चर्य हो सकता है कि हर दिन, लगभग 2.5 क्विंटल बाइट्स दुनिया भर में डेटा उत्पन्न होता है। एक और समस्या यह है कि अधिकांश कच्चा डेटा आपके व्यवसाय के लिए अप्रासंगिक है।
डेटा परिवर्तन क्या है?
सामान्यतया, डेटा परिवर्तन एक ऐसी प्रक्रिया है जिसके द्वारा कच्चे डेटा को एक प्रारूप में बदल दिया जाता है जो आपके विशिष्ट व्यावसायिक उद्देश्यों के लिए अनुकूलित होता है, जिससे यह आपके व्यवसाय के लिए उपयोग योग्य हो जाता है।
आपके व्यवसाय का कच्चा डेटा आपको आपके व्यवसाय, ग्राहकों और आपके प्रतिस्पर्धियों के बारे में बहुत सारी जानकारी दे सकता है जो व्यवसायों के लिए सूचित निर्णय लेने के लिए आवश्यक है। हालाँकि, जब डेटा को उसके कच्चे रूप में प्रस्तुत किया जाता है, तो उस पर भरोसा नहीं किया जा सकता है। इसमें मौजूद डेटा एक ही समय में अप्रासंगिक और प्रासंगिक दोनों है। साथ ही, डेटा में त्रुटियां या गुम मान भी हो सकते हैं। कभी-कभी डुप्लिकेट डेटा पाया जा सकता है।
डेटा परिवर्तन प्रक्रिया के दौरान, कच्चे डेटा को निकाला जाता है, साफ किया जाता है और एक प्रारूप में परिवर्तित किया जाता है जो एकीकरण, विश्लेषण, भंडारण और कई अन्य प्रक्रियाओं के लिए उपयुक्त होता है।
डेटा ट्रांसफ़ॉर्मेशन या तो डेटा ट्रांसफ़ॉर्मेशन टूल का उपयोग करके मैन्युअल रूप से या स्वचालित रूप से किया जा सकता है और इसे अधिक उपयोगी बनाने के लिए डेटा के प्रारूप, संरचना, सामग्री या संदर्भ को बदल सकता है।
"डेटा परिवर्तन प्रक्रिया के दौरान, कच्चे डेटा को निकाला जाता है, साफ किया जाता है और एक प्रारूप में बदल दिया जाता है जो एकीकरण, विश्लेषण, भंडारण और कई अन्य प्रक्रियाओं के लिए उपयुक्त होता है।"
-नीरज अग्रवाल
मेरे व्यवसाय के लिए डेटा परिवर्तन क्यों आवश्यक है?
व्यवसायों को डेटा को दो कारणों से बदलने की आवश्यकता है: पहला, इसे उपयोगी जानकारी में बदलना, और दूसरा, इसे कार्रवाई योग्य जानकारी में बदलना।
कच्चा डेटा अधिक मूल्य प्रदान नहीं करता है. अकेले कच्चा डेटा निर्णय लेना या कार्रवाई करना कठिन बना देता है। एक मानव या मशीन डेटा का उपयोग तब कर सकता है जब इसे एक ऐसे प्रारूप में बदल दिया जाए जिसे वह समझ सके। इस प्रक्रिया के दौरान, अंतर्दृष्टि और पैटर्न प्राप्त करने के लिए डेटा पर एल्गोरिदम और नियम लागू किए जाते हैं जिनका उपयोग किया जा सकता है।
गार्टनर के शोध के अनुसार, कंपनियों को हर साल लगभग 15 बिलियन डॉलर का नुकसान हुआ है खराब डेटा गुणवत्ता. डेटा गुणवत्ता के मुद्दे उन कंपनियों के लिए बदतर होने के लिए बाध्य हैं जिनके पास बड़ी संख्या में व्यावसायिक प्रभाग हैं, और एक विस्तृत भौगोलिक क्षेत्र में संचालन के साथ-साथ कई कर्मचारी, ग्राहक, आपूर्तिकर्ता और उत्पाद हैं जिन्हें प्रबंधित करने की आवश्यकता है।
व्यावसायिक मामले जिनमें डेटा परिवर्तन की आवश्यकता होती है
किसी भी व्यवसाय के सफल होने के लिए, डेटा परिवर्तन को उस आकार और क्षेत्र की परवाह किए बिना किया जाना चाहिए जिसमें वे काम करते हैं। हालाँकि, हमने डेटा परिवर्तन के लिए अनुप्रयोगों के कुछ उदाहरण बताए हैं जो किसी व्यवसाय को सबसे बड़ा लाभ प्रदान कर सकते हैं:
ई वाणिज्य
ई-कॉमर्स व्यवसाय हर दिन बहुत सारा डेटा उत्पन्न करता है, और व्यवसाय की सफलता काफी हद तक इस बात पर निर्भर करती है कि व्यवसाय इससे मूल्यवान अंतर्दृष्टि कैसे एकत्रित करता है। इसलिए ईकॉमर्स व्यवसायों के लिए डेटा परिवर्तन का महत्व अपरिहार्य है।
बैंकिंग
बैंकिंग सेक्टर भी काफी हद तक डेटा पर निर्भर करता है। ग्राहकों की जानकारी से लेकर ग्राहकों के लिए वैयक्तिकृत ऑफर तैयार करने तक, बैंक भारी मात्रा में डेटा का उपभोग करते थे। डेटा परिवर्तन बैंकिंग संस्थानों को कच्चे डेटा से मूल्यवान अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने में मदद कर सकता है।
हेल्थकेयर
डिजिटल परिवर्तन का अनुभव करने वाले सभी उद्योगों में स्वास्थ्य सेवा सबसे आगे है। हजारों स्मार्ट अस्पताल और चिकित्सा सुविधाएं कृत्रिम बुद्धिमत्ता को शामिल कर रही हैं कि वे संभावित बीमारियों की पहचान कैसे करें और कैसे काम करें।
वित्तीय
वित्तीय संस्थान अपने ग्राहकों के बारे में विभिन्न स्रोतों से जानकारी प्राप्त करते हैं। इस ग्राहक जानकारी का उपयोग सीधे व्यवसाय लाने के लिए नहीं किया जा सकता है। इसलिए डेटा को कच्चे प्रारूप से सार्थक जानकारी में परिवर्तित करने के लिए डेटा परिवर्तन आवश्यक है।
डेटा परिवर्तन से मेरे व्यवसाय को कैसे लाभ होगा?
डेटा परिवर्तन के बिना डेटा विश्लेषण समाधान पूरा नहीं होता है। डेटा की खराब गुणवत्ता न केवल महंगी हो सकती है, बल्कि बेकार भी हो सकती है। एक व्यवसाय को डेटा को उपयोगी जानकारी में निकालने और बदलने में सक्षम होना चाहिए ताकि यह सक्रिय और अनुकूलनीय बना रह सके।
नीचे, हमने आपके व्यवसाय के लिए डेटा परिवर्तन सेवाओं के कुछ लाभों की रूपरेखा दी है।
बेहतर डेटा गुणवत्ता
ख़राब डेटा के परिणामस्वरूप कई समस्याएँ उत्पन्न हो सकती हैं। जब आप अपना डेटा बदलते हैं, तो आप अपने संगठन को गुणवत्ता के मुद्दों को खत्म करने और गलत व्याख्याओं की संभावना को कम करने का अवसर प्रदान कर सकते हैं ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि आपका व्यवसाय सुचारू रूप से चले।
जोखिम कम करना
असंगत, विसंगतिपूर्ण डेटा का उपयोग करते समय, आप अपने वित्तीय और प्रतिष्ठित हितों को जोखिम में डालते हैं। इन जोखिमों को कम करने के लिए मानकीकरण और गुणवत्ता डेटा महत्वपूर्ण हैं।
अधिक बिजनेस इंटेलिजेंस और विश्लेषणात्मक डेटा उपलब्ध होना
अधिकांश कंपनियाँ अपने व्यवसाय के लिए व्यावसायिक जानकारी हासिल करने के लिए अपने डेटा का विश्लेषण नहीं कर रही हैं। डेटा परिवर्तन उपकरण आपकी कंपनी के डेटा की पहुंच में सुधार करने, उसे मानकीकृत करने और खुफिया जानकारी के संदर्भ में उपयोग करने में अत्यधिक प्रभावी हैं।
प्रभावी डेटा प्रबंधन
जब डेटा को विभिन्न स्रोतों से एकीकृत किया जा रहा है, तो मेटाडेटा स्थिरता के संदर्भ में एक चुनौती बढ़ रही है। डेटा का परिवर्तन आपके मेटाडेटा को बेहतर बनाने के साथ-साथ डेटा सेट को अधिक सटीक रूप से समझने में आपकी सहायता करेगा।
Data Visualization
डेटा परिवर्तन प्रक्रिया में शामिल विभिन्न चरणों में से, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन सबसे महत्वपूर्ण में से एक है. जब शोर कम हो जाता है और डेटा संरचना में सुधार होता है, तो डेटा का सटीक और अंतर्दृष्टिपूर्ण विश्लेषण करना आसान हो जाता है।
डेटा परिवर्तन प्रक्रिया में शामिल चरण क्या हैं?
डेटा परिवर्तन प्रक्रिया में कई चरण शामिल हैं जैसा कि नीचे बताया गया है:
डेटा डिस्कवरी
डेटा को रूपांतरित करने के लिए, हमें पहले स्रोत फ़ाइलों में मौजूद जानकारी को पहचानना और समझना होगा। स्रोत डेटा के विश्लेषण के लिए डेटा गुणवत्ता, गुणवत्ता विशेषताओं और स्रोत डेटा की संरचना पर विचार करने की आवश्यकता होती है। इस पद्धति का उपयोग करके, बेहतर डेटा विश्लेषण किया जा सकता है और मूल्यवान व्यावसायिक जानकारी उत्पन्न की जा सकती है।
डेटा मैपिंग
इस प्रक्रिया के भाग के रूप में, विश्लेषक परिभाषित करते हैं कि डेटा स्रोतों के सेट के भीतर व्यक्तिगत फ़ील्ड को संशोधित करने, मिलान करने, फ़िल्टर करने, जोड़ने और एकत्र करने के लिए किन मानदंडों की आवश्यकता है। मैपिंग में कई बाहरी और आंतरिक स्रोतों से व्यावसायिक मूल्य निकालना, एकीकृत करना और फिर डेटा को एक विश्लेषणात्मक और परिचालन प्रारूप में बदलना शामिल है।
डेटा निकालना
माइग्रेशन प्रक्रिया के एक चरण में स्रोत सिस्टम से लक्ष्य सिस्टम तक डेटा का स्थानांतरण शामिल होता है। डेटा को संरचित स्रोतों (जैसे डेटाबेस) या डेटा के असंरचित स्रोतों (जैसे इवेंट स्ट्रीम, लॉग फ़ाइलें) से पुनर्प्राप्त किया जा सकता है।
डेटा ट्रांसफ़ॉर्म करें
यह डेटा परिवर्तन प्रक्रिया का अंतिम चरण है। संरचित या असंरचित डेटा के कई स्रोत हैं जिन्हें एकत्र किया जाता है और एक प्रारूप में परिवर्तित किया जाता है जिसका उपयोग व्यवसायों द्वारा अपने डेटा को कुशलतापूर्वक प्रबंधित करने के लिए किया जा सकता है।
डेटा समीक्षा
एक बार डेटा रूपांतरित हो जाने के बाद, आपको यह सुनिश्चित करने के लिए डेटा को फिर से जांचना होगा कि परिवर्तन सटीक हुआ है। समीक्षा की प्रक्रिया की तुलना गुणवत्ता आश्वासन की प्रक्रिया से की जा सकती है।
विभिन्न डेटा परिवर्तन विधियाँ क्या हैं?
डेटा से मूल्यवान जानकारी प्राप्त करने के लिए कई डेटा परिवर्तन विधियाँ उपलब्ध हैं:
मैन्युअल डेटा परिवर्तन
अगले चरण में डेटा के परिवर्तन को लागू करने के लिए मैन्युअल रूप से कोड का एक छोटा टुकड़ा लिखना शामिल है। आर, पायथन और एसक्यूएल कुछ सबसे लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषाएं हैं जिनका उपयोग मैन्युअल डेटा परिवर्तन करने के लिए किया जा सकता है।
मैन्युअल डेटा परिवर्तन विधियों में डेटा को मैन्युअल रूप से बदलने में समय और प्रयास लगता है। इसके अतिरिक्त, प्रक्रिया को मैन्युअल रूप से कोड ट्रांसफ़ॉर्म, परीक्षण ट्रांसफ़ॉर्म और ट्रांसफ़ॉर्म कोड बनाए रखने के लिए महत्वपूर्ण मात्रा में समय की आवश्यकता होती है।
ऑन-साइट ईटीएल टूल्स के साथ डेटा परिवर्तन
ईटीएल निष्कर्षण, परिवर्तन और भार को संदर्भित करता है। इसमें मुख्य रूप से एक या अधिक स्रोतों से डेटा निकालना, उसे एक सुसंगत प्रारूप में बदलना और फिर उसे वांछित गंतव्य पर लोड करना शामिल है।
ऑन-प्रिमाइसेस ईटीएल टूल का उपयोग करते समय डेटा परिवर्तन बहुत महंगा हो सकता है, और परिणामस्वरूप, कंपनियां अब अपने डेटा परिवर्तन करने के लिए क्लाउड-आधारित ईटीएल तरीकों की ओर बढ़ रही हैं।
क्लाउड-आधारित ईटीएल टूल्स के साथ डेटा परिवर्तन
एक अन्य अत्यधिक प्रभावी डेटा परिवर्तन विधि क्लाउड-आधारित ईटीएल उपकरण है। इन उपकरणों की मदद से, संगठन विभिन्न स्रोतों से बड़ी मात्रा में डेटा को कुशल और समयबद्ध तरीके से संसाधित कर सकते हैं।
नाम से पता चलता है कि ये उपकरण क्लाउड सर्वर के माध्यम से काम करते हैं, जिसका अर्थ है कि वे ऑन-प्रिमाइसेस ईटीएल तरीकों की तुलना में अधिक लागत प्रभावी हैं।
आपकी यात्रा को आसान बनाने के लिए सर्वोत्तम डेटा परिवर्तन उपकरण
आपके व्यवसाय को डेटा की गहराई से जांच करने और उससे मूल्यवान जानकारी निकालने में मदद करने के लिए बाज़ार में दो प्रकार के डेटा परिवर्तन उपकरण उपलब्ध हैं।
स्क्रिप्टिंग उपकरण
ये सामान्य प्रकार के डेटा ट्रांसफ़ॉर्मेशन टूल हैं जो SQL या Python जैसी प्रोग्रामिंग भाषाओं का उपयोग करके काम करते हैं। इस प्रकार का परिवर्तन आम तौर पर एक रिपॉजिटरी के भीतर किया जाता है और एक सिस्टम द्वारा निष्पादित किया जाता है जो सभी परिवर्तनों को पूरा करने के लिए व्यवस्थित करता है।
व्यावसायिक डेटा का अधिकतम लाभ उठाने के लिए इन उपकरणों को SQL और Python में तकनीकी विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है।
कम/नो-कोड उपकरण
ये सबसे आसान प्रकार के डेटा परिवर्तन उपकरण हैं। इस टूल के साथ, व्यवसाय एक सरल और सहज इंटरफ़ेस का उपयोग करके कई स्रोतों से डेटा वेयरहाउस में डेटा लोड कर सकते हैं जो डेटा को प्रबंधित करना आसान बनाता है।
इन उपकरणों का एक बड़ा लाभ यह है कि उन्हें डेटा से मूल्यवान अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने की अपनी क्षमता प्रदर्शित करने के लिए किसी तकनीकी विशेषज्ञता की आवश्यकता नहीं होती है।
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- स्रोत: https://www.iotforall.com/a-quick-guide-for-doing-data-transformation-the-right-way
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