हमारी बढ़ती डिजिटल दुनिया में, हाई-स्पीड ब्रॉडबैंड तक किफायती पहुंच हमारे समाज में पूरी तरह से भाग लेने के लिए एक आवश्यकता है, फिर भी लाखों अमेरिकी घर अभी भी इंटरनेट पहुंच से वंचित हैं। एचआर एंड ए सलाहकार-ब्रॉडबैंड और डिजिटल इक्विटी क्षेत्र में व्यापक काम के साथ एक बहु-विषयक परामर्श स्थानीय स्तर पर विशिष्ट डिजिटल समावेशन आवश्यकताओं का विश्लेषण करके और अनुरूप डिजिटल इक्विटी योजनाओं का निर्माण करके अपने राज्य, काउंटी और नगरपालिका ग्राहकों को किफायती इंटरनेट पहुंच प्रदान करने में मदद कर रहा है।
इस प्रक्रिया में पहला कदम डिजिटल डिवाइड का मानचित्रण करना है। किन परिवारों के पास घर पर इंटरनेट तक पहुंच नहीं है? वे कहाँ रहते हैं? उनकी विशिष्ट आवश्यकताएँ क्या हैं?
सार्वजनिक डेटा स्रोत डिजिटल समावेशन आवश्यकताओं की सच्ची समझ बनाने के लिए पर्याप्त नहीं हैं। मौजूदा डेटा में अंतराल को भरने के लिए, एचआर एंड ए डिजिटल इक्विटी योजनाओं को विकसित करने से पहले अधिक संपूर्ण तस्वीर बनाने के लिए डिजिटल इक्विटी सर्वेक्षण बनाता है। HR&A ने प्रयोग किया है अमेज़ॅन रेडशिफ्ट सर्वर रहित और कार्टो सर्वेक्षण निष्कर्षों को अधिक कुशलता से संसाधित करना और परिणामों की समझ को सुविधाजनक बनाने के लिए कस्टम इंटरैक्टिव डैशबोर्ड बनाना। HR&A का सहयोग अमेज़न रेडशिफ्ट और CARTO के परिणामस्वरूप समग्र तैनाती और डैशबोर्ड प्रबंधन समय में 75% की कमी आई है और टीम को निम्नलिखित तकनीकी लक्ष्य हासिल करने में मदद मिली है:
- डेटा वेयरहाउस में सर्वेक्षण परिणाम (सीएसवी फ़ाइलें) और ज्यामिति डेटा (आकार फ़ाइलें) लोड करें
- मानचित्र पर सर्वेक्षण परिणामों के दृश्य की अनुमति देने के लिए डेटा वेयरहाउस के भीतर सर्वेक्षण परिणामों के साथ ज्यामिति डेटा को जोड़ने के लिए एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्म और लोड (ईएलटी) नौकरियों का उपयोग करके भू-स्थानिक परिवर्तन करें।
- उन्नत भू-स्थानिक कार्यों, विज़ुअलाइज़ेशन और मैपिंग डैशबोर्ड के लिए बिजनेस इंटेलिजेंस (बीआई) टूल के साथ एकीकृत करें
- लागत-कुशल तरीके से अलग-अलग जटिलता के कार्यभार को संबोधित करने के लिए डेटा वेयरहाउस क्षमता को ऊपर या नीचे स्केल करें
इस पोस्ट में, हम बताएंगे कि कैसे HR&A कई अमेरिकी राज्यों में डिजिटल समावेशन और इंटरनेट एक्सेस के लागत प्रभावी भू-स्थानिक माप के लिए अमेज़ॅन रेडशिफ्ट स्थानिक विश्लेषण और कार्टो का उपयोग करता है।
इससे पहले कि हम आर्किटेक्चर विवरण पर जाएं, एचआर एंड ए और उसके ग्राहक, कोलोराडो के भविष्य के कार्य कार्यालय का समाधान के बारे में क्या कहना है।
“एचआर एंड ए एडवाइजर्स की टीम के साथ काम करते हुए, कोलोराडो की डिजिटल इक्विटी टीम ने एक कस्टम डैशबोर्ड बनाया, जिसने हमें पूरे कोलोराडो में ऐतिहासिक रूप से हाशिए पर रहने वाली आबादी का सर्वेक्षण करते समय अपनी पहुंच का बहुत प्रभावी ढंग से मूल्यांकन करने की अनुमति दी। AWS और CARTO द्वारा संचालित यह गतिशील उपकरण, इस बात का मजबूत दृश्य प्रदान करता है कि कौन से क्षेत्र और आबादी हमारे सर्वेक्षण के साथ बातचीत कर रहे हैं, जिससे हमें जल्दी से ज़ूम इन करने और कवरेज में अंतराल को संबोधित करने में मदद मिलती है। यह सुनिश्चित करना कि हम कोलोराडो में डिजिटल विभाजन से सबसे अधिक प्रभावित लोगों से डेटा प्राप्त करने में सक्षम हैं, हमारे राज्य में डिजिटल असमानताओं को संबोधित करने के लिए महत्वपूर्ण है।
- मेलानी कोलेट्टी, कोलोराडो के भविष्य के कार्य कार्यालय में डिजिटल इक्विटी मैनेजर
“एडब्ल्यूएस हमें अपने सभी सर्वेक्षण डेटा को एक ही स्थान पर सुरक्षित रूप से रखने, अमेज़ॅन रेडशिफ्ट पर इसे तुरंत जांचने और विश्लेषण करने की अनुमति देता है, और डेटा को एडब्ल्यूएस से बाहर जाने के बिना कार्टो जैसे डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल के साथ एकीकरण के माध्यम से परिणामों को प्रतिबिंबित करने की अनुमति देता है। यह हमारे स्थानीय कंप्यूटर स्थान को खाली कर देता है, सर्वेक्षण सफाई और विश्लेषण चरण को काफी हद तक स्वचालित कर देता है, और हमारे ग्राहकों को डेटा परिणामों तक आसानी से पहुंचने की अनुमति देता है। पहले प्रोटोटाइप की अवधारणा और विकास के प्रमाण के बाद, हमारे लगभग सभी राज्य ग्राहकों ने अपने राज्यों के लिए समान समाधान का उपयोग करने में रुचि दिखाई।
- हरमन सिंह धोदी, विश्लेषक, एचआर एंड ए एडवाइजर्स, इंक.
बड़े सर्वेक्षण डेटासेट का भंडारण और विश्लेषण करना
एचआर एंड ए ने बड़ी मात्रा में डिजिटल समावेशन डेटा को एक ही स्थान पर संग्रहीत करने और अमेज़ॅन रेडशिफ्ट की स्थानिक क्षमताओं का विस्तार करने और कार्टो के डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल के साथ एकीकृत करने के लिए कार्टो के विश्लेषणात्मक टूलकिट का उपयोग करके इसे जल्दी से बदलने और विश्लेषण करने के लिए रेडशिफ्ट सर्वरलेस का उपयोग किया - यह सब डेटा के बिना एडब्ल्यूएस वातावरण को छोड़े बिना। . इससे विश्लेषणात्मक टर्नअराउंड समय में काफी कमी आई।
RSI रेडशिफ्ट के लिए कार्टो एनालिटिक्स टूलबॉक्स उपयोगकर्ता-परिभाषित कार्यों और प्रक्रियाओं के एक सेट से बना है जो उनके द्वारा प्रदान की जाने वाली कार्यक्षमता के आधार पर मॉड्यूल के एक सेट में व्यवस्थित होते हैं।
निम्नलिखित आंकड़ा अमेज़ॅन रेडशिफ्ट पर वर्चुअल प्राइवेट क्लाउड (वीपीसी) के साथ अवधारणा के प्रमाण के दौरान विकसित समाधान और वर्कफ़्लो चरणों को दिखाता है।
निम्नलिखित अनुभागों में, हम वर्कफ़्लो के प्रत्येक चरण पर अधिक विस्तार से चर्चा करते हैं।
डेटा अंतर्ग्रहण
एचआर एंड ए प्रत्येक फ़ाइल में सैकड़ों कॉलम और हेक्साडेसिमल में संबंधित स्थानिक डेटा के साथ विस्तृत सीएसवी फ़ाइलों के रूप में सर्वेक्षण डेटा प्राप्त करता है विस्तारित सुप्रसिद्ध बाइनरी (ईडब्ल्यूकेबी) आकृति फ़ाइलों के रूप में. ये फ़ाइलें संग्रहीत हैं अमेज़न सरल भंडारण सेवा (अमेज़न S3)।
RSI रेडशिफ्ट कॉपी कमांड अमेज़ॅन रेडशिफ्ट में समर्थित मूल GEOMETRY डेटा प्रकार में आकार फ़ाइलों से स्थानिक डेटा को अंतर्ग्रहण करने के लिए उपयोग किया जाता है। का संयोजन अमेज़न रेडशिफ्ट स्पेक्ट्रम और COPY कमांड का उपयोग CSV फ़ाइलों के रूप में संग्रहीत सर्वेक्षण डेटा को ग्रहण करने के लिए किया जाता है। अज्ञात संरचनाओं वाली फ़ाइलों के लिए, एडब्ल्यूएस गोंद crawlers के मेटाडेटा निकालने और तालिका परिभाषाएँ बनाने के लिए उपयोग किया जाता है डेटा कैटलॉग. इन तालिका परिभाषाओं का उपयोग अमेज़ॅन रेडशिफ्ट में बाहरी तालिकाओं के लिए मेटाडेटा रिपॉजिटरी के रूप में किया जाता है।
ज्ञात संरचनाओं वाली फ़ाइलों के लिए, एक रेडशिफ्ट संग्रहीत प्रक्रिया का उपयोग किया जाता है, जो फ़ाइल स्थान और तालिका नाम को पैरामीटर के रूप में लेता है और कच्चे डेटा को संबंधित रेडशिफ्ट तालिकाओं में लोड करने के लिए एक COPY कमांड चलाता है।
डेटा परिवर्तन
उपयोगकर्ता-परिभाषित परिवर्तनों को लागू करते समय कच्चे तालिका डेटा को विभाजित करने और इसे संबंधित लक्ष्य तालिकाओं में लोड करने के लिए एकाधिक संग्रहीत प्रक्रियाओं का उपयोग किया जाता है।
इन परिवर्तन नियमों में मूल का उपयोग करके GEOMETRY डेटा का परिवर्तन शामिल है रेडशिफ्ट भू-स्थानिक कार्य, जैसे ST_क्षेत्र और ST_लंबाई, और कार्टो उन्नत स्थानिक कार्य, जो रेडशिफ्ट के लिए कार्टो एनालिटिक्स टूलबॉक्स के हिस्से के रूप में अमेज़ॅन रेडशिफ्ट में आसानी से उपलब्ध हैं स्थापना. इसके अलावा, सभी डेटा अंतर्ग्रहण और परिवर्तन चरण एक का उपयोग करके स्वचालित होते हैं AWS लाम्बा Amazon S3 में कोई भी डेटासेट अपडेट होने पर Redshift क्वेरी चलाने के लिए फ़ंक्शन।
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
एचआर एंड ए टीम ने रेडशिफ्ट सर्वरलेस एंडपॉइंट से कनेक्ट करने के लिए कार्टो के रेडशिफ्ट कनेक्टर का उपयोग किया और क्लाइंट की जरूरतों के अनुसार मैप डेटा की गतिशील गणना करते समय मैपिंग में सहायता के लिए कार्टो के एसक्यूएल इंटरफेस और विजेट्स का उपयोग करके डैशबोर्ड बनाया।
निम्नलिखित डैशबोर्ड के नमूना स्क्रीनशॉट हैं जो ज़िप कोड द्वारा सर्वेक्षण प्रतिक्रियाएं दिखाते हैं। जो काउंटियाँ हल्के रंगों में हैं वे सीमित सर्वेक्षण प्रतिक्रियाओं का प्रतिनिधित्व करती हैं और उन्हें लक्षित डेटा संग्रह रणनीति में शामिल करने की आवश्यकता है।
पहली छवि डैशबोर्ड को बिना किसी सक्रिय फ़िल्टर के दिखाती है। दूसरी छवि स्पेनिश में सर्वेक्षण में भाग लेने वाले उत्तरदाताओं द्वारा फ़िल्टर किए गए मानचित्र और चैट को दिखाती है। उपयोगकर्ता किसी भी बार चार्ट में संबंधित श्रेणी पर क्लिक करके सुविधाओं का चयन और टॉगल कर सकता है।
परिणाम: डिजिटल समावेशन डैशबोर्ड को स्वचालित रूप से अपडेट करने के लिए एक नया मानक
इस पद्धति के साथ पहला इंटरैक्टिव डैशबोर्ड प्रोटोटाइप विकसित करने के बाद, एचआर एंड ए के पांच राज्य ग्राहकों (सीए, टीएक्स, एनवी, सीओ और एमए) ने समाधान में रुचि दिखाई। एचआर एंड ए 2 महीने के भीतर उनमें से प्रत्येक के लिए इसे लागू करने में सक्षम था - एक कस्टम, इंटरैक्टिव डिजिटल समावेशन डैशबोर्ड के लिए एक अविश्वसनीय रूप से त्वरित बदलाव।
एचआर एंड ए को समग्र तैनाती और डैशबोर्ड प्रबंधन समय में 75% की कमी का भी एहसास हुआ, जिसका अर्थ है कि परामर्श टीम अपना ध्यान मैन्युअल रूप से डेटा का विश्लेषण करने से लेकर ग्राहकों को परिणामों की व्याख्या करने और रणनीतिक रूप से योजना बनाने में मदद करने पर केंद्रित कर सकती है। अंत में, डैशबोर्ड के उपयोगकर्ता-अनुकूल इंटरफ़ेस ने सर्वेक्षण डेटा को हितधारकों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए अधिक सुलभ बना दिया। इससे प्रत्येक राज्य के डिजिटल समावेशन परिदृश्य में अंतराल का आकलन करते समय एक साझा समझ बनाने में मदद मिली और सीमित सर्वेक्षण प्रतिक्रियाओं वाले क्षेत्रों से लक्षित डेटा संग्रह रणनीति की अनुमति मिली, जिससे कुल मिलाकर अधिक उत्पादक सहयोग का समर्थन हुआ।
निष्कर्ष
इस पोस्ट में, हमने दिखाया कि कैसे HR&A Amazon Redshift Serverless और CARTO का उपयोग करके बड़ी मात्रा में भू-स्थानिक डेटा का विश्लेषण करने में सक्षम था।
एचआर एंड ए के सफल कार्यान्वयन के साथ, यह स्पष्ट है कि रेडशिफ्ट सर्वरलेस, अपने लचीलेपन और स्केलेबिलिटी के साथ, सकारात्मक सामाजिक परिवर्तन के लिए उत्प्रेरक के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है। चूँकि HR&A डिजिटल इक्विटी के लिए मार्ग प्रशस्त कर रहा है, उनकी कहानी इस बात का प्रमाण है कि AWS सेवाओं और उसके भागीदारों का उपयोग वास्तविक दुनिया की चुनौतियों से निपटने में कैसे किया जा सकता है।
हम आपको स्थानिक डेटा का विश्लेषण करने के लिए कार्टो के साथ रेडशिफ्ट सर्वरलेस का पता लगाने के लिए प्रोत्साहित करते हैं और हमें टिप्पणियों में अपना अनुभव बताएं।
लेखक के बारे में
हरमन सिंह ढोडी एचआर एंड ए एडवाइजर्स में एक विश्लेषक हैं, हरमन डेटा एनालिटिक्स के लिए अपने जुनून को स्थायी बुनियादी ढांचे प्रथाओं, सामाजिक समावेशन, आर्थिक व्यवहार्यता, जलवायु लचीलापन और हितधारक क्षमता के निर्माण के साथ जोड़ते हैं। हरमन का काम अक्सर जटिल डेटासेट को दृश्य कहानियों और सुलभ उपकरणों में अनुवाद करने पर केंद्रित होता है जो समुदायों को उनके सामने आने वाली चुनौतियों को समझने और उज्जवल भविष्य के लिए समाधान बनाने में सशक्त बनाने में मदद करता है।
किरण कुमार ताती ओमाहा, एनई में स्थित एक एनालिटिक्स स्पेशलिस्ट सॉल्यूशंस आर्किटेक्ट है। वह संपूर्ण विश्लेषणात्मक समाधान बनाने में माहिर हैं। उनके पास बड़े पैमाने पर बिग डेटा और एनालिटिक्स समाधानों को डिजाइन करने और लागू करने का 13 वर्षों से अधिक का अनुभव है। अपने खाली समय में वह क्रिकेट खेलना और खेल देखना पसंद करते हैं।
सपना माहेश्वरी अमेज़ॅन वेब सर्विसेज में एक सीनियर सॉल्यूशंस आर्किटेक्ट हैं। वह ग्राहकों को AWS पर बड़े पैमाने पर डेटा एनालिटिक्स समाधान तैयार करने में मदद करती है। काम के अलावा उसे यात्रा करना और नए व्यंजन आज़माना पसंद है।
वाशिम नवाज AWS में एनालिटिक्स स्पेशलिस्ट सॉल्यूशंस आर्किटेक्ट हैं। उन्होंने 15 वर्षों से अधिक समय तक डेटा वेयरहाउस और डेटा लेक समाधान के निर्माण और ट्यूनिंग पर काम किया है। वह ग्राहकों को कुशल, निष्पादन योग्य और स्केलेबल विश्लेषणात्मक समाधानों के साथ अपने डेटा प्लेटफ़ॉर्म को आधुनिक बनाने में मदद करने के लिए उत्साहित हैं। काम के अलावा, उसे खेल देखना और यात्रा करना पसंद है।
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- स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/how-hra-uses-amazon-redshift-spatial-analytics-on-amazon-redshift-serverless-to-measure-digital-equity-in-states-across-the-us/
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