डेटा प्रोफाइलिंग और इसके लाभ क्या हैं?

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डेटा प्रोफाइलिंग डेटा सेट पर आंकड़े बनाने की प्रक्रिया है जो मैट्रिक्स के पाठकों को यह समझने की अनुमति देगा कि डेटा की गुणवत्ता उस डेटा के लिए कितनी अच्छी है।

आमतौर पर यह एक डेटा विश्लेषकके कई कार्यों में से एक है।

कई संगठनों में डेटा गुणवत्ता के मुद्दे हैं, और उन्हें पहचानने और ठीक करने की क्षमता कई ग्राहक और परिचालन समस्याओं के साथ सक्रिय रूप से मदद करती है।

नतीजतन, यह डेटा में त्रुटियों की पहचान करने में मदद कर सकता है जो हो सकता है:

  • रिपोर्ट में फ़ीड करें।
  • मशीन लर्निंग आउटपुट की प्रभावशीलता को कम करें।
  • प्रस्तुत की गई रिपोर्टों पर एक नियामक प्रभाव है और कैसे उनकी प्रभावशीलता मापा जाता है ।
  • असंतुष्ट ग्राहक उन संचार प्राप्त करने से चिढ़ जाएंगे जिनके पास गलत डेटा है।
  • बैच प्रक्रियाएं विफल हो जाएंगी, जिससे स्वचालित कार्यों की प्रभावशीलता कम हो जाएगी।

यह समझने के लिए कि एक प्रभावी डेटा प्रोफाइलिंग प्रक्रिया को कैसे लागू किया जाए, डेटा की पहचान करना आवश्यक है जहां समस्याएं हो सकती हैं:

  • एक मानव द्वारा डेटा प्रविष्टि।
  • आयातित डेटा शुद्ध नहीं है।
  • थर्ड पार्टी सिस्टम आपको डेटा खिला रहे हैं जिसमें त्रुटियां हैं।
  • कंपनी अधिग्रहणों, डेटा है कि उस पर त्रुटियों है एकीकृत ।

डेटा की मात्रा है कि अब एकत्र और बड़े डेटा सिस्टम में संग्रहीत किया जाता है, एक प्रक्रिया का प्रबंधन और त्रुटियों पर कब्जा करने की जरूरत है ।

तो डेटा प्रोफाइल करने के विभिन्न तरीके क्या हैं?

उच्च स्तर की डेटा गुणवत्तासुनिश्चित करने के लिए, आप निम्नलिखित तकनीकों में से कुछ को देखेंगे:

  • पूर्णता - क्या उपलब्ध डेटा मौजूद होने वाले डेटा की पूरी तस्वीर का प्रतिनिधित्व करता है?
  • अनुरूपता - क्या डेटा सही संरचना के अनुरूप है जैसा कि आप इसका निरीक्षण करते समय उम्मीद करेंगे?
  • निरंतरता - यदि आपके पास दो अलग-अलग प्रणालियों में एक ही डेटा है, तो क्या वे समान मूल्य हैं।
  • सटीकता - यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता होगी कि मौजूद डेटा सटीक हो। यह मौलिक रूप से किसी भी निर्णय के पीछे किया सही नहीं है, जो प्रभाव पर जाना जा सकता है कर सकता है ।
  • विशिष्टता - यदि डेटा के गुण अद्वितीय हैं, तो क्या डेटा सेट यह दिखाता है।

डेटा प्रोफाइलिंग कब होनी चाहिए?

यह संगठन और उस पर निर्भर करने वाली प्रक्रिया पर निर्भर करेगा।

हम कुछ अलग-अलग परिदृश्यों की रूपरेखा तैयार करेंगे जो इस दृष्टिकोण को प्रभावित कर सकते हैं

सीधे प्रसंस्करण के माध्यम से - यदि आप स्वचालित करना देख रहे हैं, तो यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता होगी कि कोई स्वचालित प्रक्रिया विफल न हो।

इसके चलते नए सिस्टम को फीड करने से पहले डाटा चेक करने की जरूरत होगी। कुछ चरणों को लागू किया जा सकता है शामिल हैं:

  • ज्ञात डेटा समस्याओं के लिए डेटा स्रोत को स्कैन करें।
  • किसी भी डेटा समस्याओं को ठीक करने के लिए तर्क लागू करें।
  • सभी सुधार होने के बाद डेटा को अपने गंतव्य पर फीड करें।

इसके साथ होने वाली समस्याएं:

  • नई त्रुटियां उन्हें कैसे संभालना है, क्या आप उन्हें होने देते हैं और उन्हें ठीक करते हैं और भविष्य में पकड़े जाने का तर्क है?
  • इससे गंतव्य प्रणाली में सुधार की आवश्यकता होती है, जिससे डेटा का अधिक डाउनस्ट्रीम फिक्सिंग होता है।
  • आप आने वाली त्रुटियों के साथ डेटा को नियंत्रित नहीं कर सकते; आपको आवश्यक अपडेट की रिपोर्ट और मान्य करने की आवश्यकता है।

2. बैच प्रोसेसिंग - इस परिदृश्य में, डेटा को फीड करने में देरी होती है, क्योंकि गंतव्य प्रणाली में फ़ीड करने के लिए डेटा उपलब्ध होना चाहिए।

स्वचालित प्रक्रिया के साथ, स्वचालन का कुछ स्तर है, लेकिन डेटा प्रदान किए जाने पर चारों ओर अधिक नियंत्रण होता है, और इसे रोका या फिर से चलाया जा सकता है। जिन चरणों को लागू किया जा सकता है उनमें से कुछ में शामिल हैं:

  • डेटा को स्कैन करें और इसकी गुणवत्ता पर एक रिपोर्ट प्रदान करें। त्रुटियां पाए जाने पर डेटा को ठीक करें, फिर अपलोड करें।
  • डेटा को लोड करने की अनुमति दें, और फिर रिपोर्ट का उपयोग करके, इसे डाउनस्ट्रीम सिस्टम में ठीक करें।
  • प्राप्त डेटा की डेटा गुणवत्ता में सुधार करने के लिए डेटा के प्रदाताओं के साथ काम करें।
डेटा प्रोफाइलिंग क्या है?

ऐसे परिदृश्य जहां डेटा प्रोफाइलिंग लागू की जा सकती है

मापपरिदृश्य उदाहरणप्रभाव
पूर्णता - क्या उपलब्ध डेटा मौजूद होने वाले डेटा की पूरी तस्वीर का प्रतिनिधित्व करता है।डोब आबादीग्राहक पर चर्चा करते समय सुरक्षा जांच के हिस्से के रूप में खिचड़ी भाषा का उपयोग करें या डीओबी पर निर्भर मूल्यों की गलत गणना करें।
अनुरूपता - क्या डेटा सही संरचना के अनुरूप है जैसा कि आप इसका निरीक्षण करते समय उम्मीद करेंगे?  ईमेल पता गलतग्राहकों को ईमेल वापस उछाल; सही करने के लिए अनुवर्ती कार्रवाई की जरूरत है, ग्राहक को उचित संचार नहीं मिलता है।
निरंतरता - यदि आपके पास दो अलग-अलग प्रणालियों में एक ही डेटा है, तो क्या वे समान मूल्य हैं?  विभिन्न प्रणालियों पर संग्रहीत डेटा बिल्कुल एक ही होने की जरूरत है ।ग्राहक को एक ही डेटा के विभिन्न संस्करणों को सूचित किया जा सकता है।
सटीकता - यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता होगी कि मौजूद डेटा सटीक हो। यह मौलिक रूप से इसके पीछे किए गए किसी भी निर्णय को सही नहीं कर सकता है, जिसका प्रभाव दस्तक हो सकती है इनक्योरेट डेटा का मतलब है इनोक्रेक्स निर्णयउन ग्राहकों के गलत सेट पर संचार भेजना जो जानकारी की उम्मीद या आवश्यकता नहीं है।
विशिष्टता - यदि डेटा के गुण अद्वितीय हैं, तो क्या डेटा सेट यह दिखाता है?एक ही डेटा स्वतंत्र ग्राहकों के विभिन्न सेटों के लिए आबादी है।ग्राहक के लिए कोई दृश्यता और उनके वास्तविक सही डेटा। उनके लिए गलत जानकारी संसाधित की गई। वित्तीय और प्रतिष्ठा जोखिम भी एक समस्या हो सकती है ।

फ़ाइलों से डेटा निकालने के लिए मुफ्त तरीके

लाइवस्ट्रीम #3

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एक डेटा विश्लेषक क्या करता है?

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लाइवस्ट्रीम #2 - डेटा विश्लेषक क्या करता है?

आप शायद वहां बड़े डेटा और डेटाबेस, डेटा एनालिटिक्स और मशीन लर्निंग के बारे में सुन रहे हैं और आश्चर्य करते हैं कि डेटा विश्लेषक कहां फिट बैठता है?

यहां हम इसे कदम से कदम नीचे तोड़ने के लिए दिखेगा ।

कभी-कभी एक डेटा विश्लेषक को एक व्यवसाय विश्लेषक के साथ भ्रमित किया जा सकता है; सूक्ष्म अंतर हैं:

  • बिजनेस एनालिस्ट: उनकी भूमिका उपयोगकर्ता की आवश्यकताओं को एक दस्तावेज़ में दस्तावेज़ करना है जो उपयोगकर्ता चाहता है।
    • इस मामले में, एक दस्तावेज़ जिसे सभी पक्ष सहमत कर सकते हैं, बनाया जाता है, और इसका उपयोग प्रोजेक्ट साइन-ऑफ के हिस्से के रूप में किया जा सकता है।
  • डेटा विश्लेषक: दूसरी ओर, एक डेटा विश्लेषक व्यावसायिक आवश्यकताओं को लेगा और उन्हें डेटा डिलिवरेबल्स में अनुवाद करेगा।
    • वे यह सुनिश्चित करने के लिए दस्तावेज़ का उपयोग करते हैं कि परियोजना के पास सही समय पर सही जगह पर परियोजना के उद्देश्यों को पूरा करने के लिए सही डेटा है।

डाटा मैपिंग

विभिन्न डेटा परियोजनाओं में, सिस्टम के बीच डेटा को समेटने की आवश्यकता होगी, एक डेटा विश्लेषण यहां मदद करेगा।

डेटा मैपिंग एक्सरसाइज में डेटा एनालिस्ट से उम्मीद की जाएगी कि वह एक या एक से ज्यादा स्रोतों को देखें और उन्हें डेस्टिनेशन सिस्टम में मैप करें ।

  • यह दो डेटासेट के बीच एक मैच सुनिश्चित करता है।
  • जिसके परिणामस्वरूप दोनों प्रणालियों में सामंजस्य बिठाने की क्षमता होती है ।
  • कई प्रणालियों में डेटा का उपयोग करने की क्षमता की अनुमति देता है, स्थिरता को जानने के स्थान पर है ।
  • सिस्टम के बीच डेटा प्रकारों की संगतता।
  • यह सुनिश्चित करता है कि डेटा सत्यापन त्रुटियों को न्यूनतम रखा जाता है।

अक्सर एक डेटा विश्लेषक एक ट्रेसेबिलिटी मैट्रिक्स का निर्माण करेगा, जो डेटा आइटम को निर्माण से खपत तक ट्रैक करता है।

डेटा गुणवत्ता

ज्यादातर कंपनियों में, वहां टीमों (उनके आकार के आधार पर) इस के लिए समर्पित होगा, और उनके इनपुट मौजूदा और भविष्य के डेटा के उपयोग के लिए निर्णायक होगा ।

डेटा की गुणवत्ता एक महत्वपूर्ण कार्य है जो आंतरिक और बाहरी रिपोर्टिंग और कंपनी की निर्णय लेने की क्षमता को सही ढंग से प्रभावित कर सकता है।

जिन क्षेत्रों को देखा जा सकता है उनमें से कुछ में शामिल हैं:

(क) डुप्लीकेट डेटा की जांच करें - इसकी जांच किए जाने के कई कारण हो सकते हैं:

  • डेटा मैन्युअल रूप से एकाधिक बार दर्ज किया गया था।
  • एक स्वचालित प्रक्रिया कई बार दौड़ी।
  • एक आईटी प्रणाली में बदलाव ने अनजाने में डेटा को डुप्लिकेट कर दिया है।

(बी) त्रुटियों को ढूंढना - यह नीचे उल्लिखित डेटा रिपोर्टिंग के साथ संयोजन के रूप में पूरा किया जा सकता है।

  • आम तौर पर कंपनियों के पास स्पष्ट रूप से नियम होंगे जो डेटा त्रुटियों को उठाते हैं जिनकी उम्मीद नहीं है।
  • एक डेटा विश्लेषक विश्लेषण करेगा कि ये त्रुटियां क्यों हो रही हैं ।

(ग) लापता आंकड़ों की जांच

  • डेटा फीड विफल हो गए हैं। डेटा को फिर से लोड करने के लिए एक अनुरोध की आवश्यकता होगी।
  • व्यावसायिक आवश्यकताओं के हिस्से के रूप में अनुरोध नहीं किया गया डेटा इस बात की पुष्टि करता है कि यह मामला है।

(घ) अतिरिक्त जानकारी के साथ डेटा को बढ़ाना -क्या अतिरिक्त जानकारी जोड़ी जा सकती है जो डेटासेट को समृद्ध कर सकती है?

(ई) डेटा की जाँच सही प्रारूप में है - ऐसे परिदृश्य हैं जहां यह गलत हो सकता है, और एक उदाहरण एक दिनांक फ़ील्ड पाठ के साथ पॉपुलेटेड है।

डेटा रिपोर्टिंग

ऊपर के कुछ क्षेत्रों में, हमने आंकड़ों की गुणवत्ता के महत्व को छुआ ।

अंततः ट्रैक करने की आवश्यकता हो सकती है:

  • डेटा गुणवत्ता - पूर्वनिर्धारित व्यावसायिक मापन के आधार पर डेटा की गुणवत्ता को कैप्चर करने के लिए रिपोर्ट बनाएं।
  • रियल-टाइम रिपोर्टिंग - कोई नया ग्राहक या ग्राहक नहीं, जिन्होंने कोई संगठन छोड़ दिया है.
  • ट्रैक लक्ष्य - क्या व्यवसाय द्वारा निर्धारित लक्ष्य दैनिक, साप्ताहिक या मासिक पूरा किया गया है?
  • प्रबंधन रिपोर्टिंग - ऐसी रिपोर्ट बनाएं जो प्रबंधन पैक को इनपुट प्रदान करती हैं जो व्यवसाय के प्रदर्शन का अवलोकन प्रदान करती हैं।

डेटा परीक्षण

संगठन परिवर्तन परियोजनाओं से गुजरते हैं जहां नए डेटा शुरू किए जा रहे हैं या बढ़ाए जा रहे हैं ।

नतीजतन, डेटा विश्लेषक के पास पूरा करने के लिए कई कार्य होंगे:

  • टेस्ट स्क्रिप्ट लिखें - रिकॉर्ड गणना, परिवर्तन और तालिका-से-तालिका तुलना के लिए सभी स्क्रिप्ट लिखें।
  • डेटा प्रकार सत्यापन – यह सुनिश्चित करता है कि सभी नए डेटा अन्य डेटा के समान होंगे जहां इसे संग्रहीत किया जाता है।
  • डेटा का कोई नुकसान नहीं - जांचें कि सभी डेटा सही ढंग से आयात किए गए हैं, जिसमें कोई डेटा छोटा नहीं है।
  • रिकॉर्ड गिनती - एक एसक्यूएल स्क्रिप्ट लिखें जो स्रोत-से-गंतव्य सामंजस्य को पूरा करेगी।
  • डेटा ट्रांसफॉर्मेशन - सुनिश्चित करें कि किसी भी परिवर्तन को सही ढंग से लागू किया जाए.

डेटा परियोजनाओं का समर्थन करना

तदर्थ परियोजनाएं आम हैं, और कभी-कभी व्यवसायों के लिए प्राथमिकता बन जाती हैं क्योंकि वे उन आवश्यकताओं से निपटते हैं जिनके परिणामस्वरूप तत्काल व्यावसायिक आवश्यकता होती है।

डेटा विश्लेषकों को उन परियोजनाओं का समर्थन करने के लिए बुलाया जाएगा जहां यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि आवश्यक डेटा एक मानक है जो परियोजना डिलिवरेबल्स को पूरा करता है:

कुछ सामान्य क्षेत्र जहां यह हो सकता है उनमें शामिल हैं:

  • डेटा निकालें जहां यह भ्रष्ट पाया गया है।
  • डेटा परिवर्तनों की जांच करें, यह विश्लेषण करने के लिए कि डेटा उल्लंघन कहां हुआ हो सकता है।
  • एक बाहरी विनियामक निकाय ने प्रस्तुत की गई कुछ रिपोर्टों का बैकअप लेने के लिए जानकारी का अनुरोध किया है ।
  • एक ग्राहक ने उन पर कंपनी की सभी जानकारी का अनुरोध किया है; आमतौर पर जीडीपीआर अनुरोध के लिए मामला।

डेटा एनालिटिक्स आयरलैंड में आपका स्वागत है

लाइवस्ट्रीम #1

यहां हमारी पहली लाइव स्ट्रीम है, हम चैनल पर चर्चा करते हैं, डेटा एनालिटिक्स के क्षेत्रों को हम कवर करते हैं, और भविष्य की दिशा और 2021 के लिए योजनाएं क्या हैं।