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डेटा की दुनिया के तेजी से विस्तार के साथ, विश्लेषण के लिए सही डेटा को व्यवस्थित करना आवश्यक होता जा रहा है। व्यावसायिक उपयोगकर्ता लगभग हर व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए डेटा और सूचना पर भरोसा करते हैं। इसलिए, रॉ डेटा को एनालिटिक्स के लिए प्रयोग करने योग्य बनाना महत्वपूर्ण होता है। डेटा रैंगलिंग रॉ डेटा को परिवर्तित और मैप करने और विश्लेषण के लिए तैयार करने की प्रक्रिया होती है।
डेटा रैंगलिंग क्या होता है?
डेटा रैंगलिंग त्रुटियों को दूर करने और जटिल डेटा सेटों को संयोजित करने की प्रक्रिया है ताकि उन्हें अधिक सुलभ और विश्लेषण में आसान बनाया जा सके। आज उपलब्ध डेटा और डेटा स्रोतों की मात्रा के तेजी से विस्तार के कारण, बड़ी मात्रा में डेटा को विश्लेषण के लिए संग्रहीत और व्यवस्थित करना आवश्यक होता जा रहा है।
डेटा रैंगलिंग प्रक्रिया, जिसे डेटा मंगिंग प्रक्रिया के रूप में भी जाना जाता है, में डेटा को एक “कच्चे(रॉ)” रूप से दूसरे रूप में पुनर्गठित, रूपांतरित और मैप करना शामिल है ताकि इसे एनालिटिक्स सहित विभिन्न डाउनस्ट्रीम उपयोगों के लिए अधिक उपयोगी और मूल्यवान बनाया जा सके।
डेटा रैंगलिंग को विश्लेषकों के लिए त्वरित निर्णय लेने के लिए उपयोग करने के लिए रॉ डेटा को साफ करने, व्यवस्थित करने और वांछित प्रारूप में बदलने की प्रक्रिया के रूप में परिभाषित किया जा सकता है। डेटा क्लीनिंग या डेटा मंगिंग के रूप में भी जाना जाने वाला, डेटा रैंगलिंग व्यवसायों को कम समय में अधिक जटिल डेटा से निपटने, अधिक सटीक परिणाम देने और बेहतर निर्णय लेने में सक्षम बनाता है। आपके डेटा और आप जिस लक्ष्य को प्राप्त करने का प्रयास कर रहे हैं, वह भिन्न-भिन्न प्रोजेक्ट्स के लिए भिन्न होते हैं। डाउनस्ट्रीम एनालिटिक्स के लिए डेटा तैयार करने के लिए अधिक से अधिक संगठन डेटा रैंगलिंग टूल पर भरोसा कर रहे हैं।
डेटा रैंगलिंग महत्वपूर्ण क्यों है?
क्या आप जानते हैं, डेटा प्रोफेशनल्स अपना लगभग 80% समय डेटा तक पहुँचने में व्यतीत करते हैं, केवल 20% अन्वेषण और मॉडलिंग के लिए ही दे पाते हैं?
कुछ लोग सवाल कर सकते हैं कि डेटा रैंगलिंग के लिए इतना समय और संसाधन व्यय करना क्या उचित है। एक सरल परिदृश्य आपको यह समझने में मदद करेगा। एक गगनचुंबी इमारत की नींव पर अधिक समय, पैसा और संसाधन व्यय किया जाता है। क्यों ? क्योंकि यह ठोस नींव इमारत के लम्बे खड़े होने और दशकों तक अपने उद्देश्य की पूर्ति के लिए अत्यंत मूल्यवान है। इसी तरह, डेटा हैंडलिंग के लिए, एक बार कोड और इंफ्रास्ट्रक्चर फाउंडेशन इकट्ठा हो जाने के बाद, जब तक प्रक्रिया प्रासंगिक है, तब तक यह तत्काल परिणाम (कभी-कभी लगभग तुरंत) प्रदान करेगा। हालांकि, आवश्यक डेटा तक पहुंचने के कदमों को छोड़ने से महत्वपूर्ण गिरावट, छूटे हुए अवसर और गलत मॉडल बन सकते हैं जो संगठन के भीतर विश्लेषण की प्रतिष्ठा को नुकसान पहुंचा सकते हैं।
अब डेटा रैंगलिंग सॉफ़्टवेयर डेटा प्रोसेसिंग का एक ऐसा अनिवार्य हिस्सा बन गया है। डेटा रैंगलिंग टूल का उपयोग करने के प्राथमिक महत्व को इस प्रकार वर्णित किया जा सकता है:
- रॉ डेटा को प्रयोग करने योग्य बनाना। सटीक रूप से रैंगल्ड डेटा गारंटी देता है कि गुणवत्ता डेटा डाउनस्ट्रीम विश्लेषण के लिए उपलभ्ध हो।
- विभिन्न स्रोतों से सभी डेटा को एक केंद्रीकृत स्थान पर प्राप्त करना ताकि इसका सही उपयोग किया जा सके।
- आवश्यक प्रारूप के अनुसार रॉ डेटा को एक साथ रखना और डेटा के व्यावसायिक संदर्भ को समझना।
- ऑटोमेटेड डेटा इंटीग्रेशन टूल्स का उपयोग डेटा रैंगलिंग तकनीकों के रूप में किया जाता है जो सोर्स डेटा को एक मानक प्रारूप में साफ और परिवर्तित करते हैं जिसे अंतिम आवश्यकताओं के अनुसार बार-बार उपयोग किया जा सकता है। व्यवसाय इस मानकीकृत डेटा का उपयोग महत्वपूर्ण, क्रॉस-डेटा सेट विश्लेषण करने के लिए करते हैं।
- त्रुटिपूर्ण व लापता तत्वों से डेटा को साफ करना।
- डेटा रैंगलिंग डेटा माइनिंग प्रक्रिया के लिए एक तैयारी चरण के रूप में कार्य करता है, जिसमें डेटा एकत्र करना और उसकी समझ बनाना शामिल है।
- व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं को ठोस, समय पर निर्णय लेने में मदद करना।
- डेटा रैंगलिंग सॉफ़्टवेयर आमतौर पर विश्लेषण के लिए तैयार होने से पहले डेटा की खोज, संरचना, सफाई, समृद्ध, मान्य और प्रकाशन के छह पुनरावृत्त चरणों का प्रदर्शन करता है।
डेटा रैंगलिंग के लाभ
डेटा रंगलिंग के प्रमुख लाभों में से हैं
- डेटा रैंगलिंग डेटा उपयोगिता में सुधार करने में मदद करता है क्योंकि यह डेटा को अंतिम सिस्टम के लिए एक संगत प्रारूप में परिवर्तित करता है।
- यह एक सहज उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस के भीतर डेटा प्रवाह को त्वरित रूप से बनाने में मदद करता है और आसानी से डेटा-प्रवाह प्रक्रिया को शेड्यूल और स्वचालित करता है।
- विभिन्न प्रकार की सूचनाओं और उनके स्रोतों (जैसे डेटाबेस, वेब सेवाओं, फाइलों आदि) को एकीकृत करता है।
- उपयोगकर्ताओं को बहुत बड़ी मात्रा में डेटा को आसानी से और आसानी से डेटा-प्रवाह तकनीकों को साझा करने में मदद करता है।
डेटा रैंगलिंग में 6 मूल स्टैप्स
डेटा रैंगलिंग में शामिल 6 मूल स्टैप्स इस प्रकार हैं:
स्टैप 1: डेटा डिस्कवरी(खोज)
डेटा रैंगलिंग प्रक्रिया में पहला कदम डेटा की खोज है। यह आपके डेटा को समझने या उससे परिचित होने के लिए एक व्यापक शब्द है। आपको अपने पास मौजूद डेटा पर एक नज़र डालनी चाहिए और इस बारे में सोचना चाहिए कि उपभोग और विश्लेषण को आसान बनाने के लिए आप इसे कैसे व्यवस्थित करना चाहेंगे।
तो, आप कई स्रोतों से एकत्र किए गए डेटा की एक अनियंत्रित भण्डार के साथ प्रारूपों की एक विस्तृत श्रृंखला से शुरू करते हैं। इस स्तर पर, लक्ष्य असमान, मौन डेटा स्रोतों को संकलित करना और उनमें से प्रत्येक को कॉन्फ़िगर करना है ताकि डेटा में पैटर्न और प्रवृत्तियों को खोजने के लिए उन्हें समझा और जांचा जा सके।
स्टैप 2: डेटा संरचना
जब रॉ डेटा एकत्र किया जाता है, तो यह प्रारूपों और आकारों की एक विस्तृत श्रृंखला में होता है। इसकी कोई निश्चित संरचना नहीं होती है, जिसका अर्थ यह है कि इसमें मौजूदा मॉडल का अभाव होता है और यह पूरी तरह से अव्यवस्थित होता है। आपके व्यवसाय द्वारा परिनियोजित विश्लेषणात्मक मॉडल के साथ फिट होने के लिए इसे पुनर्गठित करने की आवश्यकता होती है, और इसे एक संरचना देने से बेहतर विश्लेषण में सहायक होता है।
असंरचित डेटा अक्सर टेक्स्ट-हैवी होता है और इसमें तिथियां, संख्याएँ, आई डी कोड आदि जैसी चीजें होती हैं। डेटा रैंगलिंग प्रक्रिया के इस चरण में, डेटासेट को पार्स (व्याख्या) करने की आवश्यकता होती है।
यह एक ऐसी प्रक्रिया है जिसके द्वारा प्रासंगिक जानकारी ताजा डेटा से निकाली जाती है। उदाहरण के लिए, यदि आप किसी वेबसाइट से स्क्रैप किए गए कोड पर काम रहे हैं, तो आप HTML कोड को पार्स कर सकते हैं, जिससे जो आपको चाहिए उसे निकाल सकते हैं और बाकी को छोड़ सकते हैं।
इसके परिणामस्वरूप अधिक उपयोगकर्ता-अनुकूल स्प्रैडशीट प्राप्त होगी जिसमें कॉलम, पंक्तियाँ, शीर्षकों आदि के साथ उपयोगी डेटा होगा।
स्टैप 3: डेटा की सफाई (डेटा क्लीनिंग)
अधिकांश लोग डेटा रैंगलिंग और डेटा क्लीनिंग शब्दों का परस्पर उपयोग करते हैं। हालाँकि, ये दो बहुत अलग प्रक्रियाएँ हैं। हालांकि अपने आप में एक जटिल प्रक्रिया, सफाई समग्र डेटा रैंगलिंग प्रक्रिया का केवल एक पहलू है।
अधिकांश भाग के लिए, रॉ डेटा में बहुत सारी त्रुटियां होती हैं जिन्हें डेटा को अगले चरण में जाने से पहले साफ करना पड़ता है। डेटा क्लीनिंग में अनुचित डेटा से निपटना, सुधार करना, खराब डेटा को पूरी तरह से हटाना आदि शामिल हैं। इसके लिए एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है।
डेटा की सफाई निम्न कार्य करती है:
- यह आपके डेटासेट से अनावश्यक डेटा को हटा देता है जो डेटा का विश्लेषण करते समय संभावित रूप से आपके परिणामों को बदल सकता है।
- यह किसी भी शून्य मान को बदलता है और गुणवत्ता और स्थिरता में सुधार के लिए डेटा प्रारूप को मानकीकृत करता है।
- यह डुप्लिकेट मानों की पहचान करता है और माप की प्रणालियों को मानकीकृत करता है, संरचनात्मक त्रुटियों और टाइपो त्रुटियों को ठीक करता है, और इसे संभालना आसान बनाने के लिए डेटा को मान्य करता है।
- आप विभिन्न प्रकार के उपकरणों जैसे कि पायथन और आर (एक प्रकार की प्रोग्रामिंग भाषा) का उपयोग करके विभिन्न एल्गोरिथम कार्यों को स्वचालित कर सकते हैं।
स्टैप 4: डेटा को समृद्ध करना (डेटा एनरिचिंग)
डेटा रैंगलिंग प्रक्रिया के इस चरण में, आप डेटा से परिचित हो गए हैं, और आपको डेटा की गहरी समझ है।
अब प्रश्न यह उठता है कि क्या आप डेटा को अलंकृत या समृद्ध करना चाहते हैं? क्या आप इसे अन्य डेटा के साथ संवर्धित करना चाहते हैं?
अपने अपरिष्कृत डेटा को अन्य स्रोतों जैसे कि आंतरिक सिस्टम, तृतीय-पक्ष प्रदाताओं, आदि से अतिरिक्त डेटा के साथ संयोजित करने से आपको अपने विश्लेषण की सटीकता को बेहतर बनाने के लिए और भी अधिक डेटा अंक जमा करने में मदद मिलेगी। वैकल्पिक रूप से, आपका लक्ष्य केवल डेटा में अंतराल को भरना हो सकता है। उदाहरण के लिए, ग्राहक जानकारी के दो डेटाबेसों का संयोजन जहां एक में ग्राहक के पते होते हैं, और दूसरे में नहीं।
डेटा को समृद्ध करना एक वैकल्पिक कदम है जिसे आपको केवल तभी उठाना होगा जब आपका वर्तमान डेटा आपकी आवश्यकताओं को पूरा नहीं करता है।
स्टैप 5: डेटा को मान्य बनाना (डेटा वैलिडेटिंग)
डेटा को मान्य करना एक ऐसी गतिविधि है जो आपके डेटा की गुणवत्ता में किसी भी समस्या का समाधान करती है ताकि उन्हें उपयुक्त परिवर्तनों के साथ संबोधित किया जा सके।
डेटा वैलिडेशन के नियमों के लिए रेपीटिटिव प्रोग्रामिंग प्रक्रियाओं की आवश्यकता होती है जो निम्नलिखित को सत्यापित करने में मदद करती हैं:
- गुणवत्ता
- संगतता
- शुद्धता
- सुरक्षा
- सत्यता
यह चीजों की जाँच करके किया जाता है जैसे कि क्या डेटासेट में फ़ील्ड सटीक हैं, और यदि विशेषताएँ सामान्य रूप से वितरित की जाती हैं। परिभाषित नियमों के साथ डेटा की विशेषताओं की तुलना करने के लिए प्रीप्रोग्राम्ड स्क्रिप्ट का उपयोग किया जाता है।
यह ओवरलैप का एक बेहतरीन उदाहरण है जो कभी-कभी डेटा क्लीनिंग और डेटा रैंगलिंग के बीच होता है – सत्यापन दोनों की कुंजी है।
इस प्रक्रिया को कई बार दोहराना पड़ सकता है क्योंकि आपको त्रुटियां मिलने की संभावना है।
स्टैप 6: डेटा प्रकाशन (डेटा पब्लिशिंग)
इस समय तक, सभी चरण पूरे हो जाते हैं और डेटा विश्लेषण के लिए तैयार हो जाता है। जो कुछ बचा है, वह नए रैंगल्ड डेटा को ऐसी जगह पर प्रकाशित करना है, जहां इसे आसानी से एक्सेस किया जा सके और आपके और अन्य हितधारकों द्वारा उपयोग किया जा सके।
आप डेटा को एक नए आर्किटेक्चर या डेटाबेस में जमा कर सकते हैं। जब तक आप अन्य प्रक्रियाओं को सही ढंग से पूरा करते हैं, तब तक आपके प्रयासों का अंतिम परिणाम उच्च गुणवत्ता वाला डेटा होगा जिसका उपयोग आप अंतर्दृष्टि प्राप्त करने, व्यावसायिक रिपोर्ट बनाने और बहुत कुछ करने के लिए करते हैं।
आप डेटा वेयरहाउस जैसी बड़ी और अधिक जटिल डेटा संरचनाएँ बनाने के लिए डेटा को और भी संसाधित कर सकते हैं। इस बिंदु पर, संभावनाएं अनंत हैं।
निष्कर्ष
डेटा रैंगलिंग, जिसे अक्सर डेटा क्लीनिंग, डेटा क्लींजिंग, डेटा रिमेडियेशन, डेटा मुंगिंग – या यहां तक कि डेटा की चौकीदारी कार्य के रूप में संदर्भित किया जाता है, डेटा अंतर्दृष्टि को समझने और संचालित करने में पहला महत्वपूर्ण कदम है। इस प्रक्रिया में डेटा स्रोतों से जुड़ना, जानकारी को पुन: स्वरूपित करना, ताकि यह सुसंगत हो, डुप्लिकेट को हटाना, असमान स्रोतों को मर्ज करना और बड़े डेटासेट में अनावश्यक “नॉइज़ (अवांछित डेटा)” को फ़िल्टर करना शामिल है। डेटा एनालिटिक्स टीमें अक्सर अपना $60-80%$ समय डेटा को उलझाने और मशीन लर्निंग वर्कफ़्लोज़, रिपोर्ट जनरेशन और संबंधित प्रक्रियाओं में उपयोग करने के लिए साफ और तैयार करने में शामिल सांसारिक कार्यों पर काम करने में बिताती हैं।
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आमतौर पर पूछे जाने वाले प्रश्न
डेटा रैंगलिंग क्या है और इसके चरण क्या हैं?
डेटा रैंगलिंग में डेटा को विभिन्न स्वरूपों में संसाधित करना और विश्लेषण करना और उन्हें डेटा के दूसरे सेट के साथ उपयोग करना और उन्हें मूल्यवान अंतर्दृष्टि में एक साथ लाना शामिल है। इसमें भविष्यवाणी के लिए डेटा एकत्रीकरण, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और प्रशिक्षण सांख्यिकीय मॉडल शामिल होते हैं।
डेटा रैंगलिंग का एक उदाहरण क्या है?
डेटा रैंगलिंग के कुछ उदाहरणों में शामिल हैं: विश्लेषण के लिए एकाधिक डेटा स्रोतों को एक डेटासेट में मर्ज करना। डेटा में अंतराल की पहचान करना (उदाहरण के लिए, स्प्रेडशीट में खाली सेल) और या तो उन्हें भरना या हटाना। आप जिस प्रोजेक्ट पर काम कर रहे हैं, उसके लिए अनावश्यक या अप्रासंगिक डेटा हटाना।
हम डेटा रैंगलिंग का उपयोग क्यों करते हैं?
डेटा रैंगलिंग डेटा उपयोगिता में सुधार करने में मदद करता है क्योंकि यह डेटा को अंतिम सिस्टम के लिए एक संगत प्रारूप में परिवर्तित करता है। यह एक सहज उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस के भीतर डेटा प्रवाह को त्वरित रूप से बनाने में मदद करता है और आसानी से डेटा-प्रवाह प्रक्रिया को शेड्यूल और स्वचालित करता है।
डेटा माइनिंग और डेटा रैंगलिंग में क्या अंतर है?
डेटा माइनिंग को बड़े डेटासेट में पैटर्न और छिपे हुए संबंधों को खोजने के लिए डेटा को छानने और छांटने की प्रक्रिया के रूप में परिभाषित किया गया है। जबकि, डेटा रैंगलिंग के लिए कुछ और चरणों की आवश्यकता होती है, जैसे कि सफाई, समृद्धीकरण और एकीकरण, सुपुर्दगी योग्य अंतर्दृष्टि के लिए रॉ डेटा को बदलना।
डेटा रैंगलिंग और डेटा क्लीनिंग में क्या अंतर है?
डेटा क्लीनिंग आपके डेटा सेट से गलत डेटा को हटाने पर केंद्रित है। इसके विपरीत, डेटा रैंगलिंग “कच्चे (रॉ)” डेटा को अधिक उपयोगी रूप में अनुवाद करके डेटा प्रारूप को बदलने पर केंद्रित है।
