डेटा मानकीकरण: परिभाषित करें, परीक्षण करें और रूपांतरण करें

डेटा मानकीकरण

जबकि संगठन पूरे उद्यम में डेटा संस्कृति स्थापित करने की दिशा में आगे बढ़ते हैं, कई अभी भी अपने डेटा को सही करने के लिए संघर्ष कर रहे हैं। अलग-अलग स्रोतों से डेटा खींचना और अलग-अलग प्रारूपों को प्राप्त करना और जो एक ही जानकारी मानी जाती है उसका प्रतिनिधित्व करना - आपकी डेटा यात्रा में गंभीर बाधाओं का कारण बनता है।

टीमों को अपने नियमित संचालन या डेटासेट से अंतर्दृष्टि निकालने में देरी और गलतियों का अनुभव होता है। इस तरह की समस्याएं व्यवसायों को डेटा मानकीकरण तंत्र शुरू करने के लिए मजबूर करती हैं - जो यह सुनिश्चित करती है कि डेटा पूरे संगठन में एक सुसंगत और समान दृश्य में मौजूद है। 

आइए डेटा मानकीकरण प्रक्रिया पर गहराई से नज़र डालें: इसका क्या अर्थ है, इसमें कौन से चरण शामिल हैं, और आप अपने उद्यम में एक मानक डेटा दृश्य कैसे प्राप्त कर सकते हैं।

डेटा मानकीकरण क्या है?

सीधे शब्दों में कहें, डेटा मानकीकरण डेटा मानों को गलत प्रारूप से सही प्रारूप में बदलने की प्रक्रिया है। पूरे संगठन में एक मानकीकृत, एकसमान और सुसंगत डेटा दृश्य को सक्षम करने के लिए, डेटा मानों को आवश्यक मानक के अनुरूप होना चाहिए - डेटा फ़ील्ड के संदर्भ में वे संबंधित हैं।

डेटा मानकीकरण त्रुटियों का उदाहरण

उदाहरण के लिए, दो अलग-अलग स्थानों पर रहने वाले एक ही ग्राहक के रिकॉर्ड में प्रथम और अंतिम नाम, ईमेल पता, फोन नंबर और आवासीय पते में अंतर नहीं होना चाहिए:

नाम ईमेल फ़ोन नंबर जन्म तिथि लिंग घर का पता
जॉन ओनेली john.neal@gmail.com 5164659494 14 / 2 / 1987 M 11400 डब्ल्यू ओलिंपिक बीएल # 200
स्रोत 1

प्रथम नाम उपनाम ईमेल फ़ोन नंबर जन्म तिथि लिंग घर का पता
जॉन ओ'नील john.neal_gmail.com + 1 516 465 - 9494 2 / 14 / 1987 नर 11400 डब्ल्यू ओलिंपिक 200
स्रोत 2

उपरोक्त उदाहरण में, आप निम्न प्रकार की विसंगतियाँ देख सकते हैं:

  1. संरचनात्मक: पहला स्रोत ग्राहक नाम को एक फ़ील्ड के रूप में कवर करता है, जबकि दूसरा इसे दो फ़ील्ड के रूप में संग्रहीत करता है - पहला और अंतिम नाम।
  2. पैटर्न: पहला स्रोत है a वैध ईमेल पैटर्न ईमेल पता फ़ील्ड पर लागू किया गया है, जबकि दूसरा स्पष्ट रूप से गायब है @ प्रतीक। 
  3. डाटा प्रकार: पहला स्रोत केवल फ़ोन नंबर फ़ील्ड में अंकों की अनुमति देता है, जबकि दूसरे में एक स्ट्रिंग प्रकार फ़ील्ड होता है जिसमें प्रतीक और रिक्त स्थान भी होते हैं।
  4. प्रारूप: पहले स्रोत में जन्म तिथि MM/DD/YYYY प्रारूप में है, जबकि दूसरे स्रोत में यह DD/MM/YYYY प्रारूप में है। 
  5. डोमेन मान: पहला स्रोत लिंग मान को M या F के रूप में संग्रहीत करने की अनुमति देता है, जबकि दूसरा स्रोत पूर्ण रूप - पुरुष या महिला को संग्रहीत करता है।

इस तरह की डेटा विसंगतियां आपको गंभीर गलतियाँ करने के लिए प्रेरित करती हैं जिससे आपके व्यवसाय को बहुत समय, लागत और प्रयास गंवाना पड़ सकता है। इस कारण से, के लिए एक एंड-टू-एंड तंत्र को लागू करना डेटा का मानकीकरण आपके डेटा की स्वच्छता बनाए रखने के लिए महत्वपूर्ण है।

डेटा का मानकीकरण कैसे करें?

डेटा मानकीकरण एक सरल चार-चरणीय प्रक्रिया है। लेकिन आपके डेटा में मौजूद विसंगतियों की प्रकृति और आप जो हासिल करने की कोशिश कर रहे हैं, उसके आधार पर मानकीकरण के लिए उपयोग की जाने वाली विधियां और तकनीकें भिन्न हो सकती हैं। यहां, हम अंगूठे का एक सामान्य नियम प्रस्तुत करते हैं जिसका उपयोग कोई भी संगठन अपनी मानकीकरण त्रुटियों को दूर करने के लिए कर सकता है। 

  1. परिभाषित करें कि मानक क्या है

किसी भी राज्य को प्राप्त करने के लिए, आपको पहले यह परिभाषित करना होगा कि राज्य वास्तव में क्या है। किसी भी डेटा मानकीकरण प्रक्रिया के पहले चरण में यह पहचानना है कि क्या हासिल करने की आवश्यकता है। आपको क्या चाहिए, यह जानने का सबसे अच्छा तरीका व्यावसायिक आवश्यकताओं को समझना है। आपको यह देखने के लिए अपनी व्यावसायिक प्रक्रियाओं को स्कैन करने की आवश्यकता है कि किस डेटा की आवश्यकता है और किस प्रारूप में है। यह आपकी डेटा आवश्यकताओं के लिए आधार रेखा निर्धारित करने में आपकी सहायता करेगा।

एक डेटा मानक परिभाषा पहचानने में मदद करती है:

  • आपकी व्यावसायिक प्रक्रिया के लिए महत्वपूर्ण डेटा संपत्तियां, 
  • उन संपत्तियों के आवश्यक डेटा फ़ील्ड,
  • डेटा प्रकार, प्रारूप और पैटर्न उनके मूल्यों के अनुरूप होना चाहिए,
  • इन क्षेत्रों के लिए स्वीकार्य मूल्यों की सीमा, और इसी तरह।

  1. निर्धारित मानक के विरुद्ध परीक्षण डेटासेट

एक बार आपके पास एक मानक परिभाषा हो जाने के बाद, अगला चरण यह परीक्षण करना है कि आपके डेटासेट उनके विरुद्ध कितना अच्छा प्रदर्शन कर रहे हैं। इसका आकलन करने का एक तरीका उपयोग करना है डेटा प्रोफाइलिंग उपकरण जो व्यापक रिपोर्ट तैयार करते हैं और डेटा फ़ील्ड की आवश्यकताओं के अनुरूप मूल्यों के प्रतिशत जैसी जानकारी ढूंढते हैं, जैसे:

  • क्या मान आवश्यक डेटा प्रकार और प्रारूप का पालन करते हैं?
  • क्या मान स्वीकार्य सीमा से बाहर हैं?
  • क्या मान संक्षिप्त रूपों का उपयोग करते हैं, जैसे संक्षिप्ताक्षर और उपनाम?
  • रहे पते मानकीकृत आवश्यकता अनुसार - जैसे यूएसपीएस मानकीकरण अमेरिकी पते के लिए?

  1. गैर-अनुरूप मानों को रूपांतरित करें

अब आखिरकार उन मूल्यों को बदलने का समय आ गया है जो परिभाषित मानक के अनुरूप नहीं हैं। आइए उपयोग की जाने वाली सामान्य डेटा परिवर्तन तकनीकों पर एक नज़र डालें।

  • डेटा पार्सिंग - आवश्यक डेटा घटक प्राप्त करने के लिए कुछ डेटा फ़ील्ड को पहले पार्स किया जाना चाहिए। उदाहरण के लिए, नाम फ़ील्ड को पहले, मध्य और अंतिम नामों के साथ-साथ मान में मौजूद किसी भी उपसर्ग या प्रत्यय को अलग करने के लिए पार्स करना।
  • डेटा प्रकार और प्रारूप रूपांतरण - आपको रूपांतरण के दौरान गैर-अनुरूप वर्णों को निकालने की आवश्यकता हो सकती है, उदाहरण के लिए, केवल अंकों वाले फ़ोन नंबर से प्रतीकों और अक्षरों को हटाना।
  • पैटर्न मिलान और सत्यापन - पैटर्न के लिए नियमित अभिव्यक्ति को कॉन्फ़िगर करके पैटर्न रूपांतरण किया जाता है। नियमित अभिव्यक्ति के अनुरूप ईमेल पता मानों के लिए, उन्हें पार्स किया जाना चाहिए और परिभाषित पैटर्न में परिवर्तित किया जाना चाहिए। रेगेक्स का उपयोग करके एक ईमेल पता सत्यापित किया जा सकता है:

^[a-zA-Z0-9+_.-]+@[a-zA-Z0-9.-]+$

  • संक्षिप्त विस्तार - कंपनी के नाम, पते और व्यक्ति के नाम में अक्सर संक्षिप्त रूप होते हैं जो आपके डेटासेट को एक ही जानकारी के अलग-अलग प्रतिनिधित्व करने के लिए प्रेरित कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, आपको देश के राज्यों का विस्तार करना पड़ सकता है, जैसे NY को न्यूयॉर्क में परिवर्तित करना।
  • शोर हटाने और वर्तनी सुधार - कुछ शब्द वास्तव में किसी मूल्य में कोई अर्थ नहीं जोड़ते हैं, और इसके बजाय, डेटासेट में बहुत अधिक शोर पेश करते हैं। इस तरह के मूल्यों को एक डेटासेट में एक ऐसे शब्दकोश के खिलाफ चलाकर पहचाना जा सकता है जिसमें ये शब्द शामिल हैं, उन्हें फ़्लैग करना और यह तय करना कि किन लोगों को स्थायी रूप से हटाना है। गलत वर्तनी और टाइपिंग त्रुटियों को खोजने के लिए उसी प्रक्रिया को निष्पादित किया जा सकता है।

  1. परिभाषित मानक के विरुद्ध डेटासेट को फिर से जांचें

अंतिम चरण में, डेटा मानकीकरण त्रुटियों के प्रतिशत का पता लगाने के लिए निर्धारित मानक के विरुद्ध रूपांतरित डेटासेट का पुन: परीक्षण किया जाता है। उन त्रुटियों के लिए जो अभी भी आपके डेटासेट में बनी हुई हैं, आप अपनी विधियों को ट्यून या पुन: कॉन्फ़िगर कर सकते हैं और प्रक्रिया के माध्यम से डेटा को फिर से चला सकते हैं। 

लपेटें

आज जितनी मात्रा में डेटा उत्पन्न किया जा रहा है - और इस डेटा को कैप्चर करने के लिए उपयोग किए जाने वाले विभिन्न प्रकार के उपकरण और प्रौद्योगिकियां - कंपनियों को भयानक डेटा गड़बड़ी का सामना करने के लिए अग्रणी कर रही हैं। उनके पास वह सब कुछ है जिसकी उन्हें आवश्यकता है लेकिन यह निश्चित नहीं है कि डेटा स्वीकार्य और प्रयोग करने योग्य आकार और रूप में क्यों मौजूद नहीं है। डेटा मानकीकरण उपकरण अपनाने से ऐसी विसंगतियों को दूर करने में मदद मिल सकती है और आपके संगठन में एक बहुत आवश्यक डेटा संस्कृति सक्षम हो सकती है।

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