असंरचित डेटा के लिए डेटा गुणवत्ता में सुधार करने के लिए 5 युक्तियाँ

डेटा का उपयोग करने के प्रभावी तरीके खोजना वर्षों से एक संगठनात्मक फोकस रहा है। इन प्रयासों का महत्व केवल डिजिटल युग में बढ़ा है क्योंकि व्यवसाय अपने ग्राहक आधार को बनाए रखने और बढ़ाने के लिए तीव्र प्रतिस्पर्धा में संलग्न हैं।

कई संगठन समस्याओं का सामना कर रहे हैं क्योंकि वे अपने व्यावसायिक डेटा पर अधिक निर्भर हो गए हैं: डेटा स्वयं अर्ध-उपयोगी है, खासकर यदि डेटा सेट असंरचित है और व्याख्या करना मुश्किल है।

देखें: हायरिंग किट: बिजनेस इंटेलिजेंस एनालिस्ट (TechRepublic Premium)

डेटा की गुणवत्ता में सुधार करने के तरीके खोजना, इस जानकारी को ठीक से संग्रहीत करना, प्रस्तुत करना और विश्लेषण करना डेटा से व्यवसाय तक पूर्ण मूल्य प्रदान करने के लिए महत्वपूर्ण है। हालांकि, संरचित और असंरचित डेटा सेट दोनों में इस डेटा की गुणवत्ता सुनिश्चित करना आसान काम नहीं है, खासकर उन संगठनों के लिए जिन्होंने सही लोगों और उपकरणों में निवेश नहीं किया है।

यदि आपका संगठन स्रोत या प्रारूप की परवाह किए बिना अपने सभी मौजूदा डेटा को बेहतर ढंग से समझना और उसका लाभ उठाना चाहता है, तो असंरचित डेटा गुणवत्ता में सुधार के लिए यह मार्गदर्शिका एक अच्छा प्रारंभिक बिंदु है।

के लिए जाओ:

डेटा गुणवत्ता क्या है?

डेटा गुणवत्ता प्रबंधन में सभी प्रकार के व्यावसायिक उपयोगों और उद्देश्यों के लिए डेटा का अनुकूलन शामिल है। डेटा गुणवत्ता को सही मायने में आंकने के लिए, निम्नलिखित मूल्यांकन मानदंडों पर विचार करें:

• शुद्धता: क्या डेटा मान्य है? क्या इसमें उपयोगी होने के लिए पर्याप्त विवरण है?
• समापन: क्या डेटा सेट में सभी प्रासंगिक डेटा होते हैं? क्या यह काफी व्यापक है? क्या कोई अंतराल या विसंगतियां हैं?
• विश्वसनीयता: क्या व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए डेटा पर भरोसा किया जा सकता है? क्या डेटा सेट में कोई विसंगतियां हैं जिससे आप इसकी विश्वसनीयता पर सवाल उठा सकते हैं?
• प्रासंगिकता: क्या डेटा को सभी प्रासंगिक व्यावसायिक आवश्यकताओं और चिंताओं पर लागू किया जा सकता है?
• समयबद्धता: क्या डेटा अप टू डेट है? क्या इसका उपयोग वास्तविक समय में निर्णय लेने के लिए किया जा सकता है?

उचित डेटा गुणवत्ता प्रबंधन मूल्यांकन, उपचार, संरक्षण और रखरखाव के सिद्धांतों पर आधारित है, जिसके माध्यम से डेटा का लगातार विश्लेषण किया जाता है। डेटा गुणवत्ता प्रबंधन प्रक्रिया के दौरान अप्रासंगिक, पुराने, निरर्थक और/या गलत तत्वों को हटा दिया जाता है या ठीक कर दिया जाता है। पुरानी या अक्षम प्रक्रियाओं में सुधार के बाद बेहतर परिणामों के लिए डेटा के उपयोग के तरीकों की जांच की जाती है।

देखें: डेटा गुणवत्ता में सुधार के लिए सर्वोत्तम अभ्यास (TechRepublic)

डेटा गुणवत्ता प्रबंधन असंरचित और संरचित डेटा दोनों के लिए महत्वपूर्ण है, हालांकि आप जिस प्रकार के डेटा के साथ काम कर रहे हैं उसके आधार पर कुछ चरण भिन्न दिख सकते हैं।

असंरचित डेटा क्या है?

असंरचित डेटा विभिन्न डेटा प्रकारों का एक विषम समूह है जो कई वातावरणों या प्रणालियों में मूल स्वरूपों में संग्रहीत होता है। असंरचित डेटा के सामान्य उदाहरण ईमेल और त्वरित संदेश संचार, Microsoft Workplace दस्तावेज़, सोशल मीडिया और ब्लॉग प्रविष्टियाँ, IoT डेटा, सर्वर लॉग और अन्य “स्टैंडअलोन” सूचना भंडार हैं।

देखें: असंरचित डेटा के शासन में सुधार के 5 तरीके (TechRepublic)

असंरचित डेटा असंबद्ध जानकारी के एक जटिल बिखराव की तरह लग सकता है, विश्लेषण और प्रबंधन के लिए एक दुःस्वप्न का उल्लेख नहीं करने के लिए, और इस जानकारी का उपयोग करने के लिए डेटा विज्ञान कौशल और विशेष उपकरणों की आवश्यकता होती है, लेकिन असंरचित डेटा के साथ काम करने और समझने की जटिलता के बावजूद, यह डेटा प्रकार प्रदान करता है कंपनियों को कुछ महत्वपूर्ण लाभ देता है जो इसका उपयोग करना सीखते हैं।

संरचित और असंरचित डेटा के बीच मुख्य अंतर क्या है?

संरचित डेटा एक पूर्वनिर्धारित प्रारूप में मानक और समान डेटा सेट संरचनाओं से बना होता है, जिसका अधिक आसानी से विश्लेषण और रखरखाव किया जाता है, और आमतौर पर एक मानक डेटा वेयरहाउस में संग्रहीत किया जाता है। एक स्पष्ट प्रारूप और भंडारण सेटअप के साथ, असंरचित डेटा को प्रबंधित करने और असंरचित डेटा को ठीक से प्रबंधित करने के लिए कम विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है।

असंरचित डेटा का विश्लेषण कैसे करें

इससे पहले कि आप अपने असंरचित डेटा का प्रभावी ढंग से विश्लेषण करना शुरू कर सकें, यह लक्ष्य निर्धारित करना महत्वपूर्ण है कि आप किस डेटा का विश्लेषण करना चाहते हैं और क्या वांछित परिणाम प्राप्त करना चाहते हैं। आपके व्यवसाय और उसके डेटा लक्ष्यों के आधार पर, आप उपभोक्ता खरीदारी के रुझान से लेकर मौसमी अचल संपत्ति की खरीदारी और भौगोलिक-आधारित खर्च तक कुछ भी समझने के लिए असंरचित डेटा देख सकते हैं। यह जानना कि आप किस प्रकार के डेटा का विश्लेषण करना चाहते हैं और आपको इसे अपने उपयोगकर्ताओं से संप्रेषित करने की क्या आवश्यकता है, डेटा गुणवत्ता प्रबंधन में एक महत्वपूर्ण पहला कदम है।

देखें: डेटा गुणवत्ता प्रबंधन के शीर्ष 10 लाभ (TechRepublic)

इसके बाद, आपको यह पहचानना होगा कि आवश्यक डेटा कहाँ रहता है, इसे कैसे एकत्र और विश्लेषण किया जाना चाहिए, और इस डेटा प्रकार के साथ कौन से तरीके सबसे अच्छा काम करेंगे। यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि आपके पास इस जानकारी को एकत्र करने और डेटा विश्लेषण टूल में फीड करने के लिए एक सुरक्षित और विश्वसनीय तरीका है। मोबाइल या पोर्टेबल उपकरणों में अवयव और डेटा संग्रह प्रक्रिया के दौरान आपको उन्हें कैसे कनेक्ट रखने की आवश्यकता है।

अपने संरचित डेटा विश्लेषण के दौरान, बेहतर प्रदर्शन के लिए मेटाडेटा — या डेटा के बारे में डेटा — का उपयोग करने की योजना बनाएं। आपको यह भी निर्धारित करना चाहिए कि स्वचालित वर्कफ़्लो और रीयल-टाइम डेटा प्रबंधन आवश्यकताओं के लिए कृत्रिम बुद्धि और मशीन सीखने की तकनीकें चल सकती हैं या नहीं।

असंरचित डेटा के लिए डेटा गुणवत्ता में सुधार करने के लिए 5 युक्तियाँ

डेटा गुणवत्ता प्रबंधन टीम सेट करें

इससे पहले कि आप किसी भी प्रकार की डेटा गुणवत्ता को प्रभावी ढंग से प्रबंधित कर सकें, आपके डेटा वैज्ञानिकों, डेटा इंजीनियरों और व्यावसायिक विश्लेषकों के बीच डेटा गुणवत्ता प्रबंधन भूमिकाओं और जिम्मेदारियों को परिभाषित करना महत्वपूर्ण है। डेटा गुणवत्ता प्रबंधन टीम के सदस्यों की पहचान करें, जो प्रत्येक असंरचित डेटा एकत्र करने, विश्लेषण करने और बनाए रखने के लिए जिम्मेदार होंगे।

देखें: डेटा गुणवत्ता प्रबंधन: भूमिकाएं और जिम्मेदारियां (TechRepublic)

आपके द्वारा सौंपे गए प्रत्येक कार्य और भूमिका के लिए, सुनिश्चित करें कि उनके कर्तव्यों का दायरा ठीक से स्थापित और सहमत है। डेटा गुणवत्ता को बेहतर ढंग से प्रबंधित करने के लिए कर्मचारियों के पास सही कौशल – साथ ही सुरक्षा और अनुपालन ज्ञान – सुनिश्चित करने के लिए आवश्यकतानुसार प्रशिक्षण आयोजित करें।

सिस्टम और प्रदर्शन निगरानी उपकरण का उपयोग करें

डेटा की गुणवत्ता केवल उतनी ही अच्छी हो सकती है, जितनी वह वातावरण जिसमें डेटा रहता है। यह सुनिश्चित करने के लिए कि आपका डेटा प्लेटफ़ॉर्म और स्टोरेज सिस्टम बेहतर प्रदर्शन कर रहे हैं, सभी प्रासंगिक परिवेशों के लिए व्यापक निगरानी और सतर्क नियंत्रण का उपयोग करें।

इन डेटा-भंडारण प्रणालियों की निरंतर, वास्तविक समय की निगरानी विचाराधीन डेटा परिसंपत्तियों की उपलब्धता, विश्वसनीयता और सुरक्षा सुनिश्चित करती है। इस प्रकार की डेटा निगरानी का समर्थन करने के लिए एपीएम निगरानी और डेटा अवलोकन उपकरण बाजार में कुछ बेहतरीन विकल्प हैं।

जब भी संभव हो वास्तविक समय में डेटा गुणवत्ता सुधार करें

अपने डेटा संचालन में रीयल-टाइम डेटा सत्यापन और सत्यापन को शामिल करना एक अच्छा विचार है। यह आपको अनावश्यक, अधूरी या गलत जानकारी के उपयोग से बचने में मदद करेगा, जो डेटा से मूल्य प्राप्त करने के व्यावसायिक प्रयासों में बाधा उत्पन्न कर सकता है।

नियमित रूप से डेटा साफ़ करें

अप्रासंगिक, अप्रचलित या अनावश्यक डेटा को हटाने के लिए व्यापक डेटा सफाई और स्क्रबिंग विधियों का उपयोग करें। अनावश्यक डेटा को हटाने से आपके सिस्टम में प्रासंगिक जानकारी को वर्गीकृत और मूल्यांकन करना बहुत आसान हो जाता है। यह एक डेटा सफाई उपकरण में निवेश करने लायक हो सकता है जो आपको इस प्रक्रिया को स्वचालित और सरल बनाने में मदद करता है।

नई डेटा गुणवत्ता प्रबंधन तकनीकों पर शोध और कार्यान्वयन करें

अपनी मौजूदा डेटा गुणवत्ता सुधार तकनीकों का नियमित रूप से विश्लेषण करना और नई तकनीकों और तकनीकों के उभरने पर नज़र रखना महत्वपूर्ण है। विशेष रूप से, डेटा संग्रह और भंडारण में सुधार, डेटा मानकों के विकास, और नए शासन और अनुपालन आवश्यकताओं की तलाश में रहें।

आगे पढ़ें: शीर्ष डेटा गुणवत्ता उपकरण (TechRepublic)