जानकारी का विश्लेषण करने के लिए सर्वोत्तम परिणामों के लिए संरचित और सुलभ डेटा की आवश्यकता होती है। डेटा परिवर्तन संगठनों को आवश्यकतानुसार कच्चे डेटा की संरचना और प्रारूप को बदलने में सक्षम बनाता है। जानें कि कैसे आपका उद्यम अपने डेटा को कुशलता से प्रदर्शन करने के लिए बदल सकता है।

डेटा परिवर्तन क्या है? (What is data transformation in Hindi?)

डेटा परिवर्तन डेटा के प्रारूप, संरचना या मूल्यों को बदलने की प्रक्रिया है। डेटा विश्लेषिकी परियोजनाओं के लिए, डेटा को डेटा पाइपलाइन के दो चरणों में रूपांतरित किया जा सकता है। ऑन-प्रिमाइसेस डेटा वेयरहाउस का उपयोग करने वाले संगठन आम तौर पर एक ईटीएल (एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्मेशन, लोड) प्रक्रिया का उपयोग करते हैं, जिसमें डेटा ट्रांसफ़ॉर्म मध्यम चरण है। आज, अधिकांश संगठन क्लाउड-आधारित डेटा वेयरहाउस का उपयोग करते हैं, जो गणना या भंडारण संसाधनों को सेकंड या मिनटों में मापा जाता है। क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म की स्केलेबिलिटी संगठनों को प्रीलोड ट्रांसफ़ॉर्मेशन को छोड़ देती है और कच्चे डेटा को डेटा वेयरहाउस में लोड करती है, फिर क्वेरी समय में इसे बदल देती है – एक मॉडल जिसे ELT (एक्स्ट्रेक्ट, लोड, ट्रांसफ़ॉर्म) कहा जाता है।

डेटा इंटीग्रेशन, डेटा माइग्रेशन, डेटा वेयरहाउसिंग, और डेटा रैंगिंग जैसी प्रक्रियाओं में डेटा ट्रांसफ़ॉर्मेशन शामिल हो सकता है।

डेटा परिवर्तन रचनात्मक हो सकता है (डेटा जोड़ना, प्रतिलिपि बनाना और पुनरावृत्ति करना), विनाशकारी (फ़ील्ड और रिकॉर्ड हटाना), सौंदर्यशास्त्र (नमस्कार या सड़क के नाम को मानकीकृत करना), या संरचनात्मक (डेटाबेस में नाम बदलना, चलना और संयोजन करना)।

एक उद्यम विभिन्न ईटीएल उपकरणों में से एक चुन सकता है जो डेटा परिवर्तन की प्रक्रिया को स्वचालित करता है। डेटा विश्लेषक, डेटा इंजीनियर और डेटा वैज्ञानिक भी स्क्रिप्टिंग भाषाओं जैसे कि पायथन या डोमेन-विशिष्ट भाषाओं जैसे SQL का उपयोग करके डेटा को रूपांतरित करते हैं।

डेटा परिवर्तन के लाभ और चुनौतियां (Benefits and challenges of data transformation in Hindi)

डेटा ट्रांसफ़र करने से कई लाभ मिलते हैं (Transforming data yields several benefits in Hindi)

• डेटा को बेहतर तरीके से व्यवस्थित करने के लिए रूपांतरित किया जाता है। ट्रांसफ़ॉर्म किए गए डेटा का उपयोग मानव और कंप्यूटर दोनों के लिए आसान हो सकता है।
• उचित रूप से स्वरूपित और मान्य डेटा डेटा की गुणवत्ता में सुधार करता है और संभावित लैंडमाइंस जैसे नल मान, अप्रत्याशित डुप्लिकेट, गलत अनुक्रमण और असंगत स्वरूपों से अनुप्रयोगों की सुरक्षा करता है।
• डेटा परिवर्तन एप्लिकेशन, सिस्टम और डेटा के प्रकारों के बीच संगतता की सुविधा प्रदान करता है। कई उद्देश्यों के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा को विभिन्न तरीकों से बदलना पड़ सकता है।

हालाँकि, डेटा को प्रभावी ढंग से बदलने की चुनौतियाँ हैं (However, there are challenges to transforming data effectively in Hindi)

• डेटा परिवर्तन महंगा हो सकता है। लागत डेटा को संसाधित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले विशिष्ट बुनियादी ढाँचे, सॉफ़्टवेयर और उपकरणों पर निर्भर है। खर्चों में लाइसेंस से संबंधित, कंप्यूटिंग संसाधनों और आवश्यक कर्मियों को काम पर रखना शामिल हो सकता है।
• डेटा परिवर्तन प्रक्रिया संसाधन-गहन हो सकती है। लोडिंग के बाद ऑन-प्रिमाइसेस डेटा वेयरहाउस में ट्रांस्फ़ॉर्मेशन करना, या डेटा को एप्लिकेशन में फीड करने से पहले ट्रांसफ़ॉर्म करना, एक कम्प्यूटेशनल बोझ पैदा कर सकता है जो अन्य ऑपरेशन को धीमा कर देता है। यदि आप क्लाउड-आधारित डेटा वेयरहाउस का उपयोग करते हैं, तो आप लोड करने के बाद ट्रांसफ़ॉर्मेशन कर सकते हैं क्योंकि प्लेटफॉर्म मांग को पूरा करने के लिए बड़े पैमाने पर हो सकता है।
• विशेषज्ञता और लापरवाही का अभाव परिवर्तन के दौरान समस्याओं का परिचय दे सकता है। उपयुक्त विषय वस्तु विशेषज्ञता के बिना डेटा विश्लेषकों को टाइपोस या गलत डेटा नोटिस करने की संभावना कम है क्योंकि वे सटीक और अनुमेय मूल्यों की सीमा से कम परिचित हैं। उदाहरण के लिए, चिकित्सा डेटा पर काम करने वाला कोई व्यक्ति जो प्रासंगिक शब्दों से अपरिचित है, बीमारी के नामों को चिह्नित करने में विफल हो सकता है जिन्हें एक विलक्षण मूल्य या नोटिस मिसपेलिंग के लिए मैप किया जाना चाहिए।
• उद्यम ऐसे परिवर्तन कर सकते हैं जो उनकी आवश्यकताओं के अनुरूप नहीं हैं। एक व्यवसाय केवल एक आवेदन के लिए एक विशिष्ट प्रारूप में जानकारी को बदल सकता है और फिर एक अलग आवेदन के लिए सूचना को उसके पूर्व प्रारूप में वापस कर सकता है।

डेटा को कैसे बदलना है? (How to transform data in Hindi?)

डेटा परिवर्तन, विश्लेषणात्मक और व्यावसायिक प्रक्रियाओं की दक्षता को बढ़ा सकता है और बेहतर डेटा-चालित निर्णय लेने में सक्षम कर सकता है। डेटा ट्रांसफ़ॉर्मेशन के पहले चरण में डेटा टाइप रूपांतरण और पदानुक्रमित डेटा के समतल करने जैसी चीज़ें शामिल होनी चाहिए। ये ऑपरेशन एनालिटिक्स सिस्टम के साथ संगतता बढ़ाने के लिए डेटा को आकार देते हैं। डेटा विश्लेषक और डेटा वैज्ञानिक प्रसंस्करण की व्यक्तिगत परतों के रूप में आवश्यक रूप से अतिरिक्त परिवर्तनों को लागू कर सकते हैं। प्रसंस्करण की प्रत्येक परत को एक विशिष्ट कार्य करने के लिए डिज़ाइन किया जाना चाहिए जो किसी ज्ञात व्यवसाय या तकनीकी आवश्यकता को पूरा करता है।

डेटा परिवर्तन डेटा एनालिटिक्स स्टैक के भीतर कई कार्य करता है।

निष्कर्षण और पार्सिंग (Extraction and parsing in Hindi)

आधुनिक ईएलटी प्रक्रिया में, डेटा अंतर्ग्रहण एक डेटा स्रोत से जानकारी निकालने के साथ शुरू होता है, इसके बाद डेटा को अपने गंतव्य पर कॉपी करता है। प्रारंभिक परिवर्तन गंतव्य प्रणाली और पहले से ही डेटा दोनों के साथ अपनी संगतता सुनिश्चित करने के लिए डेटा के प्रारूप और संरचना को आकार देने पर केंद्रित हैं। संबंधन डेटाबेस में लोड करने के लिए अल्पविराम से लॉग किए गए लॉग डेटा से पार्सिंग फ़ील्ड इस प्रकार के डेटा परिवर्तन का एक उदाहरण है।

अनुवाद और मानचित्रण (Translation and mapping in Hindi)

कुछ सबसे बुनियादी डेटा परिवर्तनों में डेटा के मानचित्रण और अनुवाद शामिल हैं। उदाहरण के लिए, त्रुटि कोड का प्रतिनिधित्व करने वाले पूर्णांक वाले कॉलम को प्रासंगिक त्रुटि विवरणों में मैप किया जा सकता है, जिससे उस कॉलम को समझना आसान हो जाता है और ग्राहक-सामना वाले एप्लिकेशन में प्रदर्शन के लिए अधिक उपयोगी होता है।

अनुवाद एक प्रणाली में प्रयुक्त प्रारूपों से डेटा को एक अलग प्रणाली के लिए उपयुक्त प्रारूपों में परिवर्तित करता है। पार्स करने के बाद भी, वेब डेटा पदानुक्रमित JSON या XML फ़ाइलों के रूप में आ सकता है, लेकिन एक रिलेशनल डेटाबेस में शामिल करने के लिए पंक्ति और स्तंभ डेटा में अनुवाद करने की आवश्यकता है।

फ़िल्टरिंग, एकत्रीकरण और संक्षेपण (Filtering, aggregation, and summarization in Hindi)

डेटा परिवर्तन अक्सर डेटा को नीचे रखने और इसे अधिक प्रबंधनीय बनाने से संबंधित है। अनावश्यक फ़ील्ड, कॉलम और रिकॉर्ड को फ़िल्टर करके डेटा को समेकित किया जा सकता है। डेटा में ग्राफ़िक्स और डैशबोर्ड या व्यावसायिक क्षेत्रों से रिकॉर्ड के लिए डेटा में संख्यात्मक सूचकांक शामिल हो सकते हैं जो किसी विशेष अध्ययन में रुचि नहीं रखते हैं।

डेटा को भी एकत्र या संक्षेपित किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, ग्राहक लेन-देन की समय श्रृंखला को प्रति घंटा या दैनिक बिक्री में बदलना।

BI उपकरण इस फ़िल्टरिंग और एकत्रीकरण को कर सकते हैं, लेकिन रिपोर्टिंग उपकरण तक डेटा पहुंचने से पहले परिवर्तनों को करना अधिक कुशल हो सकता है।

संवर्धन और प्रतिरूपण (Enrichment and imputation in Hindi)

अलग-अलग स्रोतों से डेटा को विलोमीकृत, समृद्ध जानकारी बनाने के लिए मर्ज किया जा सकता है। एक ग्राहक के लेनदेन को एक भव्य कुल में रोल किया जा सकता है और ग्राहक संदर्भ तालिका में त्वरित संदर्भ के लिए या ग्राहक विश्लेषिकी प्रणालियों द्वारा उपयोग के लिए जोड़ा जा सकता है। लंबे या फ्रीफ़ॉर्म फ़ील्ड को कई स्तंभों में विभाजित किया जा सकता है, और लापता मानों को इन प्रकार के परिवर्तनों के परिणामस्वरूप प्रतिस्थापित डेटा को दूषित या दूषित किया जा सकता है।

अनुक्रमण और आदेश (Indexing and ordering in Hindi)

डेटा को परिवर्तित किया जा सकता है ताकि यह तार्किक रूप से या डेटा संग्रहण योजना के अनुरूप हो। रिलेशनल डेटाबेस मैनेजमेंट सिस्टम में, उदाहरण के लिए, इंडेक्स बनाने से प्रदर्शन में सुधार हो सकता है या विभिन्न तालिकाओं के बीच संबंधों के प्रबंधन में सुधार हो सकता है।

गुमनामी और एन्क्रिप्शन (Anonymization and encryption in Hindi)

डेटा जिसमें व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी, या अन्य जानकारी जो गोपनीयता या सुरक्षा से समझौता कर सकती है, को प्रचार से पहले गुमनाम किया जाना चाहिए। निजी डेटा का एन्क्रिप्शन कई उद्योगों में एक आवश्यकता है, और सिस्टम कई स्तरों पर एन्क्रिप्शन कर सकते हैं, व्यक्तिगत डेटाबेस कोशिकाओं से पूरे रिकॉर्ड या फ़ील्ड तक।

मॉडलिंग, टाइपकास्टिंग, स्वरूपण और नाम बदलना (Modeling, typecasting, formatting, and renaming in Hindi)

अंत में, परिवर्तनों का एक पूरा सेट सामग्री को बदले बिना डेटा को नया आकार दे सकता है। इसमें संगतता के लिए डेटा प्रकारों को कास्टिंग और परिवर्तित करना, ऑफ़सेट और प्रारूप स्थानीयकरण के साथ तिथियों और समय को समायोजित करना और स्कीमा, तालिकाओं और नाम बदलने के लिए कॉलम शामिल हैं।

डेटा परिवर्तन प्रक्रिया को परिष्कृत करना (Refining the data transformation process in Hindi)

इससे पहले कि आपका उद्यम एनालिटिक्स को चला सके, और इससे पहले कि आप डेटा को रूपांतरित करें, आपको इसे एनालिटिक्स के लिए आर्किटेक्चर वाले डेटा वेयरहाउस में दोहराना होगा। अधिकांश संगठन आज क्लाउड डेटा वेयरहाउस चुनते हैं, जिससे वे ईएलटी का पूरा लाभ उठा सकते हैं। सिलाई आपके सभी डेटा को आपके पसंदीदा डेटा वेयरहाउस में एक कच्ची स्थिति में लोड कर सकती है, जो रूपांतरण के लिए तैयार है।

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