डेटा मर्जिंग क्या है?

2025 तक, संगठनों से 175 ज़ेटाबाइट व्यावसायिक डेटा का उत्पादन करने की उम्मीद है। लेकिन उस डेटा का लगभग 20% ही व्यवसाय विकल्प बनाने के लिए नियोजित किया जाएगा, एक रिपोर्ट के अनुसार आईडीसी. यह इंगित करता है कि अधिकांश कंपनियों की जानकारी का पूर्ण उपयोग करने की आवश्यकता है।

डेटा अतिरेक के कारण कई कंपनियां अपने डिजिटलीकरण दृष्टिकोण के हिस्से के रूप में डेटा मर्जिंग प्रोजेक्ट शुरू कर रही हैं। यह उन नेटवर्कों को जोड़ने और सत्य के एकल स्रोत का उत्पादन करने की एक विधि है।

लेख डेटा विलय के महत्व और यह कैसे काम करता है, पर चर्चा करता है। जबकि हम सर्वोत्तम डेटा मर्जिंग प्रथाओं पर भी चर्चा करते हैं और मामलों का उपयोग आपको बेहतर विचार देने के लिए करते हैं कि कैसे डेटा मर्जिंग व्यावसायिक डेटा को अधिक सटीकता प्रदान करता है।

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डेटा मर्जिंग क्या है?

डेटा विलय एक एकीकृत डेटाबेस में दो या दो से अधिक तुलनीय डेटा को एकीकृत करने की प्रक्रिया है।

डेटा विलय का उपयोग डेटाबेस में पैरामीटर जोड़ने, उदाहरणों या अवलोकनों को जोड़ने, या दोहराव और अन्य गलत डेटा को हटाने के लिए किया जाता है।

जब सही ढंग से कार्यान्वित किया जाता है, तो डेटा विलय कई स्रोतों, डेटाबेस या अन्य साइटों पर संग्रहीत डेटा की जांच करना आसान बनाता है। कुछ परिस्थितियों में, एकल डेटाबेस में डेटा का संयोजन आवश्यक है। उदाहरण के लिए, किसी कंपनी को क्वेरी मानों में अतिरिक्त मामले, पैरामीटर या सांख्यिकीय जानकारी जोड़नी चाहिए।

डेटा विलय किया जाना चाहिए क्योंकि इसके परिणामस्वरूप अतिरेक, विश्वसनीयता या अखंडता संबंधी कठिनाइयाँ हो सकती हैं। एक डेटा वैज्ञानिक को दो परिदृश्यों में से एक में नए डेटा को प्राथमिक या महत्वपूर्ण डेटा फ़ाइल में एकीकृत करना होगा:

• उन्होंने एक शोध, या "ट्रैकर" के हिस्से के रूप में जानकारी एकत्र की। एक कार्यक्रम जहां एक शोधकर्ता समय के साथ डेटा एकत्र करता है और अवधियों में इसकी जांच करता है।
• उनके पास मेटा-प्रोजेक्ट पर आधारित डेटा होता है, जिसमें शोधकर्ता किसी घटना से पहले और बाद में डेटा एकत्र करता है।

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आपको डेटा मर्जिंग का उपयोग क्यों करना चाहिए?

डेटा विलय एक मजबूत तकनीक है जो व्यवसायों को उनकी सामग्री को व्यवस्थित करने और उसका विश्लेषण करने में सहायता कर सकती है। हमने डेटा विलय के कुछ लाभों का उल्लेख किया है और आपको अपने संगठनों में डेटा विलय का उपयोग क्यों करना चाहिए।

समय और संसाधन बचाएं

कई स्रोतों से सूचनाओं को एक एकीकृत, डेटा के एकजुट टुकड़े में विलय करने की विधि को डेटा विलय के रूप में जाना जाता है। भले ही यह समय लेने वाला और थकाऊ है, सही और वर्तमान डेटा की गारंटी देना आवश्यक है। आप डेटा मर्ज करने की प्रक्रिया को स्वचालित करके पैसे और समय बचा सकते हैं, और आप सुनिश्चित होंगे कि डेटा अपडेट और सटीक है।

उदाहरण के लिए, डेटा विलय विविध ग्राहक, राजस्व और इन्वेंट्री ट्रैकिंग डेटासेट को एक एकीकृत डेटासेट में जोड़ सकता है। यह गलत डेटा द्वारा लाई गई त्रुटियों की संभावना को कम करेगा और डेटा विश्लेषण और कॉर्पोरेट निर्णय लेने को आसान बना देगा।

डेटा प्रामाणिकता में सुधार करें

जब कई सेट उपलब्ध हों तो आपको सुनिश्चित करना चाहिए कि आपके बड़े डेटासेट सटीक और व्यापक हैं। आप सेटों को मर्ज करके प्रत्येक समूह के डेटा को एक समूह में जोड़ सकते हैं।

यह सभी डेटा की सटीकता और व्यापकता की गारंटी देना संभव बनाता है। इसके अतिरिक्त, यह सुनिश्चित करता है कि संग्रह अतिरेक से मुक्त है। अपने डेटाबेस को एकीकृत करने के कई फायदे हैं, और सटीकता उनमें से एक है। एक सेट में संयुक्त होने पर सभी डेटा सटीक होने की गारंटी है।

डेटा खोजने में सुविधाजनक

जब भी सेट मर्ज किए जाते हैं, डेटा का प्रत्येक भाग एक स्थान पर संयुक्त हो जाता है। यह गारंटी देता है कि डेटा सेट पूर्ण है और ज्ञान में अंतराल से मुक्त है। चूंकि सब कुछ एक ही स्थान पर है, इसलिए इसे खोजना और उपयोग करना आसान है।

मर्ज करने से सेट के साथ काम करना और उसकी संपूर्णता में जांच करना भी आसान हो जाता है। सब कुछ तुरंत आपके सामने है, इसलिए कई फाइलों को खोजने या डेटा के विभिन्न भागों को एक साथ अलग-अलग करने का प्रयास करने के बारे में चिंता करने की कोई आवश्यकता नहीं है।

व्यापार प्रदर्शन का विश्लेषण

जब संगठन कई स्रोतों से डेटा मर्ज करते हैं, तो वे उनकी कंपनी के भीतर क्या हो रहा है, इसकी अधिक सटीक तस्वीर प्राप्त कर सकते हैं। यह सुनिश्चित करता है कि डेटा सेट एक ही विषय पर विभिन्न दृष्टिकोण प्रस्तुत कर सकते हैं।

ग्राहक सहायता डेटा, उदाहरण के लिए, ग्राहकों की संतुष्टि का मूल्यांकन करने के लिए नियोजित किया जा सकता है। उसी समय, व्यवसाय बिक्री के आंकड़ों का उपयोग यह पता लगाने के लिए कर सकते हैं कि संगठन कैसे कार्य करता है। कई श्रेणियों के डेटा को मर्ज करके कंपनियां अपने पूरे प्रदर्शन को पूरी तरह से समझ सकती हैं।

सुव्यवस्थित व्यापार प्रक्रियाएं

डेटा को कई उद्देश्यों के लिए जोड़ा जा सकता है, जिसमें शामिल हैं निर्णय लेने में वृद्धि और कंपनी की प्रक्रियाओं का अनुकूलन। डेटा के संयोजन से, संगठन अपनी कंपनी के अंदर क्या हो रहा है, इसका अधिक व्यापक और सटीक दृश्य प्राप्त कर सकते हैं। यह व्यवसायों को अधिक सूचित विकल्प बनाने में सक्षम बनाता है। अनुमानों या पूर्व धारणाओं पर निर्भर रहने के बजाय वास्तविक दुनिया से जानकारी का उपयोग करना।

व्यवसाय एकीकृत डेटा का उपयोग पैटर्न और रुझानों को खोजने के लिए भी कर सकते हैं जो केवल कभी-कभी स्पष्ट होते हैं - उन क्षेत्रों को इंगित करते हैं जहां उन्हें समायोजन या संवर्द्धन की आवश्यकता हो सकती है। और अपनी कंपनी के संचालन को बढ़ाने में व्यवसायों की सहायता भी कर सकते हैं।

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डेटा विलय के विभिन्न उपयोग मामले क्या हैं?

विभिन्न उद्योगों में नियोजित डेटा विलय के उपयोग के मामले निम्नलिखित हैं।

भविष्य कहनेवाला विश्लेषण

डेटा, सांख्यिकीय और मशीन लर्निंग दृष्टिकोण का उपयोग करके, भविष्य कहनेवाला विश्लेषण रिकॉर्ड के आधार पर भविष्य की घटनाओं की संभावना निर्धारित करता है। डेटा मर्जिंग भविष्य के रुझानों और पैटर्न के पूर्वानुमान बनाने के लिए उपयोग किए जा सकने वाले डेटा का व्यापक और सटीक दृश्य देकर पूर्वानुमानित विश्लेषण में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।

उदाहरण के लिए, डेटा मर्जिंग का उपयोग किसी उद्यम के उपभोक्ता व्यवहार, बिक्री और इन्वेंट्री से डेटा को एक डेटासेट में मर्ज करने के लिए किया जाता है। फिर, भविष्य कहनेवाला विश्लेषण दृष्टिकोण का उपयोग करते हुए, इस डेटासेट की जांच उन पैटर्न और रुझानों को खोजने के लिए की जा सकती है जिनका उपयोग भविष्य की उपभोक्ता आदतों, बिक्री और इन्वेंट्री आवश्यकताओं के पूर्वानुमान के लिए किया जा सकता है।

ग्राहक विश्लेषण

ग्राहक विश्लेषण में पैटर्न, रुचियों और व्यवहार को समझने के लिए उपभोक्ता डेटा को देखना शामिल है। व्यापार निर्णयों को बेहतर बनाने के लिए लागू की जा सकने वाली ग्राहक जानकारी का सटीक दृश्य देकर डेटा विलय ग्राहक विश्लेषण में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।

उदाहरण के लिए, डेटा मर्जिंग का उपयोग सभी उपभोक्ता जनसांख्यिकीय, लेन-देन और सोशल नेटवर्क एंगेजमेंट डेटा को मर्ज करने के लिए किया जाता है, जो एक संगठन के पास एकल डेटासेट में होता है। उपभोक्ता व्यवहार में पैटर्न खोजने के लिए इस डेटाबेस की जांच की जा सकती है, जैसे उपभोक्ताओं द्वारा सबसे अधिक पोषित उत्पाद।

वित्तीय विश्लेषिकी

कई स्रोतों से डेटा मर्ज करके, डेटा मर्जिंग के साथ वित्तीय विश्लेषण कंपनी की मौजूदा वित्तीय स्थिति के बारे में अधिक व्यापक दृष्टिकोण दे सकते हैं। वित्तीय प्रदर्शन में पैटर्न को पहचानने के लिए कंपनियां इसका उपयोग करके बेहतर निर्णय ले सकती हैं।

उदाहरण के लिए, डेटा मर्जिंग का उपयोग बाजार डेटा, परियोजनाओं के विश्लेषण और आर्थिक लेन-देन डेटा को मर्ज करने के लिए किया जा सकता है, जो एक संगठन के एकल डेटासेट में होता है। लाभप्रदता में प्रवृत्तियों का पता लगाने के लिए, जैसे बिक्री वृद्धि, लागत पैटर्न और कथित जोखिम, इस डेटाबेस का अध्ययन वित्तीय विश्लेषण दृष्टिकोण, जैसे वित्तीय मॉडलिंग और समय श्रृंखला विश्लेषण का उपयोग करके किया जा सकता है।

वेब स्क्रेपिंग

आप अपने आयात फ़ीड से डेटा प्राप्त कर सकते हैं जो पहले वेब स्क्रैपिंग का उपयोग करके प्रदर्शित नहीं किया गया था। लेकिन कहीं ऑनलाइन पहुंच योग्य हो सकता है, जैसे कि आपके ई-कॉमर्स व्यवसाय से।

उदाहरण के लिए, विशिष्ट वितरण पद्धतियां और बाजार प्रत्येक वस्तु के लिए विशिष्ट जीटीआईएन (वैश्विक व्यापार संख्या) की मांग करते हैं। मान लीजिए कि उन्हें अभी भी मर्चेंडाइज फ़ीड में शामिल करने की आवश्यकता है। उस स्थिति में, आप इंटरनेट डेटाबेस को स्क्रैप करके अपनी आवश्यक जानकारी प्राप्त कर सकते हैं। या अपने ऑनलाइन मार्केटप्लेस से, फिर उसे अपने फ़ीड के साथ एकीकृत करें।

उद्यमों के लिए डेटा विलय

डेटा विलय एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है कि कैसे उद्यम डेटा का प्रभावी ढंग से उपयोग कर सकते हैं। डेटा विलय व्यवसायों को शुरू से अंत तक अपने ग्राहकों के बारे में पूरी जानकारी प्राप्त करने की अनुमति देता है। इससे उन्हें डेटा-संचालित निर्णय लेने में मदद मिलती है। यहां कुछ ऐसे तरीके दिए गए हैं जिनमें उद्यम डेटा मर्जिंग का उपयोग कर सकते हैं:

• डेटा वेयरहाउसिंग: बड़ी मात्रा में डेटा को संग्रहीत और प्रबंधित करने के लिए उद्यम डेटा वेयरहाउसिंग का उपयोग करते हैं। व्यवसाय तब व्यापार खुफिया और विश्लेषण का समर्थन करने के लिए गोदामों से डेटा का उपयोग करते हैं।
• मास्टर डेटा प्रबंधन: उद्यम "सत्य का एकल संस्करण" बनाने के लिए डेटा विलय का उपयोग करते हैं। डेटा को एकीकृत करके, वे एक मास्टर डेटा सेट बनाते हैं जिसका उपयोग रिपोर्टिंग और विश्लेषण के लिए किया जा सकता है।
• ग्राहक डेटा एकीकरण: उद्यम ग्राहकों के एकीकृत दृष्टिकोण को बनाने के लिए डेटा मर्जिंग का उपयोग करते हैं। ग्राहक व्यवहार को बेहतर ढंग से समझने के लिए सीआरएम, मार्केटिंग और बिक्री डेटा जैसे कई स्रोतों का उपयोग किया जाता है।
• आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन: उद्यम संचालन को अनुकूलित करने और दक्षता में सुधार करने के लिए आपूर्ति श्रृंखला के विभिन्न हिस्सों, जैसे इन्वेंट्री, लॉजिस्टिक्स और उत्पादन डेटा से डेटा को संयोजित करने के लिए डेटा मर्जिंग का उपयोग करते हैं।
• धोखाधड़ी का पता लगाना: धोखाधड़ी पैटर्न की पहचान करने के लिए उद्यम विभिन्न स्रोतों, जैसे लेनदेन डेटा, ग्राहक डेटा और बाहरी डेटा स्रोतों से डेटा को संयोजित करने के लिए डेटा मर्जिंग का उपयोग करते हैं।
• जोखिम प्रबंधन: उद्यम जोखिमों की पहचान और प्रबंधन के लिए विभिन्न स्रोतों, जैसे वित्तीय डेटा, बाजार डेटा और बाहरी डेटा स्रोतों से डेटा को संयोजित करने के लिए डेटा मर्जिंग का उपयोग करते हैं।
• मानव संसाधन प्रबंधन: कार्यबल डेटा का प्रबंधन और विश्लेषण करने के लिए उद्यम विभिन्न स्रोतों से डेटा को संयोजित करने के लिए डेटा मर्जिंग का उपयोग करते हैं, जैसे कर्मचारी डेटा, पेरोल डेटा और प्रदर्शन डेटा।

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• स्रोत: https://nanonets.com/blog/what-is-data-merging/