ڈیٹا ضم کرنا کیا ہے؟

2025 تک، تنظیموں سے 175 زیٹا بائٹس کاروباری ڈیٹا تیار کرنے کی توقع ہے۔ لیکن ایک رپورٹ کے مطابق، اس ڈیٹا کا صرف 20 فیصد کاروبار کے انتخاب کے لیے استعمال کیا جائے گا۔ آئی ڈی سی. اس سے ظاہر ہوتا ہے کہ زیادہ تر کمپنیوں کی معلومات کو مکمل طور پر استعمال کرنے کی ضرورت ہے۔

بہت سی فرمیں ڈیٹا فالتو ہونے کی وجہ سے اپنے ڈیجیٹائزیشن اپروچ کے حصے کے طور پر ڈیٹا انضمام کے منصوبے شروع کر رہی ہیں۔ یہ ان نیٹ ورکس کو جوڑنے اور سچائی کا واحد ذریعہ پیدا کرنے کا ایک طریقہ ہے۔

مضمون میں ڈیٹا کے انضمام کی اہمیت اور یہ کیسے کام کرتا ہے اس پر بحث کرتا ہے۔ جب کہ ہم ڈیٹا ضم کرنے کے بہترین طریقوں پر بھی تبادلہ خیال کرتے ہیں اور کیسز کا استعمال کرتے ہیں تاکہ آپ کو بہتر اندازہ ہو سکے کہ ڈیٹا انضمام کس طرح کاروباری ڈیٹا کو زیادہ درستگی فراہم کرتا ہے۔

---

ڈیٹا ضم کرنا کیا ہے؟

ڈیٹا ضم کرنا ایک متحد ڈیٹا بیس میں دو یا زیادہ موازنہ کرنے والے ڈیٹا کو ضم کرنے کا عمل ہے۔

ڈیٹا انضمام کا استعمال ڈیٹا بیس میں پیرامیٹرز کو شامل کرنے، مثالوں یا مشاہدات کو شامل کرنے، یا تکرار اور دیگر غلط ڈیٹا کو ہٹانے کے لیے کیا جاتا ہے۔

صحیح طریقے سے لاگو ہونے پر، ڈیٹا کا انضمام کئی ذرائع، ڈیٹا بیس، یا دیگر سائٹس پر ذخیرہ شدہ ڈیٹا کی جانچ کو آسان بناتا ہے۔ کچھ حالات میں، ایک ڈیٹا بیس میں ڈیٹا کو یکجا کرنا ضروری ہے۔ مثال کے طور پر، ایک کمپنی کو استفسار کی قدروں میں اضافی کیسز، پیرامیٹرز، یا شماریاتی معلومات شامل کرنا ہوں گی۔

ڈیٹا کو ملانا ضروری ہے کیونکہ اس کے نتیجے میں فالتو پن، وشوسنییتا، یا سالمیت کی مشکلات پیدا ہو سکتی ہیں۔ ایک ڈیٹا سائنسدان کو دو میں سے کسی ایک منظرنامے میں نئے ڈیٹا کو بنیادی یا اہم ڈیٹا فائل میں ضم کرنا ہوگا۔

• انہوں نے ایک تحقیق، یا "ٹریکر" کے حصے کے طور پر معلومات اکٹھی کیں۔ ایک ایسا پروگرام جہاں ایک محقق وقت کے ساتھ ڈیٹا اکٹھا کرتا ہے اور اسے وقفے وقفے سے جانچتا ہے۔
• ان کے پاس میٹا پروجیکٹ کی بنیاد پر ڈیٹا ہوتا ہے، جس میں محقق کسی واقعے سے پہلے اور بعد میں ڈیٹا اکٹھا کرتا ہے۔

---

آپ کو ڈیٹا ضم کیوں استعمال کرنا چاہئے؟

ڈیٹا کا انضمام ایک مضبوط تکنیک ہے جو کاروباروں کو ان کے مواد کو ترتیب دینے اور تجزیہ کرنے میں مدد دے سکتی ہے۔ ہم نے ڈیٹا انضمام کے چند فوائد کا ذکر کیا ہے اور آپ کو اپنی تنظیموں میں ڈیٹا انضمام کا استعمال کیوں کرنا چاہیے۔

وقت اور وسائل کی بچت کریں۔

متعدد ذرائع سے معلومات کو ایک متحد، مربوط ڈیٹا میں ضم کرنے کا طریقہ ڈیٹا انضمام کے نام سے جانا جاتا ہے۔ اگرچہ یہ وقت طلب اور تھکا دینے والا ہے، درست اور موجودہ ڈیٹا کی ضمانت دینا ضروری ہے۔ آپ ڈیٹا ضم کرنے کے عمل کو خودکار کر کے پیسے اور وقت بچا سکتے ہیں، اور آپ کو یقین ہو جائے گا کہ ڈیٹا اپ ڈیٹ اور درست ہے۔

مثال کے طور پر، ڈیٹا کا انضمام متنوع کسٹمر، ریونیو، اور انوینٹری ٹریکنگ ڈیٹاسیٹس کو ایک متحد ڈیٹاسیٹ میں یکجا کر سکتا ہے۔ یہ غلط ڈیٹا کی وجہ سے ہونے والی غلطیوں کے امکان کو کم کرے گا اور ڈیٹا کے تجزیہ اور کارپوریٹ فیصلہ سازی کو آسان بنائے گا۔

ڈیٹا کی صداقت کو بہتر بنائیں

آپ کو یہ یقینی بنانا چاہیے کہ جب بہت سے سیٹ دستیاب ہوں تو آپ کے بڑے ڈیٹاسیٹس درست اور جامع ہوں۔ آپ سیٹوں کو ضم کر کے ہر گروپ کے ڈیٹا کو اکٹھا کر سکتے ہیں۔

یہ تمام ڈیٹا کی درستگی اور جامعیت کی ضمانت دینا ممکن بناتا ہے۔ مزید برآں، یہ یقینی بناتا ہے کہ مجموعہ بے کاروں سے پاک ہے۔ اپنے ڈیٹا بیس کو مربوط کرنے کے کئی فوائد ہیں، اور درستگی ان میں سے ایک ہے۔ تمام ڈیٹا کو ایک سیٹ میں ملا کر درست ہونے کی ضمانت دی جاتی ہے۔

ڈیٹا تلاش کرنے میں آسان

جب بھی سیٹوں کو ضم کیا جاتا ہے تو ڈیٹا کا ہر ٹکڑا ایک جگہ کے اندر مل جاتا ہے۔ یہ اس بات کی ضمانت دیتا ہے کہ ڈیٹا سیٹ مکمل اور علم میں خلاء سے پاک ہے۔ چونکہ سب کچھ ایک جگہ پر ہے، اس لیے اسے تلاش کرنا اور استعمال کرنا آسان ہے۔

ضم کرنے سے سیٹ کے ساتھ کام کرنا اور جانچنا بھی بالکل آسان ہوجاتا ہے۔ سب کچھ فوری طور پر آپ کے سامنے ہے، لہذا بہت سی فائلوں کو تلاش کرنے یا ڈیٹا کے مختلف حصوں کو انفرادی طور پر اکٹھا کرنے کی کوشش کرنے کے بارے میں فکر کرنے کی ضرورت نہیں ہے۔

کاروباری کارکردگی کا تجزیہ

جب تنظیمیں بہت سے ذرائع سے ڈیٹا کو ضم کرتی ہیں، تو وہ اپنی کمپنی کے اندر کیا ہو رہا ہے اس کی زیادہ درست تصویر حاصل کر سکتے ہیں۔ یہ یقینی بناتا ہے کہ ڈیٹا سیٹ ایک ہی موضوع پر مختلف نقطہ نظر پیش کر سکتے ہیں۔

کسٹمر سپورٹ ڈیٹا، مثال کے طور پر، کسٹمر کی اطمینان کا اندازہ لگانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ ایک ہی وقت میں، کاروبار یہ اندازہ لگانے کے لیے سیلز کے اعداد و شمار استعمال کر سکتے ہیں کہ تنظیم کیسے کام کرتی ہے۔ کمپنیاں کئی زمروں کے ڈیٹا کو ملا کر اپنی پوری کارکردگی کو پوری طرح سمجھ سکتی ہیں۔

ہموار کاروباری عمل

ڈیٹا کو کئی مقاصد کے لیے ملایا جا سکتا ہے، بشمول فیصلہ سازی میں اضافہ اور کمپنی کے طریقہ کار کو بہتر بنانا۔ ڈیٹا کو یکجا کر کے، تنظیمیں اپنی کمپنی کے اندر کیا ہو رہا ہے اس کے بارے میں زیادہ جامع اور درست نظریہ حاصل کر سکتی ہیں۔ یہ کاروبار کو مزید باخبر انتخاب کرنے کے قابل بناتا ہے۔ اندازوں یا پیشگی تصورات پر انحصار کرنے کے بجائے حقیقی دنیا سے معلومات کا استعمال۔

کاروبار ایسے نمونوں اور رجحانات کی نشاندہی کرنے کے لیے مربوط ڈیٹا کا بھی استعمال کر سکتے ہیں جو صرف بعض اوقات واضح ہوتے ہیں — ان علاقوں کی نشاندہی کرتے ہوئے جہاں انہیں ایڈجسٹمنٹ یا اضافہ کی ضرورت ہو سکتی ہے۔ اور کاروبار کو اپنی کمپنی کے کاموں کو بڑھانے میں بھی مدد کر سکتا ہے۔

---

ڈیٹا ضم کرنے کے مختلف استعمال کے معاملات کیا ہیں؟

مختلف صنعتوں میں ڈیٹا کے انضمام کے استعمال کے معاملات درج ذیل ہیں۔

پیش قیاسی تجزیہ

اعداد و شمار، شماریاتی اور مشین لرننگ کے طریقوں کا استعمال کرتے ہوئے، پیشین گوئی کرنے والے تجزیات ریکارڈ کی بنیاد پر مستقبل کے واقعات کے امکان کا تعین کرتے ہیں۔ ڈیٹا کا انضمام پیشین گوئی کرنے والے تجزیات میں اعداد و شمار کا ایک جامع اور درست نظریہ دے کر ایک اہم کردار ادا کرتا ہے جسے مستقبل کے رجحانات اور نمونوں کی پیش گوئیاں بنانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔

مثال کے طور پر، ڈیٹا ضم کرنے کا استعمال کسی انٹرپرائز کے صارفین کے رویے، سیلز اور انوینٹریز کے ڈیٹا کو ایک ڈیٹا سیٹ میں ضم کرنے کے لیے کیا جاتا ہے۔ پھر، پیشین گوئی کرنے والے تجزیاتی طریقوں کا استعمال کرتے ہوئے، اس ڈیٹاسیٹ کا نمونوں اور رجحانات کو تلاش کرنے کے لیے جانچ پڑتال کی جا سکتی ہے جن کا استعمال مستقبل میں صارفین کی عادات، فروخت اور انوینٹری کی ضروریات کی پیش گوئی کے لیے کیا جا سکتا ہے۔

کسٹمر کے تجزیات

کسٹمر کے تجزیات میں پیٹرن، دلچسپیوں اور رویے کو سمجھنے کے لیے صارفین کے ڈیٹا کو دیکھنا شامل ہے۔ ڈیٹا کا انضمام کسٹمر کی معلومات کا درست نظریہ دے کر کسٹمر کے تجزیات میں ایک اہم کردار ادا کرتا ہے جس کا اطلاق کاروباری فیصلوں کو بہتر بنانے کے لیے کیا جا سکتا ہے۔

مثال کے طور پر، ڈیٹا انضمام کا استعمال صارفین کے ڈیموگرافک، لین دین، اور سوشل نیٹ ورک کی مصروفیت کے ڈیٹا کو ضم کرنے کے لیے کیا جاتا ہے جو کسی تنظیم کے پاس ایک ڈیٹا سیٹ میں ہوتا ہے۔ اس ڈیٹا بیس کو صارفین کے رویے میں پیٹرن تلاش کرنے کے لیے جانچا جا سکتا ہے، جیسے کہ صارفین کی طرف سے سب سے زیادہ پسند کی جانے والی مصنوعات۔

مالیاتی تجزیات

متعدد ذرائع سے ڈیٹا کو ملا کر، ڈیٹا کے انضمام کے ساتھ مالیاتی تجزیات کمپنی کی موجودہ مالی حالت کا زیادہ جامع نظریہ دے سکتے ہیں۔ کمپنیاں مالی کارکردگی میں پیٹرن کو تلاش کرنے کے لیے اس کا استعمال کر کے بہتر فیصلے کر سکتی ہیں۔

مثال کے طور پر، ڈیٹا ضم کرنے کا استعمال مارکیٹ کے ڈیٹا، منصوبوں کے تجزیہ، اور اقتصادی لین دین کے ڈیٹا کو ضم کرنے کے لیے کیا جا سکتا ہے جس کی ملکیت ایک تنظیم کے پاس ہے۔ منافع میں رجحانات کا پتہ لگانے کے لیے، جیسے کہ فروخت میں اضافہ، لاگت کے پیٹرن، اور سمجھے جانے والے خطرے، اس ڈیٹا بیس کا مطالعہ مالیاتی تجزیاتی طریقوں، جیسے کہ مالیاتی ماڈلنگ اور ٹائم سیریز کے تجزیہ کے ذریعے کیا جا سکتا ہے۔

ویب سکریپنگ

آپ اپنی درآمدی فیڈز سے ڈیٹا حاصل کر سکتے ہیں جو پہلے ویب سکریپنگ کا استعمال کرتے ہوئے نمایاں نہیں کیے گئے تھے۔ لیکن کہیں آن لائن قابل رسائی ہو سکتا ہے، جیسے کہ آپ کے ای کامرس کاروبار سے۔

مثال کے طور پر، تقسیم کے مخصوص طریقے اور مارکیٹیں ہر شے کے لیے الگ GTINs (عالمی تجارتی نمبر) کا مطالبہ کرتی ہیں۔ فرض کریں کہ انہیں اب بھی تجارتی سامان کی فیڈ میں شامل کرنے کی ضرورت ہے۔ اس صورت میں، آپ انٹرنیٹ ڈیٹا بیس کو سکریپ کرکے اپنی مطلوبہ معلومات حاصل کرسکتے ہیں۔ یا اپنے آن لائن بازار سے، پھر اسے اپنی فیڈ کے ساتھ ضم کریں۔

انٹرپرائزز کے لیے ڈیٹا ضم کرنا

ڈیٹا کا انضمام ایک اہم کردار ادا کرتا ہے کہ کس طرح کاروباری ادارے ڈیٹا کو مؤثر طریقے سے استعمال کر سکتے ہیں۔ ڈیٹا کا انضمام کاروبار کو شروع سے آخر تک اپنے صارفین کا مکمل نظارہ حاصل کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ اس سے انہیں ڈیٹا پر مبنی فیصلے کرنے میں مدد ملتی ہے۔ یہاں کچھ طریقے ہیں جن میں انٹرپرائزز ڈیٹا انضمام کا استعمال کر سکتے ہیں:

• ڈیٹا سٹوریج: انٹرپرائزز ڈیٹا کی بڑی مقدار کو ذخیرہ کرنے اور ان کا نظم کرنے کے لیے ڈیٹا گودام کا استعمال کرتے ہیں۔ کاروبار پھر کاروباری ذہانت اور تجزیات کو سپورٹ کرنے کے لیے گوداموں سے ڈیٹا استعمال کرتے ہیں۔
• ماسٹر ڈیٹا مینجمنٹ: انٹرپرائزز "سچائی کا واحد ورژن" بنانے کے لیے ڈیٹا ضم کرنے کا استعمال کرتے ہیں۔ ڈیٹا کو یکجا کر کے، وہ ایک ماسٹر ڈیٹا سیٹ بناتے ہیں جسے رپورٹنگ اور تجزیہ کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
• کسٹمر ڈیٹا انضمام: انٹرپرائزز صارفین کا متحد نظریہ بنانے کے لیے ڈیٹا ضم کرنے کا استعمال کرتے ہیں۔ متعدد ذرائع، جیسے CRM، مارکیٹنگ، اور سیلز ڈیٹا، کا استعمال کسٹمر کے رویے کو بہتر طور پر سمجھنے کے لیے کیا جاتا ہے۔
• فراہمی کا سلسلہ انتظام: انٹرپرائزز سپلائی چین کے مختلف حصوں جیسے انوینٹری، لاجسٹکس اور پروڈکشن ڈیٹا کو اکٹھا کرنے کے لیے ڈیٹا کے انضمام کا استعمال کرتے ہیں تاکہ آپریشن کو بہتر بنایا جا سکے اور کارکردگی کو بہتر بنایا جا سکے۔
• فراڈ کا پتہ لگانا: انٹرپرائزز دھوکہ دہی کے نمونوں کی نشاندہی کرنے کے لیے مختلف ذرائع سے ڈیٹا کو یکجا کرنے کے لیے ڈیٹا ضم کرنے کا استعمال کرتے ہیں، جیسے ٹرانزیکشن ڈیٹا، کسٹمر ڈیٹا، اور بیرونی ڈیٹا کے ذرائع۔
• رسک مینجمنٹ: انٹرپرائزز مختلف ذرائع سے ڈیٹا کو یکجا کرنے کے لیے ڈیٹا ضم کرنے کا استعمال کرتے ہیں، جیسے کہ مالیاتی ڈیٹا، مارکیٹ ڈیٹا، اور بیرونی ڈیٹا کے ذرائع، خطرات کی شناخت اور ان کا نظم کرنے کے لیے۔
• انسانی وسائل کا انتظام: افرادی قوت کے ڈیٹا کو منظم اور تجزیہ کرنے کے لیے انٹرپرائزز مختلف ذرائع سے ڈیٹا کو یکجا کرنے کے لیے ڈیٹا ضم کرنے کا استعمال کرتے ہیں، جیسے کہ ملازمین کا ڈیٹا، پے رول ڈیٹا، اور کارکردگی کا ڈیٹا۔

• SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
• پلیٹو بلاک چین۔ Web3 Metaverse Intelligence. علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• ماخذ: https://nanonets.com/blog/what-is-data-merging/