डेटा आधुनिक उद्यमों का एक महत्वपूर्ण घटक है। व्यवसायों को उपभोक्ताओं, आपूर्तिकर्ताओं और आंतरिक प्रणालियों जैसे कई स्रोतों से डेटा प्राप्त होता है, और इसका उपयोग शिक्षित निर्णय लेने के लिए किया जाता है। फिर भी, जैसे-जैसे डेटा की मात्रा और जटिलता बढ़ती है, इसे कुशलता से प्रबंधित और उपयोग करना मुश्किल हो सकता है।
एक डेटा कैटलॉग इसमें मदद कर सकता है। यह एक उपकरण है जिसका उपयोग व्यवसायों द्वारा अपनी डेटा संपत्तियों का प्रबंधन करने के लिए किया जाता है। दूसरे शब्दों में, यह केवल एक कंपनी के बारे में तथ्यों की एक निर्देशिका है। इन तथ्यों में स्थान, संरचना और अनुप्रयोग शामिल हो सकते हैं।
प्रभावी डेटा संपत्ति प्रबंधन के लिए, एक डेटा कैटलॉग आवश्यक है। डेटा कैटलॉग के बिना, कंपनियां अपने डेटा का ट्रैक खोने का जोखिम उठाती हैं। यह उन्हें यह जानने से रोकता है कि उनके पास क्या डेटा है, यह कहाँ है और इसका उपयोग कैसे करना है। डेटा त्रुटियां, दोहराव और इसके कारण होने वाली विसंगतियों का व्यवसायों पर गंभीर प्रभाव पड़ सकता है।
डेटा कैटलॉग में घटक
मेटाडेटा, डेटा वंश, और डेटा गुणवत्ता विवरण डेटा कैटलॉग के तीन प्रमुख भाग हैं।
मेटाडाटा
कैटलॉग में डेटा की विशेषता बताने वाले विवरण मेटाडेटा के रूप में जाने जाते हैं। इसमें डेटा का नाम, स्थान, प्रारूप और इच्छित उपयोग जैसे विवरण शामिल हैं। डेटा संदर्भ देकर, मेटाडेटा उपयोगकर्ताओं को डेटा संपत्तियों को अधिक तेज़ी से खोजने और समझने में सक्षम बनाता है।
डेटा इतिहास
डेटा वंश विभिन्न प्रणालियों के बीच डेटा के निर्माण, परिवर्तन और संचलन का दस्तावेज़ीकरण है। यह डेटा के मार्ग का एक व्यापक परिप्रेक्ष्य प्रदान करता है, जिससे डेटा की सटीकता निर्धारित करना और उसके इतिहास को ट्रैक करना आसान हो जाता है।
गुणवत्ता डेटा जानकारी
डेटा गुणवत्ता पर जानकारी पूर्णता, शुद्धता, स्थिरता और समयबद्धता सहित कारकों की जांच करती है। यह कुछ उपयोगों के लिए डेटा की उपयुक्तता निर्धारित करने का एक साधन प्रदान करता है। साथ ही, यह गारंटी देता है कि डेटा संगठन की आवश्यकताओं का अनुपालन करता है।
डेटा कैटलॉग को समझना
डेटा कैटलॉग डेटा संपत्तियों की एक पूरी सूची है जिसमें प्रत्येक डेटा संग्रह के बारे में सटीक जानकारी होती है। इसमें मेटाडेटा, डेटा वंश, और डेटा गुणवत्ता की जानकारी शामिल है ताकि संगठनों को उनकी डेटा संपत्तियों को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने में सहायता मिल सके।
मेटाडेटा डेटा सेट की महत्वपूर्ण विशेषताओं का वर्णन करता है, जैसे कि इसका स्कीमा, प्रारूप, डेटा प्रकार और डेटा स्रोत। डेटा वंश एक डेटा सेट के इतिहास की व्याख्या करता है, जिसमें इसकी उत्पत्ति, संशोधन और निर्भरता शामिल है। और, डेटा गुणवत्ता की जानकारी डेटा सेट की शुद्धता, पूर्णता और निर्भरता को प्रदर्शित करती है।
डेटा कैटलॉग या डेटा इन्वेंट्री के लिए डेटा कैटलॉग अक्सर गलत होते हैं, हालांकि वे एक ही चीज़ नहीं हैं। हालाँकि डेटा डिक्शनरी डेटा के टुकड़ों को परिभाषित और वर्णित करती है, डेटा कैटलॉग पूर्ण डेटा सेट के बारे में विस्तृत जानकारी देता है। इसके विपरीत, डेटा इन्वेंटरी बिना कोई और जानकारी दिए केवल डेटा संपत्तियों को सूचीबद्ध करती है।
डेटा कैटलॉग की योजना बनाना
यह सुनिश्चित करने के लिए डेटा कैटलॉग बनाने से पहले ठीक से तैयार करना महत्वपूर्ण है कि यह कंपनी की मांगों को पूरा करता है। डेटा स्रोतों की पहचान करना, मेटाडेटा मानक स्थापित करना और उपयोगकर्ता की मांगों को समझना सभी महत्वपूर्ण मुद्दे हैं।
संगठन के लिए डेटा स्रोतों की प्रासंगिकता और मूल्य पर सावधानीपूर्वक विचार किया जाना चाहिए। पूरी कंपनी में एकरूपता और अंतरसंचालनीयता बनाए रखने के लिए, मेटाडेटा मानकों का उपयोग किया जाना चाहिए। उपयोगकर्ता आवश्यकताओं को यह सुनिश्चित करने के लिए परिभाषित किया जाना चाहिए कि डेटा कैटलॉग उनके साथ दिमाग में बनाया गया है।
डेटा कैटलॉग बनाने के चरण
चरण 1: डेटा स्रोतों का पता लगाएँ
डेटा कैटलॉग बनाने का पहला चरण आपके संगठन के सभी डेटा स्रोतों की पहचान करना है। इसमें डेटाबेस शामिल हैं, डेटा वेयरहाउस, स्प्रेडशीट, और अन्य डेटा रिपॉजिटरी। जब आप सभी स्रोतों की पहचान कर लेते हैं, तो आप मेटाडेटा एकत्र करना प्रारंभ कर सकते हैं।
चरण 2: मेटाडेटा एकत्र करना
सभी सूचीबद्ध डेटा स्रोतों से मेटाडेटा एकत्र करने के लिए निम्न चरण है। मेटाडेटा डेटासेट की प्रमुख विशेषताओं को निर्दिष्ट करता है, जैसे कि इसका स्कीमा, प्रारूप, डेटा प्रकार और स्रोत। मेटाडेटा संग्रह डेटा संगठन में सहायता करता है और इसे खोजना और खोजना आसान बनाता है।
चरण 3: डेटा प्रोफाइलिंग
मेटाडेटा के संग्रह के बाद, डेटा को प्रोफाइल किया जाता है। उनकी संरचना, पदार्थ और गुणवत्ता की पहचान करने के लिए डेटा सेट की समीक्षा करने की प्रक्रिया को डेटा प्रोफाइलिंग के रूप में जाना जाता है। प्रोफाइलिंग डेटा गुणवत्ता संबंधी चिंताओं जैसे लापता डेटा की पहचान करने में सहायता करती है। यह सुनिश्चित करता है कि डेटा स्वच्छ और उपयोग के लिए उपयुक्त है।
चरण 4: एक डेटा डिक्शनरी बनाएं
अगला कदम डेटा डिक्शनरी बनाना है। एक डेटा डिक्शनरी आपकी कंपनी के सभी डेटा की एक विस्तृत सूची है। यह समृद्ध मेटाडेटा विवरण, डेटा गुणवत्ता की जानकारी और डेटा वंशावली प्रदान करता है। आपके संगठन के डेटा को समझने और यह सुनिश्चित करने के लिए डेटा डिक्शनरी महत्वपूर्ण है कि इसका सही तरीके से उपयोग किया जाता है।
चरण 5: डेटा संबंधों की पहचान करना
अगला कदम डेटा के बीच लिंक की पहचान करना है। इसमें डेटासेट के बीच लिंक का पता लगाने और हाइलाइट करने की आवश्यकता होती है। यह हितधारकों को डेटा स्रोतों के बीच लिंक को आसानी से समझने की अनुमति देता है।
चरण 6: एक वंश का निर्माण
डेटा की यात्रा को निर्धारित करने के लिए ग्राफिक रूप से चित्रित वंशावली बनाना महत्वपूर्ण है। वंशावली डेटा प्रवाह में शामिल कई प्रक्रियाओं की व्याख्या करती है। यह हितधारकों को केवल वंशावली का पता लगाकर किसी समस्या के अंतर्निहित कारण की शीघ्रता से पहचान करने में सक्षम बनाता है।
सातवाँ चरण: डेटा संगठन
फ़ाइल या तालिका में निहित डेटा तकनीकी रूप से मौजूद है। व्यावसायिक आवश्यकताओं के अनुसार, यह समझ में आ सकता है या नहीं भी हो सकता है। परिणामस्वरूप, डेटा को इस तरह से व्यवस्थित करने के लिए मैन्युअल प्रयास आवश्यक हैं कि व्यावसायिक उपयोगकर्ता समझ सकें और भरोसा कर सकें। डेटा टैग करना, उपयोग और उपयोगकर्ता भूमिका के आधार पर डेटा की व्यवस्था करना, और डेटा संगठन को स्वचालित करना, डेटा संगठन के सभी तरीके हैं।
चरण 8: एक्सेस में आसानी प्रदान करें
डेटा कैटलॉग को अधिक प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए डेटा स्टैक के अंदर आसानी से उपलब्ध होना चाहिए। यदि आप जैसे टूल का उपयोग करते हैं तो आप वेबसाइट पर डेटा कैटलॉग का उपयोग कर सकते हैं छिड़कना, जो डेटा कैटलॉग की उपयोगिता को बढ़ाता है।
चरण 9: सुरक्षा उपायों को लागू करें
क्योंकि डेटा कैटलॉग में किसी संगठन के सभी डेटा का अवलोकन होता है, इसलिए सुरक्षा आवश्यकताओं का पालन करना महत्वपूर्ण है। एक डेटा कैटलॉग में भूमिका-आधारित सुरक्षा, यह जानकारी होनी चाहिए कि किसने किस डेटा का और कब उपयोग किया, ऑडिटिंग और एन्क्रिप्शन।
अपने डेटा कैटलॉग का उपयोग करना
डेटा संपत्तियों पर उपयोगकर्ताओं को पूरी जानकारी प्रदान करके, डेटा कैटलॉग डेटा प्रबंधन और निर्णय लेने को बढ़ाने में मदद कर सकता है।
एक डेटा विश्लेषक, उदाहरण के लिए, एक निश्चित अध्ययन के लिए प्रासंगिक डेटा सेट का पता लगाने के लिए डेटा कैटलॉग का उपयोग कर सकता है। और, वे डेटा की संरचना और पदार्थ को समझने के लिए मेटाडेटा का उपयोग कर सकते हैं। डेटा कैटलॉग का उपयोग व्यावसायिक उपयोगकर्ता द्वारा विभिन्न डेटा सेटों का अध्ययन करने और उपभोक्ता व्यवहार, उत्पाद प्रदर्शन या बाजार के रुझान में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए किया जा सकता है।
संक्षेप में, डेटा कैटलॉग को बनाए रखने में सावधानीपूर्वक योजना और लगातार काम करना शामिल है। फिर भी, डेटा संपत्तियों की पूरी सूची होने का लाभ बहुत अधिक है। यह निर्णय लेने में सुधार कर सकता है और उत्पादकता बढ़ा सकता है।
डेटा डिक्शनरी, डेटा इन्वेंटरी और डेटा कैटलॉग के बीच अंतर
हालांकि डेटा डिक्शनरी, डेटा इन्वेंट्री और डेटा कैटलॉग सभी एक संगठन की डेटा संपत्ति पर विवरण प्रदान करते हैं, उनकी सीमा और विवरण की मात्रा अलग-अलग होती है।
शब्दकोश डेटा
डेटा शब्दकोशों में डेटा की संरचना पर विवरण शामिल होता है, जिसमें टेबल, फ़ील्ड और कनेक्शन के नाम और विवरण शामिल होते हैं। वे अक्सर डेटाबेस प्रशासकों द्वारा विकसित किए जाते हैं और विशिष्ट तकनीकी जानकारी पर ध्यान केंद्रित करते हैं।
डेटा की सूची
डेटा इन्वेंट्री में उनके स्थान, स्वामी और सुरक्षा स्तर सहित भौतिक डेटा संपत्तियों का विवरण शामिल है। वे अक्सर आईटी इकाइयों द्वारा डेटा संपत्तियों की सूची पर प्रबंधन-उन्मुख फोकस के साथ विकसित किए जाते हैं।
डेटा कैटलॉग
डेटा कैटलॉग मेटाडेटा, डेटा वंश और डेटा गुणवत्ता की जानकारी को एक संगठन की डेटा संपत्ति की पूरी तस्वीर पेश करने के लिए जोड़ती है। वे उपयोगकर्ता के अनुकूल और व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं, डेटा वैज्ञानिकों और अन्य हितधारकों के लिए सुलभ होने का इरादा रखते हैं, जिन्हें डेटा संपत्ति को समझना और लागू करना चाहिए।
ध्यान रखने योग्य महत्वपूर्ण बातें
डेटा कैटलॉग विकसित करते समय कई चरों पर विचार किया जाना चाहिए। शुरू करने के लिए, उन डेटा स्रोतों को निर्धारित करना महत्वपूर्ण है जिन्हें कैटलॉग में शामिल किया जाना चाहिए। यह गारंटी देता है कि सभी डेटा रिकॉर्ड और सुलभ हैं।
इसके अलावा, मेटाडेटा मानकों और डेटा शासन प्रक्रियाओं को यह गारंटी देने के लिए स्थापित किया जाना चाहिए कि कैटलॉग में डेटा सही, पूर्ण और अद्यतित है। डेटा संगठन और अभिगम्यता भी विचार करने के लिए महत्वपूर्ण कारक हैं क्योंकि कैटलॉग को इस तरह से व्यवस्थित किया जाना चाहिए जो उपयोगकर्ताओं के लिए समझ में आता हो और डेटा स्टैक के अंदर आसानी से उपलब्ध हो।
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