డేటా స్టాండర్డైజేషన్: డిఫైన్, టెస్ట్ మరియు ట్రాన్స్‌ఫార్మ్

డేటా స్టాండర్డైజేషన్

సంస్థలు ఎంటర్‌ప్రైజ్‌లో డేటా సంస్కృతిని స్థాపించే దిశగా మారినప్పటికీ, చాలా మంది ఇప్పటికీ తమ డేటాను సరిగ్గా పొందేందుకు కష్టపడుతున్నారు. విభిన్న మూలాధారాల నుండి డేటాను లాగడం మరియు అదే సమాచారంగా భావించబడే వివిధ ఫార్మాట్‌లు మరియు ప్రాతినిధ్యాలను పొందడం - మీ డేటా ప్రయాణంలో తీవ్రమైన రోడ్‌బ్లాక్‌లను కలిగిస్తుంది.

జట్లు తమ సాధారణ కార్యకలాపాలను నిర్వహిస్తున్నప్పుడు లేదా డేటాసెట్‌ల నుండి అంతర్దృష్టులను సంగ్రహిస్తున్నప్పుడు ఆలస్యం మరియు పొరపాట్లను అనుభవిస్తాయి. ఇటువంటి సమస్యలు వ్యాపారాలను డేటా స్టాండర్డైజేషన్ మెకానిజమ్‌ని పరిచయం చేయమని బలవంతం చేస్తాయి - ఇది సంస్థ అంతటా స్థిరమైన మరియు ఏకరీతి వీక్షణలో డేటా ఉందని నిర్ధారిస్తుంది. 

డేటా స్టాండర్డైజేషన్ ప్రాసెస్‌ని లోతుగా పరిశీలిద్దాం: దాని అర్థం ఏమిటి, దానికి సంబంధించిన దశలు మరియు మీ ఎంటర్‌ప్రైజ్‌లో మీరు ప్రామాణిక డేటా వీక్షణను ఎలా సాధించవచ్చు.

డేటా స్టాండర్డైజేషన్ అంటే ఏమిటి?

సరళంగా చెప్పాలంటే, డేటా స్టాండర్డైజేషన్ అనేది డేటా విలువలను తప్పు ఫార్మాట్ నుండి సరైన ఆకృతికి మార్చే ప్రక్రియ. సంస్థ అంతటా ప్రామాణికమైన, ఏకరీతి మరియు స్థిరమైన డేటా వీక్షణను ప్రారంభించడానికి, డేటా విలువలు తప్పనిసరిగా అవసరమైన ప్రమాణానికి అనుగుణంగా ఉండాలి - అవి చెందిన డేటా ఫీల్డ్‌ల సందర్భంలో.

డేటా స్టాండర్డైజేషన్ లోపాల ఉదాహరణ

ఉదాహరణకు, రెండు వేర్వేరు స్థానాల్లో నివసిస్తున్న ఒకే కస్టమర్ యొక్క రికార్డు మొదటి మరియు చివరి పేర్లు, ఇమెయిల్ చిరునామా, ఫోన్ నంబర్ మరియు నివాస చిరునామాలో వ్యత్యాసాలను కలిగి ఉండకూడదు:

పేరు ఇమెయిల్ అడ్రస్ ఫోన్ సంఖ్య పుట్టిన తేది లింగం నివాస చిరునామా
జాన్ ఒనెల్ john.neal@gmail.com 5164659494 14 / 2 / 1987 M 11400 W ఒలింపిక్ BL # 200
మూల 1

మొదటి పేరు చివరి పేరు ఇమెయిల్ అడ్రస్ ఫోన్ సంఖ్య పుట్టిన తేది లింగం నివాస చిరునామా
జాన్ ఓనీల్ john.neal_gmail.com + 1 516-465-9494 2 / 14 / 1987 పురుషుడు 11400 W ఒలింపిక్ 200
మూల 2

పై ఉదాహరణలో, మీరు ఈ క్రింది రకాల అసమానతలను చూడవచ్చు:

  1. నిర్మాణ: మొదటి మూలం కస్టమర్ పేరును ఒకే ఫీల్డ్‌గా కవర్ చేస్తుంది, రెండవది రెండు ఫీల్డ్‌లుగా నిల్వ చేస్తుంది - మొదటి మరియు చివరి పేరు.
  2. సరళి: మొదటి మూలం a చెల్లుబాటు అయ్యే ఇమెయిల్ నమూనా ఇమెయిల్ చిరునామా ఫీల్డ్‌లో అమలు చేయబడుతుంది, రెండవది కనిపించకుండా పోయింది @ చిహ్నం. 
  3. సమాచార తరహా: మొదటి మూలం ఫోన్ నంబర్ ఫీల్డ్‌లో అంకెలను మాత్రమే అనుమతిస్తుంది, రెండవది చిహ్నాలు మరియు ఖాళీలను కలిగి ఉన్న స్ట్రింగ్ టైప్ ఫీల్డ్‌ను కలిగి ఉంటుంది.
  4. ఫార్మాట్: మొదటి మూలం MM/DD/YYYY ఫార్మాట్‌లో పుట్టిన తేదీని కలిగి ఉంది, రెండవది DD/MM/YYYY ఆకృతిలో ఉంది. 
  5. డొమైన్ విలువ: మొదటి మూలం లింగ విలువను M లేదా Fగా నిల్వ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది, రెండవ మూలం పూర్తి రూపాన్ని - పురుషుడు లేదా స్త్రీని నిల్వ చేస్తుంది.

ఇటువంటి డేటా అసమానతలు మీ వ్యాపారంలో ఎక్కువ సమయం, ఖర్చు మరియు కృషిని కోల్పోయేలా చేసే తీవ్రమైన తప్పులు చేయడానికి మిమ్మల్ని దారి తీస్తుంది. ఈ కారణంగా, ఎండ్-టు-ఎండ్ మెకానిజంను అమలు చేస్తోంది డేటా యొక్క ప్రామాణీకరణ మీ డేటా పరిశుభ్రతను నిర్వహించడానికి కీలకం.

డేటాను ప్రామాణికం చేయడం ఎలా?

డేటా ప్రామాణీకరణ అనేది ఒక సాధారణ నాలుగు-దశల ప్రక్రియ. కానీ మీ డేటాలో ఉన్న అసమానతల స్వభావాన్ని బట్టి మరియు మీరు సాధించడానికి ప్రయత్నిస్తున్న వాటిని బట్టి, ప్రామాణీకరణ కోసం ఉపయోగించే పద్ధతులు మరియు పద్ధతులు మారవచ్చు. ఏ సంస్థ అయినా దాని ప్రామాణీకరణ లోపాలను అధిగమించడానికి ఉపయోగించే సాధారణ నియమాన్ని మేము ఇక్కడ అందిస్తున్నాము. 

  1. ప్రమాణం ఏమిటో నిర్వచించండి

ఏదైనా స్థితిని పొందాలంటే, మీరు ముందుగా ఆ స్థితి ఏమిటో నిర్వచించాలి. ఏదైనా డేటా ప్రామాణీకరణ ప్రక్రియ యొక్క మొదటి దశలో సాధించాల్సిన అవసరం ఏమిటో గుర్తించడం. మీకు ఏమి అవసరమో తెలుసుకోవడానికి ఉత్తమ మార్గం వ్యాపార అవసరాలను అర్థం చేసుకోవడం. ఏ డేటా అవసరం మరియు ఏ ఫార్మాట్‌లో ఉందో చూడటానికి మీరు మీ వ్యాపార ప్రక్రియలను స్కాన్ చేయాలి. ఇది మీ డేటా అవసరాల కోసం బేస్‌లైన్‌ను సెట్ చేయడానికి మీకు సహాయం చేస్తుంది.

డేటా స్టాండర్డ్ డెఫినిషన్ గుర్తించడంలో సహాయపడుతుంది:

  • మీ వ్యాపార ప్రక్రియకు కీలకమైన డేటా ఆస్తులు, 
  • ఆ ఆస్తులకు అవసరమైన డేటా ఫీల్డ్‌లు,
  • డేటా రకం, ఫార్మాట్ మరియు నమూనా వాటి విలువలకు అనుగుణంగా ఉండాలి,
  • ఈ ఫీల్డ్‌ల కోసం ఆమోదయోగ్యమైన విలువల పరిధి మరియు మొదలైనవి.

  1. నిర్వచించిన ప్రమాణానికి వ్యతిరేకంగా డేటాసెట్‌లను పరీక్షించండి

మీరు ప్రామాణిక నిర్వచనాన్ని పొందిన తర్వాత, మీ డేటాసెట్‌లు వాటికి వ్యతిరేకంగా ఎంత బాగా పని చేస్తున్నాయో పరీక్షించడం తదుపరి దశ. దీనిని అంచనా వేయడానికి ఒక మార్గం ఉపయోగించడం డేటా ప్రొఫైలింగ్ సమగ్ర నివేదికలను రూపొందించే మరియు డేటా ఫీల్డ్ అవసరాలకు అనుగుణంగా విలువల శాతం వంటి సమాచారాన్ని కనుగొనే సాధనాలు:

  • విలువలు అవసరమైన డేటా రకం మరియు ఆకృతిని అనుసరిస్తాయా?
  • విలువలు ఆమోదయోగ్యమైన పరిధికి వెలుపల ఉన్నాయా?
  • విలువలు సంక్షిప్తాలు మరియు మారుపేర్లు వంటి సంక్షిప్త రూపాలను ఉపయోగిస్తాయా?
  • ఆర్ చిరునామాలు ప్రమాణీకరించబడ్డాయి అవసరం - వంటి USPS ప్రమాణీకరణ US చిరునామాల కోసం?

  1. అనుగుణంగా లేని విలువలను మార్చండి

ఇప్పుడు నిర్వచించిన ప్రమాణానికి అనుగుణంగా లేని విలువలను మార్చడానికి ఇది చివరకు సమయం. సాధారణంగా ఉపయోగించే డేటా ట్రాన్స్‌ఫర్మేషన్ టెక్నిక్‌లను పరిశీలిద్దాం.

  • డేటా పార్సింగ్ – అవసరమైన డేటా భాగాలను పొందడానికి కొన్ని డేటా ఫీల్డ్‌లను ముందుగా అన్వయించాలి. ఉదాహరణకు, మొదటి, మధ్య మరియు చివరి పేర్లను వేరు చేయడానికి పేరు ఫీల్డ్‌ను అన్వయించడం, అలాగే విలువలో ఉన్న ఏదైనా ఉపసర్గలు లేదా ప్రత్యయాలు.
  • డేటా రకం మరియు ఫార్మాట్ మార్పిడి – మీరు మార్పిడి సమయంలో నాన్-కన్ఫార్మింగ్ క్యారెక్టర్‌లను తీసివేయవలసి రావచ్చు, ఉదాహరణకు, అంకెలతో కూడిన ఫోన్ నంబర్ నుండి చిహ్నాలు మరియు వర్ణమాలలను తీసివేయడం.
  • నమూనా సరిపోలిక మరియు ధ్రువీకరణ - నమూనా కోసం సాధారణ వ్యక్తీకరణను కాన్ఫిగర్ చేయడం ద్వారా నమూనా మార్పిడి జరుగుతుంది. సాధారణ వ్యక్తీకరణకు అనుగుణంగా ఉండే ఇమెయిల్ చిరునామా విలువల కోసం, అవి తప్పనిసరిగా అన్వయించబడాలి మరియు నిర్వచించిన నమూనాలోకి మార్చబడతాయి. regexని ఉపయోగించడం ద్వారా ఇమెయిల్ చిరునామాను ధృవీకరించవచ్చు:

^[a-zA-Z0-9+_.-]+@[a-zA-Z0-9.-]+$

  • సంక్షిప్తీకరణ విస్తరణ – కంపెనీ పేర్లు, చిరునామాలు మరియు వ్యక్తి పేర్లు తరచుగా సంక్షిప్త రూపాలను కలిగి ఉంటాయి, ఇవి ఒకే సమాచారం యొక్క విభిన్న ప్రాతినిధ్యాలను కలిగి ఉండేలా మీ డేటాసెట్‌కు దారి తీస్తాయి. ఉదాహరణకు, మీరు NYని న్యూయార్క్‌గా మార్చడం వంటి దేశ రాష్ట్రాలను విస్తరించాల్సి రావచ్చు.
  • నాయిస్ రిమూవల్ మరియు స్పెల్లింగ్ దిద్దుబాటు – కొన్ని పదాలు నిజంగా విలువకు ఎలాంటి అర్థాన్ని జోడించవు మరియు బదులుగా, డేటాసెట్‌లో చాలా శబ్దాన్ని పరిచయం చేస్తాయి. అటువంటి విలువలను డేటాసెట్‌లో ఈ పదాలను కలిగి ఉన్న డిక్షనరీకి వ్యతిరేకంగా రన్ చేయడం ద్వారా వాటిని గుర్తించవచ్చు, వాటిని ఫ్లాగ్ చేయడం మరియు శాశ్వతంగా తొలగించాల్సిన వాటిని నిర్ణయించడం. అక్షరదోషాలు మరియు టైపింగ్ లోపాలను కనుగొనడానికి అదే ప్రక్రియను అమలు చేయవచ్చు.

  1. నిర్వచించిన ప్రమాణానికి వ్యతిరేకంగా డేటాసెట్‌ను మళ్లీ పరీక్షించండి

చివరి దశలో, పరిష్కరించబడిన డేటా ప్రామాణీకరణ లోపాల శాతాన్ని కనుగొనడానికి రూపాంతరం చెందిన డేటాసెట్ నిర్వచించిన ప్రమాణానికి వ్యతిరేకంగా తిరిగి పరీక్షించబడుతుంది. మీ డేటాసెట్‌లో ఇప్పటికీ ఉన్న లోపాల కోసం, మీరు మీ పద్ధతులను ట్యూన్ చేయవచ్చు లేదా రీకాన్ఫిగర్ చేయవచ్చు మరియు ప్రాసెస్ ద్వారా డేటాను మళ్లీ అమలు చేయవచ్చు. 

వ్రాప్ చేయండి

ఈ రోజు ఉత్పత్తి అవుతున్న డేటా మొత్తం - మరియు ఈ డేటాను క్యాప్చర్ చేయడానికి ఉపయోగించే వివిధ రకాల టూల్స్ మరియు టెక్నాలజీలు - భయంకరమైన డేటా గజిబిజిని ఎదుర్కొనేలా కంపెనీలను నడిపిస్తున్నాయి. వారికి కావాల్సినవన్నీ ఉన్నాయి కానీ డేటా ఆమోదయోగ్యమైన మరియు ఉపయోగించదగిన ఆకృతిలో మరియు రూపంలో ఎందుకు లేదని ఖచ్చితంగా తెలియదు. డేటా ప్రామాణీకరణ సాధనాలను స్వీకరించడం వలన అటువంటి అసమానతలను సరిదిద్దడంలో సహాయపడుతుంది మరియు మీ సంస్థ అంతటా చాలా అవసరమైన డేటా సంస్కృతిని ప్రారంభించవచ్చు.

మీరు ఏమి ఆలోచిస్తాడు?

స్పామ్ తగ్గించడానికి ఈ సైట్ Akismet ను ఉపయోగిస్తుంది. మీ వ్యాఖ్య డేటా ఎలా ప్రాసెస్ చేయబడిందో తెలుసుకోండి.