పెద్ద డేటాబేస్లను ఎలా విలీనం చేయాలి
సగటు ఎంటర్ప్రైజ్ ఉపయోగిస్తుంది 464 అనుకూల అప్లికేషన్లు దాని వ్యాపార ప్రక్రియలను డిజిటలైజ్ చేయడానికి. కానీ ఉపయోగకరమైన అంతర్దృష్టులను రూపొందించే విషయానికి వస్తే, భిన్నమైన మూలాల వద్ద ఉన్న డేటా తప్పనిసరిగా మిళితం చేయబడాలి మరియు ఒకదానితో ఒకటి విలీనం చేయాలి. ప్రమేయం ఉన్న మూలాల సంఖ్య మరియు ఈ డేటాబేస్లలో నిల్వ చేయబడిన డేటా నిర్మాణంపై ఆధారపడి, ఇది చాలా క్లిష్టమైన పని. ఈ కారణంగా, పెద్ద డేటాబేస్లను విలీనం చేసే సవాళ్లు మరియు ప్రక్రియను కంపెనీలు అర్థం చేసుకోవడం అత్యవసరం.
ఈ కథనంలో, విలీన ప్రక్షాళన ప్రక్రియ అంటే ఏమిటో మేము చర్చిస్తాము మరియు మీరు పెద్ద డేటాబేస్లను ఎలా విలీనం చేయవచ్చో చూద్దాం. ప్రారంభిద్దాం.
విలీన ప్రక్షాళన అంటే ఏమిటి?
విలీనం ప్రక్షాళన అనేది విభిన్న మూలాధారాల వద్ద ఉన్న అన్ని రికార్డ్లను స్క్రీన్పై ఉంచే ఒక క్రమబద్ధమైన ప్రక్రియ మరియు కస్టమర్లు, ఉత్పత్తులు, ఉద్యోగులు మొదలైన మీ ఎంటిటీల యొక్క ఒకే సమగ్ర వీక్షణను రూపొందించడానికి డేటాను శుభ్రపరిచే, ప్రమాణీకరించే మరియు డీప్లికేట్ చేసే బహుళ అల్గారిథమ్లను అమలు చేస్తుంది. చాలా ఉపయోగకరమైన ప్రక్రియ, ముఖ్యంగా డేటా ఆధారిత సంస్థలకు.
ఉదాహరణ: ప్రక్షాళన కస్టమర్ రికార్డులను విలీనం చేయండి
కంపెనీ కస్టమర్ డేటాసెట్ను పరిశీలిద్దాం. ల్యాండింగ్ పేజీలలోని వెబ్ ఫారమ్లు, మార్కెటింగ్ ఆటోమేషన్ సాధనాలు, చెల్లింపు ఛానెల్లు, యాక్టివిటీ ట్రాకింగ్ టూల్స్ మొదలైన వాటితో సహా పలు ప్రదేశాలలో కస్టమర్ సమాచారం క్యాప్చర్ చేయబడుతుంది. లీడ్ మార్పిడికి దారితీసిన ఖచ్చితమైన మార్గాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి మీరు లీడ్ అట్రిబ్యూషన్ చేయాలనుకుంటే, మీకు ఈ వివరాలన్నీ ఒకే చోట అవసరం. మీ కస్టమర్ బేస్ యొక్క 360 వీక్షణను పొందడానికి పెద్ద కస్టమర్ డేటాసెట్లను విలీనం చేయడం మరియు ప్రక్షాళన చేయడం ద్వారా కస్టమర్ ప్రవర్తన, పోటీ ధరల వ్యూహాలు, మార్కెట్ విశ్లేషణ మరియు మరిన్నింటి గురించి అనుమానాలు చేయడం వంటి మీ వ్యాపారానికి పెద్ద తలుపులు తెరవవచ్చు.
పెద్ద డేటాబేస్లను ఎలా విలీనం చేయాలి?
విలీన ప్రక్షాళన ప్రక్రియ కొంచెం క్లిష్టంగా ఉంటుంది, ఎందుకంటే మీరు మీ డేటాసెట్లో సమాచారాన్ని కోల్పోకూడదు లేదా తప్పు సమాచారంతో ముగించకూడదు. ఈ కారణంగా, వాస్తవ విలీన ప్రక్షాళన ప్రక్రియకు ముందు మేము కొన్ని ప్రక్రియలను చేస్తాము. ఈ ప్రక్రియలో పాల్గొన్న అన్ని దశలను పరిశీలిద్దాం.
- అన్ని డేటాబేస్లను సెంట్రల్ సోర్స్కి కనెక్ట్ చేస్తోంది – ఈ ప్రక్రియలో మొదటి దశ డేటాబేస్లను సెంట్రల్ సోర్స్కి కనెక్ట్ చేయడం. డేటాను ఒకే చోట చేర్చడానికి ఇది జరుగుతుంది, తద్వారా విలీన ప్రక్రియ అన్ని మూలాధారాలు మరియు డేటాను పరిగణనలోకి తీసుకోవడం ద్వారా మెరుగ్గా ప్లాన్ చేయబడుతుంది. స్థానిక ఫైల్లు, డేటాబేస్లు, క్లౌడ్ స్టోరేజ్ లేదా ఇతర థర్డ్-పార్టీ అప్లికేషన్ల వంటి అనేక స్థలాల నుండి మీరు డేటాను లాగవలసి రావచ్చు.
- నిర్మాణ వివరాలను వెలికితీసేందుకు ప్రొఫైలింగ్ డేటా - డేటా ప్రొఫైలింగ్ దాని నిర్మాణ వివరాలను వెలికితీసేందుకు మరియు సంభావ్య ప్రక్షాళన మరియు మార్పు అవకాశాలను గుర్తించడానికి మీరు దిగుమతి చేసుకున్న డేటాపై సమగ్ర మరియు గణాంక విశ్లేషణను అమలు చేయడం. ఉదాహరణకు, డేటా ప్రొఫైల్ మీకు ప్రతి డేటాబేస్లో ఉన్న అన్ని లక్షణాల జాబితాను అలాగే వాటి పూరక రేటు, డేటా రకం, గరిష్ట అక్షర పొడవు, సాధారణ నమూనా, ఫార్మాట్ మరియు ఇతర వివరాలను చూపుతుంది. ఈ సమాచారంతో, మీరు కనెక్ట్ చేయబడిన డేటాసెట్లలో ఉన్న తేడాలను అర్థం చేసుకోవచ్చు మరియు డేటాను విలీనం చేయడానికి ముందు మీరు పరిగణించవలసిన మరియు పరిష్కరించాల్సిన వాటిని అర్థం చేసుకోవచ్చు.
- డేటా హెటెరోజెనిటీని తొలగించడం - నిర్మాణాత్మక మరియు లెక్సికల్ డేటా హెటెరోజెనిటీ అనేది రెండు లేదా అంతకంటే ఎక్కువ డేటాసెట్ల మధ్య ఉండే నిర్మాణ మరియు లెక్సికల్ తేడాలను సూచిస్తుంది. ఒక డేటాసెట్ పేరు కోసం మూడు నిలువు వరుసలను కలిగి ఉన్నప్పుడు నిర్మాణాత్మక వైవిధ్యతకు ఉదాహరణ (మొదటి, మధ్యమరియు చివరి పేరు), మరొకటి కేవలం ఒకదాన్ని కలిగి ఉండగా (పూర్తి పేరు) దీనికి విరుద్ధంగా, లెక్సికల్ హెటెరోజెనిటీ అనేది కాలమ్లోని విషయాలతో సంబంధం కలిగి ఉంటుంది, ఉదాహరణకు, పూర్తి పేరు ఒక డేటాబేస్లోని కాలమ్ పేరును ఇలా నిల్వ చేస్తుంది జేన్ డో, ఇతర డేటాసెట్ దీన్ని ఇలా నిల్వ చేస్తుంది డో, జేన్.
- డేటాను శుభ్రపరచడం, అన్వయించడం మరియు ఫిల్టర్ చేయడం – మీరు డేటా ప్రొఫైల్ రిపోర్ట్లను కలిగి ఉన్న తర్వాత మరియు మీ డేటాసెట్ల మధ్య ఉన్న తేడాల గురించి తెలుసుకున్న తర్వాత, మీరు ఇప్పుడు విలీన ప్రక్షాళన ప్రక్రియలో సమస్యలను కలిగించే అంశాలను పరిష్కరించడం ప్రారంభించవచ్చు. ఇందులో ఇవి ఉండవచ్చు:
- ఖాళీ విలువలను పూరించడం,
- నిర్దిష్ట లక్షణాల యొక్క డేటా రకాలను మార్చడం,
- తప్పు విలువలను తొలగించడం లేదా భర్తీ చేయడం,
- చిన్న ఉపభాగాలను గుర్తించడానికి లక్షణాన్ని అన్వయించడం లేదా రెండు లేదా అంతకంటే ఎక్కువ లక్షణాలను కలిపి ఒక నిలువు వరుసను రూపొందించడం,
- ఫలిత డేటాసెట్ యొక్క అవసరాల ఆధారంగా లక్షణాలను ఫిల్టర్ చేయడం మరియు మొదలైనవి.
- ఎంటిటీలను వెలికితీసేందుకు మరియు నకిలీ చేయడానికి సరిపోలే డేటా – ఇది బహుశా మీ డేటా విలీన ప్రక్షాళన ప్రక్రియలో ప్రధాన భాగం: ఒకే ఎంటిటీకి చెందిన రికార్డ్లు మరియు ఇప్పటికే ఉన్న రికార్డ్కు ఏవి పూర్తి నకిలీవో తెలుసుకోవడానికి రికార్డులను సరిపోల్చడం. రికార్డ్లు సాధారణంగా కస్టమర్ల కోసం ప్రత్యేకంగా గుర్తించే లక్షణాలను కలిగి ఉంటాయి. కానీ కొన్ని సందర్భాల్లో, ఈ లక్షణాలు కనిపించకుండా ఉండవచ్చు. మీరు మీ ఎంటిటీల యొక్క ఒకే వీక్షణను పొందడానికి డేటాను సమర్థవంతంగా విలీనం చేయడానికి ముందు, నకిలీ రికార్డులు లేదా ఎంటిటీకి చెందిన వాటిని కనుగొనడానికి మీరు తప్పనిసరిగా డేటా మ్యాచింగ్ను నిర్వహించాలి. ఐడెంటిఫైయర్లు మిస్ అయినట్లయితే, మీరు రెండు రికార్డ్ల నుండి గుణాల కలయికను ఎంచుకునే అస్పష్టమైన మ్యాచింగ్ అల్గారిథమ్ను అమలు చేయవచ్చు మరియు అవి ఒకే ఎంటిటీకి సంబంధించిన సంభావ్యతను గణించవచ్చు.
- విలీన ప్రక్షాళన నియమాల రూపకల్పన – మీరు సరిపోలే రికార్డ్లను గుర్తించినప్పుడు, మాస్టర్ రికార్డ్ను ఎంచుకోవడం మరియు ఇతరులను నకిలీగా లేబుల్ చేయడం కష్టం. దీని కోసం, మీరు నిర్వచించిన ప్రమాణాల ప్రకారం రికార్డులను పోల్చి, షరతులతో కూడిన మాస్టర్ రికార్డ్, నకిలీ లేదా కొన్ని సందర్భాల్లో, రికార్డులలో డేటాను ఓవర్రైట్ చేసే డేటా విలీన ప్రక్షాళన నియమాల సమితిని రూపొందించవచ్చు. ఉదాహరణకు, మీరు ఈ క్రింది వాటిని ఆటోమేట్ చేయాలనుకోవచ్చు:
- సుదీర్ఘమైన రికార్డును కలిగి ఉండండి చిరునామా,
- నిర్దిష్ట డేటా సోర్స్ నుండి వచ్చే డూప్లికేట్ రికార్డ్లను తొలగించండి మరియు
- ఓవర్రైట్ ది ఫోన్ సంఖ్య నిర్దిష్ట మూలం నుండి మాస్టర్ రికార్డ్ వరకు.
- గోల్డెన్ రికార్డ్ పొందడానికి డేటాను విలీనం చేయడం మరియు ప్రక్షాళన చేయడం - విలీన ప్రక్షాళన ప్రక్రియ అమలు జరిగే ప్రక్రియ యొక్క చివరి దశ ఇది. విజయవంతమైన ప్రక్రియ అమలు మరియు విశ్వసనీయ ఫలితాల ఉత్పత్తిని నిర్ధారించడానికి అన్ని ముందస్తు చర్యలు తీసుకోబడ్డాయి. మీరు అధునాతనంగా ఉపయోగిస్తుంటే ప్రక్షాళన సాఫ్ట్వేర్ను విలీనం చేయండి, మీరు నిమిషాల వ్యవధిలో అదే సాధనంలో మునుపటి ప్రక్రియలను అలాగే విలీన ప్రక్షాళన ప్రక్రియను నిర్వహించవచ్చు.
మరియు అక్కడ మీకు ఉంది - మీ ఎంటిటీల యొక్క ఒకే వీక్షణను పొందడానికి పెద్ద డేటాబేస్లను విలీనం చేయడం. ప్రక్రియ సూటిగా ఉండవచ్చు కానీ దాని అమలు సమయంలో ఏకీకరణ, వైవిధ్యత మరియు స్కేలబిలిటీ సమస్యలను అధిగమించడం, అలాగే ఇతర పార్టీల అవాస్తవ అంచనాలతో వ్యవహరించడం వంటి అనేక సవాళ్లు ఎదురవుతాయి. నిర్దిష్ట ప్రక్రియల ఆటోమేషన్ మరియు రిపీటబిలిటీని సులభతరం చేసే సాఫ్ట్వేర్ సాధనాన్ని ఉపయోగించడం వలన పెద్ద డేటాబేస్లను త్వరగా, ప్రభావవంతంగా మరియు ఖచ్చితంగా విలీనం చేయడంలో మీ బృందాలు ఖచ్చితంగా సహాయపడతాయి.