का कार्य एक या अधिक स्रोतों के माध्यम से जानकारी एकत्र करना और उसे एक सारांशित संस्करण में संयोजित करना इस रूप में जाना जाता है डेटा एकत्रीकरण.
इसे दूसरे तरीके से कहें तो, डेटा एकत्रीकरण में विभिन्न स्रोतों से व्यक्तिगत डेटा प्राप्त करना और इसे अधिक सरल प्रारूप में व्यवस्थित करना शामिल है, जैसे कि रकम या व्यावहारिक मैट्रिक्स।
आप गैर-संख्यात्मक डेटा को संयोजित कर सकते हैं, भले ही डेटा आमतौर पर गिनती, योग और माध्य ऑपरेटरों का उपयोग करके एकत्र किया जाता है।
डेटा एकत्रीकरण क्या है?
डेटा एकत्रीकरण विभिन्न से जानकारी एकत्र करने की प्रक्रिया है डेटाबेस, स्प्रेडशीट और वेबसाइटें और इसे एक में संघनित करना एकल रिपोर्ट, डेटासेट, या दृश्य. डेटा एग्रीगेटर्स इस प्रक्रिया को संभालते हैं।
एक एकत्रीकरण उपकरण, अधिक विस्तार से, इनपुट के रूप में विषम जानकारी लेता है
इसके बाद, समग्र परिणाम तैयार करने के लिए इसका विस्तार किया जाता है। अंत में, यह परिणामी एकत्रित जानकारी को प्रस्तुत करने और उसकी जांच करने की सुविधाएँ प्रदान करता है।
क्योंकि यह भारी मात्रा में जानकारी की त्वरित और आसानी से जांच करने में सक्षम बनाता है, डेटा एकत्र करना डेटा विश्लेषण के लिए विशेष रूप से सहायक होता है।
ऐसा इसलिए है ताकि हजारों-हजारों, हजारों, या शायद लाखों व्यक्तिगत डेटा प्रविष्टियों को एकत्रित डेटा की एक पंक्ति में संकलित किया जा सके।
आइए अब डेटा एकत्रीकरण की अधिक विस्तार से जाँच करें।
डेटा एकत्रीकरण प्रक्रिया कैसे काम करती है?
एकत्रीकरण प्रक्रिया में आमतौर पर निम्नलिखित 3 चरण शामिल होते हैं:
1. विभिन्न स्रोतों से जानकारी प्राप्त करना: डेटा एग्रीगेटर द्वारा विभिन्न दस्तावेज़ों, डेटाबेस और HTML फ़ाइलों से डेटा संकलित किया जाता है
2. डेटा तैयार करना और सफाई करना: प्रीप्रोसेसिंग और फ़िल्टरिंग के माध्यम से एकत्रित डेटा से विसंगतियों, गलतियों और अमान्य मानों को हटा दिया जाता है।
एकत्रित होने से पहले, यह प्रक्रिया गारंटी देती है कि डेटा सटीक और सुसंगत है। फ़िल्टर किए गए डेटा को फिर एक संरचना में बदल दिया जाता है जो एकत्रीकरण की सुविधा प्रदान करता है।
3. डेटा संगठन और संयोजन: संसाधित डेटा को एक एकीकृत डेटासेट में संयोजित किया जाता है। अंतिम चरण में, डेटा को संयोजित, संयोजित और उपयोगी और समझने योग्य रूप में संक्षेपित किया जाता है.
आमतौर पर, इस प्रक्रिया में पिवट टेबल बनाना, डेटा को सारांशित करना, या सरलीकृत दृश्य तैयार करना शामिल है
याद रखें कि वहाँ असंख्य एकत्रीकरण प्रौद्योगिकियाँ और उपकरण मौजूद हैं। इच्छित परिणाम और इनपुट प्रारूप के आधार पर, ये आपको विभिन्न तरीकों से डेटा को संयोजित करने में सक्षम बनाते हैं।
संयुक्त डेटा का उपयोग या तो व्यवसाय-स्तरीय विकल्प बनाने के लिए किया जाता है या डेटा विश्लेषण के लिए डेटाबेस सिस्टम में रखा जाता है।
आइए कुछ स्थितियों पर नजर डालें जहां डेटा एकत्रीकरण उपयोगी हो सकता है, अब आप जानते हैं कि इसे कैसे करना है।
डेटा एकत्रीकरण उपयोग के मामले
एकत्रित डेटा का उपयोग विभिन्न प्रकार के उद्योगों में प्रभावी ढंग से किया जा सकता है, जिनमें शामिल हैं:
1। वित्त: ग्राहक की साख निर्धारित करने के लिए, वित्तीय संगठन विभिन्न स्रोतों से जानकारी संकलित करते हैं। उदाहरण के लिए, वे इसका उपयोग यह निर्धारित करने के लिए करते हैं कि ऋण देना है या नहीं।
इसके अतिरिक्त, एकत्रित डेटा का उपयोग बाज़ार विश्लेषण और पहचान के लिए किया जा सकता है।
2। स्वास्थ्य सेवा: चिकित्सा सुविधाएं स्वास्थ्य रिकॉर्ड, नैदानिक परीक्षणों और प्रयोगशाला परिणामों से संकलित डेटा का उपयोग करके उपचार के विकल्प बनाती हैं और समन्वित देखभाल को बढ़ाती हैं।
3. विपणन: कंपनियां उल्लेख, हैशटैग और इंटरैक्शन को ट्रैक करने के लिए अपनी वेबसाइटों और सोशल मीडिया खातों से जानकारी संकलित करती हैं।
यह वह तरीका है जिससे आप यह निर्धारित कर सकते हैं कि कोई मार्केटिंग रणनीति सफल रही या नहीं। इसके अतिरिक्त, एकत्रित ग्राहक और बिक्री डेटा का उपयोग भविष्य के विपणन अभियानों के लिए व्यावसायिक विकल्प बनाने के लिए किया जाता है।
4. आवेदन की निगरानी: एप्लिकेशन की कार्यक्षमता को ट्रैक करने, नए बग ढूंढने और समस्याओं को हल करने के लिए, सॉफ़्टवेयर नियमित रूप से एप्लिकेशन और नेटवर्क से डेटा एकत्र और एकत्र करता है।
5 . बड़ा डेटा: डेटा के संयोजन से, वैश्विक स्तर पर आसानी से उपलब्ध जानकारी का विश्लेषण करना और बाद में उपयोग के लिए इसे डेटाबेस सिस्टम में रखना आसान हो जाता है।
डेटा एकत्रीकरण क्यों महत्वपूर्ण है?
एकत्रीकरण का उपयोग मुख्य रूप से डेटा विश्लेषण में सहायता के लिए किया जाता है। विशेष रूप से, समग्र डेटा का विश्लेषण कच्चे डेटा में छिपे विचारों को उजागर करने की प्रक्रिया को सरल बनाता है।
ऐसा इसलिए है ताकि एकत्रित डेटा की तुलना में कच्चे डेटा का अधिक आसानी से विश्लेषण, देखा और समझा जा सके।
आपके पास बाज़ार के रुझानों को समझने और कुछ आंकड़ों की मदद से कंपनी की प्रक्रियाओं पर नज़र रखने के लिए आवश्यक सभी जानकारी है KPIs (मुख्य निष्पादन संकेतक).
अधिकांश प्रसिद्ध एग्रीगेटर विभिन्न तरीकों से डेटा प्रस्तुत करने के लिए उपकरण भी प्रदान करते हैं। परिणामस्वरूप, संयुक्त डेटा का गैर-तकनीकी लोगों द्वारा पता लगाया और उपयोग किया जा सकता है।
1. बढ़ी हुई दक्षता और डेटा गुणवत्ता
डेटा एग्रीगेटर्स की मदद से, आप आसानी से डेटा एकत्र, फ़िल्टर और सारांशित कर सकते हैं। फिर, आप विभिन्न टीमों के भीतर और उनके बीच एकत्रित डेटा वितरित करके सहयोग को बढ़ावा दे सकते हैं।
यह आपको मैन्युअल कार्य और संचार ओवरहेड की आवश्यकता को कम करके समय, ऊर्जा और धन बचाने में मदद करता है।
इसके अतिरिक्त, आपको डेटा एकत्र करने से पहले उसे साफ़ करना होगा। इससे डेटा की गलतियों और विसंगतियों को ढूंढने और उन्हें ठीक करने में मदद मिलती है। परिणामस्वरूप, एकत्रीकरण से डेटा की गुणवत्ता और निर्भरता बढ़ती है और साथ ही उसका मूल्य भी बढ़ता है।
2. बेहतर निर्णय लेने की क्षमता
उपयोगकर्ता एकत्रीकरण की बदौलत स्थिति का पूरा दृश्य प्राप्त कर सकते हैं, जो विभिन्न स्रोतों से डेटा को जोड़ता और सारांशित करता है। इसके परिणामस्वरूप, आप समग्र डेटा के साथ अपनी पसंद का समर्थन कर सकते हैं।
अधिक उपयुक्त विकल्प बनाना और व्यय बचत विशेष रूप से डेटा-संचालित विकल्पों के केवल दो फायदे हैं।
संयुक्त जानकारी निर्णय लेने में सुविधा प्रदान करती है और उसका समर्थन करती है। दिलचस्प बात यह है कि डेटा एनालिटिक्स का मूल, जो जानकारी प्राप्त करने और रणनीतिक विकल्प बनाने के लिए डेटा का उपयोग करने की प्रक्रिया है, डेटा एकत्रीकरण है।
डेटा एकत्रीकरण से संबंधित मुद्दे
जहां डेटा एकत्रीकरण के कई फायदे हैं, वहीं कुछ कमियां भी हैं। आइए अब तीन सबसे महत्वपूर्ण कठिनाइयों का मूल्यांकन करें।
1. विभिन्न डेटा स्रोतों को एकीकृत करना
आँकड़े आम तौर पर विभिन्न स्रोतों से एकत्र किए जाते हैं। इसलिए, यह संभावना है कि इनपुट डेटा के प्रारूप काफी विविध हों।
इस उदाहरण में, डेटा को संयोजित करने से पहले डेटा एग्रीगेटर द्वारा संसाधित, सामान्यीकृत और रूपांतरित किया जाना चाहिए।
विशेष रूप से बड़े डेटा या बेहद जटिल डेटासेट से निपटते समय, यह काम बेहद समय लेने वाला और जटिल हो सकता है।
इस उद्देश्य के लिए जानकारी एकत्र करने से पहले उसे डिकोड करने की सलाह दी जाती है। डेटा पार्सिंग मूल डेटा को अधिक उपयोगी रूप में परिवर्तित करने की प्रक्रिया है।
2. कानूनों, विनियमों और सुरक्षा का अनुपालन सुनिश्चित करना
डेटा के साथ काम करते समय गोपनीयता को लगातार ध्यान में रखा जाना चाहिए। एकत्रीकरण पर चर्चा करते समय यह विशेष रूप से सटीक होता है।
इसके पीछे तर्क यह है कि आपको उपयोग करने की आवश्यकता हो सकती है व्यक्तिगत पहचान की जानकारी (पीआईआई) एक सारांश बनाने के लिए जो संपूर्ण समूह का सटीक रूप से प्रतिनिधित्व करता है।
उदाहरण के लिए, सार्वजनिक सर्वेक्षण या चुनाव परिणाम जारी करते समय यही होता है।
परिणामस्वरूप, डेटा अनामीकरण और डेटा एकत्रीकरण का अक्सर एक साथ उपयोग किया जाता है। गोपनीयता कानूनों का उल्लंघन करने पर मुकदमे और जुर्माना हो सकता है।
की अनदेखी कर रहा है General Data Protection Regulation (GDPR), जो यूरोपीय संघ के निवासियों की व्यक्तिगत जानकारी की गोपनीयता की रक्षा करता है, आपको अधिक महंगा पड़ सकता है $ 20 मिलियन।
इस तथ्य के बावजूद कि एकत्रीकरण में संवेदनशील डेटा की सुरक्षा करना एक महत्वपूर्ण चुनौती है, आपके पास कोई विकल्प नहीं है।
3. अच्छे परिणाम उत्पन्न करना
स्रोत डेटा की गुणवत्ता प्रभावित करती है कि डेटा एकत्रीकरण प्रक्रिया के परिणाम कितने विश्वसनीय हैं। परिणामस्वरूप, आपको पहले यह पुष्टि करनी होगी कि आपके द्वारा एकत्र किया गया डेटा वास्तविक, व्यापक और प्रासंगिक है।
यह उतना आसान नहीं है, जितना आप सोच सकते हैं। उदाहरण के लिए, यह सुनिश्चित करने पर विचार करें कि चयनित डेटा अध्ययन की जा रही जनसंख्या का एक अच्छा नमूना है। यह निस्संदेह एक कठिन कार्य है।
इसके अतिरिक्त, यह भी ध्यान रखें कि एकत्रीकरण परिणाम ग्रैन्युलैरिटी के आधार पर भिन्न होते हैं। आपमें से जो लोग अपरिचित हैं, उनके लिए विवरणात्मकता यह तय करती है कि जानकारी कैसे व्यवस्थित और सारांशित की जाएगी।
जब विवरण बहुत अधिक हो जाता है, तो अर्थ खो जाता है। यदि विवरण बहुत छोटा है तो आप व्यापक चित्र नहीं देख सकते। इसलिए उपयोग की सटीकता उन परिणामों पर निर्भर करती है जिन्हें आप प्राप्त करने का प्रयास कर रहे हैं।
आपके उद्देश्यों के लिए सबसे उपयुक्त सटीकता खोजने में कुछ प्रयास करने पड़ सकते हैं।
4. डेटा एकत्रीकरण की सहायता से Bright Data
जैसा कि हमने पहले पता लगाया था, डेटा एकत्रीकरण विधि विभिन्न स्रोतों से डेटा की पुनर्प्राप्ति के साथ शुरू होती है। इसलिए एक डेटा एग्रीगेटर पहले से ही एकत्र किए गए डेटा तक पहुंच सकता है या इसे तुरंत प्राप्त कर सकता है।
एकत्रीकरण के निष्कर्ष डेटा की सटीकता पर निर्भर करेंगे, जिसे हमेशा ध्यान में रखा जाना चाहिए। परिणामस्वरूप, संकलन के लिए डेटा एकत्र करना महत्वपूर्ण है।
शुक्र है, Bright Data सूचना संग्रहण के प्रत्येक चरण के लिए विशिष्ट समाधान प्रदान करता है। Bright Data विशेष रूप से एक पूर्ण वेब स्क्रैपर इंटरफ़ेस प्रदान करता है।
आप वेब स्क्रैपिंग से जुड़ी सभी कठिनाइयों से बचकर ऐसे टूल का उपयोग करके इंटरनेट से बहुत अधिक डेटा पुनर्प्राप्त कर सकते हैं।
RSI वेब स्क्रैपर आईडीई से Bright Data एकत्रीकरण प्रक्रिया में पहले चरण के रूप में जानकारी एकत्र करने के लिए इसका उपयोग किया जा सकता है। इसके अतिरिक्त, व्यवस्थित और उपयोग के लिए तैयार डेटाबेस प्रदान किया जाता है Bright Data.
उन्हें खरीदने से आप सभी डेटा संग्रह चरणों को तुरंत बायपास कर सकेंगे, जिससे एकत्रीकरण प्रक्रिया बहुत सरल हो जाएगी।
फिर, आप वास्तव में इन डेटाबेस को विभिन्न स्थितियों में लागू कर सकते हैं। अपनी वेबसाइट का डेटा प्रदान करने के लिए, अधिकांश आतिथ्य ब्रांड इस पर निर्भर हैं Bright Dataयात्रा डेटा एकत्रीकरण में इसकी दक्षता।
वे प्रतिद्वंद्वियों के साथ कीमतों की तुलना कर सकते हैं, ट्रैक कर सकते हैं कि ग्राहक यात्राएं कैसे देखते हैं और बुक करते हैं, और इस एकत्रित डेटा की बदौलत यात्रा उद्योग में आगामी पैटर्न का पूर्वानुमान लगा सकते हैं।
यह उन अनेक क्षेत्रों में से केवल एक है जहां Bright Dataकी क्षमताएं, जानकारी और आँकड़े उपयोगी हो सकते हैं।
त्वरित सम्पक:
- मार्केटिंग में डेटा एथिक्स क्यों महत्वपूर्ण है?
- कितने डेटा उल्लंघन
- विपणन उद्योग का कारण क्या है?
- Bright Data मूल्य निर्धारण योजनाएं
निष्कर्ष: डेटा एकत्रीकरण 2024
आप डेटा एकत्रीकरण के माध्यम से अपने डेटा का मूल्य अधिकतम कर सकते हैं। आप अपने डेटा को सारांशों और दृश्यों में संयोजित करके अंतर्दृष्टि और पैटर्न को तुरंत पहचान सकते हैं।
इसके अतिरिक्त, आप एकत्रित डेटा के साथ अपनी व्यावसायिक पसंद का समर्थन कर सकते हैं। यह केवल तभी संभव हो सकता है जब एकत्रित परिणाम भरोसेमंद हों, जो डेटा स्रोतों की क्षमता पर निर्भर करते हैं।
इसलिए आपको डेटा एकत्र करने और एप्लिकेशन जैसे एप्लिकेशन पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए Bright Dataका वेब स्क्रैपिंग टूल आपके आवश्यक डेटा को पुनः प्राप्त करने के लिए आवश्यक सभी टूल प्रदान करता है।
अन्यथा, आप तुरंत कई शीर्ष पायदान वाले डेटासेट में से एक खरीद सकते हैं Bright Data की पेशकश की है.
