CRM, ഡാറ്റ പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ

വലിയ ഡാറ്റാബേസുകൾ എങ്ങനെ ലയിപ്പിക്കാം

ഒരു ശരാശരി എന്റർപ്രൈസ് ഉപയോഗിക്കുന്നു 464 ഇഷ്‌ടാനുസൃത അപ്ലിക്കേഷനുകൾ അതിന്റെ ബിസിനസ്സ് പ്രക്രിയകൾ ഡിജിറ്റൈസ് ചെയ്യാൻ. എന്നാൽ ഉപയോഗപ്രദമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ സൃഷ്ടിക്കുമ്പോൾ, വ്യത്യസ്‌ത ഉറവിടങ്ങളിൽ വസിക്കുന്ന ഡാറ്റ സംയോജിപ്പിച്ച് ഒന്നിച്ച് ലയിപ്പിക്കണം. ഉൾപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന ഉറവിടങ്ങളുടെ എണ്ണത്തെയും ഈ ഡാറ്റാബേസുകളിൽ സംഭരിച്ചിരിക്കുന്ന ഡാറ്റയുടെ ഘടനയെയും ആശ്രയിച്ച്, ഇത് വളരെ സങ്കീർണ്ണമായ ഒരു ജോലിയാണ്. ഇക്കാരണത്താൽ, വലിയ ഡാറ്റാബേസുകൾ ലയിപ്പിക്കുന്നതിലെ വെല്ലുവിളികളും പ്രക്രിയയും കമ്പനികൾ മനസ്സിലാക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്.  

ഈ ലേഖനത്തിൽ, ലയന ശുദ്ധീകരണ പ്രക്രിയ എന്താണെന്നും വലിയ ഡാറ്റാബേസുകൾ എങ്ങനെ ലയിപ്പിക്കാമെന്നും ഞങ്ങൾ ചർച്ച ചെയ്യും. നമുക്ക് തുടങ്ങാം. 

എന്താണ് ഒരു ലയന ശുദ്ധീകരണം?

വ്യത്യസ്‌ത സ്രോതസ്സുകളിൽ വസിക്കുന്ന എല്ലാ റെക്കോർഡുകളും സ്‌ക്രീൻ ചെയ്യുകയും ഉപഭോക്താക്കൾ, ഉൽ‌പ്പന്നങ്ങൾ, ജീവനക്കാർ മുതലായവ പോലുള്ള നിങ്ങളുടെ എന്റിറ്റികളുടെ ഒരൊറ്റ സമഗ്രമായ കാഴ്‌ച സൃഷ്‌ടിക്കുന്നതിന് ഡാറ്റ ക്ലീൻ ചെയ്യുകയും സ്റ്റാൻഡേർഡ് ചെയ്യുകയും ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്ന ഒന്നിലധികം അൽ‌ഗോരിതങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുന്ന ഒരു ചിട്ടയായ പ്രക്രിയയാണ് ലയിപ്പിക്കൽ ശുദ്ധീകരണം. വളരെ ഉപയോഗപ്രദമായ പ്രക്രിയ, പ്രത്യേകിച്ച് ഡാറ്റാധിഷ്ഠിത ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്ക്.  

ഉദാഹരണം: ഉപഭോക്തൃ റെക്കോർഡുകൾ ശുദ്ധീകരിക്കുക 

ഒരു കമ്പനിയുടെ ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റാസെറ്റ് നമുക്ക് പരിഗണിക്കാം. ലാൻഡിംഗ് പേജുകളിലെ വെബ് ഫോമുകൾ, മാർക്കറ്റിംഗ് ഓട്ടോമേഷൻ ടൂളുകൾ, പേയ്‌മെന്റ് ചാനലുകൾ, ആക്‌റ്റിവിറ്റി ട്രാക്കിംഗ് ടൂളുകൾ തുടങ്ങിയവ ഉൾപ്പെടെ ഒന്നിലധികം സ്ഥലങ്ങളിൽ ഉപഭോക്തൃ വിവരങ്ങൾ ക്യാപ്‌ചർ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ലീഡ് പരിവർത്തനത്തിലേക്ക് നയിച്ച കൃത്യമായ പാത മനസ്സിലാക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് ലീഡ് ആട്രിബ്യൂഷൻ നടത്താൻ താൽപ്പര്യമുണ്ടെങ്കിൽ, നിങ്ങൾക്ക് ഈ വിശദാംശങ്ങളെല്ലാം ഒരിടത്ത് ആവശ്യമാണ്. നിങ്ങളുടെ ഉപഭോക്തൃ അടിത്തറയുടെ 360 കാഴ്‌ച ലഭിക്കുന്നതിന് വലിയ ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ലയിപ്പിക്കുകയും ശുദ്ധീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നത്, ഉപഭോക്തൃ പെരുമാറ്റം, മത്സരാധിഷ്ഠിത വിലനിർണ്ണയ തന്ത്രങ്ങൾ, മാർക്കറ്റ് വിശകലനം എന്നിവയും അതിലേറെയും സംബന്ധിച്ച അനുമാനങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കുന്നത് പോലുള്ള നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സിന് വലിയ വാതിലുകൾ തുറക്കാൻ കഴിയും. 

വലിയ ഡാറ്റാബേസുകൾ എങ്ങനെ ലയിപ്പിക്കാം? 

ലയന ശുദ്ധീകരണ പ്രക്രിയ അൽപ്പം സങ്കീർണ്ണമായേക്കാം, കാരണം നിങ്ങൾക്ക് വിവരങ്ങൾ നഷ്‌ടപ്പെടാനോ നിങ്ങളുടെ ഫലമായ ഡാറ്റാഗണത്തിൽ തെറ്റായ വിവരങ്ങൾ നൽകാനോ താൽപ്പര്യമില്ല. ഇക്കാരണത്താൽ, യഥാർത്ഥ ലയന ശുദ്ധീകരണ പ്രക്രിയയ്ക്ക് മുമ്പ് ഞങ്ങൾ ചില പ്രക്രിയകൾ നടത്തുന്നു. ഈ പ്രക്രിയയിൽ ഉൾപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന എല്ലാ ഘട്ടങ്ങളും നമുക്ക് നോക്കാം. 

  1. എല്ലാ ഡാറ്റാബേസുകളും ഒരു കേന്ദ്ര ഉറവിടത്തിലേക്ക് ബന്ധിപ്പിക്കുന്നു - ഈ പ്രക്രിയയുടെ ആദ്യ ഘട്ടം ഡാറ്റാബേസുകളെ ഒരു കേന്ദ്ര ഉറവിടത്തിലേക്ക് ബന്ധിപ്പിക്കുക എന്നതാണ്. ഡാറ്റയെ ഒരിടത്ത് ഒരുമിച്ച് കൊണ്ടുവരുന്നതിനാണ് ഇത് ചെയ്യുന്നത്, അതിലൂടെ ഉൾപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന എല്ലാ ഉറവിടങ്ങളും ഡാറ്റയും പരിഗണിച്ച് ലയന പ്രക്രിയ മികച്ച രീതിയിൽ ആസൂത്രണം ചെയ്യാൻ കഴിയും. ലോക്കൽ ഫയലുകൾ, ഡാറ്റാബേസുകൾ, ക്ലൗഡ് സ്റ്റോറേജ് അല്ലെങ്കിൽ മറ്റ് മൂന്നാം കക്ഷി ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള നിരവധി സ്ഥലങ്ങളിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ പിൻവലിക്കാൻ ഇത് ആവശ്യമായി വന്നേക്കാം. 
  2. ഘടനാപരമായ വിശദാംശങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് പ്രൊഫൈലിംഗ് ഡാറ്റ - ഡാറ്റ പ്രൊഫൈലിംഗ് നിങ്ങളുടെ ഇറക്കുമതി ചെയ്ത ഡാറ്റയുടെ ഘടനാപരമായ വിശദാംശങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനും ശുദ്ധീകരണത്തിനും പരിവർത്തനത്തിനും സാധ്യതയുള്ള അവസരങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും അവയുടെ സംഗ്രഹവും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളും വിശകലനം ചെയ്യുക എന്നാണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത്. ഉദാഹരണത്തിന്, ഓരോ ഡാറ്റാബേസിലും ഉള്ള എല്ലാ ആട്രിബ്യൂട്ടുകളുടെയും ഒരു ലിസ്റ്റും അവയുടെ പൂരിപ്പിക്കൽ നിരക്ക്, ഡാറ്റ തരം, പരമാവധി പ്രതീക ദൈർഘ്യം, പൊതുവായ പാറ്റേൺ, ഫോർമാറ്റ് എന്നിവയും മറ്റ് വിശദാംശങ്ങളും ഒരു ഡാറ്റ പ്രൊഫൈൽ കാണിക്കും. ഈ വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച്, കണക്റ്റുചെയ്‌ത ഡാറ്റാസെറ്റുകളിലെ വ്യത്യാസങ്ങളും ഡാറ്റ ലയിപ്പിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് നിങ്ങൾ പരിഗണിക്കേണ്ടതും പരിഹരിക്കേണ്ടതും നിങ്ങൾക്ക് മനസിലാക്കാൻ കഴിയും. 
  3. ഡാറ്റാ വൈവിധ്യത്തെ ഇല്ലാതാക്കുന്നു - ഘടനാപരവും നിഘണ്ടുവും രണ്ടോ അതിലധികമോ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ തമ്മിലുള്ള ഘടനാപരവും പദാനുപദ വ്യത്യാസങ്ങളും ഡാറ്റാ വൈവിധ്യത്തെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ഘടനാപരമായ വൈവിധ്യത്തിന്റെ ഒരു ഉദാഹരണം, ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റിൽ ഒരു പേരിനായി മൂന്ന് കോളങ്ങൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു (ആദ്യം, മധ്യത്തിൽ, ഒപ്പം പേരിന്റെ അവസാന ഭാഗം), മറ്റൊന്നിൽ ഒന്ന് അടങ്ങിയിരിക്കുമ്പോൾ (പൂർണ്ണമായ പേര്). നേരെമറിച്ച്, ലെക്സിക്കൽ ഹെറ്ററോജെനിറ്റി ഒരു കോളത്തിനുള്ളിലെ ഉള്ളടക്കങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു, ഉദാഹരണത്തിന്, പൂർണ്ണമായ പേര് ഒരു ഡാറ്റാബേസിലെ കോളം പേര് ഇങ്ങനെ സംഭരിക്കുന്നു ജെയ്ൻ ഡ, മറ്റ് ഡാറ്റാസെറ്റ് അതിനെ ഇങ്ങനെ സംഭരിക്കുന്നു ഡോ, ജെയിൻ
  4. ഡാറ്റ ക്ലീനിംഗ്, പാഴ്‌സിംഗ്, ഫിൽട്ടറിംഗ് - നിങ്ങൾക്ക് ഡാറ്റ പ്രൊഫൈൽ റിപ്പോർട്ടുകൾ ലഭിച്ചുകഴിഞ്ഞാൽ, നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസങ്ങളെക്കുറിച്ച് ബോധവാന്മാരാകുമ്പോൾ, ലയന ശുദ്ധീകരണ പ്രക്രിയയിൽ പ്രശ്നങ്ങൾക്ക് കാരണമായേക്കാവുന്ന കാര്യങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് ഇപ്പോൾ കഴിയും. ഇതിൽ ഉൾപ്പെടാം:
    • ശൂന്യമായ മൂല്യങ്ങൾ പൂരിപ്പിക്കൽ, 
    • ചില ആട്രിബ്യൂട്ടുകളുടെ ഡാറ്റ തരങ്ങൾ പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു, 
    • തെറ്റായ മൂല്യങ്ങൾ ഇല്ലാതാക്കുകയോ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുകയോ ചെയ്യുക, 
    • ചെറിയ ഉപഘടകങ്ങളെ തിരിച്ചറിയാൻ ഒരു ആട്രിബ്യൂട്ട് പാഴ്‌സ് ചെയ്യുക, അല്ലെങ്കിൽ രണ്ടോ അതിലധികമോ ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ ഒന്നിച്ച് ഒരു കോളം ഉണ്ടാക്കുക, 
    • തത്ഫലമായുണ്ടാകുന്ന ഡാറ്റാസെറ്റിന്റെ ആവശ്യകതകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഫിൽട്ടറിംഗ് ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ, തുടങ്ങിയവ. 
  5. എന്റിറ്റികൾ കണ്ടെത്താനും ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് ചെയ്യാനും ഡാറ്റ പൊരുത്തപ്പെടുന്നു - ഇത് ഒരുപക്ഷേ നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ ലയന ശുദ്ധീകരണ പ്രക്രിയയുടെ പ്രധാന ഭാഗമാണ്: ഒരേ എന്റിറ്റിയുടേത് ഏതൊക്കെ റെക്കോർഡുകളാണെന്നും നിലവിലുള്ള ഒരു റെക്കോർഡിന്റെ പൂർണ്ണമായ തനിപ്പകർപ്പ് ഏതൊക്കെയാണെന്നും കണ്ടെത്താൻ റെക്കോർഡുകൾ പൊരുത്തപ്പെടുത്തുന്നു. റെക്കോർഡുകളിൽ സാധാരണയായി ഉപഭോക്താക്കൾക്കായി അദ്വിതീയമായി തിരിച്ചറിയുന്ന ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. എന്നാൽ ചില സന്ദർഭങ്ങളിൽ, ഈ ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ നഷ്ടപ്പെട്ടേക്കാം. നിങ്ങളുടെ എന്റിറ്റികളുടെ ഒരൊറ്റ കാഴ്‌ച ലഭിക്കുന്നതിന് ഡാറ്റ ഫലപ്രദമായി ലയിപ്പിക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് റെക്കോർഡുകളോ ഒരു എന്റിറ്റിയുടേതായവയോ കണ്ടെത്തുന്നതിന് നിങ്ങൾ ഡാറ്റ പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ നടത്തണം. ഐഡന്റിഫയറുകൾ നഷ്‌ടപ്പെട്ടാൽ, രണ്ട് റെക്കോർഡുകളിൽ നിന്നും ആട്രിബ്യൂട്ടുകളുടെ സംയോജനം തിരഞ്ഞെടുക്കുന്ന അവ്യക്തമായ പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ അൽഗോരിതം നിങ്ങൾക്ക് നടത്താം, അവ ഒരേ എന്റിറ്റിയുടേതായിരിക്കാനുള്ള സാധ്യത കണക്കാക്കുന്നു. 
  6. ലയന ശുദ്ധീകരണ നിയമങ്ങൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നു - നിങ്ങൾ പൊരുത്തപ്പെടുന്ന റെക്കോർഡുകൾ തിരിച്ചറിയുമ്പോൾ, മാസ്റ്റർ റെക്കോർഡ് തിരഞ്ഞെടുത്ത് മറ്റുള്ളവരെ തനിപ്പകർപ്പായി ലേബൽ ചെയ്യുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. ഇതിനായി, നിർവചിച്ച മാനദണ്ഡങ്ങൾക്കനുസൃതമായി റെക്കോർഡുകൾ താരതമ്യം ചെയ്യാനും സോപാധികമായി മാസ്റ്റർ റെക്കോർഡ്, ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് അല്ലെങ്കിൽ ചില സന്ദർഭങ്ങളിൽ, റെക്കോർഡുകളിൽ ഡാറ്റ പുനരാലേഖനം ചെയ്യാനും തിരഞ്ഞെടുക്കുന്ന ഒരു കൂട്ടം ഡാറ്റ ലയന ശുദ്ധീകരണ നിയമങ്ങൾ നിങ്ങൾക്ക് രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, നിങ്ങൾ ഇനിപ്പറയുന്നവ യാന്ത്രികമാക്കാൻ ആഗ്രഹിച്ചേക്കാം:
    • ഏറ്റവും ദൈർഘ്യമേറിയ റെക്കോർഡ് നിലനിർത്തുക വിലാസം,  
    • ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട ഡാറ്റ ഉറവിടത്തിൽ നിന്ന് വരുന്ന ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് റെക്കോർഡുകൾ ഇല്ലാതാക്കുക, കൂടാതെ 
    • തിരുത്തിയെഴുതുക ഫോൺ നമ്പർ ഒരു പ്രത്യേക ഉറവിടത്തിൽ നിന്ന് മാസ്റ്റർ റെക്കോർഡിലേക്ക്. 
  7. ഗോൾഡൻ റെക്കോർഡ് ലഭിക്കാൻ ഡാറ്റ ലയിപ്പിക്കുകയും ശുദ്ധീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു - ലയന ശുദ്ധീകരണ പ്രക്രിയയുടെ നിർവ്വഹണം നടക്കുന്ന പ്രക്രിയയുടെ അവസാന ഘട്ടമാണിത്. വിജയകരമായ പ്രക്രിയ നടപ്പാക്കലും വിശ്വസനീയമായ ഫല ഉൽപ്പാദനവും ഉറപ്പാക്കാൻ എല്ലാ മുൻ നടപടികളും സ്വീകരിച്ചു. നിങ്ങൾ നൂതനമാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നതെങ്കിൽ ശുദ്ധീകരണ സോഫ്റ്റ്വെയർ ലയിപ്പിക്കുക, നിങ്ങൾക്ക് മുമ്പത്തെ പ്രക്രിയകളും ലയന ശുദ്ധീകരണ പ്രക്രിയയും ഒരേ ടൂളിനുള്ളിൽ മിനിറ്റുകൾക്കുള്ളിൽ നടത്താൻ കഴിയും. 

അവിടെ നിങ്ങൾക്കത് ഉണ്ട് - നിങ്ങളുടെ എന്റിറ്റികളുടെ ഒരൊറ്റ കാഴ്ച ലഭിക്കുന്നതിന് വലിയ ഡാറ്റാബേസുകൾ ലയിപ്പിക്കുക. പ്രക്രിയ നേരായതാകാം, എന്നാൽ അതിന്റെ നിർവ്വഹണ വേളയിൽ സംയോജനം, വൈവിധ്യം, സ്കേലബിളിറ്റി പ്രശ്നങ്ങൾ എന്നിവ മറികടക്കുക, അതുപോലെ ഉൾപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന മറ്റ് കക്ഷികളുടെ അയഥാർത്ഥ പ്രതീക്ഷകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുക എന്നിങ്ങനെയുള്ള നിരവധി വെല്ലുവിളികൾ നേരിടേണ്ടിവരുന്നു. ചില പ്രക്രിയകളുടെ ഓട്ടോമേഷനും ആവർത്തനക്ഷമതയും എളുപ്പമാക്കുന്ന ഒരു സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ടൂൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് വലിയ ഡാറ്റാബേസുകൾ വേഗത്തിലും ഫലപ്രദമായും കൃത്യമായും ലയിപ്പിക്കുന്നതിന് തീർച്ചയായും നിങ്ങളുടെ ടീമുകളെ സഹായിക്കും. 

ഇന്ന് ഡാറ്റ ലാഡർ മെർജ് ശുദ്ധീകരണം പരീക്ഷിക്കുക

സാറാ സിയാദ്

സാറ സിയാദ് ഒരു ഉൽപ്പന്ന മാർക്കറ്റിംഗ് അനലിസ്റ്റാണ് ഡാറ്റ ലാഡർ ഐ.ടി.യിൽ പശ്ചാത്തലമുള്ളത്. ഇന്ന് പല ഓർഗനൈസേഷനുകളും അഭിമുഖീകരിക്കുന്ന യഥാർത്ഥ ലോക ഡാറ്റാ ശുചിത്വ പ്രശ്നങ്ങൾ ഉയർത്തിക്കാട്ടുന്ന ഒരു ക്രിയേറ്റീവ് ഉള്ളടക്ക തന്ത്രം രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിൽ അവൾക്ക് താൽപ്പര്യമുണ്ട്. ബിസിനസ്സ് ഇന്റലിജൻസ് പ്രക്രിയകളിൽ അന്തർലീനമായ ഡാറ്റ നിലവാരം നടപ്പിലാക്കുന്നതിനും കൈവരിക്കുന്നതിനും ബിസിനസുകളെ സഹായിക്കുന്ന പരിഹാരങ്ങളും നുറുങ്ങുകളും സമ്പ്രദായങ്ങളും ആശയവിനിമയം നടത്തുന്നതിന് അവൾ ഉള്ളടക്കം നിർമ്മിക്കുന്നു. സാങ്കേതിക ഉദ്യോഗസ്ഥർ മുതൽ അന്തിമ ഉപയോക്താവ് വരെയുള്ള നിരവധി പ്രേക്ഷകരെ ലക്ഷ്യം വച്ചുള്ള ഉള്ളടക്കം സൃഷ്‌ടിക്കാനും വിവിധ ഡിജിറ്റൽ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളിൽ വിപണനം ചെയ്യാനും അവൾ ശ്രമിക്കുന്നു.

ബന്ധപ്പെട്ട ലേഖനങ്ങൾ

മുകളിലേയ്ക്ക് മടങ്ങുക ബട്ടൺ
അടയ്ക്കുക

ആഡ്ബ്ലോക്ക് കണ്ടെത്തി

Martech Zone പരസ്യ വരുമാനം, അനുബന്ധ ലിങ്കുകൾ, സ്പോൺസർഷിപ്പുകൾ എന്നിവയിലൂടെ ഞങ്ങൾ ഞങ്ങളുടെ സൈറ്റിൽ നിന്ന് ധനസമ്പാദനം നടത്തുന്നതിനാൽ ഈ ഉള്ളടക്കം നിങ്ങൾക്ക് ഒരു ചെലവും കൂടാതെ നൽകാൻ കഴിയും. നിങ്ങൾ ഞങ്ങളുടെ സൈറ്റ് കാണുമ്പോൾ നിങ്ങളുടെ പരസ്യ ബ്ലോക്കർ നീക്കം ചെയ്താൽ ഞങ്ങൾ അഭിനന്ദിക്കുന്നു.