ഡാറ്റ സ്റ്റാൻഡേർഡൈസേഷൻ: നിർവചിക്കുക, പരീക്ഷിക്കുക, പരിവർത്തനം ചെയ്യുക

ഡാറ്റ സ്റ്റാൻഡേർഡൈസേഷൻ

എന്റർപ്രൈസിലുടനീളം ഒരു ഡാറ്റ സംസ്കാരം സ്ഥാപിക്കുന്നതിലേക്ക് ഓർഗനൈസേഷനുകൾ മാറുമ്പോൾ, പലരും ഇപ്പോഴും അവരുടെ ഡാറ്റ ശരിയാക്കാൻ പാടുപെടുകയാണ്. വ്യത്യസ്‌ത സ്രോതസ്സുകളിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ വലിക്കുകയും അതേ വിവരങ്ങളുടെ വ്യത്യസ്ത ഫോർമാറ്റുകളും പ്രാതിനിധ്യവും നേടുകയും ചെയ്യുന്നു - നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാ യാത്രയിൽ ഗുരുതരമായ തടസ്സങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു.

ടീമുകൾക്ക് അവരുടെ പതിവ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ നടത്തുമ്പോഴോ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ നിന്ന് സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുമ്പോഴോ കാലതാമസങ്ങളും പിഴവുകളും അനുഭവപ്പെടുന്നു. അത്തരം പ്രശ്നങ്ങൾ ഒരു ഡാറ്റ സ്റ്റാൻഡേർഡൈസേഷൻ സംവിധാനം അവതരിപ്പിക്കാൻ ബിസിനസുകളെ പ്രേരിപ്പിക്കുന്നു - ഇത് സ്ഥാപനത്തിലുടനീളം സ്ഥിരവും ഏകീകൃതവുമായ കാഴ്ചയിൽ ഡാറ്റ ഉണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. 

ഡാറ്റ സ്റ്റാൻഡേർഡൈസേഷൻ പ്രക്രിയയെക്കുറിച്ച് നമുക്ക് ആഴത്തിൽ നോക്കാം: എന്താണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത്, അത് ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഘട്ടങ്ങൾ, നിങ്ങളുടെ എന്റർപ്രൈസസിൽ ഒരു സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡാറ്റ കാഴ്‌ച എങ്ങനെ നേടാം.

എന്താണ് ഡാറ്റ സ്റ്റാൻഡേർഡൈസേഷൻ?

ലളിതമായി പറഞ്ഞാൽ, ഡാറ്റാ സ്റ്റാൻഡേർഡൈസേഷൻ എന്നത് ഒരു തെറ്റായ ഫോർമാറ്റിൽ നിന്ന് ശരിയായ ഒന്നിലേക്ക് ഡാറ്റ മൂല്യങ്ങളെ പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്ന പ്രക്രിയയാണ്. ഓർഗനൈസേഷനിലുടനീളം ഒരു സ്റ്റാൻഡേർഡ്, യൂണിഫോം, സ്ഥിരതയുള്ള ഡാറ്റ കാഴ്ച പ്രാപ്തമാക്കുന്നതിന്, ഡാറ്റ മൂല്യങ്ങൾ അവ ഉൾപ്പെടുന്ന ഡാറ്റാ ഫീൽഡുകളുടെ പശ്ചാത്തലത്തിൽ ആവശ്യമായ സ്റ്റാൻഡേർഡുമായി പൊരുത്തപ്പെടണം.

ഡാറ്റ സ്റ്റാൻഡേർഡൈസേഷൻ പിശകുകളുടെ ഉദാഹരണം

ഉദാഹരണത്തിന്, രണ്ട് വ്യത്യസ്‌ത സ്ഥലങ്ങളിൽ താമസിക്കുന്ന ഒരേ ഉപഭോക്താവിന്റെ രേഖയിൽ ആദ്യ പേരുകളിലും അവസാന നാമങ്ങളിലും ഇമെയിൽ വിലാസത്തിലും ഫോൺ നമ്പരിലും റസിഡൻഷ്യൽ വിലാസത്തിലും പൊരുത്തക്കേടുകൾ ഉണ്ടാകരുത്:

പേര് ഈ - മെയില് വിലാസം ഫോൺ നമ്പർ ജനിച്ച ദിവസം പുരുഷൻ വീടിന്റെ വിലാസം
ജോൺ ഒനെൽ john.neal@gmail.com 5164659494 14 / 2 / 1987 M 11400 W ഒളിമ്പിക് BL # 200
ഉറവിടം 1

പേരിന്റെ ആദ്യഭാഗം പേരിന്റെ അവസാന ഭാഗം ഈ - മെയില് വിലാസം ഫോൺ നമ്പർ ജനിച്ച ദിവസം പുരുഷൻ വീടിന്റെ വിലാസം
യോഹന്നാൻ ഓനീൽ john.neal_gmail.com + ക്സനുമ്ക്സ ക്സനുമ്ക്സ-ക്സനുമ്ക്സ-ക്സനുമ്ക്സ 2 / 14 / 1987 ആൺ 11400 W ഒളിമ്പിക് 200
ഉറവിടം 2

മുകളിലുള്ള ഉദാഹരണത്തിൽ, ഇനിപ്പറയുന്ന തരത്തിലുള്ള പൊരുത്തക്കേടുകൾ നിങ്ങൾക്ക് കാണാൻ കഴിയും:

  1. ഘടനാപരമായ: ആദ്യ ഉറവിടം ഉപഭോക്തൃ നാമത്തെ ഒരൊറ്റ ഫീൽഡായി ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, രണ്ടാമത്തേത് രണ്ട് ഫീൽഡുകളായി സംഭരിക്കുന്നു - ആദ്യ പേരും അവസാനവും.
  2. പാറ്റേൺ: ആദ്യ സ്രോതസ്സിൽ എ സാധുവായ ഇമെയിൽ പാറ്റേൺ ഇമെയിൽ വിലാസ ഫീൽഡിൽ നടപ്പിലാക്കി, രണ്ടാമത്തേത് ദൃശ്യപരമായി കാണുന്നില്ല @ ചിഹ്നം. 
  3. ഡാറ്റ തരം: ആദ്യ ഉറവിടം ഫോൺ നമ്പർ ഫീൽഡിൽ അക്കങ്ങൾ മാത്രമേ അനുവദിക്കൂ, രണ്ടാമത്തേതിന് ചിഹ്നങ്ങളും സ്‌പെയ്‌സുകളും അടങ്ങുന്ന ഒരു സ്ട്രിംഗ് ടൈപ്പ് ഫീൽഡ് ഉണ്ട്.
  4. ഫോർമാറ്റ്: ആദ്യ ഉറവിടത്തിൽ MM/DD/YYYY ഫോർമാറ്റിൽ ജനനത്തീയതി ഉണ്ട്, രണ്ടാമത്തേതിൽ DD/MM/YYYY ഫോർമാറ്റിൽ ഉണ്ട്. 
  5. ഡൊമെയ്ൻ മൂല്യം: ആദ്യ ഉറവിടം ലിംഗ മൂല്യം M അല്ലെങ്കിൽ F ആയി സംഭരിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു, രണ്ടാമത്തെ ഉറവിടം പൂർണ്ണമായ ഫോം സംഭരിക്കുന്നു - ആണോ പെണ്ണോ.

അത്തരം ഡാറ്റ പൊരുത്തക്കേടുകൾ ഗുരുതരമായ തെറ്റുകൾ വരുത്താൻ നിങ്ങളെ നയിക്കുന്നു, അത് നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സിന് ധാരാളം സമയവും ചെലവും പ്രയത്നവും നഷ്ടപ്പെടുത്തും. ഇക്കാരണത്താൽ, ഒരു എൻഡ്-ടു-എൻഡ് മെക്കാനിസം നടപ്പിലാക്കുന്നു ഡാറ്റയുടെ സ്റ്റാൻഡേർഡൈസേഷൻ നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ ശുചിത്വം നിലനിർത്താൻ നിർണായകമാണ്.

ഡാറ്റ എങ്ങനെ സ്റ്റാൻഡേർഡ് ചെയ്യാം?

ഡാറ്റ സ്റ്റാൻഡേർഡൈസേഷൻ ഒരു ലളിതമായ നാല്-ഘട്ട പ്രക്രിയയാണ്. എന്നാൽ നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയിലെ പൊരുത്തക്കേടുകളുടെ സ്വഭാവത്തെയും നിങ്ങൾ നേടാൻ ശ്രമിക്കുന്നതിനെയും ആശ്രയിച്ച്, സ്റ്റാൻഡേർഡൈസേഷനായി ഉപയോഗിക്കുന്ന രീതികളും സാങ്കേതികതകളും വ്യത്യാസപ്പെടാം. ഏതൊരു സ്ഥാപനത്തിനും അതിന്റെ സ്റ്റാൻഡേർഡൈസേഷൻ പിശകുകൾ മറികടക്കാൻ ഉപയോഗിക്കാവുന്ന ഒരു പൊതു നിയമമാണ് ഞങ്ങൾ ഇവിടെ അവതരിപ്പിക്കുന്നത്. 

  1. സ്റ്റാൻഡേർഡ് എന്താണെന്ന് നിർവചിക്കുക

ഏതൊരു അവസ്ഥയും കൈവരിക്കുന്നതിന്, നിങ്ങൾ ആദ്യം ആ അവസ്ഥ എന്താണെന്ന് നിർവചിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഏതൊരു ഡാറ്റ സ്റ്റാൻഡേർഡൈസേഷൻ പ്രക്രിയയുടെയും ആദ്യ ഘട്ടത്തിൽ എന്താണ് നേടേണ്ടതെന്ന് തിരിച്ചറിയുക എന്നതാണ്. നിങ്ങൾക്ക് എന്താണ് വേണ്ടതെന്ന് അറിയാനുള്ള ഏറ്റവും നല്ല മാർഗം ബിസിനസ് ആവശ്യകതകൾ മനസ്സിലാക്കുക എന്നതാണ്. എന്ത് ഡാറ്റയാണ് ആവശ്യമുള്ളതെന്നും ഏത് ഫോർമാറ്റിലാണെന്നും കാണാൻ നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സ് പ്രക്രിയകൾ സ്കാൻ ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്. നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ ആവശ്യകതകൾക്കായി ഒരു അടിസ്ഥാനരേഖ സജ്ജീകരിക്കാൻ ഇത് നിങ്ങളെ സഹായിക്കും.

ഒരു ഡാറ്റ സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡെഫനിഷൻ തിരിച്ചറിയാൻ സഹായിക്കുന്നു:

  • നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ് പ്രക്രിയയ്ക്ക് നിർണായകമായ ഡാറ്റ അസറ്റുകൾ, 
  • ആ അസറ്റുകളുടെ ആവശ്യമായ ഡാറ്റ ഫീൽഡുകൾ,
  • ഡാറ്റാ തരം, ഫോർമാറ്റ്, പാറ്റേൺ എന്നിവ അവയുടെ മൂല്യങ്ങൾ പാലിക്കണം,
  • ഈ ഫീൽഡുകൾക്കുള്ള സ്വീകാര്യമായ മൂല്യങ്ങളുടെ ശ്രേണിയും മറ്റും.

  1. നിർവചിച്ച മാനദണ്ഡത്തിന് വിരുദ്ധമായി ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ പരിശോധിക്കുക

നിങ്ങൾക്ക് ഒരു സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡെഫനിഷൻ ലഭിച്ചുകഴിഞ്ഞാൽ, അടുത്ത ഘട്ടം നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ അവയ്‌ക്കെതിരെ എത്രത്തോളം നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് പരിശോധിക്കുക എന്നതാണ്. ഇത് വിലയിരുത്തുന്നതിനുള്ള ഒരു മാർഗ്ഗം ഉപയോഗിക്കുക എന്നതാണ് ഡാറ്റ പ്രൊഫൈലിംഗ് സമഗ്രമായ റിപ്പോർട്ടുകൾ സൃഷ്ടിക്കുകയും ഡാറ്റാ ഫീൽഡിന്റെ ആവശ്യകതകൾക്ക് അനുസൃതമായ മൂല്യങ്ങളുടെ ശതമാനം പോലുള്ള വിവരങ്ങൾ കണ്ടെത്തുകയും ചെയ്യുന്ന ടൂളുകൾ:

  • മൂല്യങ്ങൾ ആവശ്യമായ ഡാറ്റാ തരവും ഫോർമാറ്റും പിന്തുടരുന്നുണ്ടോ?
  • മൂല്യങ്ങൾ സ്വീകാര്യമായ പരിധിക്ക് പുറത്താണോ?
  • ചുരുക്കങ്ങളും വിളിപ്പേരുകളും പോലുള്ള ചുരുക്കിയ രൂപങ്ങൾ മൂല്യങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടോ?
  • ആകുന്നു വിലാസങ്ങൾ സ്റ്റാൻഡേർഡ് ചെയ്തു ആവശ്യാനുസരണം - പോലുള്ളവ USPS സ്റ്റാൻഡേർഡൈസേഷൻ യുഎസ് വിലാസങ്ങൾക്കായി?

  1. പൊരുത്തപ്പെടാത്ത മൂല്യങ്ങൾ പരിവർത്തനം ചെയ്യുക

നിർവചിക്കപ്പെട്ട നിലവാരവുമായി പൊരുത്തപ്പെടാത്ത മൂല്യങ്ങൾ രൂപാന്തരപ്പെടുത്താനുള്ള സമയമാണിത്. സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഡാറ്റാ ട്രാൻസ്ഫോർമേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ നോക്കാം.

  • ഡാറ്റ പാഴ്‌സിംഗ് - ആവശ്യമായ ഡാറ്റ ഘടകങ്ങൾ ലഭിക്കുന്നതിന് ചില ഡാറ്റ ഫീൽഡുകൾ ആദ്യം പാഴ്‌സ് ചെയ്യണം. ഉദാഹരണത്തിന്, ആദ്യ, മധ്യ, അവസാന നാമങ്ങളും മൂല്യത്തിൽ നിലവിലുള്ള ഏതെങ്കിലും പ്രിഫിക്സുകളോ സഫിക്സുകളോ വേർതിരിക്കാൻ നെയിം ഫീൽഡ് പാഴ്സ് ചെയ്യുന്നു.
  • ഡാറ്റ തരവും ഫോർമാറ്റ് പരിവർത്തനവും - പരിവർത്തന സമയത്ത് നിങ്ങൾ അനുരൂപമല്ലാത്ത പ്രതീകങ്ങൾ നീക്കം ചെയ്യേണ്ടതായി വന്നേക്കാം, ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു അക്കം മാത്രമുള്ള ഫോൺ നമ്പറിൽ നിന്ന് ചിഹ്നങ്ങളും അക്ഷരമാലകളും നീക്കം ചെയ്യുക.
  • പാറ്റേൺ പൊരുത്തപ്പെടുത്തലും മൂല്യനിർണ്ണയവും - പാറ്റേൺ പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നത് പാറ്റേണിനായി ഒരു റെഗുലർ എക്സ്പ്രഷൻ ക്രമീകരിച്ചാണ്. ഒരു സാധാരണ പദപ്രയോഗവുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്ന ഇമെയിൽ വിലാസ മൂല്യങ്ങൾക്ക്, അവ പാഴ്‌സ് ചെയ്യുകയും നിർവചിച്ച പാറ്റേണിലേക്ക് രൂപാന്തരപ്പെടുത്തുകയും വേണം. regex ഉപയോഗിച്ച് ഒരു ഇമെയിൽ വിലാസം സാധൂകരിക്കാനാകും:

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

  • ചുരുക്കെഴുത്ത് വിപുലീകരണം - കമ്പനിയുടെ പേരുകൾ, വിലാസങ്ങൾ, വ്യക്തികളുടെ പേരുകൾ എന്നിവയിൽ പലപ്പോഴും ചുരുക്കിയ ഫോമുകൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു, അത് ഒരേ വിവരങ്ങളുടെ വ്യത്യസ്ത പ്രാതിനിധ്യങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളാൻ നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാസെറ്റിനെ നയിക്കും. ഉദാഹരണത്തിന്, നിങ്ങൾ NY-നെ ന്യൂയോർക്കിലേക്ക് മാറ്റുന്നത് പോലെയുള്ള രാജ്യങ്ങളുടെ സംസ്ഥാനങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കേണ്ടി വന്നേക്കാം.
  • ശബ്ദം നീക്കം ചെയ്യലും അക്ഷരത്തെറ്റ് തിരുത്തലും - ചില വാക്കുകൾ യഥാർത്ഥത്തിൽ ഒരു മൂല്യത്തിന് ഒരു അർത്ഥവും ചേർക്കുന്നില്ല, പകരം, ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റിൽ ധാരാളം ശബ്ദങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുക. ഈ വാക്കുകൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഒരു നിഘണ്ടുവിനെതിരെ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെയും അവ ഫ്ലാഗുചെയ്യുന്നതിലൂടെയും ഏതൊക്കെ ശാശ്വതമായി നീക്കംചെയ്യണമെന്ന് തീരുമാനിക്കുന്നതിലൂടെയും അത്തരം മൂല്യങ്ങൾ ഒരു ഡാറ്റാഗണത്തിൽ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും. അക്ഷരപ്പിശകുകളും ടൈപ്പിംഗ് പിശകുകളും കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഇതേ പ്രക്രിയ നടപ്പിലാക്കാവുന്നതാണ്.

  1. നിർവചിച്ച സ്റ്റാൻഡേർഡിനെതിരെ ഡാറ്റാസെറ്റ് വീണ്ടും പരിശോധിക്കുക

അവസാന ഘട്ടത്തിൽ, പരിഹരിച്ച ഡാറ്റാ സ്റ്റാൻഡേർഡൈസേഷൻ പിശകുകളുടെ ശതമാനം കണ്ടെത്താൻ, രൂപാന്തരപ്പെടുത്തിയ ഡാറ്റാസെറ്റ് നിർവചിച്ച സ്റ്റാൻഡേർഡിനെതിരെ വീണ്ടും പരിശോധിക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാസെറ്റിൽ ഇപ്പോഴും അവശേഷിക്കുന്ന പിശകുകൾക്കായി, നിങ്ങൾക്ക് നിങ്ങളുടെ രീതികൾ ട്യൂൺ ചെയ്യാനോ പുനഃക്രമീകരിക്കാനോ കഴിയും, കൂടാതെ പ്രക്രിയയിലൂടെ ഡാറ്റ വീണ്ടും പ്രവർത്തിപ്പിക്കാനും കഴിയും. 

അവസാനിപ്പിക്കുക

ഇന്ന് സൃഷ്ടിക്കപ്പെടുന്ന ഡാറ്റയുടെ അളവ് - ഈ ഡാറ്റ ക്യാപ്‌ചർ ചെയ്യാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന വിവിധ ഉപകരണങ്ങളും സാങ്കേതികവിദ്യകളും - ഭയാനകമായ ഡാറ്റാ കുഴപ്പത്തെ അഭിമുഖീകരിക്കാൻ കമ്പനികളെ നയിക്കുന്നു. അവർക്ക് ആവശ്യമായതെല്ലാം ഉണ്ട്, എന്നാൽ ഡാറ്റ സ്വീകാര്യവും ഉപയോഗയോഗ്യവുമായ രൂപത്തിലും രൂപത്തിലും ഇല്ലാത്തത് എന്തുകൊണ്ടാണെന്ന് കൃത്യമായി അറിയില്ല. ഡാറ്റ സ്റ്റാൻഡേർഡൈസേഷൻ ടൂളുകൾ സ്വീകരിക്കുന്നത് അത്തരം പൊരുത്തക്കേടുകൾ പരിഹരിക്കാനും നിങ്ങളുടെ സ്ഥാപനത്തിലുടനീളം ആവശ്യമായ ഡാറ്റ കൾച്ചർ പ്രാപ്തമാക്കാനും സഹായിക്കും.

നീ എന്ത് ചിന്തിക്കുന്നു?

സ്പാം കുറയ്ക്കുന്നതിന് ഈ സൈറ്റ് Akismet ഉപയോഗിക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സുചെയ്യുന്നത് എങ്ങനെയെന്നറിയുക.