विषय
- ETL Analytics के लिए अड़चनें बनाता है
- मशीन लर्निंग और एआई के साथ ईटीएल को व्यवस्थित करना
- नो बग्स, नो स्ट्रेस - योर स्टेप बाय स्टेप गाइड बाय स्टेप गाइड टू लाइफ-चेंजिंग सॉफ्टवेर विदाउट योर लाइफ
स्रोत: पॉप नुकूनट्राट / ड्रीमस्टाइम डॉट कॉम
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डेटा व्यवसाय के लिए महत्वपूर्ण है, लेकिन इसके लिए उपयोगी होने के लिए, उस डेटा को एकत्र करने, प्रसंस्करण और प्रस्तुत करने में कोई त्रुटि नहीं होनी चाहिए। कृत्रिम बुद्धिमत्ता ईटीएल प्रक्रियाओं की निगरानी कर सकती है ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि वे त्रुटि-मुक्त हैं।
ईटीएल (अर्क, ट्रांसफॉर्म और लोड) बड़े डेटा एनालिटिक्स में सबसे महत्वपूर्ण प्रक्रियाओं में से एक है - और साथ ही, यह इसकी सबसे बड़ी बाधाओं में से एक हो सकता है। (बड़े डेटा के लिए, 5 उपयोगी बड़े डेटा पाठ्यक्रम देखें जिन्हें आप ऑनलाइन ले सकते हैं।)
ईटीएल इतना महत्वपूर्ण है कि एक डेटा एकत्र करने के लिए एक एनालिटिक्स समाधान को पचाने के लिए, अधिकांश डेटा जो एक व्यवसाय एकत्र करता है, वह अपने कच्चे रूप में तैयार नहीं है। इनसाइट्स बनाने के लिए एक एनालिटिक्स समाधान के लिए, कच्चे डेटा को उस एप्लिकेशन से निकाला जाना चाहिए, जहां वह वर्तमान में रहता है, एक प्रारूप में तब्दील हो जाता है जिसे एक एनालिटिक्स प्रोग्राम पढ़ सकता है, और फिर एनालिटिक्स प्रोग्राम में ही लोड किया जा सकता है।
यह प्रक्रिया खाना पकाने के अनुरूप है। आपके कच्चे माल आपके कच्चे डेटा हैं। उन्हें विश्लेषण करने (चखने) से पहले निकालने (स्टोर से खरीदा गया), रूपांतरित (पकाया हुआ), और फिर लोड (चढ़ाया हुआ) की आवश्यकता होती है। कठिनाई और व्यय अप्रत्याशित रूप से बड़े पैमाने पर हो सकते हैं - अपने लिए मैक एन पनीर बनाना आसान है, लेकिन डिनर पार्टी में 40 लोगों के लिए एक पेटू मेनू बनाना अधिक कठिन है। कहने की जरूरत नहीं है, किसी भी बिंदु पर एक गलती आपके भोजन को अपचनीय बना सकती है।
ETL Analytics के लिए अड़चनें बनाता है
ईटीएल कुछ मायनों में एनालिटिक्स प्रक्रिया का आधार है, लेकिन इसमें कुछ कमियां भी हैं। सबसे पहले, यह धीमी और कम्प्यूटेशनल रूप से महंगा है। इसका मतलब है कि व्यवसाय अक्सर एनालिटिक्स के लिए केवल अपने सबसे महत्वपूर्ण डेटा को प्राथमिकता देते हैं, और बस बाकी को स्टोर करते हैं। यह इस तथ्य के लिए योगदान देता है कि सभी व्यावसायिक डेटा का 99% तक विश्लेषण उद्देश्यों के लिए अप्रयुक्त हो जाता है।
इसके अलावा, ETL प्रक्रिया कभी निश्चित नहीं होती है। ईटीएल प्रक्रिया में त्रुटियां आपके डेटा को दूषित कर सकती हैं। उदाहरण के लिए, एक संक्षिप्त नेटवर्क त्रुटि डेटा को निकाले जाने से रोक सकती है। यदि आपके स्रोत डेटा में कई फ़ाइल प्रकार हैं, तो वे गलत तरीके से रूपांतरित हो सकते हैं। जैसा कि वे कहते हैं, कचरा बाहर, कचरा - ETL प्रक्रिया के दौरान त्रुटियां लगभग निश्चित रूप से गलत विश्लेषण के संदर्भ में खुद को व्यक्त करेगी।
दूषित ईटीएल प्रक्रिया के बुरे परिणाम हो सकते हैं। सर्वोत्तम स्थिति में भी, आपको संभवतः ईटीएल को फिर से चलाना होगा, जिसका अर्थ है कि घंटों की देरी - और इस बीच, आपके निर्णयकर्ता अधीर हैं। सबसे खराब स्थिति में, जब तक आप पैसे और ग्राहक खोना शुरू नहीं करते हैं, तब तक आप गलत विश्लेषणों को नोटिस नहीं करते हैं।
मशीन लर्निंग और एआई के साथ ईटीएल को व्यवस्थित करना
आप ईटीएल की निगरानी के लिए किसी को असाइन कर सकते हैं और शायद कर सकते हैं - लेकिन यह ईमानदारी से उतना आसान नहीं है। बुरा डेटा प्रक्रिया त्रुटियों से हो सकता है जो इतनी जल्दी होता है कि उन्हें वास्तविक समय में देखा नहीं जा सकता है। दूषित ईटीएल प्रक्रिया के परिणाम अक्सर सही लोड किए गए डेटा से भिन्न नहीं होते हैं। त्रुटियां स्पष्ट होने पर भी, त्रुटि पैदा करने वाली समस्या का पता लगाना इतना आसान नहीं हो सकता है। (डेटा का विश्लेषण करने के बारे में अधिक जानने के लिए, जॉब रोल: डेटा विश्लेषक देखें।)
अच्छी खबर यह है कि मशीनें इंसानों को नहीं पकड़ सकतीं। ये कुछ तरीके हैं जिससे एआई और मशीन लर्निंग ईटीएल त्रुटियों को गलत विश्लेषण में बदलने से पहले पकड़ सकते हैं।
नो बग्स, नो स्ट्रेस - योर स्टेप बाय स्टेप गाइड बाय स्टेप गाइड टू लाइफ-चेंजिंग सॉफ्टवेर विदाउट योर लाइफ
जब कोई भी सॉफ़्टवेयर गुणवत्ता की परवाह नहीं करता है तो आप अपने प्रोग्रामिंग कौशल में सुधार नहीं कर सकते हैं।
1. डिटेक्ट एंड अलर्ट एक्रॉस ईटीएल मेट्रिक्स
भले ही आपका डेटा लगातार चलती तस्वीर हो, ईटीएल प्रक्रिया को अभी भी एक स्थिर गति से लगातार मूल्यों का उत्पादन करना चाहिए। जब ये चीजें बदल जाती हैं, तो यह खतरे का कारण है। मनुष्य डेटा में बड़े झूलों को देख सकता है और त्रुटियों को पहचान सकता है, लेकिन मशीन सीखने से उप-दोषों को तेजी से पहचाना जा सकता है। मशीन सीखने की प्रणाली के लिए वास्तविक समय की विसंगति का पता लगाना और आईटी विभाग को सीधे अलर्ट करना संभव है, जिससे उन्हें कम्प्यूटेशनल प्रयास के घंटों को त्यागने के बिना प्रक्रिया को रोकने और समस्या का समाधान करने की अनुमति मिलती है।
2. Pinpoint विशिष्ट अड़चनें
यहां तक कि अगर आपके परिणाम सटीक हैं, तो वे अभी भी बहुत धीरे-धीरे उपयोग करने के लिए बाहर आ सकते हैं। गार्टनर का कहना है कि 80% अंतर्दृष्टि एनालिटिक्स से व्युत्पन्न मौद्रिक मूल्य बनाने के लिए कभी भी दोहन नहीं किया जाएगा, और ऐसा इसलिए हो सकता है क्योंकि किसी व्यवसाय नेता को इसका लाभ लेने के लिए समय में अंतर्दृष्टि नहीं दिखाई दे सकती है। मशीन लर्निंग आपको बता सकता है कि आपका सिस्टम कहां धीमा हो रहा है और आपको जवाब प्रदान करता है - आपको बेहतर डेटा मिल रहा है, तेजी से।
3. परिवर्तन प्रबंधन के प्रभाव की मात्रा
आपके डेटा और एनालिटिक्स को उत्पन्न करने वाले सिस्टम स्थिर नहीं हैं - वे लगातार पैच और अपग्रेड प्राप्त करते हैं। कभी-कभी, ये उस तरीके को प्रभावित करते हैं जो वे डेटा का उत्पादन करते हैं या व्याख्या करते हैं - गलत परिणामों के लिए अग्रणी। मशीन लर्निंग उन परिणामों को ध्वजांकित कर सकता है जो बदल गए हैं और उन्हें विशिष्ट पैच मशीन या एप्लिकेशन पर ट्रेस कर रहे हैं।
4. संचालन की लागत कम करें
रुके हुए एनालिटिक्स ऑपरेशन खोए पैसे के बराबर। आप जिस समय का पता लगा रहे हैं वह न केवल समस्या को हल करने का तरीका है, बल्कि यह भी है कौन ज़िम्मेदार है समस्या को हल करने के लिए आप भवन मूल्य खर्च कर सकते हैं। मशीन लर्निंग केवल विशिष्ट प्रकार की घटना पर प्रतिक्रिया देने के लिए ज़िम्मेदार हो सकने वाली टीमों को इस मामले के दिल में उतरने में मदद करती है, जिससे आईटी विभाग के बाकी लोगों को मुख्य कार्य करने के लिए जारी रखने की छूट मिलती है। इसके अलावा, मशीन सीखने से झूठी सकारात्मकता को समाप्त करने में मदद मिलेगी, सूचनाओं की कुल संख्या में वृद्धि करते हुए अलर्ट की कुल संख्या को कम किया जा सकता है। चेतावनी थकान बहुत वास्तविक है, इसलिए इस परिवर्तन का जीवन की गुणवत्ता पर एक औसत दर्जे का प्रभाव पड़ेगा।
जब व्यवसाय में जीतने की बात आती है, तो एनालिटिक्स महत्वपूर्ण है। बैन कैपिटल के एक लैंडमार्क अध्ययन से पता चलता है कि एनालिटिक्स को लागू करने वाली कंपनियां वित्तीय रूप से अधिक प्रदर्शन की संभावना से दोगुनी हैं। ईटीएल इस क्षेत्र में सफलता के लिए आधार प्रदान करता है, लेकिन देरी और त्रुटियां भी एक विश्लेषिकी कार्यक्रम की सफलता को रोक सकती हैं। इसलिए मशीन लर्निंग, किसी भी एनालिटिक्स प्रोग्राम की सफलता के लिए एक अमूल्य उपकरण बन जाता है, जो स्वच्छ डेटा और सटीक परिणामों की गारंटी देने में मदद करता है।