डेटा पुढे जातो ते उपयुक्त होण्यापूर्वी अनेक टप्पे. हे ऍप्लिकेशन्सद्वारे संकलित केले जाऊ शकते, वापरकर्त्यांद्वारे प्रविष्ट केले जाऊ शकते, डिव्हाइसद्वारे व्युत्पन्न केले जाऊ शकते, सिस्टम दरम्यान हस्तांतरित केले जाऊ शकते किंवा बाह्य स्त्रोतांकडून आयात केले जाऊ शकते. प्रत्येक टप्प्यावर, डेटासेटमध्ये त्रुटी येण्याची शक्यता असते. वापरकर्त्याने फील्ड वगळल्यामुळे गहाळ मूल्य दिसू शकते. एकच माहिती दोनदा सबमिट केल्यावर डुप्लिकेट रेकॉर्ड तयार केले जाऊ शकते.
चुकीचे तारीख स्वरूप स्वयंचलित प्रक्रिया खंडित करू शकते, तर अनपेक्षित संख्यात्मक मूल्य विश्लेषण विकृत करू शकते. वैयक्तिकरित्या पाहिल्यास या समस्या लहान वाटू शकतात, परंतु जेव्हा मोठ्या डेटासेटचा समावेश असेल तेव्हा ते महत्त्वपूर्ण होऊ शकतात. डेटा गुणवत्ता तपासणी अशा समस्या ओळखण्याचा एक पद्धतशीर मार्ग प्रदान करते आणि माहिती तिच्या इच्छित वापरासाठी पुरेशी विश्वासार्ह आहे की नाही हे निर्धारित करते.
डेटा गुणवत्ता तपासणी काय आहेत?
डेटा गुणवत्ता तपासणी ही डेटा पूर्वनिर्धारित मानकांची पूर्तता करते की नाही हे तपासण्यासाठी वापरल्या जाणाऱ्या प्रक्रिया आहेत. माहिती कशी वापरली जाईल यावर ती मानके अवलंबून असतात, परंतु त्यात सामान्यतः अचूकता, पूर्णता, सातत्य, वैधता आणि विशिष्टता यांचा समावेश होतो. उदाहरणार्थ, ग्राहक डेटाबेसला वैध ईमेल पत्ता समाविष्ट करण्यासाठी प्रत्येक रेकॉर्डची आवश्यकता असू शकते. विशिष्ट संख्यात्मक नियमांचे पालन करण्यासाठी आर्थिक डेटासेटला व्यवहाराची रक्कम आवश्यक असू शकते. उत्पादन कॅटलॉगसाठी प्रत्येक आयटमला एक अद्वितीय ओळखकर्ता असणे आवश्यक असू शकते.
केवळ त्रुटी शोधणे हा उद्देश नाही. गुणवत्ता तपासणी टीम्सना डेटा त्याच्या उद्देशासाठी योग्य आहे की नाही हे समजण्यात मदत करते. हा फरक महत्त्वाचा आहे कारण प्रत्येक असामान्य मूल्य चुकीचे असतेच असे नाही. वेबसाइट ट्रॅफिकमध्ये अचानक झालेली वाढ ही डेटा एररऐवजी खरी घटना असू शकते. त्यामुळे चांगल्या डेटा-गुणवत्तेच्या प्रक्रिया योग्य तपासणीसह स्वयंचलित तपासण्या एकत्र करतात.
डेटा प्रमाणीकरण लवकरात लवकर समस्या पकडते
प्रमाणीकरण हा डेटा गुणवत्ता नियंत्रणाचा सर्वात मूलभूत प्रकार आहे. येणारी माहिती पूर्वनिर्धारित नियमांचे पालन करते की नाही हे तपासते. प्रमाणीकरणामध्ये डेटा प्रकार, स्वरूप, श्रेणी आणि आवश्यक फील्ड तपासणे समाविष्ट असू शकते. उदाहरणार्थ, एखादी तारीख स्वीकारल्या गेलेल्या फॉरमॅटचे अनुसरण करते, वय वाजवी मर्यादेत येते किंवा आवश्यक ग्राहक आयडी उपस्थित असल्याचे सिस्टम सत्यापित करू शकते. जेव्हा डेटा सिस्टममध्ये प्रवेश करतो तेव्हा प्रमाणीकरण विशेषतः मौल्यवान असते. संकलनाच्या ठिकाणी अवैध मूल्य शोधणे हे विश्लेषणादरम्यान आठवड्यांनंतर शोधण्यापेक्षा सामान्यतः सोपे असते.
फील्डमधील संबंधांवरही नियम लागू केले जाऊ शकतात. उदाहरणार्थ, ऑर्डरची डिलिव्हरी तारीख सामान्यतः त्याच्या ऑर्डरच्या तारखेपूर्वी येऊ नये. उपलब्ध म्हणून चिन्हांकित केलेल्या उत्पादनास संबंधित इन्व्हेंटरी मूल्याची देखील आवश्यकता असू शकते. या अपेक्षा जितक्या अधिक स्पष्टपणे परिभाषित केल्या जातील, तितके स्वयंचलित गुणवत्ता तपासणी करणे सोपे होईल.
गहाळ मूल्ये परिणाम बदलू शकतात
गहाळ डेटा ही सर्वात सामान्य गुणवत्ता समस्यांपैकी एक आहे. गहाळ मूल्याचा अर्थ असा होत नाही की अंतर्निहित माहिती चुकीची आहे. कधीकधी फील्ड पर्यायी, अनुपलब्ध किंवा वास्तविकपणे लागू होत नाही. जेव्हा गहाळ माहिती विश्लेषण किंवा सिस्टम निर्णयावर परिणाम करते तेव्हा समस्या उद्भवते ज्याचा योग्य हिशोब न करता.
उदाहरणार्थ, ग्राहकाचे वय असलेल्या डेटासेटमध्ये गहाळ वय मूल्यांची लक्षणीय संख्या असू शकते. जर एखाद्या संस्थेने त्या गहाळ नोंदी कशा हाताळल्या जातात याचा विचार न करता सरासरी मोजली तर, परिणाम अपेक्षित लोकसंख्येचे अचूक प्रतिनिधित्व करू शकत नाही.
त्यामुळे केवळ अपूर्ण रेकॉर्ड हटवण्यापेक्षा संघांनी गहाळपणाचे मोजमाप केले पाहिजे. ते कोणत्या फील्डमध्ये गहाळ मूल्ये आहेत हे ओळखू शकतात, ते किती वारंवार होतात हे निर्धारित करू शकतात आणि ते का गहाळ आहेत ते तपासू शकतात. वापर केसवर अवलंबून, गहाळ मूल्ये अज्ञात म्हणून सोडली जाऊ शकतात, स्त्रोतावर दुरुस्त केली जाऊ शकतात किंवा योग्य डेटा-प्रोसेसिंग पद्धतीद्वारे हाताळली जाऊ शकतात.
डुप्लिकेट रेकॉर्ड गोंधळ निर्माण करतात
डुप्लिकेट डेटा डेटासेट खरोखर आहे त्यापेक्षा मोठा किंवा अधिक सक्रिय दिसू शकतो. कल्पना करा की ग्राहक एकच खरेदी करतो, परंतु तोच व्यवहार दोनदा नोंदवला जात आहे. विक्री अहवाल दोन खरेदी म्हणून डुप्लिकेटचा अर्थ लावू शकतो. त्याचप्रमाणे, डुप्लिकेट ग्राहक प्रोफाइलमुळे चुकीचे संप्रेषण, अहवाल आणि खाते व्यवस्थापन होऊ शकते.
डुप्लिकेट डिटेक्शन अनेकदा युनिक आयडेंटिफायरवर अवलंबून असते, परंतु प्रत्येक डेटासेटला अचूक ओळखकर्ता नसतो. म्हणून संघ नावे, ईमेल पत्ते, फोन नंबर, टाइमस्टॅम्प किंवा व्यवहार तपशील यासारख्या फील्डच्या संयोजनाची तुलना करू शकतात. डुप्लिकेट काढणे देखील काळजीपूर्वक केले पाहिजे. एकसारखे दिसणारे दोन रेकॉर्ड खरोखर भिन्न घटना दर्शवू शकतात. योग्य नियमांशिवाय स्वयंचलित डुप्लिकेशन कायदेशीर माहिती काढून टाकू शकते.
विसंगती शोधणे असामान्य नमुने शोधते
प्रत्येक डेटा समस्या निश्चित प्रमाणीकरण नियमांद्वारे शोधली जाऊ शकत नाही. इथेच विसंगती शोधणे उपयुक्त ठरते. विसंगती हा डेटा पॉइंट किंवा पॅटर्न आहे जो सामान्यपणे अपेक्षित असलेल्यापेक्षा लक्षणीयरीत्या वेगळा असतो. तंत्रज्ञान प्रणालींमध्ये, विसंगती या व्यवहाराची असामान्य रक्कम, अचानक ट्रॅफिक वाढणे, अनपेक्षित सेन्सर वाचन किंवा ऍप्लिकेशन वर्तनातील असामान्य बदल म्हणून दिसू शकतात. साध्या विसंगतीचा शोध सांख्यिकीय थ्रेशोल्ड वापरू शकतो. अधिक प्रगत प्रणाली ऐतिहासिक नमुन्यांचे विश्लेषण करू शकतात आणि आपोआप विचलन ओळखू शकतात.
तथापि, विसंगती ही आपोआप त्रुटी नाही. हे एक सिग्नल आहे की काहीतरी लक्ष देण्यास पात्र आहे. उदाहरणार्थ, ई-कॉमर्स प्लॅटफॉर्म अचानक त्याच्या सामान्य रहदारीच्या दहापट अनुभवू शकतो कारण एखादे उत्पादन व्हायरल झाले. गुणवत्तेच्या प्रणालीने असामान्य क्रियाकलाप ध्वजांकित केला पाहिजे, परंतु तरीही ते अस्सल वर्तन किंवा तांत्रिक समस्या दर्शवते की नाही हे संघाला निर्धारित करणे आवश्यक आहे.
डेटा पाइपलाइनमध्ये गुणवत्ता तपासणी तयार करा
डेटासेट आधीच वापरला गेल्यानंतर डेटाची गुणवत्ता अंतिम तपासणी म्हणून मानली जाऊ नये. संपूर्ण डेटा पाइपलाइनमध्ये तपासणी एकत्रित करणे हा एक मजबूत दृष्टीकोन आहे. डेटा जेव्हा संकलित केला जातो तेव्हा तो सत्यापित केला जाऊ शकतो, तो सिस्टम दरम्यान फिरतो तेव्हा तपासला जातो आणि स्टोरेज किंवा विश्लेषण प्लॅटफॉर्मवर पोहोचल्यानंतर त्याचे परीक्षण केले जाऊ शकते. जेव्हा गुणवत्ता मेट्रिक्स पूर्वनिर्धारित थ्रेशोल्ड ओलांडतात तेव्हा स्वयंचलित देखरेख कार्यसंघांना अलर्ट देखील करू शकते.
उदाहरणार्थ, एखादी संस्था गहाळ मूल्यांची टक्केवारी, डुप्लिकेट रेकॉर्ड किंवा अयशस्वी प्रमाणीकरण तपासण्यांचे कालांतराने निरीक्षण करू शकते. हे आवर्ती समस्या ओळखणे आणि त्यांच्या स्त्रोताकडे परत शोधणे सोपे करते. दस्तऐवजीकरणही तितकेच महत्त्वाचे आहे. प्रत्येक गुणवत्तेचा नियम काय तपासतो, नियम का अस्तित्वात आहे आणि चेक अयशस्वी झाल्यावर काय घडले पाहिजे हे संघांनी रेकॉर्ड केले पाहिजे. स्पष्ट मालकी आणि दस्तऐवजीकरणाशिवाय, ॲप्लिकेशन्स आणि डेटासेट विकसित होत असताना गुणवत्ता प्रणाली राखणे कठीण होऊ शकते.
निष्कर्ष
डेटा गुणवत्ता तपासणी विश्वसनीय तंत्रज्ञान प्रणाली तयार करण्याचा एक महत्त्वाचा भाग आहे. प्रमाणीकरण चुकीची माहिती पाइपलाइनमध्ये प्रवेश करण्यापासून प्रतिबंधित करण्यात मदत करते, तर गहाळ मूल्ये आणि डुप्लिकेट तपासण्यामुळे कार्यसंघांना समस्या ओळखण्यात मदत होते ज्यामुळे परिणाम विकृत होऊ शकतात. विसंगती शोध हे असामान्य नमुने हायलाइट करून आणखी एक स्तर जोडते जे निश्चित नियम कॅप्चर करू शकत नाहीत.
प्रत्येक डेटासेट पूर्णपणे एकसमान बनवणे हे ध्येय नाही. वास्तविक-जागतिक डेटामध्ये नैसर्गिकरित्या भिन्नता, अपवाद आणि अनिश्चितता असते. त्याऐवजी, गुणवत्तेच्या तपासण्यांमुळे संघांना चुकीचे परिणाम निर्माण करू शकणाऱ्या माहितीपासून स्वीकारार्ह फरक वेगळे करण्यात मदत झाली पाहिजे. स्वयंचलित प्रमाणीकरण, गहाळ-मूल्य विश्लेषण, डुप्लिकेट शोध, विसंगती निरीक्षण आणि सतत पाइपलाइन तपासणी एकत्रित करून, संस्था त्यांचा डेटा अधिक विश्वासार्ह बनवू शकतात. उत्तम दर्जाचा डेटा शेवटी विकासक, विश्लेषक आणि निर्णय घेणाऱ्यांना तंत्रज्ञान उत्पादने तयार करण्यासाठी आणि सुधारण्यासाठी मजबूत पाया देतो.
Comments are closed.