डेटा रैंगलिंग एक ऐसी प्रक्रिया है जिसका उपयोग डेटा वैज्ञानिक और डेटा इंजीनियर नए डेटा स्रोतों का पता लगाने और प्राप्त जानकारी को उसके कच्चे डेटा प्रारूप से स्वचालित और अर्ध-स्वचालित एनालिटिक्स टूल के साथ संगत प्रारूप में परिवर्तित करने के लिए करते हैं।
डेटा रैंगलिंग, जिसे कभी-कभी डेटा मंगिंग भी कहा जाता है, यकीनन डेटा एनालिटिक्स का सबसे अधिक समय लेने वाला और थकाऊ पहलू है। रैंगलर का लक्ष्य सिमेंटिक डेटा मॉडल तैयार करने के लिए बड़े, एकत्रित डेटासेट के चयन और प्रबंधन के लिए रणनीति बनाना है।
डेटा विवाद में आवश्यक सटीक कार्य इस बात पर निर्भर करते हैं कि विश्लेषक को डेटासेट को उपयोग योग्य बनाने के लिए किन परिवर्तनों की आवश्यकता होती है। डेटा रैंजिंग में शामिल बुनियादी चरणों में शामिल हैं:
खोज - जानें कि डेटा स्रोत में कौन सी जानकारी शामिल है और तय करें कि जानकारी का मूल्य है या नहीं।
संरचना - विभिन्न प्रकार के डेटा के लिए डेटा प्रारूप को मानकीकृत करें ताकि इसका उपयोग डाउनस्ट्रीम प्रक्रियाओं के लिए किया जा सके।
सफ़ाई - अधूरे और अनावश्यक डेटा को हटा दें जो विश्लेषण को ख़राब कर सकता है।
समृद्ध करना - तय करें कि क्या आपके पास पर्याप्त डेटा है या आपको अतिरिक्त आंतरिक और/या तृतीय-पक्ष स्रोतों की तलाश करने की आवश्यकता है।
सत्यापन - डेटा गुणवत्ता और स्थिरता के मुद्दों को उजागर करने के लिए परीक्षण आयोजित करें।
प्रकाशन - डाउनस्ट्रीम परियोजनाओं में हितधारकों को उलझा हुआ डेटा उपलब्ध कराना।
अतीत में, रैंगलिंग के लिए विश्लेषक को पायथन या आर जैसी स्क्रिप्टिंग भाषाओं में एक मजबूत पृष्ठभूमि की आवश्यकता होती थी। आज, डेटा रैंगलिंग टूल की बढ़ती संख्या बहुत कम मानवीय हस्तक्षेप के साथ रैंगलिंग कार्यों को पूरा करने के लिए मशीन लर्निंग (एमएल) एल्गोरिदम का उपयोग करती है।
काउबॉडी कोडिंग के विपरीत, प्रोग्रामर के लिए एक अपमानजनक शब्द जो गुणवत्ता आश्वासन (क्यूए) परीक्षण को छोड़ना पसंद करते हैं, नौकरी का शीर्षक "डेटा रैंगलर" वास्तव में उन कर्मचारियों के लिए एक वैध नौकरी का शीर्षक है जो डेटा प्रबंधन में काम करते हैं।
नौकरी के लिए एक डेटा इंजीनियर की आवश्यकता होती है जिसके पास कच्चे या असंरचित डेटा से मूल्य खोजने के लिए तकनीकी कौशल हो, और यह सुनिश्चित करने के लिए व्यावसायिक कौशल हो कि संगठनों के डेटा मॉडल कई उद्देश्यों के लिए विश्वसनीय, प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य, सुलभ, इंटरऑपरेबल और विश्लेषण योग्य हैं।
क्लाउड-फर्स्ट संगठन में, मुख्य डेटा अधिकारी या मुख्य डेटा वैज्ञानिक की ज़िम्मेदारियाँ अक्सर वितरित डेटा को प्रसंस्करण पाइपलाइनों की एक श्रृंखला में एकत्रित करने की समस्या को संबोधित करने के इर्द-गिर्द घूमती हैं ताकि इसे अंतर्ग्रहण, क्यूरेट और अनुक्रमित किया जा सके, जबकि डेटा रैंगलर यह निर्धारित करते हैं कि कैसे पाइपलाइनों को डेटा प्राप्त करना और साफ़ करना चाहिए।
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