ডেটা স্ট্যান্ডার্ডাইজেশন: সংজ্ঞায়িত করুন, পরীক্ষা করুন এবং রূপান্তর করুন

ডেটা স্ট্যান্ডার্ডাইজেশন

সংস্থাগুলি এন্টারপ্রাইজ জুড়ে ডেটা সংস্কৃতি প্রতিষ্ঠার দিকে সরে গেলেও, অনেকে এখনও তাদের ডেটা সঠিক পেতে সংগ্রাম করছে। ভিন্ন উত্স থেকে ডেটা টেনে আনা এবং বিভিন্ন ফর্ম্যাট এবং একই তথ্যের উপস্থাপনা পাওয়া - আপনার ডেটা যাত্রায় গুরুতর বাধা সৃষ্টি করে৷

দলগুলি তাদের রুটিন ক্রিয়াকলাপগুলি চালানোর সময় বা ডেটাসেটগুলি থেকে অন্তর্দৃষ্টি বের করার সময় বিলম্ব এবং ভুলের সম্মুখীন হয়। এই ধরনের সমস্যাগুলি ব্যবসাগুলিকে একটি ডেটা মানককরণ প্রক্রিয়া প্রবর্তন করতে বাধ্য করে - যা নিশ্চিত করে যে সমস্ত সংস্থা জুড়ে ডেটা একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ এবং অভিন্ন দৃশ্যে উপস্থিত রয়েছে। 

আসুন ডেটা স্ট্যান্ডার্ডাইজেশন প্রক্রিয়াটি আরও গভীরভাবে দেখে নেওয়া যাক: এর অর্থ কী, এতে যে পদক্ষেপগুলি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে এবং কীভাবে আপনি আপনার এন্টারপ্রাইজে একটি স্ট্যান্ডার্ড ডেটা ভিউ অর্জন করতে পারেন।

ডেটা স্ট্যান্ডার্ডাইজেশন কি?

সহজ কথায়, ডেটা মানককরণ হল ডেটা মানগুলিকে একটি ভুল বিন্যাস থেকে একটি সঠিক ফর্ম্যাটে রূপান্তরিত করার প্রক্রিয়া। একটি প্রমিত, অভিন্ন, এবং সামঞ্জস্যপূর্ণ ডেটা ভিউ পুরো সংস্থা জুড়ে সক্ষম করতে, ডেটা মানগুলিকে অবশ্যই প্রয়োজনীয় মান-এর সাথে সঙ্গতিপূর্ণ হতে হবে - তারা যে ডেটা ক্ষেত্রগুলির সাথে সম্পর্কিত।

ডেটা প্রমিতকরণ ত্রুটির উদাহরণ

উদাহরণস্বরূপ, দুটি ভিন্ন স্থানে বসবাসকারী একই গ্রাহকের রেকর্ডে নাম এবং শেষ নাম, ইমেল ঠিকানা, ফোন নম্বর এবং আবাসিক ঠিকানায় অমিল থাকা উচিত নয়:

নাম ই-মেইল ঠিকানা ফোন নম্বর জন্ম তারিখ লিঙ্গ আবাসিক ঠিকানা
জন ওনেল john.neal@gmail.com 5164659494 14 / 2 / 1987 M 11400 W অলিম্পিক BL # 200
উৎস 1

প্রথম নাম নামের শেষাংশ ই-মেইল ঠিকানা ফোন নম্বর জন্ম তারিখ লিঙ্গ আবাসিক ঠিকানা
জন O'neal john.neal_gmail.com + + 1 516-465-9494 2 / 14 / 1987 পুরুষ 11400 ওয়াট অলিম্পিক 200
উৎস 2

উপরের উদাহরণে, আপনি নিম্নলিখিত ধরনের অসঙ্গতি দেখতে পারেন:

  1. কাঠামোগত: প্রথম উৎসটি একটি একক ক্ষেত্র হিসাবে গ্রাহকের নাম কভার করে, যখন দ্বিতীয়টি এটিকে দুটি ক্ষেত্র হিসাবে সংরক্ষণ করে - প্রথম এবং শেষ নাম৷
  2. প্যাটার্ন: প্রথম উৎস একটি আছে বৈধ ইমেইল প্যাটার্ন ইমেল ঠিকানা ক্ষেত্রে প্রয়োগ করা হয়েছে, যখন দ্বিতীয়টি দৃশ্যত অনুপস্থিত @ প্রতীক। 
  3. ডেটা টাইপ: প্রথম উত্সটি শুধুমাত্র ফোন নম্বর ক্ষেত্রের সংখ্যাগুলিকে অনুমতি দেয়, যখন দ্বিতীয়টিতে একটি স্ট্রিং টাইপ ক্ষেত্র রয়েছে যাতে চিহ্ন এবং স্পেসও রয়েছে৷
  4. বিন্যাস: প্রথম উৎসটিতে MM/DD/YYYY ফর্ম্যাটে জন্ম তারিখ রয়েছে, যখন দ্বিতীয়টিতে এটি DD/MM/YYYY ফর্ম্যাটে রয়েছে৷ 
  5. ডোমেনের মান: প্রথম উত্সটি লিঙ্গ মানকে M বা F হিসাবে সংরক্ষণ করার অনুমতি দেয়, যখন দ্বিতীয় উত্সটি সম্পূর্ণ ফর্ম - পুরুষ বা মহিলা সংরক্ষণ করে৷

এই ধরনের ডেটার অসঙ্গতিগুলি আপনাকে গুরুতর ভুল করতে নিয়ে যায় যা আপনার ব্যবসার অনেক সময়, খরচ এবং প্রচেষ্টা হারাতে পারে। এই কারণে, জন্য একটি শেষ থেকে শেষ প্রক্রিয়া বাস্তবায়ন তথ্য প্রমিতকরণ আপনার ডেটা স্বাস্থ্যবিধি বজায় রাখার জন্য গুরুত্বপূর্ণ।

কিভাবে ডেটা স্ট্যান্ডার্ডাইজ করা যায়?

ডেটা প্রমিতকরণ একটি সহজ চার-পদক্ষেপ প্রক্রিয়া। তবে আপনার ডেটাতে উপস্থিত অসঙ্গতির প্রকৃতি এবং আপনি কী অর্জন করার চেষ্টা করছেন তার উপর নির্ভর করে, মানককরণের জন্য ব্যবহৃত পদ্ধতি এবং কৌশলগুলি পরিবর্তিত হতে পারে। এখানে, আমরা একটি সাধারণ নিয়ম উপস্থাপন করছি যা যেকোনো প্রতিষ্ঠান তার মানককরণের ত্রুটিগুলি কাটিয়ে উঠতে ব্যবহার করতে পারে। 

  1. মান কি তা সংজ্ঞায়িত করুন

যে কোন রাষ্ট্র অর্জনের জন্য, আপনাকে প্রথমে সংজ্ঞায়িত করতে হবে রাষ্ট্র আসলে কি। যেকোন ডেটা প্রমিতকরণ প্রক্রিয়ার প্রথম ধাপে কী অর্জন করা প্রয়োজন তা চিহ্নিত করা। আপনার যা প্রয়োজন তা জানার সর্বোত্তম উপায় হল ব্যবসার প্রয়োজনীয়তা বোঝা। কোন ডেটা প্রয়োজন এবং কোন ফর্ম্যাটে তা দেখতে আপনাকে আপনার ব্যবসার প্রক্রিয়াগুলি স্ক্যান করতে হবে৷ এটি আপনাকে আপনার ডেটা প্রয়োজনীয়তার জন্য একটি বেসলাইন সেট করতে সহায়তা করবে।

একটি ডেটা স্ট্যান্ডার্ড সংজ্ঞা সনাক্ত করতে সাহায্য করে:

  • আপনার ব্যবসায়িক প্রক্রিয়ার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ ডেটা সম্পদ, 
  • ঐ সম্পদের প্রয়োজনীয় তথ্য ক্ষেত্র,
  • ডেটা টাইপ, ফরম্যাট এবং প্যাটার্ন তাদের মান অবশ্যই মেনে চলবে,
  • এই ক্ষেত্রগুলির জন্য গ্রহণযোগ্য মানের পরিসীমা, এবং তাই।

  1. সংজ্ঞায়িত স্ট্যান্ডার্ডের বিরুদ্ধে ডেটাসেট পরীক্ষা করুন

একবার আপনার একটি স্ট্যান্ডার্ড সংজ্ঞা হয়ে গেলে, পরবর্তী ধাপ হল আপনার ডেটাসেটগুলি তাদের বিরুদ্ধে কতটা ভাল পারফর্ম করছে তা পরীক্ষা করা। এই মূল্যায়ন একটি উপায় ব্যবহার করা হয় ডেটা প্রোফাইলিং টুলস যা ব্যাপক প্রতিবেদন তৈরি করে এবং ডেটা ফিল্ডের প্রয়োজনীয়তাগুলির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ মানগুলির শতাংশের মতো তথ্য খুঁজে পায়, যেমন:

  • মান কি প্রয়োজনীয় ডেটা টাইপ এবং বিন্যাস অনুসরণ করে?
  • মান গ্রহণযোগ্য সীমার বাইরে মিথ্যা?
  • মান কি সংক্ষিপ্ত রূপ ব্যবহার করে, যেমন সংক্ষিপ্ত রূপ এবং ডাকনাম?
  • হয় ঠিকানা প্রমিত যেমন প্রয়োজন - যেমন ইউএসপিএস প্রমিতকরণ মার্কিন ঠিকানার জন্য?

  1. নন-কনফর্মিং মানগুলিকে রূপান্তর করুন

এখন অবশেষে সময় এসেছে সেই মানগুলিকে রূপান্তর করার যা সংজ্ঞায়িত স্ট্যান্ডার্ডের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ নয়। চলুন ব্যবহৃত সাধারণ ডেটা ট্রান্সফরমেশন কৌশলগুলি দেখে নেওয়া যাক।

  • ডেটা পার্সিং - প্রয়োজনীয় ডেটা উপাদান পেতে কিছু ডেটা ক্ষেত্র প্রথমে পার্স করতে হবে। উদাহরণস্বরূপ, নামের ক্ষেত্রটি পার্স করা প্রথম, মধ্যম এবং শেষ নামগুলিকে আলাদা করতে, সেইসাথে মানটিতে উপস্থিত যেকোনো উপসর্গ বা প্রত্যয়।
  • ডেটা টাইপ এবং ফরম্যাট রূপান্তর – রূপান্তর করার সময় আপনাকে অ-সঙ্গতিপূর্ণ অক্ষরগুলি সরাতে হতে পারে, উদাহরণস্বরূপ, শুধুমাত্র-অঙ্কের ফোন নম্বর থেকে চিহ্ন এবং বর্ণমালা অপসারণ করা।
  • প্যাটার্ন মিল এবং বৈধতা - প্যাটার্নের জন্য একটি নিয়মিত অভিব্যক্তি কনফিগার করে প্যাটার্ন রূপান্তর করা হয়। একটি রেগুলার এক্সপ্রেশনের সাথে সঙ্গতিপূর্ণ ইমেল ঠিকানার মানগুলির জন্য, সেগুলিকে অবশ্যই পার্স করতে হবে এবং সংজ্ঞায়িত প্যাটার্নে রূপান্তরিত করতে হবে। একটি ইমেল ঠিকানা regex ব্যবহার করে যাচাই করা যেতে পারে:

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

  • সংক্ষেপণ সম্প্রসারণ - কোম্পানির নাম, ঠিকানা এবং ব্যক্তির নামগুলিতে প্রায়শই সংক্ষিপ্ত ফর্ম থাকে যা আপনার ডেটাসেটকে একই তথ্যের বিভিন্ন উপস্থাপনা ধারণ করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, আপনাকে দেশের রাজ্যগুলি প্রসারিত করতে হতে পারে, যেমন NY থেকে নিউ ইয়র্কে রূপান্তর করা৷
  • শব্দ অপসারণ এবং বানান সংশোধন - কিছু শব্দ সত্যিই একটি মানের সাথে কোন অর্থ যোগ করে না এবং পরিবর্তে, একটি ডেটাসেটে প্রচুর শব্দের পরিচয় দেয়। এই ধরনের মানগুলি একটি ডেটাসেটে এই শব্দগুলি রয়েছে এমন একটি অভিধানের বিরুদ্ধে চালিয়ে, তাদের পতাকাঙ্কিত করে এবং কোনটি স্থায়ীভাবে সরাতে হবে তা নির্ধারণ করে সনাক্ত করা যেতে পারে। ভুল বানান এবং টাইপিং ত্রুটি খুঁজে পেতে একই প্রক্রিয়া চালানো যেতে পারে।

  1. সংজ্ঞায়িত স্ট্যান্ডার্ডের বিপরীতে ডেটাসেটটি পুনরায় পরীক্ষা করুন

চূড়ান্ত ধাপে, সংজ্ঞায়িত স্ট্যান্ডার্ডের বিপরীতে রুপান্তরিত ডেটাসেট পুনরায় পরীক্ষা করা হয় যাতে স্থির করা হয়েছে এমন ডেটা স্ট্যান্ডার্ডাইজেশন ত্রুটির শতাংশ খুঁজে বের করতে। আপনার ডেটাসেটে থাকা ত্রুটিগুলির জন্য, আপনি আপনার পদ্ধতিগুলি টিউন বা পুনরায় কনফিগার করতে পারেন এবং প্রক্রিয়াটির মাধ্যমে আবার ডেটা চালাতে পারেন। 

শেষ করি

আজ যে পরিমাণ ডেটা তৈরি হচ্ছে - এবং এই ডেটা ক্যাপচার করতে ব্যবহৃত বিভিন্ন সরঞ্জাম এবং প্রযুক্তি - কোম্পানিগুলিকে ভয়ঙ্কর ডেটা জগাখিচুড়ির মুখোমুখি হতে চলেছে৷ তাদের কাছে প্রয়োজনীয় সবকিছু আছে কিন্তু কেন ডেটা গ্রহণযোগ্য এবং ব্যবহারযোগ্য আকারে এবং আকারে উপস্থিত নয় তা তারা নিশ্চিত নয়। ডেটা স্ট্যান্ডার্ডাইজেশন টুলগুলি গ্রহণ করা এই ধরনের অসঙ্গতিগুলিকে সংশোধন করতে এবং আপনার সংস্থা জুড়ে একটি অত্যন্ত প্রয়োজনীয় ডেটা সংস্কৃতি সক্ষম করতে সহায়তা করতে পারে।

আপনি কি মনে করেন?

এই সাইট স্প্যাম কমাতে Akismet ব্যবহার করে। আপনার ডেটা প্রক্রিয়া করা হয় তা জানুন.