কিভাবে পার্জ বড় ডাটাবেস মার্জ করবেন

মার্জ পার্জ কি এবং কিভাবে একটি পারফর্ম করতে হয়

একটি গড় এন্টারপ্রাইজ ব্যবহার করে 464 কাস্টম অ্যাপ্লিকেশন এর ব্যবসায়িক প্রক্রিয়াগুলিকে ডিজিটাইজ করতে। কিন্তু যখন দরকারী অন্তর্দৃষ্টি তৈরি করার কথা আসে, তখন আলাদা উৎসে থাকা ডেটাকে একত্রিত করে একত্রিত করতে হবে। জড়িত উৎসের সংখ্যা এবং এই ডাটাবেসগুলিতে সংরক্ষিত ডেটার কাঠামোর উপর নির্ভর করে, এটি বেশ জটিল কাজ হতে পারে। এই কারণে, কোম্পানিগুলিকে বৃহৎ ডাটাবেস একত্রিত করার চ্যালেঞ্জ এবং প্রক্রিয়া বুঝতে হবে।  

এই নিবন্ধে, আমরা একত্রিতকরণ প্রক্রিয়াটি কী তা নিয়ে আলোচনা করব এবং আপনি কীভাবে বড় ডেটাবেসগুলিকে একত্রিত করতে পারেন তা দেখব। চল শুরু করি. 

একটি মার্জ পার্জ কি?

মার্জ পার্জ হল একটি পদ্ধতিগত প্রক্রিয়া যা বিভিন্ন উৎসে থাকা সমস্ত রেকর্ড স্ক্রীন করে এবং একাধিক অ্যালগরিদম প্রয়োগ করে যা আপনার সত্তা যেমন গ্রাহক, পণ্য, কর্মচারী ইত্যাদির একটি একক, ব্যাপক দৃষ্টিভঙ্গি তৈরি করতে ডেটা পরিষ্কার, মানসম্মত এবং ডিডপ্লিকেট করে। খুব দরকারী প্রক্রিয়া, বিশেষ করে ডেটা-চালিত সংস্থাগুলির জন্য।  

উদাহরণ: একত্রিত করুন গ্রাহকের রেকর্ড 

আসুন একটি কোম্পানির গ্রাহক ডেটাসেট বিবেচনা করুন। ল্যান্ডিং পেজে ওয়েব ফর্ম, মার্কেটিং অটোমেশন টুল, পেমেন্ট চ্যানেল, অ্যাক্টিভিটি ট্র্যাকিং টুল ইত্যাদি সহ একাধিক জায়গায় গ্রাহকের তথ্য ক্যাপচার করা হয়। সীসা রূপান্তরের সঠিক পথ বোঝার জন্য আপনি যদি লিড অ্যাট্রিবিউশন করতে চান তবে আপনার এই সমস্ত বিবরণ এক জায়গায় প্রয়োজন হবে। আপনার গ্রাহক বেসের একটি 360 ভিউ পেতে বড় গ্রাহক ডেটাসেটগুলিকে একত্রিত করা এবং পরিষ্কার করা আপনার ব্যবসার জন্য বড় দরজা খুলে দিতে পারে, যেমন গ্রাহকের আচরণ, প্রতিযোগিতামূলক মূল্য নির্ধারণের কৌশল, বাজার বিশ্লেষণ এবং আরও অনেক কিছু সম্পর্কে অনুমান করা। 

কিভাবে পার্জ বড় ডাটাবেস মার্জ করবেন? 

একত্রিতকরণ প্রক্রিয়াটি কিছুটা জটিল হতে পারে কারণ আপনি তথ্য হারাতে চান না বা আপনার ফলাফল ডেটাসেটে ভুল তথ্য দিয়ে শেষ করতে চান না। এই কারণে, আমরা প্রকৃত একত্রিতকরণ প্রক্রিয়ার আগে কিছু প্রক্রিয়া সম্পাদন করি। আসুন এই প্রক্রিয়া চলাকালীন জড়িত সমস্ত পদক্ষেপগুলি দেখে নেওয়া যাক। 

  1. একটি কেন্দ্রীয় উৎসের সাথে সমস্ত ডাটাবেস সংযুক্ত করা হচ্ছে - এই প্রক্রিয়ার প্রথম ধাপ হল ডাটাবেসগুলিকে একটি কেন্দ্রীয় উৎসের সাথে সংযুক্ত করা। ডেটা এক জায়গায় একত্রিত করার জন্য এটি করা হয় যাতে যুক্ত সমস্ত উত্স এবং ডেটা বিবেচনা করে একত্রীকরণ প্রক্রিয়াটি আরও ভালভাবে পরিকল্পনা করা যায়। এর জন্য আপনাকে স্থানীয় ফাইল, ডাটাবেস, ক্লাউড স্টোরেজ বা অন্যান্য তৃতীয় পক্ষের অ্যাপ্লিকেশনের মতো অনেক জায়গা থেকে ডেটা টেনে আনতে হতে পারে। 

  1. কাঠামোগত বিবরণ উন্মোচন করার জন্য প্রোফাইলিং ডেটা - ডেটা প্রোফাইলিং আপনার আমদানি করা ডেটার কাঠামোগত বিবরণ উন্মোচন করতে এবং সম্ভাব্য পরিষ্কার এবং রূপান্তর করার সুযোগগুলি সনাক্ত করতে সমষ্টিগত এবং পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ চালানোর অর্থ। উদাহরণস্বরূপ, একটি ডেটা প্রোফাইল আপনাকে প্রতিটি ডাটাবেসে উপস্থিত সমস্ত বৈশিষ্ট্যের একটি তালিকা দেখাবে, সেইসাথে তাদের পূরণের হার, ডেটা টাইপ, সর্বাধিক অক্ষরের দৈর্ঘ্য, সাধারণ প্যাটার্ন, বিন্যাস এবং অন্যান্য এই জাতীয় বিশদ বিবরণ। এই তথ্যের সাহায্যে, আপনি সংযুক্ত ডেটাসেটের মধ্যে বিদ্যমান পার্থক্যগুলি এবং ডেটা মার্জ করার আগে আপনাকে কী বিবেচনা করতে হবে এবং ঠিক করতে হবে তা বুঝতে পারবেন। 

  1. ডেটা ভিন্নতা দূর করা - কাঠামোগত এবং আভিধানিক ডেটা ভিন্নতা বলতে দুই বা ততোধিক ডেটাসেটের মধ্যে বিদ্যমান কাঠামোগত এবং আভিধানিক পার্থক্য বোঝায়। কাঠামোগত ভিন্নতার একটি উদাহরণ হল যখন একটি ডেটাসেটে একটি নামের জন্য তিনটি কলাম থাকে (প্রথম, মধ্যম, এবং নামের শেষাংশ), অন্যটিতে শুধু একটি রয়েছে (পূর্ণ নাম) বিপরীতে, আভিধানিক ভিন্নতা একটি কলামের মধ্যে উপস্থিত বিষয়বস্তুর সাথে সম্পর্কিত, উদাহরণস্বরূপ পূর্ণ নাম একটি ডাটাবেসের কলাম হিসাবে নাম সংরক্ষণ করে জানি দই, অন্য ডেটাসেট এটি হিসাবে সংরক্ষণ করে ডো, জেন

  1. ডেটা পরিষ্কার করা, পার্স করা এবং ফিল্টার করা - একবার আপনার কাছে ডেটা প্রোফাইল রিপোর্টগুলি হয়ে গেলে এবং আপনার ডেটাসেটের মধ্যে বিদ্যমান পার্থক্য সম্পর্কে সচেতন হলে, আপনি এখন এমন জিনিসগুলি ঠিক করা শুরু করতে পারেন যা মার্জ শোধন প্রক্রিয়ার সময় সমস্যার কারণ হতে পারে৷ এটি অন্তর্ভুক্ত করতে পারে: 
    • খালি মান পূরণ করা, 
    • নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যের ডেটা প্রকারের রূপান্তর, 
    • ভুল মান বাদ দেওয়া বা প্রতিস্থাপন করা, 
    • ছোট সাবকম্পোনেন্ট শনাক্ত করার জন্য একটি অ্যাট্রিবিউট পার্স করা, অথবা দুই বা ততোধিক অ্যাট্রিবিউট একত্রিত করে একটি কলাম তৈরি করা, 
    • ফলিত ডেটাসেটের প্রয়োজনীয়তার উপর ভিত্তি করে ফিল্টারিং বৈশিষ্ট্য, এবং তাই। 

  1. সত্তা উন্মোচন এবং অনুলিপি করা তথ্য মিলে যাওয়া - এটি সম্ভবত আপনার ডেটা একত্রিতকরণ প্রক্রিয়ার প্রধান অংশ: কোন রেকর্ডগুলি একই সত্তার এবং কোনটি একটি বিদ্যমান রেকর্ডের সম্পূর্ণ নকল তা খুঁজে বের করার জন্য রেকর্ডগুলি মেলানো৷ রেকর্ডে সাধারণত গ্রাহকদের জন্য SSN এর মতো স্বতন্ত্রভাবে সনাক্তকারী বৈশিষ্ট্য থাকে। কিন্তু কিছু ক্ষেত্রে, এই বৈশিষ্ট্যগুলি অনুপস্থিত হতে পারে। আপনার সত্তাগুলির একটি একক দৃশ্য পেতে আপনি কার্যকরভাবে ডেটা মার্জ করার আগে, ডুপ্লিকেট রেকর্ড বা একটি সত্তার অন্তর্গত যেগুলি খুঁজে পেতে আপনাকে অবশ্যই ডেটা ম্যাচিং করতে হবে৷ অনুপস্থিত শনাক্তকারীর ক্ষেত্রে, আপনি অস্পষ্ট ম্যাচিং অ্যালগরিদম সঞ্চালন করতে পারেন যা উভয় রেকর্ড থেকে বৈশিষ্ট্যগুলির সংমিশ্রণ নির্বাচন করে এবং একই সত্তার অন্তর্গত হওয়ার সম্ভাবনা গণনা করে। 

  1. মার্জ শুদ্ধ করার নিয়ম ডিজাইন করা - যখন আপনি মিলে যাওয়া রেকর্ডগুলি চিহ্নিত করেছেন, তখন মাস্টার রেকর্ড নির্বাচন করা এবং অন্যকে ডুপ্লিকেট হিসাবে লেবেল করা কঠিন হতে পারে। এর জন্য, আপনি ডেটা মার্জ শুদ্ধ করার নিয়মগুলির একটি সেট ডিজাইন করতে পারেন যা সংজ্ঞায়িত মানদণ্ড অনুযায়ী রেকর্ডের তুলনা করে এবং শর্তসাপেক্ষে মাস্টার রেকর্ড নির্বাচন করে, ডিডপ্লিকেট বা কিছু ক্ষেত্রে, রেকর্ডে ডেটা ওভাররাইট করে। উদাহরণস্বরূপ, আপনি নিম্নলিখিতগুলি স্বয়ংক্রিয় করতে চাইতে পারেন: 
    • দীর্ঘতম থাকার রেকর্ডটি ধরে রাখুন ঠিকানা,  
    • একটি নির্দিষ্ট ডেটা উৎস থেকে আসা ডুপ্লিকেট রেকর্ড মুছুন, এবং 
    • ওভাররাইট করুন ফোন নম্বর একটি নির্দিষ্ট উৎস থেকে মাস্টার রেকর্ডে। 

  1. গোল্ডেন রেকর্ড পেতে ডেটা মার্জ এবং শুদ্ধ করা - এটি প্রক্রিয়াটির চূড়ান্ত ধাপ যেখানে মার্জ শুদ্ধকরণ প্রক্রিয়াটি কার্যকর করা হয়। সফল প্রক্রিয়া বাস্তবায়ন এবং নির্ভরযোগ্য ফলাফল উত্পাদন নিশ্চিত করার জন্য সমস্ত পূর্ববর্তী পদক্ষেপ নেওয়া হয়েছিল। আপনি যদি উন্নত ব্যবহার করেন মার্জ শুদ্ধ সফ্টওয়্যার, আপনি কয়েক মিনিটের মধ্যে একই টুলের মধ্যে পূর্ববর্তী প্রক্রিয়াগুলির পাশাপাশি মার্জ পরিস্কার প্রক্রিয়া সম্পাদন করতে পারেন। 

এবং সেখানে আপনার কাছে এটি রয়েছে - আপনার সত্তাগুলির একক দৃষ্টিভঙ্গি পেতে বড় ডেটাবেসগুলিকে একত্রিত করা৷ প্রক্রিয়াটি সহজবোধ্য হতে পারে তবে এটি কার্যকর করার সময় বেশ কয়েকটি চ্যালেঞ্জের সম্মুখীন হয়, যেমন ইন্টিগ্রেশন, ভিন্নতা, এবং স্কেলেবিলিটি সমস্যাগুলি কাটিয়ে ওঠার পাশাপাশি জড়িত অন্যান্য পক্ষগুলির অবাস্তব প্রত্যাশাগুলির সাথে মোকাবিলা করা। একটি সফ্টওয়্যার টুল ব্যবহার করা যা নির্দিষ্ট প্রক্রিয়াগুলির স্বয়ংক্রিয়তা এবং পুনরাবৃত্তিযোগ্যতা সহজ করে তোলে তা নিশ্চিতভাবে আপনার দলগুলিকে দ্রুত, কার্যকরভাবে এবং নির্ভুলভাবে বৃহৎ ডেটাবেস একত্রিত করতে সহায়তা করতে পারে। 

ডেটা ল্যাডার মার্জ পার্জ আজই ব্যবহার করে দেখুন

আপনি কি মনে করেন?

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