सीआरएम आणि डेटा प्लॅटफॉर्म

पर्ज लार्ज डेटाबेसेस कसे विलीन करावे

सरासरी एंटरप्राइझ वापरते 464 सानुकूल अनुप्रयोग त्याच्या व्यवसाय प्रक्रिया डिजीटल करण्यासाठी. परंतु जेव्हा उपयुक्त अंतर्दृष्टी निर्माण करण्याचा विचार येतो, तेव्हा भिन्न स्त्रोतांवर राहणारा डेटा एकत्रित आणि एकत्र विलीन करणे आवश्यक आहे. या डेटाबेसमध्ये समाविष्ट असलेल्या स्त्रोतांच्या संख्येवर आणि डेटाच्या संरचनेवर अवलंबून, हे एक जटिल कार्य असू शकते. या कारणास्तव, कंपन्यांनी मोठ्या डेटाबेसेस विलीन करण्याची आव्हाने आणि प्रक्रिया समजून घेणे अत्यावश्यक आहे.  

या लेखात, आम्ही विलीनीकरण प्रक्रिया काय आहे याबद्दल चर्चा करू आणि आपण मोठ्या डेटाबेसेस कसे विलीन करू शकता ते पाहू. चला सुरवात करूया. 

मर्ज पर्ज म्हणजे काय?

मर्ज पर्ज ही एक पद्धतशीर प्रक्रिया आहे जी वेगवेगळ्या स्त्रोतांवर राहणाऱ्या सर्व रेकॉर्डची स्क्रीनिंग करते आणि एकाधिक अल्गोरिदम लागू करते जे ग्राहक, उत्पादने, कर्मचारी इ. यांसारख्या तुमच्या घटकांचे एकल, सर्वसमावेशक दृश्य तयार करण्यासाठी डेटा स्वच्छ, प्रमाणित आणि डीडुप्लिकेट करते. अतिशय उपयुक्त प्रक्रिया, विशेषतः डेटा-चालित संस्थांसाठी.  

उदाहरण: पर्ज ग्राहक रेकॉर्ड मर्ज करा 

चला कंपनीच्या ग्राहक डेटासेटचा विचार करूया. लँडिंग पेजेसवरील वेब फॉर्म, मार्केटिंग ऑटोमेशन टूल्स, पेमेंट चॅनेल, अॅक्टिव्हिटी ट्रॅकिंग टूल्स इत्यादींसह अनेक ठिकाणी ग्राहकांची माहिती कॅप्चर केली जाते. लीड रूपांतरणाचा नेमका मार्ग समजून घेण्यासाठी तुम्हाला लीड एट्रिब्युशन करायचे असल्यास, तुम्हाला हे सर्व तपशील एकाच ठिकाणी आवश्यक असतील. तुमच्‍या ग्राहक बेसचे 360 व्‍ह्यू मिळवण्‍यासाठी मोठ्या ग्राहक डेटासेटचे विलीनीकरण आणि शुद्धीकरण केल्‍याने तुमच्‍या व्‍यवसायासाठी मोठे दरवाजे उघडू शकतात, जसे की ग्राहक वर्तन, स्‍पर्धात्‍मक किंमत धोरणे, बाजार विश्‍लेषण आणि बरेच काही. 

पर्ज लार्ज डेटाबेसेस कसे विलीन करावे? 

विलीनीकरण प्रक्रिया थोडी क्लिष्ट असू शकते कारण तुम्हाला माहिती गमावायची नाही किंवा तुमच्या परिणामी डेटासेटमधील चुकीची माहिती संपवायची नाही. या कारणास्तव, आम्ही वास्तविक विलीनीकरण प्रक्रियेपूर्वी काही प्रक्रिया करतो. या प्रक्रियेदरम्यान समाविष्ट असलेल्या सर्व चरणांवर एक नजर टाकूया. 

  1. सर्व डेटाबेसला मध्यवर्ती स्त्रोताशी जोडणे - या प्रक्रियेतील पहिली पायरी म्हणजे डेटाबेसेसला मध्यवर्ती स्त्रोताशी जोडणे. डेटा एकाच ठिकाणी एकत्र आणण्यासाठी हे केले जाते जेणेकरून सर्व स्त्रोत आणि डेटा यांचा विचार करून विलीनीकरण प्रक्रियेचे चांगले नियोजन करता येईल. यासाठी तुम्हाला स्थानिक फाइल्स, डेटाबेस, क्लाउड स्टोरेज किंवा इतर तृतीय-पक्ष अनुप्रयोग यासारख्या अनेक ठिकाणांहून डेटा खेचण्याची आवश्यकता असू शकते. 
  2. संरचनात्मक तपशील उघड करण्यासाठी डेटा प्रोफाइलिंग - डेटा प्रोफाइलिंग म्हणजे तुमच्या आयात केलेल्या डेटाचे स्ट्रक्चरल तपशील उघड करण्यासाठी आणि संभाव्य शुद्धीकरण आणि परिवर्तनाच्या संधी ओळखण्यासाठी त्यावर एकत्रित आणि सांख्यिकीय विश्लेषण चालवणे. उदाहरणार्थ, डेटा प्रोफाइल तुम्हाला प्रत्येक डेटाबेसमध्ये उपस्थित असलेल्या सर्व गुणधर्मांची सूची तसेच त्यांचा भरण्याचा दर, डेटा प्रकार, कमाल वर्ण लांबी, सामान्य नमुना, स्वरूप आणि इतर तपशील दर्शवेल. या माहितीसह, तुम्ही कनेक्ट केलेल्या डेटासेटमधील फरक समजून घेऊ शकता आणि डेटा विलीन करण्यापूर्वी तुम्हाला काय विचारात घेणे आणि निराकरण करणे आवश्यक आहे. 
  3. डेटा विषमता दूर करणे - स्ट्रक्चरल आणि लेक्सिकल डेटा विषमता म्हणजे दोन किंवा अधिक डेटासेटमधील स्ट्रक्चरल आणि लेक्सिकल फरक. संरचनात्मक विषमतेचे उदाहरण म्हणजे जेव्हा एका डेटासेटमध्ये नावासाठी तीन स्तंभ असतात (प्रथम, मध्यआणि आडनाव), तर दुसऱ्यामध्ये फक्त एक आहे (पूर्ण नाव). याउलट, शाब्दिक विषमता स्तंभामध्ये उपस्थित असलेल्या सामग्रीशी संबंधित आहे, उदाहरणार्थ, पूर्ण नाव एका डेटाबेसमधील कॉलम हे नाव म्हणून संग्रहित करते जेन डो, तर इतर डेटासेट तो म्हणून संग्रहित करतो डो, जेन
  4. डेटा साफ करणे, पार्स करणे आणि फिल्टर करणे – एकदा का तुमच्याकडे डेटा प्रोफाइल अहवाल आला आणि तुमच्या डेटासेटमधील फरकांची जाणीव झाल्यावर, तुम्ही आता अशा गोष्टींचे निराकरण करण्यास सुरुवात करू शकता ज्यामुळे विलीनीकरण प्रक्रियेदरम्यान समस्या उद्भवू शकतात. यात हे समाविष्ट असू शकते:
    • रिक्त मूल्ये भरणे, 
    • विशिष्ट गुणधर्मांचे डेटा प्रकार बदलणे, 
    • चुकीची मूल्ये काढून टाकणे किंवा पुनर्स्थित करणे, 
    • लहान उपघटक ओळखण्यासाठी विशेषता पार्स करणे किंवा एक स्तंभ तयार करण्यासाठी दोन किंवा अधिक गुणधर्म एकत्र विलीन करणे, 
    • परिणामी डेटासेटच्या आवश्यकतांवर आधारित विशेषता फिल्टर करणे आणि असेच. 
  5. घटक उघड करण्यासाठी आणि डुप्लिकेट करण्यासाठी जुळणारा डेटा - हा कदाचित तुमच्या डेटा विलीनीकरण प्रक्रियेचा मुख्य भाग आहे: कोणते रेकॉर्ड एकाच घटकाचे आहेत आणि कोणते रेकॉर्ड अस्तित्वात असलेल्या रेकॉर्डचे पूर्ण डुप्लिकेट आहेत हे शोधण्यासाठी रेकॉर्ड जुळवणे. रेकॉर्डमध्ये सामान्यत: ग्राहकांसाठी अद्वितीय ओळखण्यायोग्य गुणधर्म असतात. परंतु काही प्रकरणांमध्ये, हे गुणधर्म गहाळ असू शकतात. तुम्‍ही तुमच्‍या घटकांचे एकल व्‍ह्यू मिळवण्‍यासाठी डेटा प्रभावीपणे विलीन करण्‍यापूर्वी, तुम्‍ही डुप्‍लीकेट रेकॉर्ड किंवा एखाद्या घटकाशी संबंधित असलेले रेकॉर्ड शोधण्‍यासाठी डेटा जुळणी करणे आवश्‍यक आहे. गहाळ अभिज्ञापकांच्या बाबतीत, तुम्ही अस्पष्ट जुळणारे अल्गोरिदम करू शकता जे दोन्ही रेकॉर्डमधून गुणधर्मांचे संयोजन निवडते आणि ते एकाच घटकाशी संबंधित असण्याची शक्यता मोजते. 
  6. मर्ज शुद्धीकरण नियमांची रचना करणे - जेव्हा तुम्ही जुळणारे रेकॉर्ड ओळखता, तेव्हा मास्टर रेकॉर्ड निवडणे आणि इतरांना डुप्लिकेट म्हणून लेबल करणे कठीण होऊ शकते. यासाठी, तुम्ही डेटा मर्ज शुद्धीकरण नियमांचा संच डिझाइन करू शकता जे परिभाषित निकषांनुसार रेकॉर्डची तुलना करतात आणि सशर्त मास्टर रेकॉर्ड निवडतात, डुप्लिकेट करतात किंवा काही प्रकरणांमध्ये, रेकॉर्डमधील डेटा ओव्हरराइट करतात. उदाहरणार्थ, आपण खालील स्वयंचलित करू इच्छित असाल:
    • सर्वात लांब असलेला विक्रम कायम ठेवा पत्ता,  
    • विशिष्ट डेटा स्त्रोताकडून येणारे डुप्लिकेट रेकॉर्ड हटवा आणि 
    • ओव्हरराइट करा फोन नंबर विशिष्ट स्त्रोतापासून मास्टर रेकॉर्डपर्यंत. 
  7. गोल्डन रेकॉर्ड मिळविण्यासाठी डेटा विलीन करणे आणि शुद्ध करणे - ही प्रक्रियेची अंतिम पायरी आहे जिथे विलीनीकरण प्रक्रियेची अंमलबजावणी होते. यशस्वी प्रक्रिया अंमलबजावणी आणि विश्वसनीय परिणाम उत्पादन सुनिश्चित करण्यासाठी सर्व पूर्व पावले उचलली गेली. आपण प्रगत वापरत असल्यास विलीन पुर्ज सॉफ्टवेअर, तुम्ही काही मिनिटांत त्याच टूलमध्ये मागील प्रक्रिया तसेच विलीनीकरण प्रक्रिया पूर्ण करू शकता. 

आणि तुमच्याकडे ते आहे - तुमच्या संस्थांचे एकच दृश्य मिळविण्यासाठी मोठ्या डेटाबेसेस विलीन करणे. प्रक्रिया अगदी सोपी असू शकते परंतु त्याच्या अंमलबजावणीदरम्यान अनेक आव्हाने येतात, जसे की एकात्मता, विषमता आणि स्केलेबिलिटी समस्यांवर मात करणे, तसेच सहभागी इतर पक्षांच्या अवास्तव अपेक्षांना सामोरे जाणे. विशिष्ट प्रक्रियांचे ऑटोमेशन आणि पुनरावृत्ती सुलभ बनविणारे सॉफ्टवेअर टूल वापरणे तुमच्या कार्यसंघांना मोठ्या डेटाबेसचे द्रुतपणे, प्रभावीपणे आणि अचूकपणे विलीनीकरण करण्यात नक्कीच मदत करू शकते. 

आजच डेटा लॅडर मर्ज पर्ज वापरून पहा

झारा झियाड

झारा झियाद येथे उत्पादन विपणन विश्लेषक आहे डेटा शिडी आयटी मधील पार्श्वभूमीसह. आज अनेक संस्थांना भेडसावणार्‍या वास्तविक-जागतिक डेटा स्वच्छता समस्यांवर प्रकाश टाकणारी एक सर्जनशील सामग्री धोरण तयार करण्याची ती उत्कट आहे. ती समाधाने, टिपा आणि पद्धती संप्रेषण करण्यासाठी सामग्री तयार करते जी व्यवसायांना त्यांच्या व्यावसायिक बुद्धिमत्ता प्रक्रियेमध्ये अंतर्निहित डेटा गुणवत्ता लागू करण्यास आणि प्राप्त करण्यास मदत करू शकते. तांत्रिक कर्मचार्‍यांपासून ते अंतिम वापरकर्त्यांपर्यंत, तसेच विविध डिजिटल प्लॅटफॉर्मवर त्याचे विपणन करण्यासाठी, प्रेक्षकांच्या विस्तृत श्रेणीसाठी लक्ष्यित असलेली सामग्री तयार करण्याचा ती प्रयत्न करते.

संबंधित लेख

परत शीर्षस्थानी बटण
बंद

अॅडब्लॉक आढळले

Martech Zone तुम्हाला ही सामग्री कोणत्याही खर्चाशिवाय प्रदान करण्यात सक्षम आहे कारण आम्ही आमच्या साइटवर जाहिरात महसूल, संलग्न दुवे आणि प्रायोजकत्वाद्वारे कमाई करतो. तुम्ही आमची साइट पाहता तेव्हा तुमचा अॅड ब्लॉकर काढून टाकल्यास आम्ही कृतज्ञ आहोत.