सामग्री
- ETL विश्लेषणासाठी बाटली तयार करते
- मशीन लर्निंग आणि एआय सह ईटीएल स्ट्रीमलाइनिंग
- कोणतीही दोष नाही, तणाव नाही - आपले जीवन नष्ट न करता जीवन-बदलणारे सॉफ्टवेअर तयार करण्यासाठी चरण चरण बाय चरण
स्रोत: पॉप नुकनरात / ड्रीमस्टाइम.कॉम
टेकवे:
व्यवसायासाठी डेटा महत्त्वपूर्ण आहे, परंतु तो उपयुक्त ठरेल म्हणून तो डेटा गोळा करण्यात, प्रक्रिया करण्यात आणि सादर करण्यात कोणतीही त्रुटी असू नये. कृत्रिम बुद्धिमत्ता ETL प्रक्रिया त्रुटी-रहित असल्याची खात्री करण्यासाठी त्याचे परीक्षण करू शकते.
ईटीएल (अर्क, ट्रान्सफॉर्म आणि लोड) बिग डेटा ticsनालिटिक्समधील एक सर्वात महत्वाची प्रक्रिया आहे - आणि एकाच वेळी, हे त्याच्या सर्वात मोठ्या अडथळ्यांपैकी एक असू शकते. (मोठ्या डेटावरील अधिक माहितीसाठी, आपण ऑनलाइन घेऊ शकता 5 उपयुक्त बिग डेटा कोर्स पहा.)
ईटीएल इतके महत्त्वाचे आहे की विश्लेषणाच्या पचनक्रियेच्या समाधानासाठी, व्यवसाय गोळा करतो तो बहुतेक डेटा त्याच्या कच्च्या स्वरूपात तयार नसतो. अंतर्दृष्टी तयार करण्यासाठी विश्लेषणाच्या समाधानासाठी, कच्चा डेटा सध्या तो राहतो त्या अनुप्रयोगातून काढला जाणे आवश्यक आहे, विश्लेषक प्रोग्राम वाचू शकेल अशा स्वरूपात रूपांतरित केले गेले आहे आणि नंतर itselfनालिटिक्स प्रोग्राममध्येच लोड केले गेले आहे.
ही प्रक्रिया स्वयंपाक करण्याशी एकरूप आहे. आपले कच्चे साहित्य आपला कच्चा डेटा आहे. त्यांचे विश्लेषण करण्यापूर्वी त्यांना (स्टोअरमधून खरेदी केलेले), रूपांतरित (शिजवलेले) आणि नंतर लोड (प्लेट केलेले) काढणे आवश्यक आहे. अडचण आणि खर्च अंदाजेपणे मोजता येऊ शकते - स्वतःसाठी मॅक एन ’चीझ बनविणे सोपे आहे, परंतु डिनर पार्टीमध्ये 40 लोकांसाठी गोरमेट मेनू तयार करणे अधिक कठीण आहे. हे सांगण्याची गरज नाही की कोणत्याही क्षणी चूक केल्यास आपले जेवण अपरिहार्य होते.
ETL विश्लेषणासाठी बाटली तयार करते
ईटीएल काही मार्गांनी processनालिटिक्स प्रक्रियेचा आधार आहे, परंतु त्यात काही कमतरता देखील आहेत. सर्व प्रथम, हे हळू आणि संगणकीयदृष्ट्या महाग आहे. याचा अर्थ असा आहे की व्यवसाय बर्‍याचदा विश्लेषकांसाठी फक्त त्यांच्या सर्वात महत्वाच्या डेटाला प्राधान्य देतात आणि उरलेल्या गोष्टी संचयित करतात. यामुळे 99% पर्यंतचा व्यवसाय डेटा विश्लेषणाच्या उद्देशाने न वापरलेला आहे.
याव्यतिरिक्त, ईटीएल प्रक्रिया कधीही निश्चित नसते. ईटीएल प्रक्रियेतील त्रुटी आपला डेटा दूषित करू शकतात. उदाहरणार्थ, संक्षिप्त नेटवर्क त्रुटी डेटा काढण्यापासून प्रतिबंधित करू शकते. आपल्या स्त्रोत डेटामध्ये एकाधिक फाइल प्रकार असल्यास, त्यांचे चुकीचे रूपांतर होऊ शकते. कचरा टाकणे, कचरा बाहेर टाकणे, जसे ते म्हणतात - ईटीएल प्रक्रियेदरम्यान त्रुटी जवळजवळ निश्चितच चुकीच्या विश्लेषणाच्या बाबतीत व्यक्त होतील.
दूषित ईटीएल प्रक्रियेचे वाईट परिणाम होऊ शकतात. अगदी सर्वोत्कृष्ट परिस्थितीत देखील आपल्याला कदाचित ETL पुन्हा चालवावी लागेल म्हणजे काही तासांचा विलंब - आणि त्यादरम्यान, आपले निर्णय घेणारे अधीर आहेत. सर्वात वाईट परिस्थितीत आपण पैसे आणि ग्राहक गमावण्यास सुरुवात करेपर्यंत आपल्याला चुकीचे विश्लेषण आढळत नाही.
मशीन लर्निंग आणि एआय सह ईटीएल स्ट्रीमलाइनिंग
आपण - आणि कदाचित करू शकता - एखाद्यास ईटीएलचे निरीक्षण करण्यासाठी नियुक्त करू शकता, परंतु ते प्रामाणिकपणे इतके सोपे नाही. खराब डेटा प्रक्रियेच्या त्रुटींमुळे उद्भवू शकतो जे त्वरीत घडतात जेणेकरून त्यांना रिअल टाइममध्ये लक्षात येणार नाही. दूषित ईटीएल प्रक्रियेचे परिणाम सहसा योग्य प्रकारे लोड केलेल्या डेटापेक्षा भिन्न दिसत नाहीत. जरी त्रुटी स्पष्ट असल्या तरीही त्रुटी निर्माण करणार्‍या समस्येस शोधणे इतके सोपे नाही. (डेटाचे विश्लेषण करण्याबद्दल अधिक जाणून घेण्यासाठी, जॉब रोलः डेटा विश्लेषक पहा.)
चांगली बातमी अशी आहे की माणूस काय करू शकत नाही हे मशीन्स पकडू शकतात. हे काही मार्ग आहेत ज्यात एआय आणि मशीन लर्निंग चुकीच्या विश्लेषणामध्ये बदलण्यापूर्वी ईटीएल त्रुटी पकडू शकतात.
कोणतीही दोष नाही, तणाव नाही - आपले जीवन नष्ट न करता जीवन-बदलणारे सॉफ्टवेअर तयार करण्यासाठी चरण चरण बाय चरण
जेव्हा कोणालाही सॉफ्टवेअर गुणवत्तेची काळजी नसते तेव्हा आपण आपली प्रोग्रामिंग कौशल्ये सुधारू शकत नाही.
1. ETL मेट्रिक्स ओलांडून शोधा आणि सतर्क करा
आपला डेटा सतत हलणारा चित्र असला तरीही, ईटीएल प्रक्रियेमध्ये अद्याप स्थिर वेगाने सुसंगत मूल्ये तयार केली जावीत. जेव्हा या गोष्टी बदलतात तेव्हा हे गजर करण्याचे कारण असते. मनुष्य डेटामध्ये मोठे बदल पाहू शकतो आणि त्रुटी ओळखू शकतो, परंतु मशीन शिक्षण सूक्ष्म दोष, वेगवान ओळखू शकते. मशीन लर्निंग सिस्टमला रीअल-टाईम विसंगती शोधणे आणि आयटी विभागाला थेट इशारा देणे शक्य होते, ज्यामुळे त्यांना प्रक्रियेला विराम द्या आणि संगणकीय प्रयत्नांचे तास न सोडता समस्येचे निराकरण केले जाऊ शकते.
२.बिंदू विशिष्ट विशिष्ट बाटल्या
जरी आपले निकाल अचूक असतील तरीही ते कदाचित हळू हळू बाहेर येऊ शकतात. गार्टनर असे म्हणतात अंतर्दृष्टी 80% विश्लेषकातून व्युत्पन्न केलेल्यास आर्थिक मूल्य तयार करण्यासाठी कधीही वापर केला जाणार नाही आणि असेही होऊ शकते कारण व्यावसायिक नेता त्याचा लाभ घेण्यासाठी वेळेत अंतर्दृष्टी पाहू शकत नाही. मशीन लर्निंग आपल्याला आपली सिस्टम कोठे कमी करत आहे हे सांगेल आणि आपल्याला उत्तरे देऊ शकेल - आपल्याला अधिक चांगला डेटा, वेगवान मिळवून देईल.
3. बदला व्यवस्थापनाचे परिणाम प्रमाणित करा
आपला डेटा आणि विश्लेषणे तयार करणारी प्रणाली स्थिर नसते - त्यांना सतत पॅचेस आणि अपग्रेड मिळतात. कधीकधी, ते डेटा तयार करतात किंवा अर्थ लावतात त्या मार्गावर परिणाम करतात - चुकीचे परिणाम देतात. मशीन लर्निंग बदललेले ध्वजांकन आणि विशिष्ट पॅच मशीन किंवा machineप्लिकेशन्सवर त्यांचा शोध काढू शकते.
4. ऑपरेशन्सची किंमत कमी करा
ठप्प विश्लेषक ऑपरेशन्स. आपण फक्त समस्येचे निराकरण कसे करावे हे न समजून घालण्यात घालवलेला वेळ कोण जबाबदार आहे समस्येचे निराकरण करण्यासाठी आपण इमारत मूल्य खर्च करू शकता अशी वेळ आहे. मशीन लर्निंगमुळे विशिष्ट प्रकारच्या घटनेला उत्तर देण्यास जबाबदार असणा teams्या कार्यसंघांना सावध करून, उर्वरित आयटी विभागाला मुख्य नोकरीचे कामकाज सुरू ठेवण्यास मोकळे करून या प्रकरणात लक्ष वेधण्यास मदत केली जाते. याव्यतिरिक्त, मशीन लर्निंग चुकीचे पॉझिटिव्ह्स दूर करण्यात मदत करेल, सतर्कतेची एकूण संख्या कमी करेल आणि त्यांच्याकडून पुरविल्या जाणार्‍या माहितीचे विपुलता वाढेल. सतर्क थकवा फार वास्तविक आहे, म्हणून या बदलाचा जीवनाच्या गुणवत्तेवर मोजमाप परिणाम होईल.
जेव्हा व्यवसायात विजय मिळवण्याचा विचार केला जातो तेव्हा विश्लेषणे महत्त्वपूर्ण असतात. बेन कॅपिटलच्या एका महत्त्वपूर्ण अभ्यासानुसार असे दिसून आले आहे की विश्लेषकांना रोजगार देणार्‍या कंपन्या आर्थिकदृष्ट्या जास्त कामगिरी करण्यापेक्षा दुप्पट आहेत. ईटीएल या क्षेत्रातील यशाचा पाया प्रदान करते, परंतु विलंब आणि त्रुटी देखील विश्लेषक कार्यक्रमाच्या यशास प्रतिबंध करू शकतात. स्वच्छ शिक्षण आणि अचूक निकालांची हमी देण्यात मदत करणारे कोणत्याही विश्लेषण प्रोग्रामच्या यशासाठी मशीन लर्निंग हे एक अमूल्य साधन बनले आहे.