مواد
- ETL تجزیات کیلئے بوتلیں بناتا ہے
- مشین لرننگ اور اے آئی کے ساتھ ای ٹی ایل کو ہموار کرنا
- کوئی کیڑے نہیں ، کوئی تناؤ نہیں - آپ کی زندگی کو تباہ کیے بغیر زندگی کو تبدیل کرنے والے سافٹ ویئر تخلیق کرنے کے لئے مرحلہ وار گائیڈ
ماخذ: پاپ نوکونرت / ڈریم ٹائم ڈاٹ کام
ٹیکا وے:
کاروبار کے لئے ڈیٹا بہت ضروری ہے ، لیکن اس کے کارآمد ہونے کے ل that ، اس ڈیٹا کو جمع کرنے ، پروسیسنگ اور پیش کرنے میں کوئی غلطی نہیں ہونی چاہئے۔ مصنوعی ذہانت ETL عمل کی نگرانی کر سکتی ہے تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ وہ غلطی سے پاک ہیں۔
ETL (نچوڑ ، ٹرانسفارم اور بوجھ) بڑے اعداد و شمار کے تجزیات میں سب سے اہم عمل ہے۔ اور بیک وقت ، یہ اس کی سب سے بڑی رکاوٹ بن سکتا ہے۔ (بڑے اعداد و شمار کے بارے میں مزید معلومات کے ل 5 ، 5 آن لائن مددگار بگ ڈیٹا کورسز کو چیک کریں۔)
ای ٹی ایل کی اتنی اہم وجہ یہ ہے کہ ایک تجزیاتی حل ہضم کرنے کے ل a کاروبار کے ذریعہ جمع کردہ زیادہ تر اعداد و شمار اپنی خام شکل میں تیار نہیں ہوتے ہیں۔ بصیرت پیدا کرنے کے تجزیاتی حل کے لئے ، خام اعداد و شمار کو اس درخواست سے نکالنے کی ضرورت ہے جہاں فی الحال یہ رہتا ہے ، اس شکل میں تبدیل ہوا جس کو تجزیاتی پروگرام پڑھ سکتا ہے ، اور پھر خود تجزیاتی پروگرام میں لادا جاسکتا ہے۔
یہ عمل کھانا پکانے کے مترادف ہے۔ آپ کے کچے اجزاء آپ کا خام ڈیٹا ہیں۔ ان کا تجزیہ کرنے سے پہلے (اسٹور سے خریدا) ، تبدیل (پکا ہوا) ، اور پھر بھری ہوئی (چڑھائی) کرنے کی ضرورت ہے۔ مشکل اور اخراجات غیر متوقع پیمانے پر بڑھ سکتے ہیں - اپنے لئے میک این ’پنیر بنانا آسان ہے ، لیکن رات کے کھانے کی پارٹی میں 40 افراد کے لئے نفیس مینو تیار کرنا زیادہ مشکل ہے۔ یہ کہنے کی ضرورت نہیں ، کسی بھی وقت غلطی آپ کے کھانے کو اجیرن بنا سکتی ہے۔
ETL تجزیات کیلئے بوتلیں بناتا ہے
ETL کچھ طریقوں سے تجزیات کے عمل کی بنیاد ہے ، لیکن اس میں کچھ کمی بھی ہے۔ سب سے پہلے ، یہ سست اور حسابی مہنگا ہے۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ کاروبار اکثر تجزیات کے لئے صرف اپنے اہم ترین اعداد و شمار کو ترجیح دیتے ہیں ، اور بقیہ ذخیرہ اندوزی کرتے ہیں۔ اس حقیقت میں اہم کردار ادا کرتا ہے کہ تجارتی مقاصد کے لئے تمام کاروباری ڈیٹا کا 99٪ غیر استعمال شدہ ہے۔
اس کے علاوہ ، ای ٹی ایل عمل کبھی بھی یقینی نہیں ہے۔ ETL عمل میں نقائص آپ کے ڈیٹا کو خراب کرسکتے ہیں۔ مثال کے طور پر ، ایک مختصر نیٹ ورک کی غلطی ڈیٹا کو نکالنے سے روک سکتی ہے۔ اگر آپ کے ماخذ کے ڈیٹا میں فائل کی ایک سے زیادہ اقسام ہیں ، تو وہ غلط طریقے سے تبدیل ہوسکتے ہیں۔ ردی کی ٹوکری میں ، کوڑے سے باہر ، جیسے کہ وہ کہتے ہیں - ETL عمل کے دوران غلطیاں تقریبا یقینی طور پر غلط تجزیات کے معاملے میں اپنے آپ کو ظاہر کرے گی۔
خراب شدہ ETL عمل کے خراب نتائج ہو سکتے ہیں۔ یہاں تک کہ بہترین صورتحال میں بھی ، آپ کو شاید ETL دوبارہ چلانی ہوگی ، جس کا مطلب ہے گھنٹوں کی تاخیر - اور اس دوران ، آپ کے فیصلہ لینے والے بے چین ہیں۔ بدترین صورتحال میں ، آپ کو غلط تجزیات کا اس وقت تک توجہ نہیں ہوگی جب تک کہ آپ اپنے پیسوں اور صارفین کو کھونا شروع نہ کردیں۔
مشین لرننگ اور اے آئی کے ساتھ ای ٹی ایل کو ہموار کرنا
آپ - اور شاید کر سکتے ہیں - کسی کو ETL کی نگرانی کرنے کے لئے تفویض کرسکتے ہیں ، لیکن یہ سچائی سے اتنا آسان نہیں ہے۔ خراب ڈیٹا کا نتیجہ عمل کی غلطیوں کے نتیجے میں ہوسکتا ہے جو اتنی جلدی ہوتی ہے کہ انھیں حقیقی وقت میں محسوس نہیں کیا جاسکتا ہے۔ خراب شدہ ETL عمل کے نتائج اکثر صحیح معنوں میں بھری ہوئی ڈیٹا سے مختلف نہیں نظر آتے ہیں۔ یہاں تک کہ جب غلطیاں عیاں ہوجائیں ، تب بھی جو مسئلہ پیدا ہوا ہے اس کا سراغ لگانا اتنا آسان نہیں ہوگا۔ (ڈیٹا کے تجزیہ کے بارے میں مزید معلومات کے ل To ، نوکری کا رول: ڈیٹا تجزیہ کار دیکھیں۔)
اچھی خبر یہ ہے کہ مشینیں پکڑ سکتی ہیں جو انسان نہیں کر سکتے ہیں۔ یہ کچھ ہی طریقے ہیں جن میں AI اور مشین لرننگ ETL کی غلطیوں کو پکڑ سکتے ہیں اس سے پہلے کہ وہ غلط تجزیات میں تبدیل ہوجائیں۔
کوئی کیڑے نہیں ، کوئی تناؤ نہیں - آپ کی زندگی کو تباہ کیے بغیر زندگی کو تبدیل کرنے والے سافٹ ویئر تخلیق کرنے کے لئے مرحلہ وار گائیڈ
جب آپ سافٹ ویئر کے معیار کی پرواہ نہیں کرتے ہیں تو آپ اپنی پروگرامنگ کی مہارت کو بہتر نہیں کرسکتے ہیں۔
1. ETL میٹرکس کے پار اور الرٹ کا پتہ لگائیں
اگرچہ آپ کا ڈیٹا ایک مستقل حرکت پذیر تصویر ہے ، پھر بھی ETL عمل کو مستقل رفتار سے مستقل اقدار تیار کرنا چاہئے۔ جب یہ چیزیں تبدیل ہوجاتی ہیں ، تو یہ خطرے کی گھنٹی ہے۔ انسان اعداد و شمار میں بڑے بڑے جھولوں کو دیکھ سکتا ہے اور غلطیوں کو پہچان سکتا ہے ، لیکن مشین لرننگ ٹھیک ٹھیک خرابیوں کو تیزی سے پہچان سکتی ہے۔ کسی مشین لرننگ سسٹم کے لئے یہ ممکن ہے کہ وہ حقیقی وقت کی بے ضابطگی کا پتہ لگائے اور آئی ٹی ڈیپارٹمنٹ کو براہ راست آگاہ کرے ، تاکہ وہ عمل کو روکنے اور اس مسئلے کا حل نکالنے کی گھنٹوں کمپیوٹیشنل کاوش کو مسترد کردے۔
2. مخصوص مقام کی بوتلیں
یہاں تک کہ اگر آپ کے نتائج درست ہیں تو پھر بھی وہ استعمال میں مستعمل بہت آہستہ آہستہ نکل سکتے ہیں۔ گارٹنر کہتا ہے بصیرت کا 80٪ تجزیات سے ماخوذ کبھی بھی مالیاتی قدر پیدا کرنے کے لئے استعمال نہیں کیا جائے گا ، اور یہ اس لئے ہوسکتا ہے کہ کاروباری رہنما اس سے فائدہ اٹھانے کے ل time وقت پر کوئی بصیرت نہیں دیکھ پائے۔ مشین لرننگ آپ کو بتا سکتی ہے کہ آپ کا سسٹم کہاں سست ہو رہا ہے اور آپ کو جوابات مہیا کرسکتا ہے - آپ کو بہتر ڈیٹا ، تیز تر حاصل کرنے سے۔
3. تبدیلی کے نظم و نسق کے اثرات کی مقدار
وہ نظام جو آپ کے ڈیٹا اور تجزیات کو تیار کرتے ہیں وہ مستحکم نہیں ہوتے ہیں - وہ مستقل پیچ اور اپ گریڈ وصول کرتے ہیں۔ بعض اوقات ، یہ اس طریقے کو متاثر کرتے ہیں جس طرح سے وہ ڈیٹا تیار کرتے ہیں یا اس کی ترجمانی کرتے ہیں - جس کے نتیجے میں غلط نتائج برآمد ہوتے ہیں۔ مشین لرننگ ایسے نتائج کو پرچم دے سکتی ہے جو تبدیل ہوچکے ہیں اور ان کو مخصوص پیچ والی مشین یا ایپلی کیشن میں ٹریس کرسکتے ہیں۔
4. آپریشنز کی لاگت کو کم کریں
رکے ہوئے تجزیات کی کاروائیاں کھوئے ہوئے رقم کے برابر ہیں۔ آپ اس مسئلے کو حل کرنے کے لئے نہ صرف یہ معلوم کرنے میں صرف کرتے ہیں کہ یہ بھی کون ذمہ دار ہے مسئلے کو حل کرنے کا وقت یہ ہے کہ آپ بلڈنگ ویلیو خرچ کر سکتے ہو۔ مشینی سیکھنے سے صرف ان ٹیموں کو ہی آگاہی حاصل کی جاسکتی ہے جو مخصوص نوعیت کے واقعات کا جواب دینے کے لئے ذمہ دار ہوسکتی ہیں ، اور آئی ٹی ڈیپارٹمنٹ کے باقی فرائض کو ملازمت کے بنیادی کاموں کو جاری رکھنے کی اجازت دیتی ہے۔ اس کے علاوہ ، مشین لرننگ جھوٹے مثبت کو ختم کرنے میں مدد کرے گی ، انتباہات کی مجموعی تعداد کو کم کرنے کے ساتھ ساتھ ان کی فراہم کردہ معلومات کی گرانولیٹی میں اضافہ کرے گی۔ انتباہ کی تھکاوٹ بہت حقیقی ہے ، لہذا اس تبدیلی کا معیار زندگی کے پیمانہ پر اثر پڑے گا۔
جب کاروبار میں کامیابی حاصل کرنے کی بات آتی ہے تو ، تجزیات ضروری ہے۔ بائن کیپیٹل سے ایک اہم مطالعہ سے پتہ چلتا ہے کہ تجزیاتی ملازمت کرنے والی کمپنیاں مالی طور پر زیادہ کارکردگی کا مظاہرہ کرنے کے مقابلے میں دگنے سے زیادہ ہیں۔ ای ٹی ایل اس میدان میں کامیابی کی بنیاد فراہم کرتا ہے ، لیکن تاخیر اور غلطیاں بھی تجزیاتی پروگرام کی کامیابی کو روک سکتی ہیں۔ لہذا ، مشین سیکھنا کسی بھی تجزیاتی پروگرام کی کامیابی کا ایک انمول ذریعہ بن جاتا ہے ، صاف اعداد و شمار اور درست نتائج کی ضمانت دینے میں مدد کرتا ہے۔