"क्या मैं इस डेटा पर भरोसा कर सकता हूँ?"
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के शुरुआती युग में, यह प्रश्न व्यक्तियों और संगठनों के लिए तेजी से महत्वपूर्ण हो गया है। डेटा विश्वसनीयता किसी संगठन की आधारशिला है डेटा-संचालित निर्णय लेना. से एक हालिया सर्वेक्षण यकीनन अध्ययन के अनुसार, 77% डेटा पहलों के प्राथमिक लक्ष्य के रूप में डेटा-संचालित निर्णय लेने की पहचान की गई है, फिर भी केवल 46% संगठनों को डेटा पर उच्च या बहुत अधिक भरोसा है जो उनके निर्णयों का समर्थन करता है।
से एक रिपोर्ट विश्व आर्थिक मंच एआई की क्षमता को साकार करने में डेटा विश्वसनीयता के महत्व पर प्रकाश डालता है। जबकि 90% सार्वजनिक और निजी सीईओ मानते हैं कि जलवायु परिवर्तन का मुकाबला करने के लिए एआई आवश्यक है, 75% अधिकारियों को उस डेटा की विश्वसनीयता पर उच्च स्तर का भरोसा नहीं है जो उनकी महत्वपूर्ण डेटा परियोजनाओं को शक्ति प्रदान करता है। भविष्य की डेटा-संचालित पहलों की सफलता सुनिश्चित करना भरोसेमंद डेटा से शुरू होता है, और यह साबित करना कि डेटा भरोसेमंद है, परिभाषित करने से शुरू होता है डेटा विश्वसनीयता क्या है, और यह निर्धारित करना कि इसे कैसे प्राप्त किया जाए।
डेटा विश्वसनीयता क्या है?
डेटा विश्वसनीयता है दृढ़ संकल्प कि डेटा सटीक, पूर्ण, सुसंगत और त्रुटियों से मुक्त है। डेटा की विश्वसनीयता सुनिश्चित करना किसी संगठन का एक घटक है डेटा अखंडता प्रयास, जो डेटा से परे बुनियादी ढांचे और डेटा से संबंधित प्रक्रियाओं तक फैला हुआ है:
- शारीरिक अखंडता आईटी सिस्टम से डेटा को सुरक्षित रूप से संग्रहीत करने और पुनर्प्राप्त करने की प्रक्रियाओं को नियंत्रित करता है। यह डेटा की विश्वसनीयता में रुकावटों और अन्य बाहरी खतरों से बचाता है।
- तार्किक अखंडता पुष्टि करता है कि डेटा विभिन्न संदर्भों में मायने रखता है। मानवीय त्रुटि या सिस्टम डिज़ाइन में खामियों के कारण डेटा के तर्क से समझौता किया जा सकता है। तार्किक अखंडता के चार पहलू हैं:
- डोमेन अखंडता मानों की स्वीकार्य सीमा से संबंधित है, जैसे पूर्णांक, पाठ, या दिनांक।
- इकाई अखंडता रिलेशनल डेटाबेस तालिका में रिकॉर्ड्स की विशिष्ट पहचान करने वाली प्राथमिक कुंजियों को लागू करके दोहराव को रोकता है।
- निर्देशात्मक अखंडता नियमों और प्रक्रियाओं को लागू करता है जो दो डेटाबेस तालिकाओं के बीच स्थिरता बनाए रखते हैं।
- उपयोगकर्ता-परिभाषित अखंडता डेटा पर संगठन के अपने आंतरिक नियमों और सीमाओं को लागू करके उन त्रुटियों की पहचान करने का प्रयास किया जाता है जो अन्य अखंडता जांच में छूट जाती हैं।
डेटा विश्वसनीयता मजबूत डेटा-संचालित निर्णय लेने की प्रक्रिया बनाने में पहला कदम है। निर्णयों की गुणवत्ता डेटा की अपूर्णता, डेटा अशुद्धियों और डेटा प्रारूपों के मानकीकरण की कमी, असंगत डेटा परिभाषाओं और अनुचित डेटा संग्रह विधियों द्वारा उत्पन्न पूर्वाग्रहों से प्रभावित होती है। अपने डेटा की विश्वसनीयता पर भरोसा रखने से निर्णय लेने वालों को अपनी ज़रूरत की जानकारी इकट्ठा करने और बदलती उद्योग और बाज़ार स्थितियों पर तुरंत प्रतिक्रिया देने की अनुमति मिलती है।
डेटा विश्वसनीयता क्यों महत्वपूर्ण है?
डेटा विश्वसनीयता के महत्व को मापने का एक तरीका इस पर विचार करना है अविश्वसनीय डेटा की विशेषताएं:
- ग़लत डेटा बिल्कुल गलत और भ्रामक है।
- रगड़ा हुआ डेटा अब सटीक और उतना ही भ्रामक नहीं है।
- अधूरा डेटा में मान गायब हैं या विशिष्ट विशेषताओं का अभाव है, जैसे संपर्क जानकारी के बिना ग्राहक रिकॉर्ड।
- नकल डेटा विश्लेषण को विकृत कर सकता है और संसाधनों को बर्बाद कर सकता है।
- असंगत संगठन के भीतर डेटा विभिन्न रूपों या स्वरूपों में मौजूद है।
- अप्रासंगिक डेटा वर्तमान विश्लेषण के संदर्भ में मूल्य नहीं जोड़ता है।
- असंरचित डेटा में ऐसे संदर्भ का अभाव है जो इसे सटीक रूप से विश्लेषण करने की अनुमति देता है, जैसे कि परिभाषित डेटाबेस फ़ील्ड में सादा पाठ बनाम पाठ।
- गैर-संगत डेटा स्वास्थ्य सेवा और वित्त जैसे विनियमित उद्योगों के लिए समस्याएं पैदा करता है और कानूनी और वित्तीय दंड का कारण बन सकता है।
इसके विपरीत, विश्वसनीय डेटा व्यावसायिक निर्णयों की गुणवत्ता में सुधार करता है, कंपनी की परिचालन दक्षता में योगदान देता है, ग्राहक संतुष्टि के स्तर को बढ़ाता है, वित्तीय प्रबंधन को अधिक सटीक बनाता है और नियामक अनुपालन की सुविधा प्रदान करता है। किसी संगठन के लिए डेटा विश्वसनीयता के अन्य लाभ अधिक प्रभावी विपणन, कम परिचालन लागत, अधिक सटीक पूर्वानुमान, बढ़ी हुई स्केलेबिलिटी और अधिक सार्थक और उपयोगी डेटा एकीकरण हैं।
अधिक डेटा विश्वसनीयता से कंपनियों को मिलने वाला सबसे महत्वपूर्ण लाभ वह विश्वास हो सकता है जो वे कर्मचारियों, भागीदारों और ग्राहकों के साथ बनाते हैं। यदि विश्वास व्यावसायिक रिश्तों की नींव है, तो डेटा विश्वसनीयता कंपनी के अंदर और बाहर पार्टियों और हितधारकों के साथ मजबूत, दीर्घकालिक संबंध और सकारात्मक बातचीत स्थापित करने का मार्ग है।
डेटा विश्वसनीयता कैसे मापें
में पहला कदम डेटा विश्वसनीयता मापना के लिए सबसे उपयुक्त मेट्रिक्स निर्धारित करना है विशिष्ट प्रकार का डेटा और अनुप्रयोग, या "आयाम।" डेटा विश्वसनीयता के लिए कुछ मेट्रिक्स आंतरिक हैं, या किसी विशेष उपयोग के मामले से स्वतंत्र हैं, जैसे डेटाबेस में कोडिंग त्रुटियों की कुल संख्या। अन्य बाहरी हैं, जिसका अर्थ है कि वे सीधे किसी विशिष्ट कार्य या संदर्भ से जुड़े होते हैं, जैसे कि वेब पेज का औसत लोड समय।
आंतरिक मेट्रिक्स में डेटा सटीकता, पूर्णता शामिल है, स्थिरता, ताजगी, और गोपनीयता और सुरक्षा:
- शुद्धता इसे इस बात से मापा जाता है कि डेटा उस वास्तविक दुनिया की स्थिति का कितनी अच्छी तरह वर्णन या प्रतिनिधित्व करता है जिससे वह संबंधित है। इसमें शामिल है कि क्या डेटा में डेटा मॉडल में वर्णित विशेषताएं हैं, और क्या घटनाओं और परिस्थितियों के बारे में मॉडल की भविष्यवाणियां सच साबित होती हैं।
- संपूर्णता स्वयं डेटा और उस डेटा के आधार पर बनाए गए डेटा मॉडल दोनों से संबंधित है। पूर्णता को डेटाबेस में शून्य मानों या डेटा तत्वों और उन फ़ील्ड्स की पहचान करके मापा जाता है जहां डेटा पूरी तरह से गायब है।
- कंसिस्टेंसी (Consistency) डेटा अतिरेक और एक दूसरे के एकत्रीकरण वाले मूल्यों में विसंगतियों को जड़ से समाप्त करता है। एक उदाहरण एक डेटाबेस है जिसमें बिक्री विभाग द्वारा उपयोग किए गए उत्पाद मॉडल नंबर उत्पादन टीम द्वारा उपयोग किए गए मॉडल नंबरों से मेल नहीं खाते हैं।
- ताज़गी वर्तमान क्षण में डेटा की वर्तमानता को परिभाषित करता है, जो संबंधित है लेकिन इसका पर्याय नहीं है डेटा समयबद्धता, या किसी विशिष्ट कार्य पर लागू होने पर डेटा की प्रासंगिकता। उदाहरण के लिए, बिक्री प्रतिनिधियों के पुराने रोस्टर के कारण बिक्री के आंकड़े पोस्ट करने में देरी हो सकती है। बिक्री डेटा विश्लेषण के लिए सटीक और समय पर है, लेकिन यह नवीनतम नहीं है।
बाह्य मेट्रिक्स में शामिल हैं प्रासंगिकता, विश्वसनीयता, समयबद्धता, प्रयोज्यता, और वैधता:
- प्रासंगिकता यह सुनिश्चित करता है कि डेटा कार्य के लिए आवश्यक जानकारी प्रदान करता है, और सभी इच्छित उपयोग के मामलों को पूरा करने के लिए पर्याप्त है। अप्रासंगिकता अतिरेक, पुराना होने या अपूर्ण होने के कारण हो सकती है।
- विश्वसनीयता संदर्भित करता है कि हितधारक डेटा को कितना भरोसेमंद मानते हैं। डेटा को सत्य और विश्वसनीय माने जाने के लिए, इसे इसके स्रोत, इसकी गुणवत्ता और किसी भी संभावित पूर्वाग्रह के संदर्भ में सत्यापन योग्य होना चाहिए।
- सामयिकता पुष्टि करता है कि डेटा अद्यतित है और अपने इच्छित उद्देश्यों के लिए उपयोग के लिए उपलब्ध है। अद्यतन जानकारी जो निर्णय-निर्माताओं तक कभी नहीं पहुंच पाती, जिन्हें इसकी आवश्यकता होती है, वह उतनी ही बेकार है जितनी पुरानी जानकारी जो तुरंत उन तक पहुंच जाती है।
- प्रयोज्य यह निर्धारित करता है कि संगठन के डेटा उपभोक्ताओं द्वारा डेटा तक कितनी आसानी से पहुंचा और समझा जा सकता है। डेटा स्पष्ट और सुस्पष्ट होना चाहिए, और यह अनुरोध प्रपत्रों, शब्दों और दृष्टिकोणों की विविधताओं का उपयोग करके पहुंच योग्य होना चाहिए।
- वैधता सत्यापित करता है कि डेटा कंपनी के आंतरिक नियमों और डेटा परिभाषाओं के अनुरूप है। सुसंगत और कुशल व्यावसायिक प्रक्रियाओं को बढ़ावा देने के लिए विभिन्न विभागों को डेटा बनाने, वर्णन करने और बनाए रखने के विशिष्ट तरीकों पर सहमत होना चाहिए।
डेटा विश्वसनीयता में सुधार कैसे करें: उदाहरण और चुनौतियाँ
आपकी कंपनी के डेटा की विश्वसनीयता को बढ़ाना सबसे महत्वपूर्ण उपयोग के मामलों की पहचान करने से शुरू होता है, जैसे बिक्री पूर्वानुमान, कार्यबल योजना, या प्रभावी विपणन रणनीतियों को तैयार करना। इससे आप उस डेटा पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं जिसका संगठन-व्यापी प्रभाव सबसे अधिक है और जो सभी हितधारकों के लिए समान आधार प्रदान करता है। यह उन क्षेत्रों और अनुप्रयोगों पर भी प्रकाश डालता है जिन्हें अधिक विश्वसनीय डेटा की सबसे अधिक आवश्यकता है।
डेटा विश्वसनीयता को बढ़ावा देने के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं को अपनाने से, संगठनों को लाभ का एहसास होता है संपूर्ण डेटा स्टैक: डेटा स्रोतों और निकालने और लोड करने वाले टूल से लेकर क्लाउड डेटा वेयरहाउस और ट्रांसफ़ॉर्मेशन टूल तक।
- डेटा संग्रहण मानकों का पालन करें. इससे डेटा में भिन्नता कम हो जाती है और संपूर्ण कंपनी में एकरूपता को बढ़ावा मिलता है।
- विश्वसनीयता पर ध्यान केंद्रित करने के लिए डेटा संग्राहकों को प्रशिक्षित करें। उन्हें ऐसे उपकरण और तकनीकें उपलब्ध कराएं जो मानवीय त्रुटियों की संभावना को कम करें, और उन्हें अविश्वसनीय डेटा के उपयोग से जुड़ी लागतों के बारे में सूचित करें।
- नियमित ऑडिट करें. डेटा ऑडिट सिस्टम में त्रुटियों और विसंगतियों की पहचान करता है, और समस्याओं के कारणों की खोज करने और सुधारात्मक कार्रवाइयों को निर्धारित करने के लिए गहराई से खुदाई करता है।
- अपने औज़ारों और यंत्रों की विश्वसनीयता का परीक्षण करें. डेटा संग्रह उपकरणों में सर्वेक्षण, प्रश्नावली और माप उपकरण शामिल हैं। टूल के पायलट परीक्षण के अलावा, आपको डेटा पूर्णता, सटीकता और स्थिरता के लिए संग्रह प्रक्रिया की निगरानी करनी होगी।
- डेटा साफ़ करें. डेटा में किसी भी आउटलायर को पहचानें और हटाएं। गुम और असंगत मूल्यों की पहचान करें और डेटा पूर्णता और स्थिरता प्राप्त करने के लिए मानक तरीकों को लागू करें।
- एक डेटा डिक्शनरी बनाएं. शब्दकोश डेटा प्रकार, डेटा संबंध और डेटा अर्थ के लिए केंद्रीय भंडार के रूप में कार्य करता है। यह आपको डेटा के स्रोत, उसके प्रारूप और इसका उपयोग कैसे किया गया है, इसे ट्रैक करने देता है। यह सभी हितधारकों के लिए एक साझा संसाधन के रूप में भी कार्य करता है।
- सुनिश्चित करें कि डेटा प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य है। अपनी डेटा संग्रह प्रथाओं का सावधानीपूर्वक दस्तावेज़ीकरण करने से आपको और अन्य लोगों को अपने परिणामों को पुन: प्रस्तुत करने की अनुमति मिलती है। उपयोग की जाने वाली पद्धतियों को स्पष्ट रूप से समझाया जाना चाहिए, और डेटा के सभी संस्करणों को सटीक रूप से ट्रैक किया जाना चाहिए।
- डेटा गवर्नेंस नीतियां लागू करें. सुनिश्चित करें कि कंपनी के डेटा उपभोक्ता आपकी डेटा नीतियों और एक्सेस नियंत्रण, संशोधनों और परिवर्तन लॉग के अपडेट से संबंधित प्रक्रियाओं को समझते हैं।
- अपने डेटा का बैकअप और पुनर्प्राप्ति योग्य रखें। अपनी डेटा पुनर्प्राप्ति प्रक्रियाओं का नियमित रूप से परीक्षण करके महत्वपूर्ण डेटा की संभावित हानि के लिए तैयारी करें।
एआई में विश्वास पैदा करने के लिए डेटा विश्वसनीयता महत्वपूर्ण है
जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (जेनएआई) का बड़ा वादा व्यवसायों और उपभोक्ताओं पर निर्भर करता है प्रौद्योगिकी के प्रति उनके अविश्वास पर काबू पाना. डेटा विश्वसनीयता बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) मशीन लर्निंग सिस्टम में निहित परिवर्तनशीलता और अशुद्धियों का प्रतिकार कर सकती है। एआई मॉडलिंग में डेटा विश्वसनीयता सिद्धांतों को लागू करने से एआई-जनित सामग्री के निहित और स्पष्ट पूर्वाग्रह का समाधान होता है।
GenAI नवाचारों पर लागू डेटा विश्वसनीयता के उदाहरणों में शामिल हैं व्याख्या करने योग्य ए.आई. (एक्सएआई) जो सिस्टम की पारदर्शिता और समझ को बढ़ाता है, और मानव-एआई सहयोग, जो एआई की कम्प्यूटेशनल दक्षता के साथ मानव अंतर्ज्ञान और अनुभव को जोड़ता है। इसके अलावा विकास के तहत नैतिक एआई ढांचे भी हैं जो सटीकता और विश्वसनीयता के अलावा निष्पक्षता और समानता के लिए प्रयास करते हैं।
डेटा वह ईंधन है जो आधुनिक व्यवसाय को शक्ति प्रदान करता है, लेकिन उस डेटा के मूल्य में तेजी से गिरावट आती है क्योंकि डेटा उपभोक्ता इसकी सटीकता, अखंडता और विश्वसनीयता में विश्वास खो देते हैं। आपकी कंपनी को डेटा में अपने निवेश पर मिलने वाले रिटर्न को बढ़ाने का सबसे अच्छा तरीका उन उपकरणों और प्रक्रियाओं को लागू करना है जो इसके मूल्य की सुरक्षा और वृद्धि करते हैं।
- एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
- प्लेटोडेटा.नेटवर्क वर्टिकल जेनरेटिव एआई। स्वयं को शक्तिवान बनाएं। यहां पहुंचें।
- प्लेटोआईस्ट्रीम। Web3 इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
- प्लेटोईएसजी. कार्बन, क्लीनटेक, ऊर्जा, पर्यावरण, सौर, कचरा प्रबंधन। यहां पहुंचें।
- प्लेटोहेल्थ। बायोटेक और क्लिनिकल परीक्षण इंटेलिजेंस। यहां पहुंचें।
- स्रोत: https://www.dataversity.net/what-is-data-reliability-and-why-do-you-need-it/
