"मास्टर डेटा" और "संदर्भ डेटा" शब्दों को काफी आसानी से भ्रमित किया जा सकता है। दोनों ऐसा डेटा प्रदान करते हैं जो समय के साथ कभी-कभी बदलता है और ऐसा डेटा प्रदान करते हैं जो सटीक और अद्यतित होने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
मास्टर डेटा व्यावसायिक लेनदेन के लिए आवश्यक सटीक जानकारी प्रदान करता है जो व्यवसाय चलाने के लिए महत्वपूर्ण है - ग्राहकों, कर्मचारियों और आपूर्तिकर्ताओं और संगठन के उत्पादों और संपत्तियों के बारे में स्थायी/अर्ध-स्थायी जानकारी।
दूसरी ओर, संदर्भ डेटा आम तौर पर दीर्घकालिक होता है (लेकिन हमेशा नहीं) और इसका उपयोग "अन्य" डेटा को परिभाषित और वर्गीकृत करने में किया जाता है।
संदर्भ डेटा पर ध्यान केंद्रित करने वाले शीर्षकों के साथ सॉफ़्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म समीक्षाओं द्वारा भ्रम को बढ़ा-चढ़ाकर पेश किया जाता है, लेकिन फिर मास्टर डेटा प्रबंधन (एमडीएम) प्लेटफ़ॉर्म का वर्णन करने के लिए स्थानांतरित कर दिया जाता है, जिसमें केवल एक या दो प्लेटफ़ॉर्म संदर्भ डेटा का समर्थन करते हैं।
संदर्भ डेटा के लिए कोई मानकीकृत परिभाषा नहीं है। (संदर्भ डेटा की बेहतर समझ के लिए, अपने सार्वजनिक पुस्तकालय में संदर्भ अनुभाग के बारे में सोचें।) "अन्य" दीर्घकालिक डेटा आवश्यकताओं और उद्योगों की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करता है। उदाहरण के लिए, वित्त उद्योग में, संदर्भ डेटा लेनदेन के दौरान उपयोग की जाने वाली विस्तृत जानकारी के लिए एक सर्वव्यापी शब्द है गतिशील संदर्भ डेटा. विश्व स्वास्थ्य संगठन द्वारा विकसित बच्चों का विकास संदर्भ डेटा, एक और उदाहरण प्रदान करता है - स्थिर संदर्भ डेटा का उपयोग करते हुए। संदर्भ डेटा प्रकारों की विविधता के एक छोटे नमूने में शामिल हैं:
मास्टर डेटा व्यावसायिक लेनदेन के लिए आवश्यक बुनियादी जानकारी प्रदान करता है और सुरक्षा कारणों से सीमित पहुंच की आवश्यकता हो सकती है। संदर्भ डेटा अतिरिक्त जानकारी प्रदान करता है जो व्यवसाय को अधिक कुशलता से संचालित करने में मदद करता है, और अक्सर सभी कर्मचारियों के लिए आसानी से उपलब्ध होता है।
संदर्भ डेटा और मास्टर डेटा का सटीक और अद्यतित होना आवश्यक है।
संगठन संदर्भ डेटा को कई स्थानों पर संग्रहीत कर सकते हैं। यदि सॉफ़्टवेयर इसका समर्थन करता है, तो संदर्भ डेटा को डेटा कैटलॉग, डेटा गवर्नेंस सॉफ़्टवेयर और मास्टर डेटा प्रबंधन प्लेटफ़ॉर्म में सहेजा जा सकता है। इसके अतिरिक्त, संदर्भ डेटा के लिए विशिष्ट कुछ सॉफ़्टवेयर प्रोग्राम भी हैं। कुछ परिस्थितियों में, जैसे कि a का उपयोग करते समय डाटा गोदाम, संदर्भ डेटा को मास्टर डेटा के उपखंड के रूप में स्थापित किया जा सकता है।
क्या है संदर्भ डेटा?
संदर्भ डेटा विभिन्न स्रोतों से आता है और इसे व्यवसाय के सिस्टम के सिंक्रनाइज़ेशन का समर्थन करने के लिए प्रबंधित किया जाना चाहिए। ऐसा करने का एक कुशल तरीका डेटा गवर्नेंस प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करना है जिसमें डेटा संदर्भ सॉफ़्टवेयर शामिल है। इस प्रकार के प्रबंधन के बिना, संदर्भ डेटा हो सकता है डाल दिए एक विभाग संगठन के भीतर. यदि विभिन्न विभाग संदर्भ डेटा एकत्र करने और संग्रहीत करने के लिए अपनी रणनीति का उपयोग करते हैं तो इसे अलग-अलग तरीके से परिभाषित और प्रबंधित भी किया जा सकता है। आमतौर पर उपयोग किए जाने वाले संदर्भ डेटा के उदाहरणों में शामिल हैं:
- लेन-देन कोड
- कार्य और व्यावसायिक प्रक्रियाएँ
- वित्तीय पदानुक्रम
- ग्राहक विभाजन
- मुद्रा संबंधी जानकारी
- राज्य या देश कोड
- संगठनात्मक इकाई प्रकार
- भाषा कोड
- लागत केंद्र
संदर्भ डेटा सार्वजनिक और निजी दोनों स्रोतों से लिया जा सकता है, और विभिन्न डोमेन को जानकारी प्रदान करता है। संदर्भ डेटा का समर्थन करने वाले डोमेन और एप्लिकेशन के बीच जटिल कनेक्शन के कारण, इसे प्रबंधित करना कुछ चुनौतियाँ पेश कर सकता है। संदर्भ डेटा का प्रबंधन मैन्युअल रूप से नहीं किया जाना चाहिए। संदर्भ डेटा का उपयोग आमतौर पर संगठन के प्रत्येक विभाग द्वारा अपने डेटा को संदर्भ प्रदान करने में सहायता के लिए किया जाता है। यह समर्थन करता है आँकड़े की गुणवत्ता और डेटा प्रयोज्यता.
संदर्भ डेटा डेटा व्याख्या प्रक्रिया के लिए एक आधार प्रदान करता है जिसका उपयोग विभिन्न अनुप्रयोगों, प्रणालियों और प्रक्रियाओं में किया जाता है।
संदर्भ डेटा का प्राथमिक उद्देश्य डेटा तत्वों के लिए सामान्य परिभाषाएँ, वर्गीकरण और संबंध स्थापित करना है। यह पूर्वनिर्धारित कोड और मानों का भी उपयोग करता है। ऐसा करने से, संदर्भ डेटा डेटा की गुणवत्ता को बढ़ाता है और डेटा एकीकरण प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करता है। यह, बदले में, डेटा साझाकरण को सरल बनाता है।
उदाहरण के लिए, वित्तीय उद्योग सुरक्षा पहचानकर्ताओं का उपयोग करता है, जैसे अंतर्राष्ट्रीय प्रतिभूति पहचान संख्याएँ (आईएसआईएन) या टिकर प्रतीक जो संदर्भ डेटा संप्रेषित करता है जो वित्तीय साधनों - बांड, स्टॉक और डेरिवेटिव की पहचान करता है। ई-कॉमर्स के दौरान, उत्पाद कोड और वर्गीकरण का उपयोग मानकीकृत इन्वेंट्री प्रबंधन और मूल्य निर्धारण को बहुत आसान बना सकता है। स्वास्थ्य देखभाल में, मेडिकल कोडिंग सिस्टम चिकित्सा सेवाओं के लिए सटीक वर्गीकरण और बिल बनाने में मदद करते हैं।
मास्टर डेटा और मास्टर डेटा प्रबंधन व्याख्या की
दो प्रकार के मास्टर डेटा प्रबंधन विकसित हुए हैं: विश्लेषणात्मक और परिचालन. ऑपरेशनल मास्टर डेटा प्रबंधन उस मुख्य डेटा का वर्णन करता है जिसका उपयोग एक संगठन व्यवसाय करने के लिए करता है। लेन-देन और वितरण संबंधी रुकावटों को रोकने और व्यापार के सुचारू प्रवाह का समर्थन करने के लिए यह डेटा सटीक और भरोसेमंद होना चाहिए।
विश्लेषणात्मक मास्टर डेटा प्रबंधन प्रणालियाँ परस्पर विरोधी और अनावश्यक जानकारी से उत्पन्न होने वाली समस्याओं से बचने के लिए मास्टर डेटा का उपयोग करती हैं। मास्टर डेटा के उपयोग के बिना, विभिन्न विभाग मास्टर डेटा के अपने स्वयं के संस्करण विकसित करेंगे, जिसके परिणामस्वरूप कई लिस्टिंग होंगी, जिनमें त्रुटियां सामने आएंगी।
मास्टर डेटा को बेहतर ढंग से समझने के लिए, विचार करें कि मास्टर डेटा क्या नहीं है।
- यह लेन-देन संबंधी डेटा नहीं है: लेन-देन संबंधी डेटा व्यवसाय की बिक्री और खरीद की दैनिक प्रक्रियाओं का समर्थन करने वाले विभिन्न अनुप्रयोगों द्वारा उत्पन्न होता है। हालाँकि यह जानकारी रिकॉर्ड और संग्रहीत की जाती है, लेकिन लेन-देन संबंधी डेटा का नियमित आधार पर उपयोग नहीं किया जाता है।
- यह असंरचित डेटा नहीं है: फ्रीफॉर्म या असंरचित डेटा न तो व्यवस्थित है और न ही स्वरूपित है। फ़्रीफ़ॉर्म डेटा में असंरचित पाठ, संख्याएँ, दिनांक और मूल रूप से कोई भी डेटा शामिल होता है जिसे संगठन के सिस्टम के साथ काम करने के लिए स्वरूपित/रूपांतरित नहीं किया जाता है। असंरचित डेटा में वेब पेज या दस्तावेज़, ईमेल, सर्वेक्षण, जर्नल लेख, विपणन अनुसंधान आदि की लिखित सामग्री शामिल हो सकती है।
उपयुक्त सॉफ्टवेयर के साथ, मास्टर डेटा प्रबंधन डेटा सफाई, डेटा परिवर्तन और डेटा एकीकरण प्रक्रियाओं जैसी सेवाओं की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान कर सकता है। जैसे ही नए डेटा स्रोत जोड़े जाते हैं, मास्टर डेटा प्रबंधन सॉफ्टवेयर नए डेटा को मास्टर डेटा सिस्टम में पहचान, एकत्र, रूपांतरित और एकीकृत कर सकता है।
सामान्यतः प्रयुक्त मास्टर डेटा के उदाहरण नीचे सूचीबद्ध हैं:
- ग्राहक डेटा: आम तौर पर मास्टर डेटा का सबसे अधिक इस्तेमाल किया जाने वाला रूप माना जाता है, मूल ग्राहक डेटा में बिलिंग पते, ईमेल पते और फोन नंबर शामिल होते हैं, लेकिन पिछली खरीदारी के आधार पर व्यक्तिगत खरीदारी प्राथमिकताओं को शामिल करने के लिए इसमें वृद्धि हुई है।
- उत्पाद तथ्य: इस प्रकार का डेटा किसी व्यवसाय के उत्पादों के डिजाइन, उत्पादन, वितरण और रखरखाव का समर्थन करने के लिए आवश्यक सभी जानकारी सूचीबद्ध करता है। उत्पाद डेटा में तकनीकी विनिर्देश, चित्र, भाग और असेंबली शामिल हैं। इसमें सामग्री, कार्य निर्देश और अनुमोदित आपूर्तिकर्ताओं के बिल भी शामिल हो सकते हैं।
- कर्मचारी डेटा: यह डेटा सभी कर्मचारियों के लिए उपलब्ध नहीं होना चाहिए, बल्कि केवल कुछ चुनिंदा कर्मचारियों के लिए ही उपलब्ध होना चाहिए। इसमें आम तौर पर एक कर्मचारी का सामाजिक सुरक्षा नंबर और प्रत्यक्ष जमा खाता शामिल होता है, जिसे निजी रखा जाना चाहिए। उनके घर का पता, फोन नंबर, निकटतम रिश्तेदार जैसी जानकारी भी सूचीबद्ध की जा सकती है।
- खरीद: बड़ी खरीदारी और विशिष्ट स्टॉक ट्रेडों से संबंधित डेटा को मास्टर डेटा के रूप में सूचीबद्ध किया जा सकता है।
- शाखा स्थान डेटा: शाखाओं, दुकानों, सुविधाओं और फ्रेंचाइजी के स्थान स्थायी/अर्ध-स्थायी जानकारी हैं और नियमित आधार पर उपयोग किए जाते हैं।
मास्टर डेटा प्रबंधन के साथ संयुक्त मास्टर डेटा का उपयोग डेटा एनालिटिक्स का समर्थन करने के लिए किया जा सकता है। मास्टर डेटा का उपयोग अक्सर एनालिटिक्स के साथ किया जाता है, आंशिक रूप से क्योंकि यह विश्वसनीय, सुसंगत और भरोसेमंद है। उदाहरण के लिए, एक व्यवसाय जो अपने ग्राहक के डेटा को संग्रहीत करने के लिए कई प्रणालियों का उपयोग करता है, उस डेटा के विभिन्न संस्करणों के साथ प्रत्येक सिस्टम के काम करने और विभिन्न सिस्टम के डेटा को संयोजित करने वाले विश्लेषण को बर्बाद करने का जोखिम उठाता है।
कई संगठन पसंद करते हैं पहुंच सीमित करें सुरक्षा कारणों से - संगठन में सभी के लिए संदर्भ डेटा उपलब्ध कराते समय मास्टर डेटा को उचित कर्मचारियों की एक छोटी संख्या तक पहुँचाना।
डेटा वेयरहाउस, मास्टर डेटा और संदर्भ डेटा
डेटा वेयरहाउस डेटा प्रबंधन और भंडारण का एक रूप है जिसे एनालिटिक्स और विकास का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है व्यापारिक सूचना. इसके अतिरिक्त, इसका उपयोग मास्टर डेटा और संदर्भ डेटा दोनों को संग्रहीत करने के लिए किया जा सकता है। डेटा वेयरहाउस स्केलेबल हैं और इन्हें आसानी से विस्तारित किया जा सकता है। जैसे-जैसे कोई व्यवसाय बढ़ता है, उसके डेटा भंडारण की आवश्यकताएं बढ़ती हैं, जिसमें मास्टर डेटा और संदर्भ डेटा भंडारण की बढ़ती मात्रा की आवश्यकताएं भी शामिल होती हैं। डेटा वेयरहाउस इस वृद्धि की अनुमति देते हैं।
डेटा वेयरहाउस व्यावसायिक बुद्धिमत्ता के विकास सहित कई प्रकार के कार्यों को पूरा कर सकते हैं, और वे विस्तारित अवधि में महत्वपूर्ण मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने के लिए विशेष रूप से उपयोगी होते हैं।
विश्लेषणात्मक मास्टर डेटा प्रबंधन समन्वय किया जा सकता है एक डेटा वेयरहाउस के साथ जहां यह डेटा को केंद्रीकृत और समेकित करता है। डेटा विभिन्न स्रोतों से डेटा वेयरहाउस में प्रवाहित होता है, जिसमें बाहरी साइटों से एकत्र किया गया डेटा, इनहाउस लेनदेन डेटा, परिचालन मास्टर डेटा और संदर्भ डेटा शामिल है। यह प्रक्रिया संगठनों को अपने डेटा से मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त करने की अनुमति देती है।
संदर्भ डेटा को डेटा वेयरहाउस में संग्रहीत किया जा सकता है, आमतौर पर मास्टर डेटा के उपखंड के रूप में। डेटा वेयरहाउस अक्सर एक स्टार या स्नोफ्लेक स्कीमा का उपयोग करके डेटा को व्यवस्थित करते हैं, जिसमें एक केंद्रीय "तथ्य" तालिका होती है जिसमें प्राथमिक डेटा होता है, और अतिरिक्त "आयाम" तालिकाएं होती हैं, जिसमें प्राथमिक डेटा से संबंधित संदर्भ डेटा होता है। उदाहरण के लिए, एक बैंकिंग डेटा वेयरहाउस में, इसकी तथ्य तालिका में बैंकिंग डेटा हो सकता है, जैसे कि ऋण की राशि, ऋण देने की तारीख और ऋण प्राप्त करने वाले ग्राहक, जबकि आयाम तालिका (संदर्भ डेटा) में शामिल हो सकते हैं उत्पाद जानकारी, ग्राहक जनसांख्यिकी और स्थान डेटा के बारे में जानकारी।
- एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
- प्लेटोडेटा.नेटवर्क वर्टिकल जेनरेटिव एआई। स्वयं को शक्तिवान बनाएं। यहां पहुंचें।
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- स्रोत: https://www.dataversity.net/master-data-vs-reference-data/
