डेटा एकत्रीकरण

डेटा एग्रीगेशन एक ऐसी प्रक्रिया है जिसमें डेटा को एकत्रित किया जाता है और सारांश रूप में प्रस्तुत किया जाता है। डेटा एग्रीगेशन का उपयोग अक्सर बिजनेस इंटेलिजेंस (बीआई) और विश्लेषण के लिए बड़े डेटा सेटों के सांख्यिकीय विश्लेषण को सक्षम करने के लिए किया जाता है।

डेटा एकत्रीकरण अक्सर बड़े पैमाने पर, डेटा एग्रीगेटर नामक सॉफ़्टवेयर टूल के माध्यम से किया जाता है। डेटा एग्रीगेटर में आमतौर पर एकत्रित डेटा को एकत्रित करने, सामान्यीकृत (प्रसंस्करण), अनाम बनाने और प्रस्तुत करने की सुविधाएँ शामिल होती हैं। डेटा एग्रीगेटर व्यावसायिक विश्लेषकों को बड़े डेटा सेटों की अधिक आसानी से जाँच करने में मदद करते हैं। डेटा एकत्रीकरण को ऐसे तरीकों से प्रस्तुत किया जाता है जिससे डेटा सेट से व्यक्तिगत जानकारी हटा दी जाती है (जिसे अनामीकरण या पहचान-विहीनीकरण भी कहा जाता है)। 

डेटा एकत्रीकरण के कुछ उदाहरण हैं: 

• स्कूलों के लिए स्नातक दरें
• राज्य या काउंटी के अनुसार मतदाता मतदान 
• किसी विशिष्ट उत्पाद के लिए उपभोक्ता की औसत आयु 

हम बड़े डेटा और डेटा मुद्रीकरण के युग में जी रहे हैं। डेटा एकत्रीकरण और व्यावसायिक बुद्धिमत्ता के प्रभाव को समझने से अधिकांश व्यवसायों को अपनी लाभप्रदता, ग्राहक संतुष्टि, समर्थन और बहुत कुछ बेहतर बनाने में मदद मिल सकती है।

स्रोत: टेकटारगेट

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संबंधित शब्द: डेटा माइनिंग

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डेटा एकत्रीकरण (DA) एक ऐसी चीज़ है जिससे अधिकांश संगठन या व्यवसाय लाभान्वित हो सकते हैं। DA व्यवसायों को उनके वित्त, व्यावसायिक रणनीति, उत्पाद योजना, उत्पाद और सेवा मूल्य निर्धारण, संचालन अनुकूलन और यहाँ तक कि मार्केटिंग रणनीति में भी मदद कर सकता है। बिज़नेस इंटेलिजेंस (BI) उद्देश्यों के लिए, डेटा को सारांशों में एकत्रित किया जा सकता है जो नेताओं को सुविचारित निर्णय लेने में मदद करते हैं। उपयोगकर्ता डेटा को कई स्रोतों से एकत्रित किया जा सकता है, जैसे कि सोशल मीडिया संचार, IoT उपकरणों से ब्राउज़िंग इतिहास और अन्य व्यक्तिगत डेटा, ताकि कंपनियों को उपभोक्ताओं और उनके व्यवहार के बारे में महत्वपूर्ण जानकारी मिल सके। यदि आपका संगठन व्यावसायिक निर्णय लेने में मदद के लिए डेटा एकत्र नहीं कर रहा है; तो शायद यह आपकी कंपनी के लिए महत्वपूर्ण डेटा एकत्र करने के लिए किसी डेटा विश्लेषक या तृतीय-पक्ष को नियुक्त करने का समय है। 

डेटा एकत्रीकरण के बारे में अधिक जानने के लिए यह छोटा वीडियो देखें:

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