प्रौद्योगिकी साझेदारी

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

कल्पयतु यत् भवान् अधुना एव एकस्मिन् विशाले उद्यमे सम्मिलितः यः बृहत् आँकडा विकास अभियंतारूपेण "अङ्कीयरूपान्तरणं" करोति इति दावान् करोति । कार्ये प्रथमसप्ताहे भवन्तः उत्साहेन परिपूर्णाः सन्ति तथा च स्वस्य मांसपेशिनां फ्लेक्स् कर्तुं प्रतीक्षां कर्तुं न शक्नुवन्ति तथा च कम्पनीयां आँकडा-सञ्चालितनिर्णयान् चालयितुं स्वकौशलस्य उपयोगं कर्तुं शक्नुवन्ति।

तथापि यथा यथा भवान् स्वकम्पन्योः दत्तांशसंरचनाप्रक्रियासु गभीरतरं खनितुं आरभते तथा तथा भवान् अवगच्छति यत् अग्रे आव्हानानि भवता अपेक्षितापेक्षया बहु अधिकाः सन्ति:

• भवान् विश्लेषणार्थं केचन ऐतिहासिकविक्रयदत्तांशं प्राप्तुं प्रयतते, परन्तु विक्रयविभागस्य दत्तांशः पुरातनदत्तांशकोशे संगृहीतः इति आविष्करोति यत् कम्पनीयाः मुख्यप्रणाल्याः पूर्णतया पृथक्कृतम् अस्ति
• यदा भवान् भिन्नविभागेभ्यः ग्राहकदत्तांशं एकीकृत्य प्रयतते तदा भवान् पश्यति यत् प्रत्येकं विभागं भिन्नग्राहक-ID-स्वरूपस्य उपयोगं करोति, येन आँकडा-मेलनं अत्यन्तं कठिनं भवति
• भवान् दत्तांशसंसाधनलिपिं लिखति, परन्तु रनटाइम् इत्यत्र भवान् अनेकाः दत्तांशगुणवत्तासमस्याः आविष्करोति, यत्र गम्यमानानि मूल्यानि, बहिर्मुखाः, प्रतीयमानाः अशुद्धनिवेशाः च सन्ति ।
• यदा भवान् पृच्छति यत् केषाञ्चन दत्तांशक्षेत्राणां अर्थः किम् इति तदा कोऽपि भवन्तं स्पष्टं उत्तरं दातुं न शक्नोति, तथा च भवान् किमपि प्रासंगिकं दत्तांशकोशं वा दस्तावेजीकरणं वा न प्राप्नोति ।
• भवान् प्रसंस्करणार्थं केचन संवेदनशीलदत्तांशः मेघे स्थानान्तरयितुं प्रस्तावति, परन्तु IT सुरक्षादलः गम्भीरचिन्ताम् प्रकटयति यत् एतेन दत्तांशस्य लीकेजस्य जोखिमः भवितुम् अर्हति
• भवन्तः एकं पूर्वानुमानात्मकं प्रतिरूपं विकसयन्ति यत् उत्तमं कार्यं करोति, परन्तु यदा भवन्तः तत् व्यापाराय दर्शयन्ति तदा ते वदन्ति यत् ते दत्तांशस्य अर्थं न अवगच्छन्ति ।

एतेषां आव्हानानां सम्मुखे भवान् अवगच्छति यत् अस्मिन् कम्पनीयां सत्यं दत्तांश-सञ्चालितं निर्णयं प्राप्तुं अद्यापि दीर्घः मार्गः अस्ति । एताः समस्याः अधिकतया अवगन्तुं समाधानं च कर्तुं भवन्तः व्यवस्थितरूपेण समाधानं कर्तुं निश्चयं कुर्वन्ति ।

बृहत् आँकडासु सामान्यदत्तांशसमस्याः

1. एकान्ते - दत्तांशद्वीपः

आँकडा-सिलोस् ताः परिस्थितयः सन्ति यत्र सूचना-प्रणालीनां वा संगठनात्मक-एककानां वा मध्ये आँकडानां प्रभावीरूपेण साझेदारी कर्तुं न शक्यते । अनेन विकासस्य द्वितीयकता, संसाधनानाम् अपव्ययः च भवति ।

उदाहरण:

• एकस्याः बृहत्-खुदरा-कम्पन्योः विक्रय-सूची-प्रबन्धन-विभागाः भिन्न-भिन्न-प्रणालीनां उपयोगं कुर्वन्ति स्म, वास्तविकसमये आँकडानां साझेदारी कर्तुं च असमर्थाः आसन् ।
• विभिन्नसरकारीविभागानाम् मध्ये सूचनाप्रणाल्याः अन्तरक्रियाशीलाः न भवन्ति, यस्य परिणामेण नागरिकेभ्यः पुनः पुनः समानसूचनाः प्रदातुं आवश्यकता भवति ।

कोड उदाहरणम् (Python):

# 销售部门的数据库
sales_db = {
    "product_a": {"sales": 1000, "revenue": 50000},
    "product_b": {"sales": 800, "revenue": 40000}
}

# 库存部门的数据库
inventory_db = {
    "product_a": {"stock": 500},
    "product_b": {"stock": 200}
}

# 由于数据孤岛,我们无法直接获取销售和库存的综合信息
# 需要手动整合数据
def get_product_info(product):
    if product in sales_db and product in inventory_db:
        return {
            "sales": sales_db[product]["sales"],
            "revenue": sales_db[product]["revenue"],
            "stock": inventory_db[product]["stock"]
        }
    return None

print(get_product_info("product_a"))

2. व्यवधानम् - दत्तांशमूल्यशृङ्खलायां दोषः

दत्तांशमूल्यशृङ्खलायां दोषाः दत्तांशसङ्ग्रहात् अन्तिमप्रयोगपर्यन्तं प्रक्रियायां विरामं निर्दिशन्ति, यस्य परिणामेण दत्तांशस्य मूल्यं पूर्णतया साक्षात्कर्तुं असमर्थता भवति

उदाहरण:

• एकेन ई-वाणिज्य-मञ्चेन उपयोक्तृ-ब्राउजिंग्-दत्तांशस्य बृहत् परिमाणं संग्रहितम्, परन्तु विश्लेषण-दले एतस्य दत्तांशस्य व्याख्यानार्थं तत्सम्बद्ध-कौशलस्य अभावः आसीत् ।
• चिकित्सासंस्थाः रोगिणां आनुवंशिकदत्तांशं संग्रहयन्ति परन्तु एतस्य दत्तांशस्य व्यक्तिगतचिकित्सायोजनासु अनुवादयितुं क्षमतायाः अभावः भवति ।

कोड उदाहरणम् (Python):

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 假设我们有用户浏览数据
df = pd.DataFrame({
    'user_id': range(1000),
    'page_views': np.random.randint(1, 100, 1000),
    'time_spent': np.random.randint(10, 3600, 1000),
    'purchases': np.random.randint(0, 5, 1000)
})

# 尝试建立一个预测模型
X = df[['page_views', 'time_spent']]
y = df['purchases']

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 模型评分
print(f"Model Score: {model.score(X_test, y_test)}")

# 但是,如果分析团队不理解这个模型或不知道如何解释结果,
# 那么这个模型就无法为业务决策提供有价值的指导

3. मानकानां, शासनस्य, दत्तांशस्य, इत्यादीनां अभावः।

अस्मिन् समस्यायां दत्तांशप्रबन्धनस्य अनेके पक्षाः सन्ति, यथा एकीकृतमानकानां, आँकडाशासनतन्त्राणां, आवश्यकदत्तांशस्य, मानकीकृतप्रक्रियाणां, विशेषसङ्गठनानां प्रबन्धनप्रणालीनां च अभावः इत्यादयः

उदाहरण:

• विभिन्नेषु देशेषु बहुराष्ट्रीयकम्पन्योः शाखाः भिन्नग्राहकसूचनास्वरूपस्य उपयोगं कुर्वन्ति, येन आँकडा एकीकरणं कठिनं भवति ।
• एकस्मिन् शोधपरियोजने प्रमुखजनसांख्यिकीयदत्तांशः गम्यते स्म, येन विश्लेषणस्य सटीकता प्रभाविता अभवत् ।

कोड उदाहरणम् (Python):

# 假设我们有来自不同国家的客户数据,格式不统一
us_customers = [
    {"name": "John Doe", "phone": "1234567890"},
    {"name": "Jane Smith", "phone": "0987654321"}
]

uk_customers = [
    {"full_name": "David Brown", "tel": " 44 1234567890"},
    {"full_name": "Emma Wilson", "tel": " 44 0987654321"}
]

# 由于缺乏统一标准,我们需要手动处理数据
def standardize_customer(customer, country):
    if country == "US":
        return {
            "full_name": customer["name"],
            "phone_number": " 1 "   customer["phone"]
        }
    elif country == "UK":
        return {
            "full_name": customer["full_name"],
            "phone_number": customer["tel"]
        }

# 标准化数据
standardized_customers = (
    [standardize_customer(c, "US") for c in us_customers]  
    [standardize_customer(c, "UK") for c in uk_customers]
)

print(standardized_customers)

4. कठिनता - दत्तांशं प्राप्तुं, अवगन्तुं, अनुसन्धानं च कठिनम् अस्ति

अस्मिन् मुद्दे दत्तांशसुलभता, अवगम्यता, अनुसन्धानक्षमता च सन्ति ।

उदाहरण:

• कम्पनीयाः ऐतिहासिकदत्तांशः विरासतां प्रणालीषु संगृहीतः भवति, येन नूतनानां कर्मचारिणां कृते दत्तांशं प्राप्तुं अवगन्तुं च कठिनं भवति ।
• दत्तांशविश्लेषणप्रकल्पे केचन परिणामाः मूलदत्तांशस्रोतपर्यन्तं अनुसन्धानं कर्तुं न शक्यन्ते, येन परिणामानां विश्वसनीयता प्रभाविता भवति ।
  

कोड उदाहरणम् (Python):

import hashlib
import json
from datetime import datetime

class DataRecord:
    def __init__(self, data, source):
        self.data = data
        self.source = source
        self.timestamp = datetime.now().isoformat()
        self.hash = self._calculate_hash()

    def _calculate_hash(self):
        record = json.dumps({"data": self.data, "source": self.source, "timestamp": self.timestamp})
        return hashlib.sha256(record.encode()).hexdigest()

    def __str__(self):
        return f"Data: {self.data}, Source: {self.source}, Timestamp: {self.timestamp}, Hash: {self.hash}"

# 创建一些数据记录
record1 = DataRecord("User A purchased Product X", "Sales System")
record2 = DataRecord("Product X inventory decreased by 1", "Inventory System")

print(record1)
print(record2)

# 这种方法可以帮助追踪数据的来源和变化,但仍然需要额外的系统来管理这些记录

5. मलिनम् - दुर्बलदत्तांशगुणवत्ता

दत्तांशगुणवत्ताविषयेषु अशुद्धिः, अपूर्णता, असङ्गतिः, द्वितीयकता इत्यादयः सन्ति ।

उदाहरण:

• ग्राहकदत्तांशकोशे द्वितीयकसूचनाः अथवा पुरातनाः सम्पर्कसूचनाः बहुधा सन्ति ।
• संवेदकदत्तांशेषु बहिर्गताः सन्ति, येन दत्तांशविश्लेषणस्य सटीकता प्रभाविता भवति ।

कोड उदाहरणम् (Python):

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含一些"脏"数据的DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'name': ['John', 'Jane', 'John', 'Bob', 'Alice', np.nan],
    'age': [30, 25, 30, -5, 200, 35],
    'email': ['[email protected]', 'jane@example', '[email protected]', '[email protected]', '[email protected]', 'invalid']
})

print("Original data:")
print(df)

# 数据清洗
def clean_data(df):
    # 删除重复行
    df = df.drop_duplicates()
    
    # 处理缺失值
    df['name'] = df['name'].fillna('Unknown')
    
    # 修正异常值
    df.loc[df['age'] 
                                   

                    上一篇
                    下一篇