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10 सर्वश्रेष्ठ डेटा क्लीनिंग टूल (जुलाई 2024)
इसमें कोई संदेह नहीं है कि डेटा आज का सोना है। इससे अधिक मूल्यवान कोई संसाधन नहीं है। जैसा कि कहा गया है, संगठनों द्वारा किसी भी डेटा का लाभ नहीं उठाया जा सकता है। गंदा डेटा किसी व्यवसाय के विश्लेषण को बर्बाद कर सकता है, और लगभग हर संगठन को कुछ स्तर पर अविश्वसनीय संख्याओं से निपटना पड़ता है। यह ख़राब डेटा खराब अंतर्दृष्टि का कारण बन सकता है, और यह असंगत मूल्यांकन का कारण बन सकता है जिससे विफलता, परिचालन लागत में वृद्धि और ग्राहक असंतोष हो सकता है।
उपलब्ध डेटा के बढ़ने से डेटा सफाई उपकरणों में भी वृद्धि हुई है, जो संगठनों का भारी मात्रा में समय और संसाधन बचाने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का उपयोग करते हैं। डेटा सफ़ाई डेटा प्रविष्टि की अंतिम प्रक्रिया है, और यह विशिष्ट नियमों के इर्द-गिर्द घूमती है।
लेकिन वास्तव में डेटा सफ़ाई क्या है?
डेटा सफ़ाई कैसे काम करती है?
खराब डेटा प्रविष्टि, डेटा का स्रोत, स्रोत और गंतव्य का बेमेल होना और अमान्य गणना जैसी चीजों से आने वाले डेटा में कई त्रुटियां हो सकती हैं। जब ऐसा होता है, तो डेटा को साफ किया जाना चाहिए, या दूसरे शब्दों में, इसे डेटासेट से गलत, दूषित, डुप्लिकेट या अधूरी जानकारी को हटाना होगा।
खराब डेटा को साफ करके, संगठन खराब-गुणवत्ता वाले परिणामों को खत्म कर सकते हैं। यही कारण है कि मॉडलिंग और विश्लेषण से पहले डेटा की सफाई करना महत्वपूर्ण है। यह यह भी सुनिश्चित कर सकता है कि आपके पास केवल नवीनतम फ़ाइलें और महत्वपूर्ण दस्तावेज़ हैं, या आपके पास बहुत अधिक व्यक्तिगत जानकारी नहीं है जो सुरक्षा जोखिम पैदा कर सकती है।
डेटा सफ़ाई करने के कई कारणों को देखते हुए, बाज़ार में उपलब्ध शीर्ष उपकरणों में से एक को चुनना महत्वपूर्ण है।
यहां 10 सर्वोत्तम डेटा सफाई उपकरण दिए गए हैं:
1. ओपन रिफाइन
हमारी सूची में सबसे ऊपर OpenRefine है, जो एक अत्यधिक लोकप्रिय ओपन-सोर्स डेटा उपयोगिता है। डेटा क्लीनिंग टूल आपके संगठन को उसकी संरचना को बनाए रखते हुए विभिन्न प्रारूपों के बीच डेटा को परिवर्तित करने में मदद करता है। आपको डेटा बदलने की सुविधा देकर, आप डेटा का मिलान, साफ़ और अन्वेषण करने के लिए बड़े डेटा सेट के साथ आसानी से काम कर सकते हैं। यह आपको इंटरनेट से डेटा पार्स करने और सीधे अपनी मशीन पर डेटा के साथ काम करने में भी सक्षम बनाता है।
यहां OpenRefine के कुछ फायदे दिए गए हैं:
- स्वतंत्र और खुला स्रोत
- 15 से अधिक भाषाओं का समर्थन करता है
- अपनी मशीन पर डीटीए के साथ काम करें
- इंटरनेट से डेटा पार्स करें
2. ट्राइफैक्टा रैंगलर
ट्राइफैक्टा रैंगलर बाज़ार में उपलब्ध शीर्ष डेटा सफाई उपकरणों में से एक है। यह इंटरैक्टिव और परिवर्तनकारी टूल डेटा विश्लेषकों को अन्य टूल की तुलना में डेटा को बहुत तेज़ी से साफ़ करने और तैयार करने में सक्षम बनाता है। डेटा विश्लेषण पर इसकी एकाग्रता के कारण, स्वरूपण के लिए कम समय की आवश्यकता होती है। ट्राइफैक्टा रैंगलर सामान्य डेटा परिवर्तनों और एकत्रीकरण की अनुशंसा करने के लिए मशीन लर्निंग (एमएल) एल्गोरिदम पर भी निर्भर करता है।
ट्राइफैक्टा रैंगलर के कुछ फायदे इस प्रकार हैं:
- कम फ़ॉर्मेटिंग समय
- डेटा विश्लेषण पर ध्यान दें
- त्वरित और सटीक
- मशीन लर्निंग एल्गोरिदम सुझाव
3. विनप्योर
अधिक लागत प्रभावी डेटा सफाई उपकरणों में से एक, WinPure शीर्ष विकल्पों में से एक है। यह बड़े पैमाने पर डेटा सेट को सही करने, मानकीकृत करने और डुप्लिकेट को हटाकर साफ़ करने का काम करता है। WinPure का उपयोग केवल डेटाबेस के अलावा और भी बहुत कुछ साफ़ करने के लिए किया जा सकता है। आप इसका उपयोग सीआरएम, स्प्रेडशीट और विभिन्न अन्य स्रोतों पर कर सकते हैं। विशिष्ट डेटाबेस जिन्हें WinPure से साफ किया जा सकता है उनमें SQL सर्वर, एक्सेस, Dbase और Txt फ़ाइलें शामिल हैं। टूल का एक प्रमुख लाभ यह है कि यह स्थानीय रूप से स्थापित है, जिसके परिणामस्वरूप उच्च स्तर की सुरक्षा होती है।
WinPure के कुछ फायदे इस प्रकार हैं:
- भारी मात्रा में डेटा साफ़ करता है
- स्थानीय रूप से स्थापित
- सुविधाओं के साथ निःशुल्क संस्करण
- चार भाषाएं
4. मक्खी
सरल डेटा सफाई उपकरणों में से एक ड्रेक है, जो डेटा प्रोसेसिंग चरणों के साथ एक एक्स्टेंसिबल, टेक्स्ट-आधारित डेटा वर्कफ़्लो है। यह स्वचालित रूप से निर्भरताओं को हल कर सकता है और निष्पादित करने के लिए आदेश और निष्पादन के आवश्यक क्रम की गणना कर सकता है। ड्रेक को विशेष रूप से डेटा वर्कफ़्लो और प्रबंधन के लिए डिज़ाइन किया गया था, और यह डेटा और उसकी निर्भरता के आसपास कमांड निष्पादन को व्यवस्थित कर सकता है।
यहाँ ड्रेक के कुछ फायदे हैं:
- डेटा और निर्भरता के आसपास व्यवस्थित कमांड निष्पादन
- कई इनपुट और आउटपुट
- अंतर्निहित एचडीएफएस समर्थन
- सरल सफाई उपकरण
5. टिब्को स्पष्टता
TIBCO क्लैरिटी एक डेटा क्लीनिंग टूल है जो वेब से ऑन डिमांड सॉफ़्टवेयर सेवाएँ प्रदान करता है। यह आपको बेहतर निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को जन्म देने वाले रुझानों की पहचान करने के लिए डेटा को साफ करते हुए उसे मान्य करने में सक्षम बनाता है। टीआईबीओ क्लैरिटी अलग-अलग स्रोतों से एकत्र किए गए कच्चे डेटा को मानकीकृत कर सकती है, जिसके परिणामस्वरूप गुणवत्तापूर्ण डेटा प्राप्त होता है जिसका उपयोग सटीक विश्लेषण के लिए किया जा सकता है।
यहां टिब्को क्लैरिटी के कुछ फायदे दिए गए हैं:
- वेब के माध्यम से SaaS प्रदान करता है
- कच्चे डेटा का मानकीकरण करता है
- सटीक विश्लेषण में मदद करता है
- बेहतर निर्णयों की ओर ले जाता है
6. मेलिसा क्लीन सुइट
बाजार में एक और शीर्ष डेटा सफाई उपकरण मेलिसा क्लीन सूट है, जो एक डेटा सफाई समाधान है जो ओरेकल सीआरएम, सेल्सफोर्स, ओरेकल ईआरपी और माइक्रोसॉफ्ट डायनेमिक्स सीआरएम जैसे सीआरएम और ईआरपी प्लेटफार्मों में डेटा गुणवत्ता को बढ़ाने के लिए काम करता है। यह डेटा डिडुप्लीकेशन, डेटा सत्यापन, संपर्क स्वत: पूर्णता, डेटा संवर्धन और वास्तविक समय और बैच प्रोसेसिंग जैसी क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करता है।
मेलिसा क्लीन सुइट के कुछ फायदे इस प्रकार हैं:
- सीआरएम और ईआरपी प्लेटफॉर्म में डेटा गुणवत्ता बढ़ाता है
- डेटा डुप्लीकेशन
- डेटा सत्यापन
- वास्तविक समय और बैच प्रसंस्करण
7. डेटा सीढ़ी
डेटा लैडर एक ऐसा प्लेटफ़ॉर्म है जो विभिन्न उत्पाद पेश करता है, जैसे डेटामैच, जो एक सफाई और डेटा गुणवत्ता उपकरण है। यह डेटामैच एंटरप्राइज भी प्रदान करता है, जिसमें 100 मिलियन रिकॉर्ड तक के लिए उन्नत फ़ज़ी मिलान एल्गोरिदम शामिल हैं। उच्चतम मिलान सटीकता में से एक हासिल करते हुए डेटामैच एंटरप्राइज़ बाज़ार में सबसे तेज़ में से एक है।
डेटा लैडर के कुछ फायदे इस प्रकार हैं:
- उपयोगकर्ता के अनुकूल उपकरण
- हर आकार के व्यवसाय के लिए उपयोगी
- आसान डेटा सफाई प्रक्रियाएँ
- उच्च मिलान सटीकता
8. आईबीएम इन्फोस्फीयर क्वालिटी स्टेज
उद्योग के सबसे बड़े नामों में से एक, आईबीएम इन्फोस्फीयर क्वालिटी स्टेज का उद्देश्य डेटा गुणवत्ता का समर्थन करना है। यह पूर्ण डेटा गुणवत्ता का समर्थन करने के लिए उपलब्ध सबसे लोकप्रिय डेटा सफाई उपकरणों में से एक है। यह डेटाबेस की आसान सफाई और प्रबंधन को सक्षम बनाता है, साथ ही कंपनी की सबसे महत्वपूर्ण इकाइयों, जैसे ग्राहकों, विक्रेताओं, उत्पादों और स्थानों के लगातार दृश्य बनाने में भी मदद करता है। डेटा क्लींजिंग टूल विशेष रूप से बड़े डेटा, बिजनेस इंटेलिजेंस, मास्टर डेटा प्रबंधन और डेटा वेयरहाउसिंग के लिए उपयोगी है।
आईबीएम इन्फोस्फीयर क्वालिटी स्टेज के कुछ फायदे यहां दिए गए हैं:
- पूर्ण डेटा गुणवत्ता का समर्थन करता है
- आसान सफाई और डेटाबेस प्रबंधन
- बड़े डेटा और बिजनेस इंटेलिजेंस के लिए उपयोगी
- सूचना शासन
9. क्लाउडिंगो
जब डेटा क्लीनिंग टूल की बात आती है तो क्लाउडिंग एक और बढ़िया विकल्प है। टूल स्वचालित रूप से Salesforce डेटा को साफ़ और प्रबंधनीय बनाए रखता है। यह एक सरल उपकरण है जो आपको पुरानी प्रविष्टियों को हटाने, एक शेड्यूल पर स्वचालित करने और बड़ी संख्या में रिकॉर्ड अपडेट करने में भी सक्षम बनाता है। क्लाउडिंगो का उपयोग सभी आकार की कंपनियों द्वारा किया जा सकता है।
क्लाउडिंगो के कुछ फायदे इस प्रकार हैं:
- स्वचालित
- का उपयोग करने के लिए सरल
- पुरानी और अवांछित प्रविष्टियाँ हटाता है
- सभी आकार की कंपनियों के लिए उपयोगी
10. क्वाडिएंट डेटा क्लीनर
हमारी सूची में अंतिम टूल क्वाडिएंट डेटा क्लीनर है, जो एक शक्तिशाली डेटा प्रोफाइलिंग इंजन है। यह व्यवसायों की निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को बेहतर बनाने के लिए डेटा गुणवत्ता का विश्लेषण करता है। उपकरण दोहराव का पता लगाने और एकल संस्करण बनाने के लिए फ़ज़ी लॉजिक पर भरोसा कर सकता है, और यह डेटासेट में पैटर्न, लापता मान, चरित्र सेट और कई अन्य गुणों की खोज को भी सक्षम बनाता है।
यहां क्वाडिएंट डेटा क्लीनर के कुछ फायदे दिए गए हैं:
- शक्तिशाली डेटा प्रोफ़ाइल इंजन
- डेटा गुणवत्ता का विश्लेषण करता है
- फजी लॉजिक का प्रयोग
- डेटासेट में कई गुणों की खोज करता है
सारांश
संक्षेप में, आज के व्यावसायिक परिदृश्य में डेटा के महत्व को कम करके आंका नहीं जा सकता है। हालाँकि, डेटा का मूल्य उसकी सटीकता और स्वच्छता में निहित है। गंदा डेटा खराब अंतर्दृष्टि का कारण बन सकता है, असंगत आकलन, और अंततः, हानिकारक व्यावसायिक निर्णय। जैसे-जैसे डेटा की मात्रा बढ़ती है, वैसे-वैसे प्रभावी डेटा सफाई उपकरणों की आवश्यकता भी बढ़ती है। ये उपकरण डेटा सफाई प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का लाभ उठाते हैं, जिससे संगठनों का महत्वपूर्ण समय और संसाधन बचते हैं।
डेटा सफाई में डेटासेट से त्रुटियों, डुप्लिकेट और अधूरी जानकारी को हटाना, विश्लेषण और निर्णय लेने के लिए उपयोग किए गए डेटा की विश्वसनीयता और सटीकता सुनिश्चित करना शामिल है। डेटा सफाई उपकरण लागू करके, व्यवसाय यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि वे उच्चतम गुणवत्ता वाले डेटा के साथ काम कर रहे हैं, जिससे बेहतर अंतर्दृष्टि और परिणाम प्राप्त होंगे। चर्चा किए गए उपकरण डेटा प्रारूपों को बदलने और कच्चे डेटा को मान्य करने से लेकर बड़े पैमाने पर डेटासेट को संभालने और डेटा की गुणवत्ता में सुधार करने तक कई प्रकार की क्षमताएं प्रदान करते हैं। सीआरएम और ईआरपी सिस्टम।
डेटा अखंडता बनाए रखने और सूचित व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए सही डेटा सफाई उपकरण चुनना आवश्यक है। सूचीबद्ध उपकरण विभिन्न सुविधाएँ और लाभ प्रदान करते हैं जो विभिन्न व्यावसायिक आवश्यकताओं को पूरा कर सकते हैं, जिससे वे किसी भी डेटा-संचालित संगठन में अपरिहार्य संपत्ति बन जाते हैं।
