डेटा क्यूब एग्रीगेशन क्या है?

डेटा इंटीग्रेशन कई असमान स्रोतों से डेटा को मर्ज करने की प्रक्रिया है। डेटा इंटीग्रेशन करते समय, डेटा अतिरेक, असंगति, डुप्लीकेशन आदि पर काम करना चाहिए। डेटा माइनिंग में, डेटा इंटीग्रेशन एक रिकॉर्ड प्रीप्रोसेसिंग विधि है जिसमें कुछ विषम डेटा स्रोतों से डेटा को सुसंगत डेटा में मर्ज करना शामिल है ताकि डेटा का एक एकीकृत दृष्टिकोण बनाए रखा जा सके और प्रदान किया जा सके।

डेटा इंटीग्रेशन स्वास्थ्य सेवा उद्योग में विशेष रूप से महत्वपूर्ण है। कई रोगी रिकॉर्ड और क्लीनिक से एकीकृत डेटा चिकित्सकों को कई प्रणालियों से जानकारी को लाभकारी जानकारी के एकल दृष्टिकोण में एकीकृत करके चिकित्सा विकारों और बीमारियों की पहचान करने में सहायता करता है जिससे उपयोगी अंतर्दृष्टि प्राप्त की जा सकती है।

प्रभावी डेटा संग्रह और इंटीग्रेशन चिकित्सा बीमा दावा प्रसंस्करण सटीकता में भी सुधार करते हैं और सुनिश्चित करते हैं कि रोगी नाम और संपर्क जानकारी लगातार और सटीक रूप से दर्ज की जाती है। इंटरऑपरेबिलिटी विभिन्न प्रणालियों में सूचना साझा करने को संदर्भित करता है।

जब हमारे पास आवश्यक रूप से भिन्न रूप में डेटा होता है, तो वांछित विशेषताओं को प्राप्त करने के लिए विशेषताओं पर एग्रीगेशन विधियों को लागू किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, एक दुकान के पास वर्ष 2010 से 2012 के लिए तिमाही बिक्री का डेटा है। डेटा तिमाही रूप में उपलब्ध है लेकिन इसकी वार्षिक बिक्री प्राप्त करने की आवश्यकता है। इसलिए, वांछित आउटपुट खोजने के लिए डेटा को एग्रीगेट करना आवश्यक है।

वर्ष 2010 से 2012 तक प्रति तिमाही बिक्री एक वार्षिक बिक्री रिकॉर्ड में एग्रीगेट हो जाती है।

प्रत्येक विशेषता के लिए कॉन्सेप्ट हायरार्की मौजूद हो सकते हैं, जो डेटा के विश्लेषण को अमूर्तता के कई स्तरों पर अनुमति देते हैं। उदाहरण के लिए, शाखा के लिए एक हायरार्की शाखाओं को उनके पते के आधार पर क्षेत्रों में समूहित करने की अनुमति दे सकती है। डेटा क्यूब पूर्व-गणना किए गए सारांशित डेटा तक त्वरित पहुंच का समर्थन करते हैं, जिससे ऑनलाइन एनालिटिकल प्रोसेसिंग और डेटा माइनिंग को लाभ होता है।

सबसे निचले अमूर्तता स्तर पर उत्पन्न क्यूब को बेस क्यूबॉइड के रूप में परिभाषित किया जाता है। बेस क्यूबॉइड को रुचि की एकल इकाई से मेल खाना चाहिए, जिसमें बिक्री या ग्राहक शामिल हैं। दूसरे शब्दों में, सबसे निचला स्तर उपयोग योग्य होना चाहिए, या विश्लेषण के लिए सहायक होना चाहिए। उच्चतम अमूर्तता स्तर पर एक क्यूब एपेक्स क्यूबॉइड है।

कई अमूर्तता स्तरों के लिए उत्पन्न डेटा क्यूब को क्यूबॉइड के रूप में परिभाषित किया जाता है ताकि एक डेटा क्यूब इसके बजाय क्यूबॉइड का एक लैटिस परिभाषित कर सके। अमूर्तता का प्रत्येक उच्च स्तर परिणामी डेटा आकार को और कम करता है। डेटा माइनिंग अनुरोधों का जवाब देते समय, दिए गए कार्य के लिए प्रासंगिक सबसे छोटा उपलब्ध क्यूबॉइड उपयोग किया जाना चाहिए।