डेटा एकत्रीकरण एक प्रक्रिया है जिसमें डेटा को इकट्ठा किया जाता है और सांख्यिकीय विश्लेषण सहित उद्देश्यों के लिए सारांश रूप में प्रस्तुत किया जाता है। यह एक प्रकार की सूचना और डेटा माइनिंग प्रक्रिया है जहां डेटा को खोजा, इकट्ठा किया जाता है, और विशिष्ट व्यावसायिक उद्देश्यों या प्रक्रियाओं को प्राप्त करने और/या मानव विश्लेषण करने के लिए रिपोर्ट-आधारित, सारांशित प्रारूप में प्रस्तुत किया जाता है।
डेटा एकत्रीकरण को मैन्युअल रूप से या विशेष सॉफ्टवेयर के माध्यम से लागू किया जा सकता है। एकत्रीकरण का उद्देश्य विशिष्ट चरों जैसे आयु, पेशा, या आय के आधार पर विशिष्ट टीमों के बारे में अधिक डेटा प्राप्त करना है।
ऐसी टीमों के बारे में डेटा का उपयोग फिर वेबसाइट व्यक्तिगतकरण के लिए किया जा सकता है ताकि एक या अधिक टीमों से संबंधित एकल व्यक्ति को आकर्षित करने वाली सामग्री और विज्ञापन का चयन किया जा सके जिनके लिए रिकॉर्ड एकत्र किए गए हैं।
उदाहरण
एक साइट जो म्यूजिक CD बेचती है, ग्राहक की उम्र और उनके आयु वर्ग के लिए डेटा एग्रीगेट के आधार पर विशिष्ट CD का विज्ञापन कर सकती है। ऑनलाइन विश्लेषणात्मक प्रसंस्करण (OLAP) डेटा एकत्रीकरण का एक प्रकार है जिसमें व्यापारी डेटा को संसाधित करने के लिए ऑनलाइन दस्तावेज़ीकरण तंत्र का उपयोग करता है।
उपयोगकर्ता-आधारित डेटा एकत्रीकरण
व्यक्तिगत डेटा एकत्रीकरण सेवाएं उपयोगकर्ता को अन्य वेबसाइटों से उनके डेटा के एक सेट के लिए एकल बिंदु प्रदान करती हैं। उपयोगकर्ता अपने कई खातों तक पहुंच बनाने के लिए एक व्यक्तिगत मास्टर व्यक्तिगत पहचान संख्या (पिन) का उपयोग करता है, जिसमें वित्तीय संस्थानों, एयरलाइंस, पुस्तक और संगीत क्लब आदि के खाते शामिल हैं। इस प्रकार के डेटा एकत्रीकरण को "स्क्रीन स्क्रैपिंग" के रूप में परिभाषित किया गया है।
एक डेटा एग्रीगेटर में, डेटा आपका व्यवसाय है न कि आपके व्यवसाय का उप-उत्पाद। यह डेटा खरीद सकता है, इसे बदल सकता है, स्क्रब कर सकता है, साफ कर सकता है, मानकीकृत कर सकता है, मिलान कर सकता है, मान्य कर सकता है, विश्लेषण कर सकता है, सांख्यिकीय रूप से प्रोजेक्ट कर सकता है, और बेच सकता है। इसे आपके संचालन की नींव के रूप में एक ठोस डेटा एकत्रीकरण समाधान की आवश्यकता होती है।
डेटा एकत्रीकरण समाधान
- यह डेटा एकत्रीकरण प्रक्रिया के प्रमुख चरणों को पूरी तरह से स्वचालित करता है ताकि आपकी IT टीम उत्पादकता बढ़ा सके, डिलीवरी समय तेज कर सके, और लागत को नाटकीय रूप से कम कर सके।
- यह किसी भी प्रारूप में, किसी भी स्रोत से किसी भी डेटा को बदल सकता है ताकि आपकी कंपनी नए बाजारों के लिए नए उत्पाद बना सके।
- यह डेटा गुणवत्ता समस्याओं का जल्दी पता लगाने के लिए उपयोग किया जाता है ताकि आपकी कंपनी उच्च गुणवत्ता वाले मार्केटिंग अनुसंधान, पॉइंट-ऑफ-सेल विश्लेषण, और अन्य डेटा उत्पादों को अधिक तेजी से और कम लागत पर संश्लेषित कर सके।
