डेटा निष्कर्षण
डेटा निकास आधुनिक डेटा वर्कलोड्स में एक मूल प्रक्रिया है जिसमें विश्लेषण, संग्रहण या आगे के प्रक्रमण के लिए एक या अधिक स्रोतों से संबंधित जानकारी निकाली जाती है।
परिभाषा
डेटा निकास विविध प्रणालियों-जैसे डेटाबेस, एप्लिकेशन, दस्तावेज़ या वेबसाइट्स-से जानकारी प्राप्त करने की प्रणालीगत क्रिया को संदर्भित करता है ताकि इसे विश्लेषण या एकीकरण के लिए एक केंद्रीय स्थान पर लाया जा सके। इसे आमतौर पर स्वचालित किया जाता है और स्रोत के आधार पर संरचित, अर्ध-संरचित या असंरचित डेटा के साथ काम कर सकता है। यह प्रक्रिया बहुत सारे डेटा इंजीनियरिंग वर्कलोड्स, जैसे एमएल और एलईटी, के आधार के रूप में काम करती है और विश्लेषण, रिपोर्टिंग और मशीन-लर्निंग पहलों की अनुमति देती है। वेब डेटा के संदर्भ में, निकास आमतौर पर वेब स्क्रैपिंग के साथ ओवरलैप करता है लेकिन वेबसाइट्स के अलावा अधिक स्रोत प्रकारों को शामिल करता है।
लाभ
- बड़ी मात्रा में डेटा के संग्रहण को स्वचालित करता है, हस्तक्षेप कम करता है।
- अलग-अलग जानकारी के संग्रहण को एकीकृत डेटासेट में संभव बनाता है।
- डेटा एकीकरण और नीचे के विश्लेषण या मशीन-लर्निंग की सुविधा प्रदान करता है।
- स्वचालित होने पर वास्तविक समय या अक्सर डेटा अपडेट का समर्थन करता है।
- हस्तक्षेप की तुलना में अधिक सटीकता और संगतता प्रदान करता है।
नुकसान
- जटिल स्रोत (जैसे डायनामिक वेबसाइट्स) के लिए सुग्राही उपकरणों की आवश्यकता हो सकती है।
- कुछ स्रोतों के लिए कानूनी या उपयोग की शर्तों के नियमों के कारण बाधाएं हो सकती हैं।
- असंरचित डेटा के बाद अतिरिक्त पारस और साफ करने की आवश्यकता होती है।
- यदि सावधानीपूर्वक नहीं हाथ धोया जाता है तो स्वचालित निकास बॉट रोधी रक्षा को चालू कर सकता है।
- गलत निकास तर्क डेटा गुणवत्ता समस्याओं के कारण हो सकता है।
उपयोग मामले
- ई-कॉमर्स साइट्स से प्रतियोगी मूल्य और उत्पाद विवरण एकत्र करना।
- बिजनेस इंटेलिजेंस के लिए विभिन्न आंतरिक प्रणालियों से ग्राहक या लेनदेन डेटा निकालना।
- मशीन-लर्निंग मॉडल के लिए संरचित डेटासेट प्रदान करना।
- सोशल मीडिया और समाचार फीड से बाजार या भावना डेटा एकत्र करना।
- पुराने डेटाबेस सामग्री को आधुनिक डेटा वर्चर में स्थानांतरित करना।