ஆதாரம்: Agsandrew / Dreamstime.com
எடுத்து செல்:
ஹடூப் பகுப்பாய்வுகளுக்கான தரவை செயலாக்க மூல-அஞ்ஞான முறைகள் சிறந்தவை.
ஹடூப்பில் தரவு மூலங்களை இணைப்பது ஒரு சிக்கலான வணிகமாகும். இதற்கு சில காரணங்கள் பின்வருமாறு:
- தரவு மூலங்களை இணைக்கும் தனிப்பயன், மூல-குறிப்பிட்ட ஸ்கிரிப்ட்கள் சிக்கலானவை.
- தரவு ஒருங்கிணைப்பு அல்லது தரவு அறிவியல் கருவிகளைப் பயன்படுத்துவது அதிக நிச்சயமற்ற தன்மையை அறிமுகப்படுத்துகிறது.
- வெளிப்புற மூலங்களிலிருந்து தரவைச் சேர்ப்பது சாத்தியமற்றது.
இன்று, உள் மற்றும் வெளிப்புற தரவு மூலங்களை இணைப்பதை எளிதாக்கும் மூல-அஞ்ஞான தொழில்நுட்பங்கள் மூலம் ஹடூப் பகுப்பாய்வு எவ்வாறு மேம்படுத்தப்படுகிறது என்பதை நான் விவாதிக்க உள்ளேன். மூல-அஞ்ஞான முறைகள் எவ்வாறு செயல்படுகின்றன என்பதை விவரிப்பதோடு மட்டுமல்லாமல், ஹடூப் பகுப்பாய்வுகளுக்கு உள்ளமைக்கப்பட்ட நுண்ணறிவு மற்றும் அறிவு பரிமாற்ற திறன்கள், உறவுகள் மற்றும் தரவு பண்புகள் பற்றிய புரிதல் மற்றும் அளவிடக்கூடிய மற்றும் உயர் செயல்திறன் கொண்ட கட்டமைப்பு ஆகியவை ஏன் தேவை என்பதையும் நான் உள்ளடக்குவேன்.
- மூல-அஞ்ஞான முறைகள் புள்ளிவிவர ரீதியாக ஒலி, மீண்டும் மீண்டும் செய்யக்கூடிய தரவு அறிவியல் செயல்முறைகளைப் பயன்படுத்தி புதிய தரவு மூலங்களைச் சேர்க்க அனுமதிக்கும் நெகிழ்வான, நிறுவனத் தீர்மான மாதிரியை உள்ளடக்குங்கள். இந்த செயல்முறைகள் தரவுகளிலிருந்து அறிவைச் சேகரிக்க வழிமுறைகளை மேம்படுத்துகின்றன, மேலும் சிறந்த ஒருங்கிணைப்பு அணுகுமுறையைத் தீர்மானிக்க அதை மதிப்பீடு செய்து பகுப்பாய்வு செய்கின்றன.
அசல் மூல பதிவுகள் எவ்வளவு துண்டு துண்டாக அல்லது முழுமையடையாமல் இருந்தாலும், ஹடூப் பகுப்பாய்வு தொழில்நுட்பங்கள் மூல அஞ்ஞானவாதியாக இருக்க வேண்டும் மற்றும் மூல தரவை மாற்றவோ அல்லது கையாளவோ இல்லாமல் தரவை ஒன்றிணைக்க முடியும். இந்த தொழில்நுட்பங்கள் தரவு உள்ளடக்கத்தின் அடிப்படையில் நிறுவன குறியீடுகளையும், தனிநபர்களைப் பற்றிய பண்புகளையும், அவை உலகில் எவ்வாறு இருக்கின்றன என்பதையும் உருவாக்க வேண்டும். இதைச் செய்ய, அவர்கள் தரவு உள்ளடக்கம், கான், கட்டமைப்பு மற்றும் கூறுகள் ஒருவருக்கொருவர் எவ்வாறு தொடர்பு கொள்கின்றன என்பதைப் புரிந்து கொள்ள வேண்டும். - உள்ளமைக்கப்பட்ட தரவு அறிவியல் மற்றும் தரவு ஒருங்கிணைப்பு நிபுணத்துவம் தரவை சுத்தப்படுத்தவும், தரப்படுத்தவும், அதிக அளவு துல்லியம் மற்றும் துல்லியத்துடன் தொடர்புபடுத்தவும் அனுமதிக்கிறது. காட்சிப்படுத்தல் கருவிகள் மற்றும் அறிக்கைகள் ஆய்வாளர்கள் தரவை மதிப்பீடு செய்யவும் கற்றுக்கொள்ளவும் உதவுகின்றன, மேலும் செயல்பாட்டின் வெவ்வேறு படிகளிலிருந்து பெறப்பட்ட அறிவின் அடிப்படையில் கணினி சரிப்படுத்தும்.
- உறவுகளைப் புரிந்துகொள்வது நிறுவனங்களுக்கிடையில் மிகவும் துல்லியமான நிறுவன தீர்மான செயல்முறைகளில் விளைகிறது. நிஜ-உலக நிறுவனங்கள் அவற்றின் பண்புகளின் கூட்டுத்தொகை மட்டுமல்ல, அவற்றின் இணைப்புகளும் கூட, பதிவுகள் ஒரே மாதிரியாக இருக்கும்போது கண்டறிய உறவு அறிவு பயன்படுத்தப்பட வேண்டும். மூலையில் உள்ள வழக்குகள் மற்றும் பெரிய தரவைக் கையாள இது மிகவும் முக்கியமானது.
- தரவு தன்மை தரவு மூலங்களில் உள்ள தகவல்களைக் கண்டறிந்து வழங்குவதன் மூலம் தரவின் பகுப்பாய்வு, தீர்மானம் மற்றும் இணைப்பை மேம்படுத்துகிறது. கட்டமைக்கப்பட்ட தகவலின் நெடுவரிசைகளுக்குள் தரவு, உள்ளடக்கம், அடர்த்தி மற்றும் விநியோகத்தை சரிபார்க்க இது உதவும். கட்டமைக்கப்பட்ட மூலங்களுடன் தொடர்பு கொள்வதற்காக கட்டமைக்கப்படாத மற்றும் அரை கட்டமைக்கப்பட்ட மூலங்களிலிருந்து முக்கியமான நிறுவனம் தொடர்பான தரவை (பெயர், முகவரி, பிறந்த தேதி போன்றவை) கண்டறிந்து பிரித்தெடுக்கவும் தரவு பண்புக்கூறு பயன்படுத்தப்படலாம்.
- அளவிடக்கூடிய, இணையான கட்டமைப்பு நூற்றுக்கணக்கான கட்டமைக்கப்பட்ட, அரை கட்டமைக்கப்பட்ட மற்றும் கட்டமைக்கப்படாத தரவு மூலங்கள் மற்றும் பல்லாயிரக்கணக்கான பதிவுகளை ஆதரிக்கும் போது கூட விரைவாக பகுப்பாய்வுகளை செய்கிறது.
உலக பகுப்பாய்வு செய்யும் முறையை ஹடூப் மாற்றுகிறார். ஹடூப் சுற்றுச்சூழல் அமைப்புகளில் புதிய மூல-அஞ்ஞான பகுப்பாய்வு சேர்க்கப்படும்போது, நிறுவனங்கள் பல உள் மற்றும் வெளிப்புற தரவு மூலங்களில் புள்ளிகளை இணைக்க முடியும் மற்றும் இதற்கு முன் சாத்தியமில்லாத நுண்ணறிவுகளைப் பெறலாம்.
இந்த கட்டுரை முதலில் நோவெட்டா.காமில் வெளியிடப்பட்டது. இது அனுமதியுடன் இங்கே நாணல் போடப்பட்டுள்ளது. நோவெட்டா அனைத்து பதிப்புரிமைகளையும் வைத்திருக்கிறது.