डेटा मिलान एक ऐसी प्रक्रिया है जिसका उपयोग सूचना प्रणालियों में उन रिकॉर्ड्स को पहचानने, मिलान करने और मर्ज करने के लिए किया जाता है जो कई डेटाबेस से या यहां तक कि एक डेटाबेस के भीतर समान संस्थाओं से मेल खाते हैं। इसे रिकॉर्ड लिंकेज या डेटा डिडुप्लीकेशन के रूप में भी जाना जाता है। डेटा सटीकता और विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए यह प्रक्रिया स्वास्थ्य सूचना विज्ञान, डेटा खनन, पाठ पुनर्प्राप्ति और डेटा सफाई जैसे कई क्षेत्रों में मौलिक है।
डेटा मिलान का ऐतिहासिक विकास
एक अवधारणा के रूप में डेटा मिलान का पता 1940 के दशक में लगाया जा सकता है, जिसका स्वास्थ्य क्षेत्र में पहला महत्वपूर्ण अनुप्रयोग था। इसे शुरुआत में हैल्बर्ट एल. डन द्वारा पेश किया गया था, जिन्होंने सार्वजनिक स्वास्थ्य अनुसंधान के लिए जनसंख्या रजिस्टर और मृत्यु प्रमाण पत्र के बीच रिकॉर्ड को जोड़ने के लिए इस पद्धति का उपयोग किया था। 1950 के दशक में, "रिकॉर्ड लिंकेज" शब्द रॉबर्ट लेडली द्वारा गढ़ा गया था। पिछले कुछ वर्षों में, डेटा मिलान प्रौद्योगिकी और डेटा विकास में प्रगति के साथ विकसित हुआ है, जो डेटा प्रबंधन परिदृश्य का एक अनिवार्य हिस्सा बन गया है।
डेटा मिलान की अवधारणा की खोज
डेटा मिलान में एक ही इकाई से संबंधित प्रविष्टियों को खोजने के लिए एक डेटा स्रोत के रिकॉर्ड की दूसरे के साथ तुलना करना शामिल है। मिलान प्रक्रिया विशिष्ट एल्गोरिदम और नियमों के आधार पर की जाती है। मिलान सटीक (एक आदर्श मिलान की तलाश में) या अस्पष्ट (कुछ विसंगतियों को सहन करने वाला) हो सकता है।
आमतौर पर, प्रक्रिया में ये चरण शामिल होते हैं:
- डेटा प्रीप्रोसेसिंग: इसमें डेटा की सफाई, परिवर्तन और मानकीकरण शामिल है।
- अनुक्रमण: यह तुलनाओं की संख्या को कम करने में मदद करता है।
- रिकॉर्ड जोड़ी तुलना: जोड़ीवार तुलना विशेषताओं के एक सेट के आधार पर की जाती है।
- वर्गीकरण: जोड़ियों को मिलान, गैर-मिलान, या संभावित मिलान के रूप में वर्गीकृत किया गया है।
- मूल्यांकन: मैचों की गुणवत्ता का आकलन करना।
डेटा मिलान की आंतरिक यांत्रिकी
डेटा मिलान तुलना के आधार पर संचालित होता है। जब डेटा के दो सेट डेटा मिलान प्रणाली में फीड किए जाते हैं, तो सिस्टम डेटासेट के बीच 'दूरी' या 'समानता' खोजने के लिए एल्गोरिदम का उपयोग करता है। समानता या दूरी की डिग्री तब निर्धारित करेगी कि रिकॉर्ड मेल खाते हैं या नहीं। इस प्रक्रिया के लिए आम तौर पर उपयोग किए जाने वाले एल्गोरिदम में जारो-विंकलर, लेवेनशेटिन दूरी और स्मिथ-वाटरमैन एल्गोरिदम शामिल हैं।
डेटा मिलान की मुख्य विशेषताएं
डेटा मिलान कई प्रमुख विशेषताएं प्रदर्शित करता है:
- स्केलेबिलिटी: बड़ी मात्रा में डेटा को संभालने में सक्षम।
- लचीलापन: संरचित और असंरचित डेटा के साथ काम कर सकता है।
- सटीकता: उच्च परिशुद्धता और स्मरण दर।
- गति: मेल खाने वाले कार्यों को शीघ्रता से करने की क्षमता।
डेटा मिलान के प्रकार
डेटा मिलान को दो प्राथमिक तरीकों से वर्गीकृत किया जा सकता है:
- तकनीक द्वारा:
- नियतात्मक मिलान: एक या अधिक पहचानकर्ताओं पर सटीक मिलान का उपयोग करता है।
- संभाव्य मिलान: कई पहचानकर्ताओं के साथ सांख्यिकीय स्कोरिंग का उपयोग करता है।
- हाइब्रिड मिलान: नियतिवादी और संभाव्य तकनीकों का संयोजन.
- आवेदन द्वारा:
- डेटाबेस डिडुप्लीकेशन: डेटाबेस के भीतर डुप्लिकेट रिकॉर्ड हटाता है।
- डेटाबेस लिंकेज: अनेक डेटाबेस में रिकॉर्ड को लिंक करता है।
- डाटा संलयन: अधिक व्यापक जानकारी उत्पन्न करने के लिए कई स्रोतों को संयोजित करता है।
डेटा मिलान अनुप्रयोग, चुनौतियाँ और समाधान
डेटा मिलान का उपयोग स्वास्थ्य सेवा से लेकर वित्त, ई-कॉमर्स और मार्केटिंग तक सभी क्षेत्रों में किया जाता है। हालाँकि, इसमें बड़े डेटा वॉल्यूम को संभालने, डेटा गोपनीयता बनाए रखने और उच्च सटीकता सुनिश्चित करने जैसी चुनौतियों का सामना करना पड़ता है। समाधानों में उच्च क्षमता वाली प्रणालियों का उपयोग करना, गोपनीयता-संरक्षण तकनीकों को लागू करना और बेहतर परिणामों के लिए मिलान एल्गोरिदम की निरंतर ट्यूनिंग शामिल है।
तुलनाएँ और प्रमुख विशेषताएँ
डेटा एकीकरण और डेटा सिंक्रनाइज़ेशन जैसी समान अवधारणाओं की तुलना में, डेटा मिलान अधिक विशिष्ट है और समान रिकॉर्ड की पहचान और विलय को लक्षित करता है। जबकि डेटा एकीकरण में विभिन्न स्रोतों से डेटा को संयोजित करना और एक एकीकृत दृश्य प्रदान करना शामिल है, डेटा सिंक्रनाइज़ेशन यह सुनिश्चित करता है कि स्थिरता बनाए रखने के लिए दो या दो से अधिक स्थानों पर डेटा एक साथ अपडेट किया जाता है।
भविष्य के परिप्रेक्ष्य और प्रौद्योगिकियाँ
डेटा मिलान का भविष्य बेहतर सटीकता और दक्षता के लिए मशीन लर्निंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदम के अनुप्रयोग में निहित है। बिग डेटा के बढ़ने के साथ, बुद्धिमान, स्वचालित डेटा मिलान टूल की मांग बढ़ रही है।
प्रॉक्सी सर्वर और डेटा मिलान
प्रॉक्सी सर्वर तेज़ डेटा एक्सेस प्रदान करके, डेटा गोपनीयता बनाए रखते हुए और डेटा अखंडता सुनिश्चित करके डेटा मिलान प्रक्रियाओं में सहायता कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, अनुरोध करने वाले उपयोगकर्ता या सिस्टम की गुमनामी को बनाए रखते हुए, मिलान के लिए विभिन्न सर्वरों से डेटा पुनर्प्राप्त करने के लिए प्रॉक्सी सर्वर का उपयोग किया जा सकता है।
