AI के साथ डेटा डिक्शनरी कैसे बनाएं: एक मुफ्त चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका

डेटा डिक्शनरी वह दस्तावेज़ है जो यह बताता है कि आपके डेटा के प्रत्येक कॉलम का वास्तव में क्या अर्थ है। आप किसी स्प्रेडशीट से इसे तीन चरणों में बना सकते हैं: फ़ाइल अपलोड करें, प्रत्येक फ़ील्ड का विवरण और प्रकार (type) निर्धारित करें, और फिर परिणाम की समीक्षा करके उसे प्रकाशित करें। यह गाइड बताती है कि इसमें क्या शामिल होना चाहिए, टीमें इन्हें मैन्युअल रूप से कैसे बनाती हैं, और इस उबाऊ काम को आसान बनाने का शॉर्टकट क्या है।

डेटा डिक्शनरी क्या है

U.S. Geological Survey इसकी सबसे स्पष्ट परिभाषा देता है। इसके डेटा प्रबंधन मार्गदर्शन के अनुसार, डेटा डिक्शनरी "का उपयोग डेटा की संरचना और सामग्री को सूचीबद्ध करने और संप्रेषित करने के लिए किया जाता है।" यह "व्यक्तिगत रूप से नामित डेटा ऑब्जेक्ट्स के लिए सार्थक विवरण प्रदान करता है।"

इस परिभाषा में दो शब्द सबसे महत्वपूर्ण हैं। 'सूचीबद्ध' (Catalog) करने का अर्थ है कि प्रत्येक फ़ील्ड को सूचीबद्ध किया गया है, जिसमें वे फ़ील्ड भी शामिल हैं जिनका कोई उपयोग नहीं करता। 'संप्रेषित' (Communicate) करने का अर्थ है कि इसे किसी अन्य व्यक्ति के लिए लिखा गया है, न कि किसी डेटाबेस के लिए.

यही दूसरा भाग एक वास्तविक डेटा डिक्शनरी को कॉलम हेडर के स्क्रीनशॉट से अलग करता है। cust_stat_cd नाम का हेडर कोई दस्तावेज़ीकरण नहीं है। बल्कि एक ऐसी पंक्ति जो यह बताती है कि उन कोड का क्या अर्थ है, किन मानों (values) की अनुमति है, और खाली स्थान (blank) क्या दर्शाता है, वह वास्तविक दस्तावेज़ीकरण है।

अधिकांश टीमों को पहले से ही इसकी आवश्यकता होती है और उन्हें इसका पता नहीं होता। जिस क्षण दो लोग इस बात पर असहमत होते हैं कि "सक्रिय ग्राहक" (active customer) किसे माना जाए, तो समझ लें कि जिस लापता दस्तावेज़ की कमी है, वह डेटा डिक्शनरी ही है।

इसमें क्या-क्या शामिल होता है

USGS सामान्य सामग्रियों की सूची देता है, और यह सूची इतनी छोटी है कि इसका उपयोग चेकलिस्ट के रूप में किया जा सकता है।

घटक (Element)	यह क्या रिकॉर्ड करता है
डेटा ऑब्जेक्ट्स	प्रत्येक फ़ील्ड के नाम और परिभाषाएं
विस्तृत गुण (Properties)	डेटा प्रकार, आकार, नलेबिलिटी, वैकल्पिक होना, इंडेक्स
आरेख (Diagrams)	एंटिटी-रिलेशनशिप और अन्य सिस्टम-स्तरीय दृश्य (views)
संदर्भ डेटा (Reference data)	वर्गीकरण और वर्णनात्मक डोमेन
गुणवत्ता कोड (Quality codes)	अनुपलब्ध डेटा और गुणवत्ता-संकेतक कोड
व्यावसायिक नियम (Business rules)	स्कीमा या डेटा गुणवत्ता को सत्यापित करने के नियम

हर प्रोजेक्ट को इन सभी छह घटकों की आवश्यकता नहीं होती है। दो टीमों के बीच साझा की जाने वाली एक एकल स्प्रेडशीट को पहले दो और पांचवें घटक की आवश्यकता होती है। एक प्रोडक्शन डेटाबेस को इन सभी की आवश्यकता होती है।

गुणवत्ता-कोड (quality-code) वाली पंक्ति को सबसे अधिक बार छोड़ दिया जाता है और बाद में इसके लिए सबसे अधिक पछताना पड़ता है। यदि एक खाली सेल (blank cell) का अर्थ "शून्य", "अज्ञात", या "लागू नहीं" हो सकता है, तो इसे लिख लेने से तीन अलग-अलग विश्लेषक (analysts) तीन अलग-अलग निष्कर्षों पर पहुंचने से बच जाते हैं।

टीमें इन्हें क्यों बनाती हैं

USGS इसके छह उपयोग बताता है, और प्रत्येक उपयोग किसी न किसी वास्तविक विफलता को रोकता है।

दस्तावेज़ीकरण (Documentation) उपयोगकर्ताओं, डेवलपर्स और अन्य हितधारकों (stakeholders) के लिए संरचना विवरण प्रदान करता है। संचार (Communication) लोगों को एक साझा शब्दावली देता है और डेवलपर्स को स्कीमा परिवर्तनों के प्रभाव का आकलन करने में मदद करता।

एप्लिकेशन डिज़ाइन डेवलपर्स को सही डेटा प्रकारों और नियंत्रणों के साथ फॉर्म और रिपोर्ट बनाने में मदद करता है। सिस्टम विश्लेषण (Systems analysis) विश्लेषकों को समग्र डिज़ाइन देखने और यह ट्रैक करने की अनुमति देता है कि डेटा प्रत्येक प्रक्रिया से कहाँ मिलता है।

स्प्रेडशीट के काम के लिए डेटा एकीकरण (Data integration) सबसे अधिक मायने रखता है। USGS का कहना है कि स्पष्ट परिभाषाएं "यह तय करते समय आवश्यक प्रासंगिक समझ प्रदान करती हैं कि एक डेटा सिस्टम को दूसरे से कैसे मैप किया जाए।" यही समझ यह भी तय करती है कि "किसी विशिष्ट उपयोग के लिए डेटा को सबसेट, मर्ज, स्टैक या ट्रांसफॉर्म करना है या नहीं।"

निर्णय लेना (Decision making) इसे पूरा करता है, जिससे डेटा संग्रह और अन्य सहयोगात्मक कार्यों की योजना बनाने में मदद मिलती है।

इसी पेज में एक और भी महत्वपूर्ण तर्क छिपा है। USGS का मानना है कि एक डिक्शनरी विश्वसनीयता की समस्याओं को उजागर कर सकती है। यह चेतावनी देता है कि "अधूरी डेटा परिभाषाएं अन्यथा बेहतरीन डेटा को भी व्यावहारिक रूप से बेकार बना सकती हैं।"

इसकी आवश्यकता वाले पहलू को भी प्रलेखित किया गया है। मेटाडेटा पर USGS सर्वेक्षण मैनुअल अध्याय रिकॉर्ड में उत्पत्ति (provenance) और उपयोग प्रतिबंधों के साथ-साथ संस्थाओं (entities) और विशेषताओं (attributes) की परिभाषाओं को शामिल करना अनिवार्य बनाता है।

टीमें इसे मैन्युअल रूप से कैसे बनाती हैं

मैन्युअल तरीका इस बात पर निर्भर करता है कि डेटा कहाँ रहता है, और दोनों ही तरीके वैध हैं।

यदि यह किसी डेटाबेस में रहता है, तो सिस्टम आपके लिए पहला ड्राफ्ट तैयार कर सकता है। USGS का कहना है कि अधिकांश डेटाबेस प्रबंधन प्रणालियों में "इन-बिल्ट, सक्रिय डेटा डिक्शनरी होती हैं और वे आवश्यकतानुसार दस्तावेज़ीकरण उत्पन्न कर सकती हैं।"

यदि यह किसी स्प्रेडशीट में रहता है, तो ऐसा कोई जनरेटर नहीं होता है। USGS Excel में "मैन्युअल रूप से एक साधारण 'डेटा डिक्शनरी' बनाने के लिए" एक खाली टेम्पलेट की ओर इशारा करता है, जो कि वास्तव में इस काम का सबसे बुनियादी और व्यावहारिक तरीका है।

उस मैन्युअल संस्करण का अर्थ है प्रति कॉलम एक पंक्ति, जिसे डेटा की समझ रखने वाले व्यक्ति द्वारा भरा जाता है। इसमें फ़ील्ड का नाम, सरल भाषा में परिभाषा, प्रकार (type), अनुमत मान (allowed values), क्या खाली स्थान (blanks) की अनुमति है, और इसका स्वामित्व किसके पास है, जैसी जानकारी शामिल होती है।

पंद्रह कॉलम वाले एक्सपोर्ट के लिए इसमें बीस मिनट लगते हैं। लेकिन तीन अलग-अलग प्रणालियों से निकाली गई साठ कॉलम वाली ऑपरेशनल फ़ाइल के लिए, इसमें पूरा दोपहर का समय लग जाता है जो किसी के पास नहीं होता।

मैन्युअल तरीका कहाँ धीमा पड़ जाता है

अड़चन शायद ही कभी लिखने में आती है। असली समस्या पुरानी कड़ियों को खोजने (archaeology) में होती है।

वास्तविक एक्सपोर्ट में आधे कॉलम के नाम ऐसे होते हैं जो पांच साल पहले किसी के दिमाग में आए संक्षिप्त रूप (abbreviations) थे। flag_2 का क्या अर्थ है, यह समझने के लिए डेटा को खोलना, उसे सॉर्ट करना और उसके मानों (values) से नियम का अनुमान लगाना आवश्यक होता है।

फिर बदलाव (drift) की समस्या आती है। USGS इसके परिणाम के बारे में स्पष्ट रूप से कहता है: "डिक्शनरी को वास्तविक डेटा संरचनाओं के साथ अपडेट रखने में विफलता डेटा प्रबंधन (data stewardship) की कमी को दर्शाती है।" एक बार लिखी गई और फिर कभी न छुई गई डिक्शनरी न होने से भी बदतर है, क्योंकि लोग उस पर भरोसा करते हैं।

दोनों ही समस्याएं यांत्रिक (mechanical) हैं। प्रत्येक कॉलम को पढ़ना, उसके मानों का विश्लेषण करना, और एक प्रकार (type) तथा परिभाषा का प्रस्ताव देना एक दोहराव वाला काम है। लोग इसे उबाऊ पाते हैं और पंक्ति forty तक आते-आते उनकी एकाग्रता कम होने लगती है।

AI के साथ डेटा डिक्शनरी कैसे बनाएं

चरण 1: वह फ़ाइल अपलोड करें जिसे आप प्रलेखित करना चाहते हैं

Powerdrill Bloom में साइन इन करें और एक्सपोर्ट अपलोड करें। फ्री प्लान में Excel, CSV, PDF और docs शामिल हैं।

वास्तविक फ़ाइल अपलोड करें, न कि कोई छोटा किया हुआ सैंपल। पंक्तियों 900 से 1,100 में मौजूद असामान्य मान (odd values) आमतौर पर वे स्थान होते हैं जहाँ दिलचस्प नियम छिपे होते हैं।

चरण 2: प्राकृतिक भाषा में फ़ील्ड-दर-फ़ील्ड प्रोफ़ाइल के लिए कहें

प्रति कॉलम एक पंक्ति के लिए कहें। प्रत्येक पंक्ति में सरल भाषा में परिभाषा, स्पष्ट डेटा प्रकार (data type), रेंज या विशिष्ट मान (distinct values), और खाली स्थानों (blanks) की संख्या होनी चाहिए। इसे किसी भी ऐसे मान को फ़्लैग करने के लिए कहें जो डेटा के बजाय कोड जैसा दिखता हो।

फिर संदिग्ध मानों पर ध्यान केंद्रित करें। पूछें कि कौन से कॉलम कोडित अर्थ (coded meaning) दर्शाते हैं और प्रत्येक कोड क्या दर्शाता है। फिर आप सिस्टम को जानने वाले किसी व्यक्ति से उनकी पुष्टि या सुधार करवा सकते हैं।

इस चरण में आउटपुट एक ड्राफ्ट होता है, न कि कोई अंतिम दस्तावेज़। इसका काम पुरानी कड़ियों को खोजने की मेहनत को खत्म करना है ताकि आपको केवल अपना निर्णय (judgement) देना पड़े।

चरण 3: परिभाषाओं को सही करें और इसे प्रकाशित करें

प्रत्येक पंक्ति की समीक्षा करें और उन पंक्तियों को ठीक करें जिन्हें केवल एक इंसान ही तय कर सकता है। जैसे कि किसे सक्रिय माना जाए, दो तारीख वाले कॉलम आपस में क्यों असहमत हैं, और कौन से फ़ील्ड प्रामाणिक हैं। फिर परिणाम को शीट या दस्तावेज़ के रूप में एक्सपोर्ट करें।

इसे स्वयं डेटा के पास ही सहेज कर रखें। किसी के डाउनलोड फ़ोल्डर में पड़ी डिक्शनरी कोई दस्तावेज़ीकरण नहीं है, और यह आपके द्वारा अभी-अभी ठीक किए गए बदलावों (drift) को फिर से लाने का सबसे तेज़ तरीका है।

पहले दिन के बाद भी इसे उपयोगी बनाए रखें

डेटा डिक्शनरी तभी अपनी उपयोगिता साबित करती है जब वह सटीक बनी रहे, और USGS इसके तरीके के बारे में स्पष्ट है। पहले से योजना बनाएं, जैसे-जैसे तत्वों की पहचान हो उन्हें जोड़ते जाएं, और संरचनाओं में बदलाव होने पर डिक्शनरी को अपडेट करें।

तीन आदतें अधिकांश काम आसान कर देती हैं।

बाहरी लोगों के लिए परिभाषाएं लिखें। यदि कोई नया कर्मचारी बिना कोई अतिरिक्त सवाल पूछे परिभाषा का उपयोग नहीं कर सकता है, तो इसका मतलब है कि यह अभी पूरी नहीं हुई है।

इसे डेटा के साथ ही वर्शन (Version) करें। जब कोई कॉलम जोड़ा जाता है या उसका प्रकार बदला जाता है, तो डिक्शनरी को उसी समय बदला जाना चाहिए, न कि अगली तिमाही में।

जहाँ कोई मानक मौजूद हो, उसे अपनाएं। USGS का कहना है कि डेटा मानक को अपनाने और उसका उल्लेख करने से आपको अपना खुद का दस्तावेज़ीकरण प्रबंधित करने की आवश्यकता ही नहीं पड़ती।

एक डिक्शनरी स्वाभाविक रूप से संख्याओं पर एक बार में सहमत होने की व्यापक आदत के साथ भी मेल खाती है। एकल सत्य स्रोत (single source of truth) बनाने की हमारी गाइड इसके ऊपर के स्तर को कवर करती है। वहीं किसी अन्य व्यक्ति द्वारा बनाई गई स्प्रेडशीट का विश्लेषण करना उस स्थिति को कवर करता है जो आमतौर पर इस आवश्यकता को जन्म देती है।

उस फ़ाइल से शुरुआत करें जो आपके पास पहले से है

आप फ्री प्लान पर ऊपर दिए गए पूरे चक्र को पूरा कर सकते हैं। इसमें Excel, CSV, PDF और docs के लिए अपलोड, जनरेट किए गए इनसाइट्स और सारांश, और बुनियादी स्लाइड्स, दस्तावेज़ों, शीट्स और छवियों का निर्माण शामिल है।

दो सीमाओं को स्पष्ट रूप से बताना आवश्यक है। Excel विश्लेषण और Office दस्तावेज़ निर्माण Pro प्लान में शामिल हैं। फ्री प्लान में एक शेड्यूल्ड टास्क शामिल है, इसलिए एक डिक्शनरी जो शेड्यूल पर पुनरुत्पादित (regenerate) होती है, उसके लिए पेड टियर की आवश्यकता होती है।

यदि मूल फ़ाइल को पहले व्यवस्थित करने की आवश्यकता है, तो हमारा AI डेटा क्लीनिंग पेज उस चरण को कवर करता है। Excel AI असिस्टेंट और CSV AI असिस्टेंट पेज दो सबसे आम फ़ाइल प्रकारों को कवर करते हैं। आज ही अपने सबसे अव्यवस्थित एक्सपोर्ट को प्रलेखित करने के लिए, Powerdrill Bloom आज़माएं.

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

डेटा डिक्शनरी और मेटाडेटा में क्या अंतर है?

डेटा डिक्शनरी व्यक्तिगत फ़ील्ड की संरचना और सामग्री का वर्णन करती है। मेटाडेटा अधिक व्यापक होता है, जिसमें यह शामिल होता है कि डेटा किसने तैयार किया, क्यों किया, और इसे कैसे एकत्र और संसाधित (process) किया गया था।

क्या मैं Excel में डेटा डिक्शनरी बना सकता हूँ?

हाँ, और स्प्रेडशीट डेटा के लिए यह सामान्य तरीका है। USGS Excel में मैन्युअल रूप से एक साधारण डेटा डिक्शनरी बनाने के लिए एक खाली टेम्पलेट प्रकाशित करता है।

प्रत्येक फ़ील्ड की परिभाषा कितनी विस्तृत होनी चाहिए?

इतनी विस्तृत कि आपकी टीम के बाहर का कोई व्यक्ति बिना कोई सवाल पूछे कॉलम का उपयोग कर सके। इसमें अनुमत मान (allowed values) और खाली स्थान (blank) का क्या अर्थ है, इसे शामिल करें, क्योंकि इन्हीं के कारण सबसे अधिक असहमति होती है।

डेटा डिक्शनरी का स्वामित्व किसके पास होना चाहिए?

जिसके पास डेटा संरचना (data structure) का स्वामित्व है, न कि जिसने रिपोर्ट का अनुरोध किया था। स्वामित्व तब सबसे अधिक मायने रखता है जब कोई कॉलम बदलता है, क्योंकि डिक्शनरी को भी उसी समय बदला जाना चाहिए।

डेटा डिक्शनरी को कितनी बार अपडेट किया जाना चाहिए?

जब भी मूल संरचना में बदलाव हो। USGS एक पुरानी डिक्शनरी को प्रबंधन (stewardship) की समस्या मानता है, क्योंकि लोग उन परिभाषाओं पर भरोसा करना जारी रखते हैं जो अब डेटा से मेल नहीं खाती हैं।