Datafication in Hindi – डाटाफिकेशन की परिभाषा
डेटाफिकेशन वह प्रक्रिया है जिसके द्वारा डेटा को सूचना में परिवर्तित किया जाता है यह एक सांस्कृतिक घटना है जो हमारी व्यक्तिगत जानकारी से बहुत आगे तक पहुँचती है। डिटेल्स में जानते है What is Datafication in Hindi ?
डाटाफिकेशन ( What is Datafication in Hindi )
डेटाफिकेशन एक हालिया तकनीकी प्रवृत्ति का जिक्र है जहां डेटा को सूचना में परिवर्तित किया जाता है और मूल्य के एक नए रूप के रूप में महसूस किया जाता है। यह शब्द केनेथ कुकियर द्वारा गढ़ा गया था और 2013 में व्यापक शब्दकोष में पेश किया गया था। कुकीर डेटाफिकेशन को डेटा के सूचना में रूपांतरण के रूप में वर्णित करता है।
डेटाफिकेशन के सभी आकार के संगठनों के लिए कई लाभ हैं। बिचौलियों ( Middle Man ) को हटाकर, यह दक्षता में सुधार करता है और प्रक्रियाओं और प्रक्रियाओं में अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। व्यवसाय डेटा का विश्लेषण, सहसंबंध और कल्पना इस तरह से कर सकते हैं जो कच्चे डेटा के साथ संभव नहीं होगा। यह प्रक्रिया कृषि और विनिर्माण सहित कई क्षेत्रों में गेम चेंजर रही है।
डेटाफिकेशन कंपनियों को डेटा को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने की अनुमति देता है, जिससे उन्हें सबसे प्रासंगिक डेटा के आधार पर बेहतर निर्णय लेने की अनुमति मिलती है।यह कंप्यूटर को केवल प्रासंगिक जानकारी को पुनः प्राप्त करने और संग्रहीत करने की अनुमति देता है, जिससे महत्वपूर्ण डेटा गुम होने का जोखिम समाप्त हो जाता है।यह केवल आवश्यक मीडिया सामग्री के भंडारण की भी अनुमति देता है।उदाहरण के लिए, डेटाफिकेशन कंप्यूटर के लिए क्लाइंट क्रेडिट स्कोर का मूल्यांकन करना और लाभ और जोखिम के बीच संतुलन का सुझाव देना आसान बनाता है।
व्यक्तिगत व्यवहार पर डेटा का प्रभाव गहरा है।वे किसी व्यक्ति की निर्णय लेने की प्रक्रियाओं, कार्यों और अनुभवों को आकार दे सकते हैं।यह डेटाफिकेशन को मौलिक रूप से सामाजिक घटना बनाता है।जबकि 250-व्यक्ति कंपनी एक बड़ी कंपनी की तरह नहीं लग सकती है, जिसे यह समझने के लिए एनालिटिक्स की आवश्यकता है कि उसके कर्मचारी कैसा प्रदर्शन कर रहे हैं, खराब हायरिंग प्रथाओं, सीखने के प्रबंधन और कार्यबल योजना के परिणाम कंपनी के प्रदर्शन पर महत्वपूर्ण प्रभाव डाल सकते हैं।डेटाफिकेशन को सफल होने के लिए एक मजबूत विश्लेषणात्मक संस्कृति की आवश्यकता होती है।मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस डेटाफिकेशन के प्रमुख घटक हैं
डेटाफिकेशन एक महत्वपूर्ण सांस्कृतिक घटना है जो आज बच्चों को प्रभावित करती है। जैसे-जैसे स्कूल और संगठन कक्षा में डिजिटल उपकरणों का तेजी से उपयोग करते हैं, वे बड़ी मात्रा में डेटा उत्पन्न करते हैं जिसे ट्रैक और विश्लेषण किया जा सकता है। यह डेटा किसी व्यक्ति के सीखने के इतिहास, शैक्षणिक प्रदर्शन और सामाजिक संबंधों से संबंधित हो सकता है। यह डेटा का युग है, और यह हमारे बच्चों को शिक्षित करने के तरीके को प्रभावित कर रहा है।
Datafication एक प्रक्रिया है
डेटाफिकेशन एक ऐसी प्रक्रिया है जो आपके जीवन के हर पहलू को डेटा में बदल देती है। Google के ऑगमेंटेड रियलिटी ग्लास से लेकर ट्विटर के भटकाव विचारों तक, कंपनियां हमारी जरूरतों को पूरा करने और हमारे जीवन को बेहतर बनाने के लिए हमारी रूपरेखा तैयार कर रही हैं। लक्ष्य हमें एक बेहतर ग्राहक अनुभव प्रदान करना और यह निर्धारित करना है कि हम खुद को कैसे बेहतर बना सकते हैं।
नतीजतन, आधुनिक व्यवसायों के लिए डेटाफिकेशन तेजी से महत्वपूर्ण होता जा रहा है। जिसने प्रमुखता प्राप्त की है और अक्सर निष्पक्षता से जुड़ी होती है।परिणामस्वरूप, जनता की नज़र में डेटा का उच्च स्तर का अधिकार होता है।किसी विशिष्ट विषय या घटना में अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए डेटा को एल्गोरिदम द्वारा संसाधित किया जाता है।
डेटाफिकेशन में सफल होने के लिए, यह समझना महत्वपूर्ण है कि डेटा कैसे उत्पन्न और विश्लेषण किया जाता है।हालांकि यह एक जटिल प्रक्रिया की तरह लग सकता है, इसे विभिन्न श्रेणियों में विभाजित किया जा सकता है।यहाँ कुछ हैं: डेटा विज्ञान, डेटा इंजीनियरिंग और डेटा विश्लेषण।
डेटा वैज्ञानिक और डेटा विश्लेषक डेटा और एल्गोरिदम के विशेषज्ञ हैं, और उनकी नौकरियां अक्सर सोशल मीडिया फर्मों में स्थित होती हैं।कई मामलों में, डेटाफिकेशन के लिए जटिल एल्गोरिदम की आवश्यकता होती है, जिसमें लाखों डेटा बिंदु शामिल हो सकते हैं।डेटाफिकेशन के आसपास की शब्दावली कभी-कभी भ्रमित करने वाली होती है, जैसे कि तंत्रिका नेटवर्क, गहन शिक्षण और संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग जैसे शब्दों का उपयोग किया जाता है।
डेटाफिकेशन संगठनों को अपने ग्राहकों को बेहतर ढंग से समझने में मदद करता है।उदाहरण के लिए, यह बैंकों को जोखिम प्रोफाइल को समझने और ऋण स्वीकृत करने में मदद कर सकता है।संभावित कर्मचारियों के व्यक्तित्व को बेहतर ढंग से समझने के लिए कंपनियां मोबाइल उपकरणों से एकत्र किए गए डेटा का उपयोग कर सकती हैं।वे परिवहन, अपशिष्ट प्रबंधन, रसद और ऊर्जा को अनुकूलित करने के लिए सेंसर से डेटा का भी उपयोग कर सकते हैं।
ट्रेडिशनल इवेंट
डेटाफिकेशन एक ट्रेडिशनल इवेंट है जिसमें वास्तविकता के विभिन्न संस्करण बनाने के लिए डेटा में हेरफेर शामिल है।डेटाफिकेशन के ऑन्कोलॉजिकल निहितार्थ हैं: यह आकार दे सकता है कि हम दुनिया को कैसे समझते हैं और अनुभव करते हैं, और हम कैसे तय करते हैं कि उस जानकारी का क्या करना है।इसके ओण्टोलॉजिकल निहितार्थ भी हैं क्योंकि डेटा मानव विचार या क्रिया से स्वतंत्र नहीं हैं, बल्कि हमारी सामाजिक दुनिया का एक उत्पाद हैं।नतीजतन, डेटा के ऑन्कोलॉजी के बारे में अंतर्दृष्टि अक्सर विज्ञान और प्रौद्योगिकी के समाजशास्त्रीय सिद्धांतों से जुड़ी होती है।
किसी भी सांस्कृतिक घटना की तरह, डेटाफिकेशन सांस्कृतिक रूप से विशिष्ट है।उदाहरण के लिए, कुछ यूरोपीय देशों में डेटा और एल्गोरिदम के बारे में दूसरों की तुलना में अधिक विवादित आख्यान हैं।इसके अलावा, कुछ देशों में डेटा और एल्गोरिदम के प्रति अलग-अलग राजनीतिक और कानूनी बदलाव हैं।इससे विभिन्न देशों में डेटाफिकेशन के सांस्कृतिक प्रभावों का पता लगाना दिलचस्प हो जाता है।उदाहरण के लिए, शिक्षा में डेटाफिकेशन के सांस्कृतिक प्रभाव संयुक्त राज्य अमेरिका की तुलना में फ्रांस और जर्मनी में भिन्न होने की संभावना है।
बदलावों का यह संयोजन अधिकारों की समझ में बदलाव और डेटाफिकेशन द्वारा ईंधन वाले विश्वदृष्टि में बदलाव का सुझाव देता है। नतीजतन, कई क्षेत्रों में फॉल्ट लाइन पर तनाव देखा जा रहा है। उदाहरण के लिए, भारतीय कार्यकारिणी अपनी व्यापक डेटा संग्रह योजना का बचाव करती है, जबकि यूरोपीय संघ ने ऐसे कानून पारित किए हैं जिनमें कंपनियों को गोपनीयता के मौलिक अधिकारों के उल्लंघन के रूप में अमेरिका को डेटा भेजना बंद करने की आवश्यकता होती है।
जैसे-जैसे डेटाफिकेशन का दायरा और प्रचलन बढ़ता है, इससे नए नुकसान भी होते हैं। इनमें बढ़ी हुई निगरानी, गोपनीयता के लिए खतरा, एल्गोरिथम नियंत्रण और असमानताओं और भेदभाव का विस्तार शामिल है। डेटाफिकेशन राज्य के लिए हमारे जीवन की निगरानी, रिकॉर्ड, विश्लेषण और हेरफेर करना आसान बनाता है।
Datafication एक उपकरण है
बड़े डेटा की मदद से, संगठन अपनी व्यावसायिक प्रक्रियाओं को अनुकूलित कर सकते हैं और संसाधनों का बेहतर उपयोग कर सकते हैं। इसके अलावा, यह मौजूदा प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित कर सकता है, जिससे उन्हें प्रतिस्पर्धी बने रहने में मदद मिलती है। हालांकि, डेटाफिकेशन से लाभ उठाने के लिए, संगठनों को यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि उनके पास सही तकनीक और एकीकरण है। यदि वे ऐसा नहीं करते हैं, तो उन्हें डेटाफिकेशन का अधिकतम लाभ उठाने में कठिनाई हो सकती है।
डेटाफिकेशन कुछ व्यवसाय और वर्क फ़्लो प्रक्रियाओं को डेटा में बदलने की प्रक्रिया है। इस डेटा को तब ट्रैक, मॉनिटर और अनुकूलित किया जा सकता है। भले ही कोई व्यवसाय अपनी सभी प्रक्रियाओं को परिवर्तित करने में दिलचस्पी नहीं रखता है, फिर भी उसके पास बड़ी मात्रा में डेटा एकत्र करने और बाद में इसका उपयोग करने का निर्णय लेने की क्षमता है।
डेटाफिकेशन की प्रक्रिया को विभिन्न प्रकार की सेटिंग्स में निष्पादित किया जा सकता है, जिसमें निजी और सार्वजनिक स्थान शामिल हैं। यह सामाजिक अभिनेताओं, संस्थानों, और प्रथाओं को शामिल कर सकता है. उदाहरण के लिए, डेटा विश्लेषक और वैज्ञानिक एल्गोरिथ्म डिजाइन और विश्लेषणात्मक इंजीनियरिंग में विशेषज्ञता, और विभिन्न सरकारी एजेंसियों, व्यवसायों, और सामाजिक मीडिया फर्मों में काम करते हैं. जबकि डेटालीकरण नवाचार और रचनात्मकता को बढ़ाने के लिए एक उपकरण हो सकता है, यह हमेशा सामाजिक रूप से स्थित है.
डेटाफिकेशन सिर्फ एक प्रवृत्ति नहीं है, यह पहले से ही व्यापार के परिदृश्य को परिभाषित कर रहा है. नेटफ्लिक्स जैसी कंपनियां डेटाफिकेशन प्रक्रियाओं के माध्यम से अपनी सेवाओं को सक्रिय रूप से बदल रही हैं। पारंपरिक नमूना तरीकों का उपयोग करने के बजाय, वे अपनी सेवाओं में सुधार लाने और ग्राहक अनुभव में सुधार करने के लिए डेटा का उपयोग कर रहे हैं. डेटाफिकेशन के साथ जुड़े कई प्रकार के लाभ हैं, जिनमें उन्नत ग्राहक सेवा और कम लागत शामिल हैं |
यह प्रक्रियाओं में सुधार लाने के लिए एक उपकरण है
डेटालीकरण कुछ व्यापार प्रक्रियाओं का रूपांतरण है और डेटा में कार्यप्रवाह होता है । यह प्रौद्योगिकी कंपनियों को विभिन्न डेटा स्रोतों के आधार पर बेहतर निर्णय करने में सक्षम बनाती है। इन उपकरणों को अक्सर प्रक्रियाओं को बेहतर बनाने और कार्रवाई करने योग्य अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया जाता है। डेटाफिकेशन के लिए विभिन्न अनुप्रयोगों में सामाजिक मीडिया, एचआर, और डिजाइन शामिल हैं |
इस प्रक्रिया के कई लाभ हैं, जिनमें बिचौलियों को शामिल करना और छोटी आपूर्ति श्रृंखला की क्षमता को तेज करना शामिल है. इसने विनिर्माण और कृषि उद्योग की दक्षता में सुधार करने में भी मदद की है । आपूर्ति श्रृंखला में बिचौलियों को हटाने के द्वारा, डेटाकरण उपकरणों ने संगठनों को विभिन्न स्थानों से डेटा एकत्र करने और विश्लेषण करने और दक्षता में सुधार करने के लिए सक्षम बनाया है।
डेटालीकरण की प्रक्रिया एक मौलिक अवधारणा है जो सूचना प्रौद्योगिकी क्रांति की भविष्यवाणी करती है। इसे कैफेयर और मेयर-स्कोनबर्गर द्वारा क्विनशोधन की प्रक्रिया के रूप में परिभाषित किया गया है जो कंप्यूटर द्वारा संसाधित किए जा सकने वाले तत्वों में सूचना को बदल देता है। यह एक ऐसी विधि है जो प्राकृतिक परिघटना को अधिक आसानी से खोज करने योग्य और अनुमेय बना सकती है ।
डेटाफिकेशन से व्यवसायों को अपनी ताकत, कमजोरियों और अवसरों को समझने में मदद मिल सकती है। इसके अलावा, यह व्यवसायों के मूल्यांकन प्रयासों में भी मदद कर सकता है । और आधुनिक व्यवसायों को उन लाभों को गले लगाने की जरूरत है जो डेटाफिकेशन प्रदान कर सकते हैं |
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