பிக் டேட்டாவின் குணாதிசயங்கள் என்ன?
பிக் டேட்டா என்றால் என்ன? டேட்டாவிலேயே பெரிய அப்பாடக்கரா? வண்டிவண்டியாய் டேட்டா இருந்தால் மட்டுமே அதனை பிக் டேட்டா என்று சொல்லிவிட முடியாது. பிக் டேட்டாவிற்கு நான்கு குணாதிசயங்கள் உண்டு. எளிதில் புரிவதற்கான உதாரணங்கள் சிலவற்றை தந்துள்ளேன். டேட்டா கோட்பாடுகள் இடிக்கின்றது என யாரும் வரிந்துகட்டிக்கொண்டு சண்டைக்கு வரக்கூடாது.
எது பிக்டேட்டா ?
சென்னையில் வாழும் மனிதர்களின் பெயர்களை மட்டும் டேட்டா பேஸில் ஏற்றிவிட்டால் அது பிக்-டேட்டாவாகிவிடாது. பரபரப்பான சென்ட்ரல் ரயில் நிலையத்தின் வாசலில் ஒரு ஸ்கேனர் வைத்து எத்தனை பேர் ரயில் நிலையத்தின் உள்ளேயும் வெளியேயும் சென்றார்கள் என்று கவுன்ட்டிங் செய்து பதிந்தால் அது பிக்-டேட்டாவாகாது.
அதிகாலையில் புறப்படத்தயாராக இருக்கும் ஒரு ரயிலில் எத்தனை பேர் செய்தித்தாள் விற்கும் பையனிடம் நாளிதழ்களை வாங்கினார்கள் என்று பதிந்து வைத்தால் அதுவும் பிக்டேட்டாவாகாது. அப்படி நாளிதழ்களை வாங்கினவர்கள் அனைவருமே அந்த நாளிதழ்களின் சந்தாதாரர்களாக இருப்பார்கள் என்று நாமாகவே எழுதிவைத்துக்கொண்டால் அதுவும் பிக்டேட்டாவாகாது.
பிக் டேட்டா என்ற தகுதியைப் பெற முக்கியமான நான்கு குணாதிசயங்கள் வேண்டும். அதிகமான பதிவுகள், அதிவேகமான பதிவுகள், பலவிதமான பதிவுகள், உண்மையான உபயோகத்தன்மையுள்ள பதிவுகள் என்ற நான்கும் பிக்டேட்டாவை விவரிக்கும் குணாதிசயங்கள். [ஆங்கிலத்தில் 4 V’s என்று சொல்லும் - Volume, Velocity, Variety and Veracity]. இந்த நான்கு குணங்களைக் கொண்ட பிக்டேட்டாவை பிசினஸ் உபயோகத்திற்கு கொண்டுவருவது மற்றுமொறு ’V’ என்ற Value எனும் ஐந்தாவது V.
மதிப்புதான் உயிர்
எல்லா குணங்களும் இருந்தும் அந்த டேட்டாவில் மதிப்பு இல்லாவிட்டால் என்ன உபயோகம் இருக்கப்போகின்றது? பிசினஸிற்கு வேல்யுதானே உயிர். இந்த நான்கு குணங்களைக்கொண்ட பிக்டேட்டாவை வைத்துக்கொண்டு எந்தவகையான பிசினஸ் மதிப்புகளை கூட்ட முடியும் என்பதுதான் அது.
இந்தக் குணாதிசயங்களை வைத்துக்கொண்டு மேலே சொன்ன உதாரணங்களை அலசுவோம். சென்னையில் வாழும் நபர்களின் பெயரை தொடர்ந்து முகவரி, கைபேசி எண், வீட்டிலிருக்கும் எரிவாயு கனெக்ஷன் கம்பெனியில் ஆரம்பித்து டிஷ் டீவி, போன், கம்ப்யூட்டர், சோபா செட் வாங்கிய கடை, ரெகுலராய் நகை வாங்கும் கடை, பிரியப்பட்டு செல்லும் சினிமா தியேட்டர், ரெஸ்ட்டாரெண்ட், துணிக்கடை, வாங்கும் பனியனின் பிராண்ட், வைத்திருக்கும் டூ வீலர், வாரா வாரம் போகும் கோவில், மருந்துவாங்கும் கடை என ஜாதகமே இருந்தால் அது பிக்டேட்டாவிற்கு முதல் தகுதியை பெற்றுவிட்ட ஒன்று.
சென்ட்ரல் ரயில் நிலையத்திற்கு உள்ளேயும் வெளியேயும் சென்றவர்களின் பயணத்திட்டம் எத்தனை நாட்கள், கையில் இருக்கும் லக்கேஜின் (பெட்டி/கைப்பை) பிராண்ட், எங்கே தங்கினார் / தங்கப்போகின்றார், டாக்ஸி பிடிப்பாரா? ஏற்கனவே கார் காத்திருக்கின்றதா? ரிட்டர்ன் ஜர்னி டிக்கெட் இருக்கின்றதா? அடிக்கடி சென்னை வருபவரா? மாமாங்கத்துக்கும் ஒரு முறையா? என பயணத்தை தாண்டிய பல டேட்டாக்கள் அந்த நபர் சென்ட்ரல் ரயில் நிலைய வாயிலை கடக்கும் நொடிப்பொழுதில் பதிவு செய்ய முடிந்தால் அதுவும் பிக்-டேட்டாவுக்கு தகுதிபெறும் மற்றொரு விஷயமாகும்.
புறப்படத்தயாராக இருக்கும் ரயில் வண்டியில் பேப்பர் வாங்கினவர்கள் எத்தனை பேர் என்ற விவரத்தைத் தாண்டி என்ன கோச், நாளிதழ், வாராந்திர இதழ்கள், புத்தகம், வாட்டர் பாட்டில், டிபன், கடலை மிட்டாய், வறுகடலை, டூத் பேஸ்ட், வாழைப்பழம் போன்றவை, தனிநபர் பயணமா, குடும்பத்துடன், அலுவலக பணியாளர்களுடன் பயணமா?, ரயிலில் வாங்கிய நாளிதழ்/வாராந்திர இதழ்களை அவர் தொடர்ந்து வாங்குகின்றாரா? அல்லது வேறு நாளிதழ்/புத்தகங்களை வாங்குகின்றாரா? போன்ற இன்னபிற டேட்டாக்களும் பதிவு செய்யப்பட்டால் அது பிக்-டேட்டாவின் குணாதிசயத்தை சற்றே உள்ளடக்கியது எனலாம்.
இந்த உதாரண டேட்டா கலெக்ஷனில் வரும் டேட்டாவினால் ஏதாவது ஒரு முக்கிய உபயோகமும் இருக்கவேண்டும். பிறந்த ஊர், முதலில் படம் பார்த்த டெண்டு கொட்டகையின் பெயர் எனத் தேவையில்லாத டேட்டாக்கள் பெருமளவில் இருந்தால் அது பிக்டேட்டாவாகாது.
வால்யூம் ரகசியம்
அட! இதெல்லாம்தான் டேட்டாவா? இதையெல்லாம் வைத்துக்கொண்டு என்ன செய்ய முடியும் என்ற எண்ணம் உங்கள் மனதில் தோன்றலாம். இவை டேட்டாவின் உதாரணங்கள் மட்டுமே. டேட்டாக்கள் தொடர்ச்சியாகவும் வேகமாகவும் அலசப்படும் போதுதான் பெரியபெரிய உண்மைகள் புலப்படுகின்றன. உதாரணத்திற்கு, நீங்கள் கிரெடிட் கார்ட் வைத்திருக்கின்றீர்கள்.
அடிக்கடி வெளியூர் செல்லும் வேலை. உங்கள் கம்பெனி தங்கும் செலவு நாளுக்கு 1,200 ரூபாய் வரை தரும். எப்போதும் அதற்கு உட்பட்டே உங்கள் செலவு இருக்கும். கிரெடிட் கார்டிலேயே அதை எப்போதும் கொடுக்கும் பழக்கம் கொண்டவர் நீங்கள். ஒரு நாள் உங்கள் கிரெடிட் கார்டு தொலைந்துபோகின்றது. நீங்கள் அதை உணருமுன் ஒரு பைவ் ஸ்டார் ஓட்டல் ரெஸ்ட்டா
ரென்டில் அந்த கார்டு உபயோகிக்கப்படுகின்றது. கார்டு ஸ்வைப்பாகி உங்களுக்கு தகவல் வருவதற்கு முன்னாலேயே கிரெடிட் கார்டு கம்பெனியின் சர்வரில் ஓடும் அனலிடிக்ஸ் சாப்ட்வேர் அட! நம்ம ஆளு இதுவரை இந்த மாதிரி காஸ்ட்லி ஓட்டலுக்கு போனதேயில்லையே என்று ஸ்வைப் செய்த ஹோட்டலுக்கு ”கார்ட் கொண்டுவந்த ஆளை எதற்கும் சரிபார்க்கவும்” என்று ஒரு அலர்ட் கொடுத்தால் திருடன் பிடிபடுவான் இல்லையா?!
வெறுமனே செலவுகளை கணக்கு வைத்து வசூலைச் செய்யாமல் பல்வேறு அனலிடிக்ஸ்களை கிரெடிட்கார்டு நிறுவனங்கள் உபயோகிக்கின்றன. எப்போதும் இல்லாத அளவில் அடிக்கடி பாரில் உங்கள் கிரெடிட் கார்ட் உபயோகிக்கப்படுகின்றதா? ஏதோ சோகத்திலோ அல்லது ஊதாரித்தனத்திலோ திரியும் நம்ம ஆளு பணம் கட்டாமல் போவதற்கு வாய்ப்பு அதிகம் உள்ளது என்று கிரெடிட்கார்ட் நிறுவனம் அனலிடிக்ஸ் மூலம் புரிந்துகொள்கின்றது.
அடிக்கடி என் அக்கவுண்டில் ஏன் பில் அதிகமாக வருகின்றது, குறையர மாதிரியே தெரியலயே, உங்க கம்பெனியிலதாங்க இவ்வளவு காசாகுது என்று கஸ்டமர் சர்வீஸிற்கு போன் செய்து பேசும் போஸ்டு பெய்டு கஸ்டமர்களில், இத்தனை பேர் நம்பர் போர்ட்டபிலிட்டியில் நம்மை விட்டு வெளியே போய்விடும் வாய்ப்பு இருக்கின்றது என்று கண்டறிந்துகொண்டுவிடுகின்றன மொபைல் டெலிகாம் நிறுவனங்கள். ஒத்தையாள்தானே! போனால் போகட்டும் போடா என்று இருந்துவிட முடியாது என்று சொல்கின்றது அனலிடிக்ஸ்.
ஒருவர் செல்போன் கனெக்ஷனை மற்றோரு கம்பெனிக்கு மாற்றினால் அவருடைய போனில் கான்டாக்ட்ஸில் இருப்பவர்களில் அதிக பட்சம் ஏழுபேர் அவர் போன புதிய போன் கம்பெனிக்குப் போய்விடுகின்றார்கள் என்று எச்சரிக்கை மணியடிப்பது அனலிடிக்ஸ். ஆயிரத்தில் ஒருத்தர் போனால் போகட்டும் என்று இருந்தால் லட்சத்திற்கு எழுநூறு பேர் போய்விடுவார்கள் இல்லையா? வால்யூம்தான் டேட்டாவின் ரகசியம் என்பது புரிகின்றதா?
இது எப்படி உதவும்?
ஒரு வழியாக டேட்டாவை தேற்றியாகிவிட்டது. அதென்ன தேற்றியாகிவிட்டது. டேட்டா கலெக்ஷன் என்பதை ஒரு கட்-ஆப் தேதி வைத்து முடித்துவிட முடியுமா என்ன என்று ஒரு கேள்வி உங்கள் மனதில் தோன்றலாம். பிசினஸ் அனலிடிக்ஸைப் பொருத்தவரை டேட்டா என்ற வார்த்தை ஒரு தமிழ் வார்த்தையாக இருந்தால் இலக்கண ரீதியாக அது வினைத்தொகைக்கு சிறந்த உதாரணமாக அமைந்திருக்கும்.
ஊறுகாய் என்ற தமிழ்ச்சொல்லின் இலக்கண விதி உங்கள் அனைவருக்கும் தெரிந்திருக்கும். ஊறின காய், ஊறுகின்ற காய், ஊறும் காய் என மூன்று கால வினைகளையும் தொகுத்து ஒரு சேரக் குறிக்குமாறு வரும் ஒரு பெயர்ச்சொல்லுக்கு சுலபமான உதாரணமாக எடுத்துக்காட்டப்படும் சொல் ஊறுகாய்.
டேட்டா அனலிடிக்ஸிற்குத் தேவைப்படும் டேட்டாவும் இந்த மூன்று காலத்தையும் குறிப்பதே. கடந்தகால டேட்டா, இன்றைய/இப்போதைய டேட்டா, நாளைய டேட்டா என டேட்டா முக்காலத்திலும் கலெக்ட் செய்யப்படும் ஒன்று. இப்படி முக்காலத்திலும் கலெக்ட் செய்யப்படும் டேட்டாவை அனலிடிக்ஸ் சாப்ட்வேர்தனை கொண்டு பீராய்ந்தால் நம்மால் நாம் இருக்கும் வியாபாரத்தின் உலகத்தை முழுசாக உணரமுடியும் என்று சொல்லலாம்.
ஊறுகாய்க்கும் பிக்டேட்டாவிற்கும் இருக்கும் மிகப்பெரிய வித்தியாசம் என்னவென்றால், அளவு ரீதியாக நேற்றைய பிக்டேட்டா இன்றைய பிக்டேட்டாவை விட சிறியது. அதேபோல் நாளைய பிக்டேட்டாவை விட இன்றைய பிக்டேட்டா மிகமிகச் சிறியது என்பதுதான். 2005 களில் ஒரு டேட்டாபேசில் இரண்டுகோடி வரிசைகள் (rows) இருந்தால் அது பிக்டேட்டா எனப்பட்டது. இன்றைக்கு டெராபைட்டுகள் பல இருந்தால் மட்டுமே அது பிக்டேட்டா என கருதப்படுகின்றது. வரும் காலத்தில் இந்த அளவு எங்கேயெல்லாம் போகும் என்று நீங்களே முடிவு செய்துகொள்ளுங்கள்.
மலைக்கும் விஷயம்
பொதுவாக தொழிலில் இருப்பவர்கள் முதலாளியானாலும் சரி, பணியாளர்களானாலும் சரி, விற்பனை பிரிவில் இருப்பவர்களானாலும் சரி சிஸ்டம்ஸ் பிரிவில் இருப்பவர்களானாலும் சரி மலைத்துப்போகும் ஒரே விஷயம் இந்த டேட்டா குவியல்களைப் பார்த்துத்தான். கம்ப்யூட்டர் வருவதற்கு முன்னால் பேப்பர் குவியல்களைப் பார்த்து மலைத்துக்கொண்டிருந்த மனிதர்கள் நாம். இப்போது டேட்டாவை பார்த்து மலைக்கின்றோம். இந்த டேட்டா குவியல்களில் இடையே உட்கார்ந்து கொண்டு எங்கே ஆரம்பிப்பது. எப்படி ஆரம்பிப்பது என்பதுதான் அனலிடிக்ஸ் செய்ய நினைக்கும் அனைவரின் பிரச்சினையுமாகும்.
சிக்கல்கள்
நமது டேட்டாவை எப்படி நமக்கு உபயோகப்படும் தகவலாக மாற்றுவது?. அப்படி மாற்ற செய்யவேண்டிய ப்ராசஸ்கள் என்னென்ன என்று யோசித்தால் தலை சுற்றும். எங்கே ஆரம்பிப்பது என்பதற்கு ஏதாவது ரூல்கள் இருக்கின்றதா? பெஸ்ட் பிராக்டிசஸ் எதுவும் இருக்கின்றதா? யாரை வேலைக்கு எடுப்பது? டிரெயினிங் கிளாஸிற்கு நம்ம ஆளுங்க நாலு பேரை அனுப்பிவிடலாமா? என்றெல்லாம் யோசிக்கவைக்கும் டேட்டாவின் அளவும் அதனால் தோன்றும் மலைப்பும்.
அதிலும் வேலைக்கு ஆள் சேர்ப்பத்தில் நிறையவே சிக்கல்கள் வரும். தொழில் தெரிந்தவர், ஸ்டாடிஸ்டிக்ஸ் மற்றும் அனலிடிக்ஸ் தெரிந்தவர், சாப்ட்வேர் வல்லுநர் என ஒன்றுக்கும் மேற்பட்ட அந்தத்தத்துறையில் சிறந்த அறிவுடைய அதேசமயம் ஜாடிக்கேற்ற மூடியாக (கெமிஸ்ட்ரி!!) செயல்படக்கூடிய நபர்களாக பார்த்துப்பார்த்து தேர்ந்தெடுக்கவேண்டியிருக்கும்.
பிசினஸ் பண்ண முடியுமா?
இப்படி எல்லாவற்றையும் பார்த்து/நினைத்து மலைத்திருக்கும் போது கம்ப்யூட்டர் என்றால் காத தூரம் ஓடும் ஒரு சீனியர் நபர் வந்து டேட்டாவை வச்சுக்கிட்டு பிசினஸ் பண்ண முடியுமா?. அனலிடிக்ஸ் வந்து சரக்கை வித்துத்தருமா? வீதி வீதியாய் போய் வித்துப்பாருங்க தெரியும். சும்மா ஏசி ரூம்ல உட்கார்ந்துகிட்டு பிசினஸைப் பத்தி ஆராய்ச்சி செய்ய நினைக்காதீங்கன்னு சொல்லி வெறி ஏற்றிவிட்டுப் போவார். மேலோட்டமாகப் பார்த்தால் அவர் சொல்வது புலம்பல் மாதிரி தெரிந்தாலும் அவர் சொல்வதில் மிகச்சரியான நியாயங்களும் இருக்கின்றது என்பதை நாம் புரிந்துகொள்ளவேண்டும்.
ஏனென்றால், ஒவ்வொரு தொழிலும் ஒவ்வொரு குணாதியசம்தனைக் கொண்டது. உதாரணத்துக்கு, தமிழ் ஹிந்து போன்ற தினசரிப் பத்திரிகைதனை வாடிக்கையாளர்களுக்கு வீடுவீடாக டிஸ்ட்ரிப்யூஷன் செய்வதும், கொரியர் கம்பெனியில் டிஷ்ட்ரிப்யூஷன் செய்வதும் ஒரே ஊரில் அதே தெருக்களில் அலைந்து திரிந்து டெலிவரி செய்யும் வேலைதான். இருந்தாலும் காலை ஐந்து மணிமுதல் ஏழு மணிக்குள் ஊரே அடங்கியிருக்கும் போது வீடுவீடாய் டெலிவரி செய்வதற்கும், ரோட்டில் ஆள் நடக்கவே முடியாத நேரத்தில் மட்டுமே டெலிவரிக்கும் கலெக்ஷனுக்கும் போவதற்கும் இருக்கும் வித்தியாசம் மிகப்பெரியது அல்லவா?
காரணிகள் வெவ்வேறு?
மருத்துவமனை ஒன்றில் கூட்டம் அதிகமாக இருக்கின்றது. ரெஸ்டாரெண்ட் ஒன்றில் கூட்டம் அதிகமாக இருக்கின்றது. இரண்டு இடத்திலும் வந்த கஸ்டமர் தனக்குத் தேவையான சேவையைப் பெற எவ்வளவு நேரம் காத்திருக்க வேண்டும் என்பதற்கான காரணிகள் வெவ்வேறு என்பது அனைவருக்கும் தெரிந்த ஒன்றுதானே?
சாதாரணமாக மருத்துவமனை பெரிய முயற்சிகள் ஏதுவும் செய்யாமலேயே தங்கள் வாடிக்கையாளர்கள் குறித்த எக்கச்சக்கமான தகவல்களை கலெக்ட் செய்து வைத்திருக்கும். ஒரு ரெஸ்ட்டாரெண்ட்டோ வாடிக்கையாளரின் மொபைல் போனின் எண்ணைக்கூட வைத்திருக்காது.
தேவை என்ன?
இதுபோல தொழில் குணாதிசியங்களும் அது தரும் டேட்டாக்களும் வெவ்வேறாக இருப்பதால் அனலிடிக்ஸ் பணியாளர்களுக்கு முதன் முதலில் தேவைப்படுவது அந்த பிசினஸ் குறித்த முழு ஞானம் என்று சொல்லலாம். தொழில் ஞானம் என்பது வெறும் ஏட்டுச் சுரைக்காயாய் இருந்தால் பிரயோஜனம் இல்லை. நல்லதொரு நுண்திறனும் கற்பனை சக்தியும் தேவைப்படும்.
ஒருவேளை இப்படி இருக்குமோ? அப்படியிருக்குமோ என்று மண்டைக்குள் நண்டு பிராண்டுகின்ற நபர்களே இந்தத் தொழிலில் முக்கிய அங்கம் வகிக்கும் ஒரு நபராவார். இவரை டொமைன் எக்ஸ்பர்ட் என்பார்கள் ஆங்கிலத்தில். டொமைன் எக்ஸ்பர்ட் அந்தத் தொழிலில் என்னென்ன செயல்பாடுகள் நடைபெறுகின்றது மற்றும் எந்தெந்தத் தேவைகள் எல்லாம் உள்ளது என்பதையெல்லாம் தெரிந்தவர்.
தெரிந்துகொள்ள வேண்டியவை
ஏற்கனவே நாம் பார்த்த மருத்துவமனை மற்றும் ரெஸ்ட்டாரெண்ட் உதாரணத்தில் மருத்துவமனைக்கு வயிற்றில் கொள்ளை வலி என்று வந்தால் அல்ட்ரா சவுண்ட் ஸ்கேன் டிப்பார்ட்மெண்ட் மற்றும் எண்டோஸ்கோப்பி டிப்பார்ட்மெண்ட் க்யூவைப் (வெயிட்டிங் டயத்தை கணக்கிட) பார்க்கவேண்டும். லைட்டா வலி என்றால் டூட்டி டாக்டர் க்யூவைப் பார்க்கவேண்டும்.
ரெஸ்டாரெண்டிற்கு வயிற்றில் கொள்ளைப் பசியுடன் வந்தால் முதல் மாடியில் இருக்கும் பஃபே ஹால் வெயிட்டிங் டைமை கணக்கிட்டுச் சொல்ல வேண்டும். லைட்டாய் பசி என்றாள் சாட் அயிட்டம் கவுண்ட்டர் ப்ரியாக உள்ளதா என்பதையெல்லாம் சரியாய் புரிந்து கணக்கிட்டுச் சொல்ல அந்தந்த டொமைன் மற்றும் டிப்பார்ட்மெண்டுகளின் செயல்பாடுகள் மொத்தமும் கட்டாயம் தெரிந்திருக்கவேண்டுமல்லவா?
சரி டொமைன் தெரிந்த நபர் இருக்கின்றார். டேட்டா ஒவ்வொரு டிப்பார்ட்மெண்டிலும் இருந்து வருகின்றது. அந்தந்த டேட்டாக்கள் எந்தெந்த விஷயங்களை வெறும் பார்வையிலேயே சொல்கின்றது என்பதை அவர் நன்கு புரிந்தவராக இருக்கவேண்டும். இன்றைக்கு கார்டியாக் டிப்பார்ட்மெண்டில் ஊரில் பாப்புலரான சீனியர் டாக்டர் புதிதாய் வேலைக்கு சேர்ந்துள்ளார் என்ற டேட்டா வந்தால் கார்டியாக் டிப்பார்ட்மெண்டில் வெயிட்டிங் டைம் மற்ற டாக்டர்களுக்கு குறையும் வாய்ப்புள்ளது என்று தெரிந்து மாறுதல்களை உணர்ந்து செயல்படுபவராய் இருக்கவேண்டும்.
இந்த வாரம் செட்டிநாட்டு சமையல் ஸ்பெஷல் வாரம் என்றால் சாதாரணமாக அரைமணியில் காலியாகும் டேபிள்கள் முக்கால் மணியில் காலியாகும் வாய்ப்பே உள்ளது என்றும் அதிலும் அந்த வாரம் அதிக லீவு நாட்கள் உள்ள வாரம் என்றால் கூட்டம் அலைமோத வாய்ப்புள்ளது என்பதை உணர்ந்தவராகவும் இருக்கவேண்டும். அனலிடிக்ஸ் பணியில் டொமைன் தெரிந்த நபரின் தேவை எந்த அளவு முக்கியம் என்பது நாம் அன்றாடம் எதிர்கொள்ளும் நிகழ்வுகளைக்கொண்டு சொல்லப்பட்ட இந்த சின்னச் சின்ன உதாரணங்கள் மூலம் புரிந்துகொண்டிருப்பீர்கள் என நினைக்கின்றேன்.
No comments:
Post a Comment