स्प्रेडशीट्स - एक्सेल, गूगल शीट्स, या किसी अन्य नाम से एक शीट - वास्तव में अच्छे और शक्तिशाली उपकरण हैं। लेकिन फिर, डेटाबेस भी हैं। आपको स्प्रेडशीट के साथ कब रहना चाहिए? आपको डेटाबेस में कब जाना चाहिए?
आप समान उद्देश्यों के लिए स्प्रेडशीट और डेटाबेस का उपयोग कर सकते हैं। यह देखते हुए कि दोनों डेटा व्यवस्थित करते हैं और रिपोर्टिंग की सुविधा प्रदान करते हैं, कभी-कभी यह निर्धारित करना कठिन हो सकता है कि कौन सा उपयोग करने के लिए सबसे अच्छा है। तो चलिए प्रत्येक विकल्प के फायदे और नुकसान के बारे में बात करते हैं।
शुरुआत में...
यदि आप व्यवसाय में अभी शुरुआत कर रहे हैं, तो एक स्प्रेडशीट (या "शीट") लगभग हमेशा आपकी पहली पसंद होती है। स्टार्टअप के पास कस्टम-निर्मित डेटाबेस का समर्थन करने के लिए शायद ही कभी बजट होता है। और इसके अलावा, आपका व्यवसाय नया है; आपको पता नहीं होगा कि क्या यह छोटा रहेगा, एक विशाल निगम में गुब्बारा होगा, या कहीं बीच में होगा।
एक अन्य कारक यह है कि आपके व्यवसाय की संरचना और संगठन के बढ़ने की संभावना बदल जाएगी। तो वास्तव में, शुरुआत में डेटाबेस बनाना एक आम विकल्प नहीं है। यह वह जगह है जहां चादरें आमतौर पर कूदती हैं।
शीट का उपयोग करने का सबसे महत्वपूर्ण कारण यह है कि वे उपलब्ध हैं। आप कुछ ही क्लिक के साथ Microsoft Excel, Google पत्रक, या किसी अन्य स्प्रेडशीट प्रोग्राम का उपयोग शुरू कर सकते हैं। आपको एक जटिल संरचना की योजना बनाने की आवश्यकता नहीं है; आप बस अपना डेटा दर्ज कर सकते हैं, गणना और रिपोर्ट कर सकते हैं और सहकर्मियों के साथ जानकारी साझा कर सकते हैं। पत्रक कई शानदार अंतर्निहित क्षमताएं प्रदान करते हैं, और वे कुछ समय के लिए एक छोटा व्यवसाय देख सकते हैं।
तो मान लीजिए कि आपके पास अपना सारा डेटा शीट पर है। आपको डेटाबेस बनाने पर विचार क्यों करना चाहिए? दूसरे शब्दों में, अगर सब कुछ काम कर रहा है तो अपने जीवन को जटिल क्यों बनाएं?
इस बिंदु पर, मेरा सुझाव है कि आप खुद से पूछें कि सब कुछ कितनी अच्छी तरह काम कर रहा है। याद रखें, जब तक यह काम करना बंद नहीं कर देता तब तक सब कुछ ठीक चलता है। शीट के मामले में, आपके पास जितना अधिक डेटा होगा, आप उतनी ही अधिक समस्याओं का सामना कर सकते हैं। इन समस्याओं से बचने के लिए डेटाबेस कैसे आपकी मदद करते हैं? और आपको स्विचिंग पर कब विचार करना चाहिए?
डेटा व्यवस्थित करने के लिए स्प्रैडशीट का उपयोग करना
आइए मान लें कि हमने एक कंपनी शुरू की है जो ग्राहकों को दूरसंचार और इंटरनेट सेवाएं प्रदान करती है। हमें यह ट्रैक करने की आवश्यकता है कि वर्तमान में कौन सा ग्राहक किस सेवा की सदस्यता लेता है। ग्राहकों के पास एक समय में एक से अधिक सक्रिय सेवा हो सकती है, और सेवा एक निर्धारित अवधि के अंत में समाप्त हो सकती है या स्वचालित रूप से नवीनीकृत हो सकती है।
आइए एक ऐसे समाधान पर एक नज़र डालें जो शीट का उपयोग करता है।
हमने बस हमारे पास मौजूद सभी डेटा की एक सूची बनाई है, यानी एक ही स्थान पर डेटा का मिश्रण है। हमारे पास ग्राहक डेटा (कॉलम ए से ई), सेवा प्रकार (कॉलम एफ), और सेवा विवरण (कॉलम जी, एच और जे) हैं।
पहली नज़र में, सब कुछ बहुत अच्छा लगता है। हम कोई भी जटिल क्रिया किए बिना सभी डेटा देख सकते हैं। हम अपनी ज़रूरत के डेटा को फ़िल्टर कर सकते हैं और रिपोर्टिंग उद्देश्यों के लिए पिवट टेबल या ग्राफ़ बना सकते हैं। अब तक, बहुत अच्छा।
लेकिन अगर हम अधिक ग्राहक मिलने पर शीट का उपयोग करना जारी रखते हैं, तो हम एक ऐसे बिंदु पर पहुंच सकते हैं, जब सब कुछ इतना बड़ा हो जाता है कि शीट का प्रबंधन नहीं किया जा सकता है। और यह समस्याओं का एक नया सेट लाता है।
स्प्रेडशीट के साथ संभावित समस्याएं
स्प्रेडशीट की तुलना में, डेटाबेस जटिल होते हैं। लेकिन ये "जटिलताएं" एक उपयोगी उद्देश्य की पूर्ति करती हैं; वे निम्नलिखित समस्याओं को रोकते हैं या कम से कम कम करते हैं:
डेटा गुणवत्ता
डेटा की गुणवत्ता और निरंतरता बड़ी शीट के लिए एक बड़ी समस्या है। यद्यपि हम डेटा को सही ढंग से संग्रहीत करना चाहते हैं, डेटा गुणवत्ता समस्याएं बहुत आम हैं। लोग गलती करते हैं, या हमारे पास दर्ज करने के लिए अप्रत्याशित जानकारी है। ज़रा सोचिए कि नीचे दिए गए परिदृश्यों के लिए कैसे समस्या हो सकती है:
- हम उनके सेवा प्रकार को निर्दिष्ट किए बिना एक नया ग्राहक जोड़ना चाहते हैं। क्या हमें ग्राहक विवरण जोड़ना चाहिए और सेवा विवरण छोड़ देना चाहिए? यदि हम केवल उन्हीं ग्राहकों को सम्मिलित कर सकते हैं जिनके पास सेवा विवरण है, तो यह एक विसंगति डालें . है ।
- क्या होगा यदि हम ग्राहक रिकॉर्ड बनाने के बाद सेवा डेटा के उपलब्ध होने पर जोड़ दें?
- यदि कोई ग्राहक एकाधिक सेवाओं की सदस्यता लेता है तो क्या होगा? क्या हमें प्रत्येक सेवा के लिए एक नया रिकॉर्ड बनाना चाहिए, क्योंकि हमारे पास प्रति रिकॉर्ड केवल एक सेवा प्रकार हो सकता है?
- क्या होगा यदि हमारे पास एक ग्राहक के लिए एकाधिक रिकॉर्ड हैं और हमें उस ग्राहक की जानकारी को अपडेट करने की आवश्यकता है? जब तक हम सभी प्रासंगिक पंक्तियों में जानकारी नहीं बदलते, हमारा डेटा असंगत रहेगा। हमारे पास एक ही खाते के लिए दो अलग-अलग पते हो सकते हैं; उस परिस्थिति में, हम कैसे जान सकते हैं कि कौन सा डेटा सही है?
- क्या होता है जब हम डेटा हटाते हैं? यदि हम पूरी पंक्ति हटाते हैं, तो हम उस ग्राहक का सारा डेटा खो देते हैं। यह एक अच्छा विचार नहीं है; केवल उनके सेवा डेटा को निकालना और अपने ग्राहक डेटा को रखना बेहतर है। लेकिन हम यह कैसे कर सकते हैं यदि यह सब एक साथ एक पंक्ति में संग्रहीत है?
- क्या होगा यदि केवल एक ग्राहक किसी सेवा की सदस्यता लेता है और हम उस रिकॉर्ड को हटा देते हैं? यदि हम उस ग्राहक का रिकॉर्ड हटाते हैं, तो क्या हम उस सेवा के सभी रिकॉर्ड भी हटा रहे हैं? (इसे विसंगति हटाएं . कहा जाता है ।) क्या इसका मतलब यह है कि हम अब वह सेवा प्रदान नहीं करते हैं? अगर हम अभी भी इसे पेश कर रहे हैं, तो हमने उस सेवा से संबंधित सभी पैरामीटर खो दिए हैं।
जाहिर है, किसी भी व्यवसाय के लिए डेटा स्टोर करने में जटिलताएं होंगी। हम सभी डेटा गुणवत्ता समस्याओं का सामना कर रहे हैं - उदा। जिन सेवाओं का हमने ऑर्डर नहीं दिया, उनके लिए बिल प्राप्त किए, एक ही चीज़ के लिए दो बार शुल्क लिया गया, या गलत पते पर पैकेज भेजा गया था। ये चीजें होती हैं, और एक छोटे डेटासेट पर, उन्हें ठीक करना अपेक्षाकृत आसान होता है। लेकिन क्या होता है जब हमारे पास हजारों या लाखों पंक्तियां होती हैं? हम जल्द ही अपना लगभग सारा समय इन समस्याओं को ठीक करने में लगा देंगे।
प्रदर्शन संबंधी समस्याएं
प्रदर्शन समस्याएं ऐसा तब होता है जब डेटासेट बहुत बड़े हो जाते हैं ताकि शीट को कुशलता से हैंडल किया जा सके। आपको प्रदर्शन समस्याओं की तुलना में डेटा गुणवत्ता समस्याओं का अनुभव बहुत जल्दी होगा, लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि प्रदर्शन समस्याएं महत्वहीन हैं। एयू कॉन्ट्रायर; प्रदर्शन समस्याएं डेटा गुणवत्ता के मुद्दों से भी अधिक खतरनाक हो सकती हैं।
विशिष्ट पंक्तियों की खोज करना, नई पंक्तियाँ सम्मिलित करना, मौजूदा पंक्तियों में सेल मानों को अपडेट करना या हटाना और संपूर्ण पंक्तियों को हटाना आम बात है। इन सभी क्रियाओं के लिए बहुत अधिक फ़िल्टरिंग की आवश्यकता होती है, जो कि छोटे डेटासेट पर कोई समस्या नहीं है। लेकिन जब आपकी चादरें वास्तव में बड़ी हो जाती हैं, तो एक साधारण ऑपरेशन में भी कुछ मिनट लग सकते हैं। अपने कार्य दिवस का आधा समय फिल्टर के अपना काम करने के इंतजार में बिताना शायद ही एक बुद्धिमान विकल्प है।
अतिरेक की संबंधित समस्या भी है - डिस्क पर एक ही डेटा को कई बार संग्रहीत करना (जैसे ग्राहक डेटा को कई पंक्तियों में बार-बार संग्रहीत किया जाता है)। इसका प्रदर्शन पर भी असर पड़ने वाला है।
सभ्य हार्डवेयर पर, हजारों पंक्तियों वाली शीट ठीक रहेगी। लेकिन जब आप हजारों पंक्तियों में आते हैं, तो प्रदर्शन की समस्याएं उनके बदसूरत सिर को पीछे कर सकती हैं। कहने की जरूरत नहीं है कि सैकड़ों हजारों या लाखों पंक्तियों वाली शीट का प्रदर्शन बेहद खराब होगा।
दूसरी ओर, प्रदर्शन के मुद्दों को हल करने के लिए डेटाबेस यहां हैं। जब सब कुछ ठीक से सेट हो जाता है, तो लाखों पंक्तियों के साथ काम करने से कोई चुनौती नहीं होगी।
ऐतिहासिक डेटा और रिपोर्ट प्रबंधित करना
शीट के साथ एक और महत्वपूर्ण समस्या समय के साथ डेटा परिवर्तनों को ट्रैक करना है। यदि आप केवल शीट से डेटा हटाते हैं, तो आप इसे खो देते हैं। यदि आप एक दैनिक पत्रक संग्रहीत करने का निर्णय लेते हैं (सभी परिवर्तनों को कैप्चर करने और ऐतिहासिक डेटा को संरक्षित करने के लिए), तो आप जल्द ही अपने आप को टन के नीचे दबे हुए पाएंगे। ऐसी संरचना से रिपोर्ट बनाना वास्तव में समय लेने वाला है, और इससे उत्पन्न किसी भी रिपोर्ट की गुणवत्ता बहुत ही संदिग्ध होगी।
क्या आप अपने डेटा के साथ ऐसी समस्याओं का अनुभव करते हैं?
आज के लेख में, हमने बहुत सारे डेटा को व्यवस्थित करने के लिए शीट का उपयोग करने के कुछ नुकसानों पर चर्चा की है। क्या आपने कभी इनमें से किसी समस्या का अनुभव किया है? क्या आप अपने व्यवसाय को अगले स्तर पर ले जाने के लिए तैयार हैं? यदि उत्तर "हाँ" है, तो आप सही जगह पर हैं! अगले सप्ताह, हम सीखेंगे कि कैसे एक डेटाबेस शीट में डेटा संग्रहीत करने की समस्याओं को हल करता है।
