अब तक, सभी जानते हैं कि डेटा बहुत मूल्यवान है। प्रमुख निगम डेटा का उपयोग निर्णय लेने के लिए करते हैं जो उम्मीद से व्यवसाय को आगे बढ़ाते हैं और उच्च स्तर की लाभप्रदता प्राप्त करते हैं। डेटाबेस प्रशासक के रूप में, हम डेटा की सुरक्षा करते हैं, विशेष रूप से व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी (पीआईआई)। डेटा प्राप्त करने के लिए सिस्टम को हैक किया जाता है। डेटा में बहुत अधिक मूल्य है और आज इसे सीखने के लिए आपको लौकिक चट्टान के नीचे रहना होगा।
जो मैंने शायद ही कभी पढ़ा हो, और इस ब्लॉग पोस्ट का विषय यह है कि समय के साथ डेटा का मूल्य कैसे बदलता है। डेटा के मूल्य का उपयोग आपकी अवधारण नीतियों को चलाने के लिए किया जाना चाहिए।
अधिकांश डेटा अपना मूल्य खो देता है जितना पुराना हो जाता है। मैं हाल ही में एप्लिकेशन प्रदर्शन और उस प्रदर्शन को मापने के लिए हमारे द्वारा कैप्चर किए गए मेट्रिक्स से संबंधित एक प्रोजेक्ट पर काम कर रहा था। प्रोजेक्ट में शामिल कुछ लोग उन मेट्रिक को पांच साल से अधिक समय तक अपने पास रखना चाहते थे। मैंने बात की और समूह को बताया कि पांच साल पुराने प्रदर्शन मेट्रिक्स का शून्य मान है। हमारा आवेदन वर्षों में बहुत अधिक बदलता है। हम आज के आवेदन के प्रदर्शन की तुलना पांच साल पहले के आवेदन के प्रदर्शन से नहीं कर सकते। यह सेब से सेब की तुलना नहीं होगी।
सभी डेटा मान समान दर से नहीं गिरते हैं। पिछले पैराग्राफ में दिए गए उदाहरण में, आवेदन प्रदर्शन के लिए मीट्रिक डेटा पांच वर्षों में शून्य है। हालांकि, एक खुदरा विक्रेता जिसके पास पांच साल पहले डायपर खरीदे गए ग्राहक को इंगित करने के लिए डेटा है, अब यह जानता है कि ग्राहक आज पांच या छह साल के बच्चे के लिए कपड़े खरीद सकता है। वह बच्चा प्राथमिक विद्यालय में सबसे अधिक संभावना है और उसे स्कूल की आपूर्ति की आवश्यकता हो सकती है। इस मामले में, उस ग्राहक की पांच साल पहले की खरीदारी के डेटा का अभी भी कुछ मूल्य है। डेटा बेकार नहीं है। कहा जा रहा है, हमें पांच साल पहले के सभी डेटा बिंदुओं की आवश्यकता नहीं है। हमें केवल उस ग्राहक की गतिविधि के सारांश की आवश्यकता है ताकि उनकी वर्तमान और भविष्य की खरीदारी के बारे में सार्थक निष्कर्ष निकाला जा सके।
अक्सर, मैं देखता हूं कि लोग डेटाबेस सिस्टम को डंपिंग ग्राउंड के रूप में देखते हैं। डेटा बस वहीं डंप किया जाता है और बहुत कम लोग इस बारे में बहुत सोचते हैं कि लंबी अवधि में उस डेटा का क्या करना है। बहुत कम लोग इस बारे में ज्यादा सोचते हैं कि लंबी अवधि में उस डेटा का कितना मूल्य है। उस डेटा को संग्रहीत करने से जुड़ी एक लागत है। यदि डेटा की उम्र के कारण कम या शून्य मान है, तो क्या यह उस डेटा को डेटाबेस में रखने की लागत के लायक है?
पुराने डेटा के लिए नियोजित करने के लिए शमन रणनीतियाँ हैं। डेटाबेस व्यवस्थापक पुराने, कम मूल्य, डेटा को एक सस्ते भंडारण स्तर पर ले जा सकता है। यदि डेटा का शून्य मान है, तो डेटा को नष्ट कर दिया जाना चाहिए। कई बार, हमें उस पुराने डेटा के पूर्ण विवरण की आवश्यकता नहीं रह जाती है जब सारांश पर्याप्त होगा जिस स्थिति में हम डेटा एकत्र करते हैं और परिणामों को संग्रहीत करते हैं। फिर विवरण से छुटकारा पाएं।
डेटाबेस व्यवस्थापक के रूप में, यह आपकी ज़िम्मेदारी है कि आप अपने डेटा और इसे होस्ट करने के लिए आवश्यक संसाधनों का प्रबंधक बनें। आपको हमेशा उस डेटा की देखभाल के लिए आवश्यक उचित कदमों के लिए पूछना चाहिए क्योंकि यह उम्र है।
