डाटा एंट्री और डाटा माइनिंग में क्या अंतर है?

डेटा माइनिंग डेटा में पैटर्न या छिपी जानकारी की तलाश करने की प्रक्रिया है. प्रौद्योगिकी की प्रगति ने इस प्रक्रिया को आसान और सस्ता बना दिया है.

डेटा प्रविष्टि एक सरल और महत्वपूर्ण कार्य है जिसे बहुत से लोग कम आंकते हैं. तथापि, डेटा प्रविष्टि केवल टाइपिंग के बारे में नहीं है, लेकिन इसमें जरूरत पड़ने पर रिकॉर्ड पर डेटा को अपडेट करना भी शामिल है.

यदि मैन्युअल रूप से किया जाए तो डेटा प्रविष्टि समय लेने वाली और थकाऊ प्रक्रिया हो सकती है. उचित स्वरूपण के साथ डेटाबेस में एकल रिकॉर्ड दर्ज करने में कई घंटे लग सकते हैं, व्यवसाय के मालिकों को उनके लिए काम करने के लिए किसी को काम पर रखने से पहले दो बार सोचना चाहिए.

जैसे-जैसे दुनिया अधिक डेटा-केंद्रित होती जाती है, कंपनियां एआई टूल्स का उपयोग कर रही हैं ताकि उन्हें अपने डेटा से अंतर्दृष्टि प्राप्त करने और निकालने में मदद मिल सके.

डेटा से अंतर्दृष्टि निकालने की प्रक्रिया विभिन्न प्रकार के एआई टूल के माध्यम से की जा सकती है. इन उपकरणों में आमतौर पर प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण शामिल होता है, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग.

संगठनों की बढ़ती संख्या अब अपने निर्णयों का मार्गदर्शन करने और अपने व्यवसायों को बेहतर बनाने के लिए एआई बिजनेस एनालिटिक्स पर भरोसा करती है.

डाटा एंट्री और डाटा माइनिंग के बीच अंतर

डाटा एंट्री डाटा माइनिंग का पहला चरण है. डेटा प्रविष्टि एक इलेक्ट्रॉनिक सिस्टम में डेटा को मैन्युअल रूप से दर्ज करने की प्रक्रिया है, फ़ाइल या डेटाबेस. डेटा प्रविष्टि अधिकांश डेटा माइनिंग कार्यों को पूरा करती है.

डेटा प्रविष्टि मानव द्वारा या रोबोटिक आर्म जैसी स्वचालित प्रणाली द्वारा की जा सकती है. उत्तरार्द्ध अधिक लागत प्रभावी है, लेकिन सटीकता दर नीचे जाती है और साथ ही यह डेटा इनपुट करने में प्राकृतिक मानव भिन्नता की अनुमति नहीं देती है.

यह समझना इतना मुश्किल नहीं है कि हाल के वर्षों में डेटा माइनिंग अधिक से अधिक लोकप्रिय क्यों हो गया है – यह व्यवसायों को उनके व्यवसाय में अधिक अंतर्दृष्टि प्रदान करता है और उन्हें संभावित ग्राहकों और भागीदारों के लिए अधिक स्मार्ट बनाता है. डेटा माइनिंग का उपयोग ग्राहक व्यवहार की भविष्यवाणी करने और मार्केटिंग रणनीतियों में सुधार करने के लिए भी किया जा सकता है.

डेटा प्रविष्टि एक ऐसा कार्य है जिसके लिए किसी एप्लिकेशन से डेटा के कीस्ट्रोक-दर-कीस्ट्रोक इनपुट की आवश्यकता होती है. डेटा माइनिंग की तुलना में डेटा एंट्री आसान है क्योंकि इसमें एल्गोरिदम और प्रोग्रामिंग स्किलसेट के उपयोग की आवश्यकता नहीं होती है.

डेटा प्रविष्टि एक ऐसा कार्य है जिससे अधिकांश लोग परिचित होंगे क्योंकि यह अक्सर वेब इंटरफेस या डेटाबेस के माध्यम से आता है. डेटा प्रविष्टि भी बहुत आसान है लेकिन किस प्रकार का डेटा दर्ज किया जा सकता है इसके संदर्भ में इसकी सीमाएं हैं, दिए गए कार्य के लिए डेटा कितना प्रासंगिक है, और काम कितनी जल्दी पूरा किया जा सकता है.

दूसरी ओर डेटा माइनिंग लोगों को निकालने की अनुमति देता है, व्यवस्थित, डेटा को व्यावसायिक उद्देश्यों के लिए अधिक उपयोगी बनाने के लिए विश्लेषण और कल्पना करें.

डाटा एंट्री क्यों जरूरी है?

डेटा प्रविष्टि एक सिस्टम या डेटाबेस में डेटा दर्ज करने की प्रक्रिया है. डेटा प्रविष्टि कई कारणों से महत्वपूर्ण है, यह सुनिश्चित करने से लेकर कि जानकारी संग्रहीत करने के तरीके में कोई गलती नहीं है, यह सुनिश्चित करने से लेकर कि जानकारी सभी के लिए सुलभ है.

डेटा प्रविष्टि का उपयोग कंपनियों को उनकी सेवाओं और उत्पादों को बेहतर बनाने में मदद करने के लिए भी किया जा सकता है. उदाहरण के लिए, एक कंपनी अपने ग्राहकों के बारे में डेटा एकत्र कर सकती है’ वरीयताएँ और वे क्या पसंद और नापसंद करते हैं, जिसका उपयोग तब उनके द्वारा प्रदान किए जाने वाले उत्पाद या सेवा को बदलने के लिए किया जा सकता है.

आधुनिक दुनिया में डेटा प्रविष्टि का कार्य महत्वपूर्ण है क्योंकि यह डेटा एकत्र करने और उसका विश्लेषण करने में मदद करता है. नतीजतन, संगठन ऐसी जानकारी एकत्र करने में सक्षम होते हैं जिनका उपयोग वे बेहतर निर्णय लेने के लिए कर सकते हैं.

डेटा प्रविष्टि कई कारणों से महत्वपूर्ण है जिनमें शामिल हैं::

– यह एकत्रित डेटा से नई अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने में मदद करता है.

– यह व्यवसाय संचालन की दक्षता में सुधार करने में मदद करता है.

– यह कंपनियों को अधिक सूचित निर्णय लेने में सक्षम बनाता है जो उन्हें सफल होने में मदद करेगा.