इवेंट पैरामीटर और डेटा क्वालिटी: ट्रैकिंग डेटा को सटीक रखें

एक इवेंट चलता है। वह खरीद दर्ज करता है। खरीद की रकम $99 होनी चाहिए। लेकिन वह $990 दर्ज करता है। दशमलव का निशान गलत है। यह खराब डेटा है। एक इवेंट चलता है। उसे प्रोडक्ट कैटेगरी पकड़नी चाहिए। लेकिन वह कुछ नहीं पकड़ता। यह गायब डेटा है। खराब डेटा आपके एनालिटिक्स को बिगाड़ देता है। गलत नतीजे निकलते हैं। आप गलत आंकड़ों के आधार पर फ़ैसले लेते हैं। डेटा क्वालिटी बेहद ज़रूरी है। हर इवेंट को सटीक डेटा पकड़ना चाहिए। हर पैरामीटर में सही वैल्यू होनी चाहिए। इसके लिए सावधानी से सेटअप और लगातार निगरानी चाहिए।

यह लेख बताता है कि इवेंट पैरामीटर अच्छी क्वालिटी का डेटा कैसे पकड़ें।

डेटा क्वालिटी क्यों मायने रखती है

एनालिटिक्स तभी काम का है जब डेटा सटीक हो। आप कन्वर्ज़न रेट का विश्लेषण करते हैं। आप आंकड़ों के आधार पर सुधार करते हैं। लेकिन अगर कन्वर्ज़न के आंकड़े गलत हैं, तो आपका सुधार भी गलत है। हो सकता है आप गलत चीज़ सुधारें। हो सकता है आप मौके चूक जाएं।

खराब डेटा जुड़ता जाता है। एक इवेंट की छोटी गलती कुल मिलाकर बड़ी गलती बन जाती है। अगर 10 प्रतिशत खरीद इवेंट में रकम गलत है, तो आपके रेवेन्यू के आंकड़े 10 प्रतिशत गलत हैं। बिज़नेस के फ़ैसलों में यह बड़ी गलती है।

डेटा क्वालिटी भरोसा बनाती है। जब आंकड़े सटीक होते हैं, तो आपकी टीम एनालिटिक्स पर भरोसा करती है। वे उसके आधार पर फ़ैसले लेते हैं। अगर डेटा भरोसेमंद नहीं है, तो वे भरोसा करना छोड़ देते हैं। वे एनालिटिक्स इस्तेमाल करना बंद कर देते हैं।

इवेंट पैरामीटर सटीक तरीके से तय करें

इवेंट बनाने से पहले तय करें कि हर पैरामीटर में क्या होना चाहिए। पैरामीटर का नाम। पैरामीटर का विवरण। पैरामीटर का डेटा टाइप। अपेक्षित वैल्यू का दायरा। वैल्यू कहां से आती है।

खरीद की रकम वाला पैरामीटर साफ़ तय होना चाहिए। क्या यह टैक्स और शिपिंग समेत कुल है। या सिर्फ़ प्रोडक्ट की कीमत। क्या यह सेंट में है या डॉलर में। क्या यह स्ट्रिंग है या संख्या। इसे सटीक तय करें। इंप्लीमेंटेशन इसी पर निर्भर है।

हर पैरामीटर को लिखकर रखें। लिखने से उलझन नहीं होती। इवेंट लागू करने वाले डेवलपर को ठीक पता होता है कि क्या पकड़ना है। डेटा पढ़ने वाले एनालिस्ट को पता होता है कि वह क्या दिखाता है।

सही स्रोत से डेटा लें

डेटा क्वालिटी इस पर निर्भर है कि डेटा सही स्रोत से लिया जाए। खरीद की रकम आपके ऑर्डर प्रोसेसिंग सिस्टम से आनी चाहिए। अनुमान से नहीं। यूज़र के डाले हुए से नहीं। असली पक्की रकम।

प्रोडक्ट कैटेगरी आपके प्रोडक्ट डेटाबेस से आनी चाहिए। यूज़र के लिखे से नहीं। अंदाज़े से नहीं। असली कैटेगरी।

डेटा स्रोत के जितना करीब हो सके, उससे लें। असली ट्रांज़ैक्शन सिस्टम को असली रकम पता होती है। असली डेटाबेस को असली वर्गीकरण पता होता है। वहीं से लें। हिसाब या अनुमान न लगाएं।

इवेंट चलने से पहले डेटा जांचें

डेटा को एनालिटिक्स में भेजने से पहले जांचें। देखें कि खरीद की रकम एक संख्या है। देखें कि वह धनात्मक है। देखें कि प्रोडक्ट ID मौजूद है।

वैलिडेशन गलतियों को एनालिटिक्स की समस्या बनने से पहले पकड़ लेता है। डेवलपर से गलती होती है। वैलिडेशन उसे पकड़ लेता है। डेटा एनालिटिक्स तक पहुंचता ही नहीं। इवेंट अच्छे डेटा के साथ चलता है।

आम वैलिडेशन में टाइप की जांच (क्या यह स्ट्रिंग, संख्या या तारीख़ है), दायरे की जांच (क्या यह अपेक्षित वैल्यू में है), और मौजूदगी की जांच (क्या जिस आइटम का ज़िक्र है वह मौजूद है) शामिल हैं।

पैरामीटर के नाम एक जैसे रखें

पैरामीटर के नाम मायने रखते हैं। अगर एक इवेंट पैरामीटर को "amount" कहता है और दूसरा "purchase_amount", तो आपकी रिपोर्ट उन्हें अलग पैरामीटर मानती है। आप उनकी तुलना नहीं कर सकते।

नामकरण का एक मानक बनाएं। सारी पैसों की वैल्यू में "_amount" लगाएं। सारी ID में "_id" लगाएं। सारी गिनतियों में "_count" लगाएं। इस मानक को हर जगह एक जैसा लागू करें।

एक बार पैरामीटर का नाम रख दें, तो उसे न बदलें। पैरामीटर के नाम बदलने से आपका डेटा बंट जाता है। पुराना डेटा पुराने नाम के नीचे है। नया डेटा नए नाम के नीचे। रिपोर्ट बंटा हुआ डेटा दिखाती हैं। डिप्लॉय करने से पहले नामकरण सही कर लें।

किनारे के मामले और गायब डेटा संभालें

कुछ डेटा पकड़ना मुश्किल होता है। ऑफ़लाइन ट्रांज़ैक्शन। पुराने सिस्टम के ट्रांज़ैक्शन। अधूरी यूज़र जानकारी। आप गायब डेटा कैसे संभालते हैं।

ज़रूरी पैरामीटर गायब होने पर इवेंट कभी न भेजें। अगर आप खरीद की रकम नहीं पा सकते, तो खरीद का इवेंट न चलाएं। इवेंट तभी भेजें जब आपके पास पूरा डेटा हो।

वैकल्पिक डेटा के लिए null या खाली स्ट्रिंग एक जैसे इस्तेमाल करें। एक जगह "unknown" और दूसरी जगह "N/A" न लिखें। गायब डेटा को एक जैसे ढंग से संभालने से विश्लेषण आसान होता है।

समय के साथ डेटा क्वालिटी पर नज़र रखें

डेटा क्वालिटी समय के साथ बिगड़ती है। इंटीग्रेशन टूटते हैं। सिस्टम बदलते हैं। जो पिछले महीने काम करता था, वह इस महीने टूट सकता है। लगातार निगरानी करें।

अनपेक्षित पैटर्न देखें। जहां नहीं होने चाहिए वहां null वैल्यू। रकम में अजीब आंकड़े। गायब पैरामीटर। अलर्ट सेट करें। अगर कुछ गलत लगे, तो जांच करें।

डेटा क्वालिटी रिपोर्ट नियमित देखें। ज़्यादातर एनालिटिक्स प्लेटफ़ॉर्म में डेटा क्वालिटी रिपोर्ट होती हैं। उन्हें इस्तेमाल करें। समस्याएं जल्दी पकड़ें।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल