நடத்தை பகுப்பாய்வு: மேம்பட்ட முடிவெடுப்பதற்கான முரண்பாடுகளை வெளிக்கொணர்தல்

இன்றைய தரவு செறிந்த சூழலில், நிறுவனங்கள் போட்டித்தன்மையை பெறுவதற்கும், பாதுகாப்பை மேம்படுத்துவதற்கும், மற்றும் செயல்பாட்டுத் திறனை அதிகரிப்பதற்கும் தொடர்ந்து புதுமையான வழிகளைத் தேடுகின்றன. நடத்தை பகுப்பாய்வு (Behavioral analytics) இந்த இலக்குகளை அடைவதற்கான ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாக உருவெடுத்துள்ளது, குறிப்பாக முரண்பாடு கண்டறிதல் (anomaly detection) துறையில். இந்த வலைப்பதிவு நடத்தை பகுப்பாய்வின் கருத்தை ஆராய்ந்து, முரண்பாடுகளைக் கண்டறிவதில் அதன் பயன்பாடுகளைப் பற்றி விவாதித்து, உலகெங்கிலும் உள்ள நிறுவனங்களுக்கு அது வழங்கும் நன்மைகளைப் பற்றி விவாதிக்கும்.

நடத்தை பகுப்பாய்வு என்றால் என்ன?

நடத்தை பகுப்பாய்வு என்பது பயனர்கள், வாடிக்கையாளர்கள், சாதனங்கள் அல்லது அமைப்புகள் போன்ற நிறுவனங்களின் செயல்கள் மற்றும் தொடர்புகள் தொடர்பான தரவுகளை சேகரித்தல், பகுப்பாய்வு செய்தல் மற்றும் விளக்குதல் ஆகியவற்றை உள்ளடக்கியது. நிலையான தரவுப் புள்ளிகளில் கவனம் செலுத்தும் பாரம்பரிய பகுப்பாய்வுகளைப் போலல்லாமல், நடத்தை பகுப்பாய்வு காலப்போக்கில் வடிவங்கள் மற்றும் போக்குகளை ஆராய்கிறது, நிறுவனங்கள் எவ்வாறு நடந்துகொள்கின்றன என்பதைப் பற்றிய ஒரு மாறும் புரிதலை வழங்குகிறது. இந்த அணுகுமுறை நிறுவனங்கள் எதிர்பார்க்கப்படும் நடத்தையிலிருந்து விலகல்களை அடையாளம் காண அனுமதிக்கிறது, இது சாத்தியமான அபாயங்கள், வாய்ப்புகள் அல்லது திறமையின்மைகளைக் குறிக்கலாம்.

அதன் மையத்தில், நடத்தை பகுப்பாய்வு இது போன்ற கேள்விகளுக்கு பதிலளிக்க முயல்கிறது:

• ஒரு பயனர், வாடிக்கையாளர் அல்லது அமைப்பின் வழக்கமான நடத்தை என்ன?
• இயல்பிலிருந்து ஏதேனும் அசாதாரண வடிவங்கள் அல்லது விலகல்கள் உள்ளதா?
• இந்த முரண்பாடுகளுக்கான சாத்தியமான காரணங்கள் யாவை?
• இந்த முரண்பாடுகளை சரிசெய்ய என்ன நடவடிக்கைகள் எடுக்கப்பட வேண்டும்?

நடத்தை பகுப்பாய்வு பல்வேறு நுட்பங்களைச் சார்ந்துள்ளது, அவற்றுள் சில:

• இயந்திர கற்றல் (ML): வெளிப்படையான நிரலாக்கம் இல்லாமல் தரவிலிருந்து கற்றுக் கொண்டு வடிவங்களை அடையாளம் காணும் வழிமுறைகள்.
• புள்ளியியல் பகுப்பாய்வு: புள்ளிவிவர விதிமுறைகளிலிருந்து குறிப்பிடத்தக்க விலகல்களை அடையாளம் காணும் முறைகள்.
• தரவு சுரங்கம் (Data Mining): பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளில் மறைக்கப்பட்ட வடிவங்கள் மற்றும் உறவுகளைக் கண்டறிவதற்கான நுட்பங்கள்.
• காலத் தொடர் பகுப்பாய்வு (Time Series Analysis): போக்குகள் மற்றும் முரண்பாடுகளை அடையாளம் காண காலப்போக்கில் சேகரிக்கப்பட்ட தரவுப் புள்ளிகளை பகுப்பாய்வு செய்தல்.

முரண்பாடு கண்டறிதல்: எதிர்பாராததைக் கண்டறிதல்

முரண்பாடு கண்டறிதல், விதிவிலக்கு கண்டறிதல் என்றும் அழைக்கப்படுகிறது, இது எதிர்பார்க்கப்படும் விதிமுறைகளிலிருந்து கணிசமாக விலகும் தரவுப் புள்ளிகள் அல்லது வடிவங்களை அடையாளம் காணும் செயல்முறையாகும். நடத்தை பகுப்பாய்வின் பின்னணியில், முரண்பாடு கண்டறிதல் என்பது மோசடி, பாதுகாப்பு மீறல்கள், கணினி செயலிழப்புகள் அல்லது பிற முக்கியமான சிக்கல்களைக் குறிக்கக்கூடிய அசாதாரண நடத்தைகளை அடையாளம் காண்பதில் கவனம் செலுத்துகிறது. முரண்பாடுகளை திறம்பட கண்டறியும் திறன், நிறுவனங்கள் அபாயங்களைக் குறைப்பதற்கும், பாதுகாப்பு நிலையை மேம்படுத்துவதற்கும், மற்றும் செயல்பாடுகளை மேம்படுத்துவதற்கும் முக்கியமானது.

முரண்பாடு கண்டறிதலுக்கு பல அணுகுமுறைகள் உள்ளன, அவற்றுள் சில:

• புள்ளியியல் முறைகள்: இந்த முறைகள் எதிர்பார்க்கப்படும் பரவலுக்கு வெளியே உள்ள தரவுப் புள்ளிகளை அடையாளம் காண புள்ளிவிவர மாதிரிகளைச் சார்ந்துள்ளன. எடுத்துக்காட்டாக, சராசரியிலிருந்து ஒரு குறிப்பிட்ட எண்ணிக்கையிலான நிலையான விலகல்களில் உள்ள தரவுப் புள்ளிகளை அடையாளம் காண Z-மதிப்பெண் பயன்படுத்தப்படலாம்.
• இயந்திர கற்றல் முறைகள்: இந்த முறைகள் ஒரு அமைப்பு அல்லது நிறுவனத்தின் இயல்பான நடத்தையைக் கற்றுக்கொள்ள வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்துகின்றன மற்றும் அந்த விதிமுறையிலிருந்து விலகல்களை அடையாளம் காண்கின்றன. முரண்பாடு கண்டறிதலுக்காகப் பயன்படுத்தப்படும் பொதுவான இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகள் பின்வருமாறு:
  • கொத்தாக்கம் (Clustering): ஒத்த தரவுப் புள்ளிகளை ஒன்றாகக் குழுவாக்குதல் மற்றும் எந்தக் கொத்துக்கும் உட்படாதவற்றை விதிவிலக்குகளாக அடையாளம் காணுதல்.
  • வகைப்படுத்தல் (Classification): தரவுப் புள்ளிகளை இயல்பானவை அல்லது முரண்பாடானவை என வகைப்படுத்த ஒரு மாதிரியைப் பயிற்றுவித்தல்.
  • பின்னடைவு (Regression): கடந்தகால தரவுகளின் அடிப்படையில் எதிர்கால மதிப்புகளைக் கணித்தல் மற்றும் கணிக்கப்பட்ட மதிப்புகளிலிருந்து கணிசமாக விலகுபவற்றை முரண்பாடுகளாக அடையாளம் காணுதல்.
  • ஒரு-வகுப்பு SVM (One-Class SVM): இது ஒரு வகை ஆதரவு திசையன் இயந்திரமாகும், இது இயல்பான தரவுகளின் எல்லையைக் கற்றுக்கொண்டு, அந்த எல்லைக்கு வெளியே விழுபவற்றை விதிவிலக்குகளாக அடையாளம் காண்கிறது.
• விதி அடிப்படையிலான முறைகள்: இந்த முறைகள் முரண்பாடுகளை அடையாளம் காண முன்வரையறுக்கப்பட்ட விதிகளைச் சார்ந்துள்ளன. எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு பயனர் சாதாரண வணிக நேரங்களுக்கு வெளியே ஒரு குறிப்பிட்ட அமைப்பை அணுகக்கூடாது என்று ஒரு விதி குறிப்பிடலாம்.

முரண்பாடு கண்டறிதலில் நடத்தை பகுப்பாய்வின் பயன்பாடுகள்

முரண்பாடு கண்டறிதல் திறன்களைக் கொண்ட நடத்தை பகுப்பாய்வு பல்வேறு தொழில்கள் மற்றும் துறைகளில் பரந்த அளவிலான பயன்பாடுகளைக் கொண்டுள்ளது. இங்கே சில குறிப்பிடத்தக்க எடுத்துக்காட்டுகள்:

1. இணையப் பாதுகாப்பு

இணையப் பாதுகாப்பு என்பது நடத்தை பகுப்பாய்வின் மிக முக்கியமான பயன்பாடுகளில் ஒன்றாகும். பயனர் செயல்பாடு, நெட்வொர்க் போக்குவரத்து மற்றும் கணினி பதிவுகளைக் கண்காணிப்பதன் மூலம், நிறுவனங்கள் ஒரு பாதுகாப்பு மீறலைக் குறிக்கக்கூடிய முரண்பாடான நடத்தைகளை அடையாளம் காண முடியும். எடுத்துக்காட்டுகள் பின்வருமாறு:

• உள் அச்சுறுத்தல்கள்: அங்கீகாரம் இல்லாமல் முக்கியமான தரவை அணுகும் அல்லது அசாதாரண செயல்பாட்டு வடிவங்களைக் காட்டும் ஊழியர்களைக் கண்டறிதல். உதாரணமாக, ஒரு ஊழியர் திடீரென இரவில் அதிக அளவு தரவைப் பதிவிறக்குவது சந்தேகத்திற்கிடமானதாகக் கொடியிடப்படலாம்.
• ஊடுருவப்பட்ட கணக்குகள்: ஹேக்கர்களால் ஊடுருவப்பட்ட கணக்குகளை அடையாளம் காணுதல். இது அசாதாரண இடங்களிலிருந்து உள்நுழைவுகள், பயனர் பொதுவாக அணுகாத ஆதாரங்களை அணுகுதல் அல்லது சிறப்புரிமைகளை அதிகரிக்க முயற்சித்தல் ஆகியவற்றை உள்ளடக்கியிருக்கலாம்.
• தீம்பொருள் கண்டறிதல்: நெட்வொர்க் போக்குவரத்து மற்றும் கணினி நடத்தையைக் கண்காணிப்பதன் மூலம் தீம்பொருள் தொற்றுகளை அடையாளம் காணுதல். உதாரணமாக, ஒரு குறிப்பிட்ட சாதனத்திலிருந்து வெளிச்செல்லும் நெட்வொர்க் போக்குவரத்தில் திடீர் எழுச்சி ஒரு தீம்பொருள் தொற்றைக் குறிக்கலாம்.
• DDoS தாக்குதல் கண்டறிதல்: நெட்வொர்க் போக்குவரத்து வடிவங்களை பகுப்பாய்வு செய்து, போக்குவரத்து அளவில் அசாதாரண அதிகரிப்புகளை அடையாளம் காண்பதன் மூலம் விநியோகிக்கப்பட்ட சேவை மறுப்பு (DDoS) தாக்குதல்களை அங்கீகரித்தல்.

எடுத்துக்காட்டு: ஒரு நிதி நிறுவனம் பயனர் உள்நுழைவுகளையும் பரிவர்த்தனை வடிவங்களையும் கண்காணிக்க நடத்தை பகுப்பாய்வைப் பயன்படுத்துகிறது. இந்த அமைப்பு ஒரு வெளிநாட்டிலிருந்து அசாதாரண உள்நுழைவைத் தொடர்ந்து ஒரு பெரிய நிதிப் பரிமாற்றத்தைக் கண்டறிகிறது. இது ஒரு எச்சரிக்கையைத் தூண்டுகிறது, மேலும் வங்கியால் விரைவாக விசாரித்து ஒரு மோசடியான பரிவர்த்தனையைத் தடுக்க முடிகிறது.

2. மோசடி கண்டறிதல்

நடத்தை பகுப்பாய்வு மோசடியான பரிவர்த்தனைகள், காப்பீட்டு கோரிக்கைகள் அல்லது பிற வகையான மோசடியான செயல்பாடுகளை அடையாளம் காண மோசடி கண்டறிதலிலும் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. எடுத்துக்காட்டுகள் பின்வருமாறு:

• கடன் அட்டை மோசடி: செலவு முறைகளை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலமும் அசாதாரண கொள்முதல்களை அடையாளம் காண்பதன் மூலமும் மோசடியான கடன் அட்டை பரிவர்த்தனைகளைக் கண்டறிதல். உதாரணமாக, வெவ்வேறு நாடுகளில் திடீரென தொடர்ச்சியான கொள்முதல்கள் மோசடியானதாகக் கொடியிடப்படலாம்.
• காப்பீட்டு மோசடி: கோரிக்கை வடிவங்களை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலமும் முரண்பாடுகள் அல்லது அபாய சமிக்ஞைகளை அடையாளம் காண்பதன் மூலமும் மோசடியான காப்பீட்டுக் கோரிக்கைகளைக் கண்டறிதல்.
• கணக்கு கையகப்படுத்தல்: பயனர் நடத்தையை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலமும் அசாதாரண உள்நுழைவு வடிவங்கள் அல்லது பரிவர்த்தனை செயல்பாடுகளை அடையாளம் காண்பதன் மூலமும் கணக்கு கையகப்படுத்தல் முயற்சிகளைக் கண்டறிதல்.

எடுத்துக்காட்டு: ஒரு இ-காமர்ஸ் நிறுவனம் வாடிக்கையாளர் கொள்முதல் வடிவங்களைக் கண்காணிக்க நடத்தை பகுப்பாய்வைப் பயன்படுத்துகிறது. இந்த அமைப்பு ஒரு புதிய வாடிக்கையாளரிடமிருந்து ஒரு அறியப்பட்ட மோசடி கும்பலுடன் பொருந்தக்கூடிய ஷிப்பிங் முகவரியுடன் ஒரு அசாதாரண ஆர்டரைக் கண்டறிகிறது. இது ஒரு எச்சரிக்கையைத் தூண்டுகிறது, மேலும் நிறுவனம் ஆர்டரை அனுப்பும் முன் அதை ரத்து செய்ய முடிகிறது.

3. சுகாதாரம்

சுகாதாரத் துறையில், நடத்தை பகுப்பாய்வு நோயாளி பராமரிப்பை மேம்படுத்தவும், செலவுகளைக் குறைக்கவும் மற்றும் மோசடியைத் தடுக்கவும் பயன்படுத்தப்படலாம். எடுத்துக்காட்டுகள் பின்வருமாறு:

• நோயாளி கண்காணிப்பு: நோயாளியின் முக்கிய அறிகுறிகளைக் கண்காணித்து, ஒரு சுகாதாரப் பிரச்சனையைக் குறிக்கக்கூடிய முரண்பாடுகளை அடையாளம் காணுதல். உதாரணமாக, இரத்த அழுத்தத்தில் திடீர் வீழ்ச்சி அல்லது இதயத் துடிப்பில் அதிகரிப்பு மருத்துவ ஊழியர்களுக்கு எச்சரிக்கை விடுக்கக்கூடும்.
• மருந்து திசைதிருப்பல்: மருந்துச்சீட்டு முறைகளைக் கண்காணிப்பதன் மூலமும் அசாதாரண விநியோக முறைகளை அடையாளம் காண்பதன் மூலமும் மருந்து திசைதிருப்பலைக் கண்டறிதல்.
• மோசடியான கோரிக்கைகள்: பில்லிங் முறைகளை பகுப்பாய்வு செய்து, முரண்பாடுகள் அல்லது அபாய சமிக்ஞைகளை அடையாளம் காண்பதன் மூலம் மோசடியான காப்பீட்டுக் கோரிக்கைகளைக் கண்டறிதல்.

எடுத்துக்காட்டு: ஒரு மருத்துவமனை தீவிர சிகிச்சைப் பிரிவில் உள்ள நோயாளியின் முக்கிய அறிகுறிகளைக் கண்காணிக்க நடத்தை பகுப்பாய்வைப் பயன்படுத்துகிறது. இந்த அமைப்பு ஒரு நோயாளியின் ஆக்ஸிஜன் செறிவூட்டல் மட்டத்தில் ஒரு அசாதாரண வீழ்ச்சியைக் கண்டறிகிறது. இது ஒரு எச்சரிக்கையைத் தூண்டுகிறது, மேலும் மருத்துவ ஊழியர்கள் விரைவாகத் தலையிட்டு ஒரு கடுமையான சிக்கலைத் தடுக்க முடிகிறது.

4. உற்பத்தி

உற்பத்தித் துறையில், நடத்தை பகுப்பாய்வு உற்பத்தித் திறனை மேம்படுத்தவும், வேலையில்லா நேரத்தைக் குறைக்கவும், மற்றும் உபகரணங்கள் செயலிழப்பதைத் தடுக்கவும் பயன்படுத்தப்படலாம். எடுத்துக்காட்டுகள் பின்வருமாறு:

• கணிப்பு பராமரிப்பு: சென்சார் தரவைக் கண்காணிப்பதன் மூலமும் ஒரு சிக்கலைக் குறிக்கக்கூடிய முரண்பாடுகளை அடையாளம் காண்பதன் மூலமும் உபகரணங்கள் செயலிழப்புகளைக் கணித்தல்.
• செயல்முறை மேம்படுத்தல்: சென்சார்கள் மற்றும் பிற மூலங்களிலிருந்து வரும் தரவுகளை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலமும் மேம்படுத்துவதற்கான பகுதிகளை அடையாளம் காண்பதன் மூலமும் உற்பத்தி செயல்முறைகளை மேம்படுத்துதல்.
• தரக் கட்டுப்பாடு: சென்சார்கள் மற்றும் பிற மூலங்களிலிருந்து வரும் தரவுகளை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலமும் ஒரு சிக்கலைக் குறிக்கக்கூடிய முரண்பாடுகளை அடையாளம் காண்பதன் மூலமும் உற்பத்தி செய்யப்பட்ட பொருட்களில் உள்ள குறைபாடுகளைக் கண்டறிதல்.

எடுத்துக்காட்டு: ஒரு உற்பத்தி ஆலை அதன் இயந்திரங்களின் செயல்திறனைக் கண்காணிக்க நடத்தை பகுப்பாய்வைப் பயன்படுத்துகிறது. இந்த அமைப்பு ஒரு குறிப்பிட்ட இயந்திரத்தில் ஒரு அசாதாரண அதிர்வைக் கண்டறிகிறது. இது ஒரு எச்சரிக்கையைத் தூண்டுகிறது, மேலும் பராமரிப்பு ஊழியர்கள் இயந்திரத்தை ஆய்வு செய்து ஒரு பெரிய செயலிழப்புக்கு வழிவகுக்கும் முன் ஒரு சிறிய சிக்கலை சரிசெய்ய முடிகிறது.

5. நிதி மற்றும் வங்கி

நிதி நிறுவனங்கள் மோசடி தடுப்பு முதல் ஒழுங்குமுறை இணக்கம் வரை பல நோக்கங்களுக்காக நடத்தை பகுப்பாய்வைப் பயன்படுத்துகின்றன. இதில் அடங்குவன:

• பணமோசடி தடுப்பு (AML): பணமோசடி நடவடிக்கைகளைக் குறிக்கக்கூடிய வடிவங்களை அடையாளம் காண பரிவர்த்தனைகளைக் கண்காணித்தல்.
• இடர் மேலாண்மை: வாடிக்கையாளர் நடத்தையை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலமும் நிதி உறுதியற்ற தன்மையைக் குறிக்கக்கூடிய வடிவங்களை அடையாளம் காண்பதன் மூலமும் இடரை மதிப்பிடுதல்.
• தனிப்பயனாக்கப்பட்ட வாடிக்கையாளர் சேவை: வாடிக்கையாளர் நடத்தையை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலமும் அவர்களின் தேவைகள் மற்றும் விருப்பங்களை அடையாளம் காண்பதன் மூலமும் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட வாடிக்கையாளர் சேவையை வழங்குதல்.

எடுத்துக்காட்டு: ஒரு வங்கி வாடிக்கையாளர் கணக்கு நடவடிக்கைகளைக் கண்காணிக்க ஒரு நடத்தை பகுப்பாய்வு அமைப்பைச் செயல்படுத்துகிறது. பல மாதங்களாக செயலற்ற நிலையில் இருந்த ஒரு கணக்கிலிருந்து தொடர்ச்சியான அசாதாரண பரிவர்த்தனைகளை இந்த அமைப்பு கண்டறிகிறது. இது ஒரு எச்சரிக்கையைத் தூண்டுகிறது, மேலும் வங்கியால் வாடிக்கையாளரைத் தொடர்புகொண்டு பரிவர்த்தனைகள் செயலாக்கப்படுவதற்கு முன்பு அவற்றைச் சரிபார்த்து, சாத்தியமான மோசடியைத் தடுக்க முடிகிறது.

முரண்பாடு கண்டறிதலுக்கான நடத்தை பகுப்பாய்வின் நன்மைகள்

முரண்பாடு கண்டறிதலுக்காக நடத்தை பகுப்பாய்வைச் செயல்படுத்துவது நிறுவனங்களுக்கு பல நன்மைகளை வழங்குகிறது, அவற்றுள்:

• மேம்படுத்தப்பட்ட பாதுகாப்பு: பாதுகாப்பு அச்சுறுத்தல்களை முன்கூட்டியே கண்டறிந்து பதிலளித்தல், தரவு மீறல்கள் மற்றும் சைபர் தாக்குதல்களின் அபாயத்தைக் குறைத்தல்.
• குறைக்கப்பட்ட மோசடி: மோசடியான பரிவர்த்தனைகள், காப்பீட்டு கோரிக்கைகள் மற்றும் பிற வகையான மோசடியான செயல்பாடுகளைக் கண்டறிந்து தடுத்தல்.
• மேம்படுத்தப்பட்ட செயல்பாட்டுத் திறன்: திறமையின்மைகளை அடையாளம் கண்டு சரிசெய்வதன் மூலம் செயல்முறைகளை மேம்படுத்துதல் மற்றும் வேலையில்லா நேரத்தைக் குறைத்தல்.
• சிறந்த முடிவெடுத்தல்: வாடிக்கையாளர் நடத்தையைப் பற்றிய ஆழமான நுண்ணறிவுகளைப் பெற்று மேலும் தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுத்தல்.
• அதிகரித்த வாடிக்கையாளர் திருப்தி: வாடிக்கையாளர் தேவைகள் மற்றும் விருப்பங்களைப் புரிந்துகொள்வதன் மூலம் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட அனுபவங்களை வழங்குதல் மற்றும் வாடிக்கையாளர் சேவையை மேம்படுத்துதல்.
• செலவு சேமிப்பு: மோசடி, பாதுகாப்பு மீறல்கள் மற்றும் செயல்பாட்டுத் திறமையின்மைகளுடன் தொடர்புடைய செலவுகளைக் குறைத்தல்.
• போட்டி நன்மை: தயாரிப்புகள், சேவைகள் மற்றும் செயல்முறைகளை மேம்படுத்த தரவைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் ஒரு போட்டி நன்மையைப் பெறுதல்.

சவால்கள் மற்றும் கருத்தில் கொள்ள வேண்டியவை

நடத்தை பகுப்பாய்வு குறிப்பிடத்தக்க நன்மைகளை வழங்கினாலும், நிறுவனங்கள் அதன் செயலாக்கத்துடன் தொடர்புடைய சவால்கள் மற்றும் கருத்தில் கொள்ள வேண்டியவற்றையும் அறிந்திருக்க வேண்டும்:

• தரவுத் தரம்: நடத்தை பகுப்பாய்வின் துல்லியமும் நம்பகத்தன்மையும் பயன்படுத்தப்படும் தரவின் தரத்தைப் பொறுத்தது. நிறுவனங்கள் தங்கள் தரவு துல்லியமானது, முழுமையானது மற்றும் சீரானது என்பதை உறுதி செய்ய வேண்டும்.
• தனியுரிமைக் கவலைகள்: நடத்தை பகுப்பாய்வு தனிநபர்களைப் பற்றிய தரவுகளைச் சேகரித்து பகுப்பாய்வு செய்வதை உள்ளடக்கியது, இது தனியுரிமைக் கவலைகளை எழுப்புகிறது. நிறுவனங்கள் தனியுரிமை விதிமுறைகளுக்கு இணங்க வேண்டும் மற்றும் தரவை எவ்வாறு பயன்படுத்துகின்றன என்பது குறித்து வெளிப்படையாக இருப்பதை உறுதி செய்ய வேண்டும். ஐரோப்பாவில் GDPR (பொது தரவு பாதுகாப்பு ஒழுங்குமுறை), அமெரிக்காவில் CCPA (கலிபோர்னியா நுகர்வோர் தனியுரிமைச் சட்டம்) மற்றும் உலகெங்கிலும் உள்ள இதே போன்ற விதிமுறைகளைக் கருத்தில் கொள்ள வேண்டும்.
• சார்புநிலை: இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகள் சார்புடைய தரவுகளில் பயிற்றுவிக்கப்பட்டால் சார்புடையதாக இருக்கலாம். நிறுவனங்கள் சார்புநிலைக்கான சாத்தியக்கூறுகளை அறிந்திருக்க வேண்டும் மற்றும் அதைக் குறைக்க நடவடிக்கை எடுக்க வேண்டும்.
• சிக்கலான தன்மை: நடத்தை பகுப்பாய்வு அமைப்புகளைச் செயல்படுத்துவதும் நிர்வகிப்பதும் சிக்கலானதாக இருக்கலாம். நிறுவனங்களுக்குத் தேவையான நிபுணத்துவமும் வளங்களும் இருக்க வேண்டும்.
• அளவிடுதல் தன்மை: நடத்தை பகுப்பாய்வு அமைப்புகள் பெரிய அளவிலான தரவைக் கையாளும் வகையில் அளவிடக்கூடியதாக இருக்க வேண்டும்.
• விளக்கமளிக்கும் தன்மை: ஒரு இயந்திர கற்றல் வழிமுறை ஏன் ஒரு குறிப்பிட்ட முடிவை எடுத்தது என்பதைப் புரிந்துகொள்வது கடினமாக இருக்கலாம். நிறுவனங்கள் தங்கள் நடத்தை பகுப்பாய்வு அமைப்புகளால் எடுக்கப்பட்ட முடிவுகளை விளக்கக்கூடியதாக இருக்க வேண்டும். இது ஒழுங்குபடுத்தப்பட்ட தொழில்களில் குறிப்பாக முக்கியமானது.

நடத்தை பகுப்பாய்வைச் செயல்படுத்துவதற்கான சிறந்த நடைமுறைகள்

முரண்பாடு கண்டறிதலுக்காக நடத்தை பகுப்பாய்வை வெற்றிகரமாகச் செயல்படுத்த, நிறுவனங்கள் இந்த சிறந்த நடைமுறைகளைப் பின்பற்ற வேண்டும்:

• தெளிவான நோக்கங்களை வரையறுக்கவும்: நடத்தை பகுப்பாய்வுத் திட்டத்தின் இலக்குகளையும் நோக்கங்களையும் தெளிவாக வரையறுக்கவும். நீங்கள் தீர்க்க முயற்சிக்கும் குறிப்பிட்ட சிக்கல்கள் யாவை? வெற்றியை அளவிட நீங்கள் என்ன அளவீடுகளைப் பயன்படுத்துவீர்கள்?
• உயர்தர தரவைச் சேகரிக்கவும்: தொடர்புடைய மூலங்களிலிருந்து உயர்தர தரவை அணுகுவதை உறுதிசெய்க. பிழைகள் மற்றும் முரண்பாடுகளை அகற்ற தரவைச் சுத்தம் செய்து முன் செயலாக்கம் செய்யவும்.
• சரியான கருவிகள் மற்றும் தொழில்நுட்பங்களைத் தேர்வு செய்யவும்: உங்கள் குறிப்பிட்ட தேவைகளுக்குப் பொருத்தமான கருவிகள் மற்றும் தொழில்நுட்பங்களைத் தேர்ந்தெடுக்கவும். தரவின் அளவு, தரவின் வேகம் மற்றும் பகுப்பாய்வின் சிக்கலான தன்மை போன்ற காரணிகளைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்.
• ஒரு வலுவான குழுவை உருவாக்குங்கள்: தரவு அறிவியல், இயந்திர கற்றல் மற்றும் இணையப் பாதுகாப்பு ஆகியவற்றில் தேவையான திறன்கள் மற்றும் நிபுணத்துவத்துடன் கூடிய நிபுணர்கள் குழுவை ஒன்று சேருங்கள்.
• ஒரு வலுவான முரண்பாடு கண்டறிதல் மாதிரியை உருவாக்குங்கள்: உங்கள் குறிப்பிட்ட தேவைகளுக்கு ஏற்றவாறு ஒரு வலுவான முரண்பாடு கண்டறிதல் மாதிரியை உருவாக்குங்கள். புள்ளிவிவர முறைகள், இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகள் மற்றும் விதி அடிப்படையிலான முறைகள் போன்ற பல்வேறு நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தவும்.
• தொடர்ந்து கண்காணித்து மேம்படுத்தவும்: முரண்பாடு கண்டறிதல் மாதிரியின் செயல்திறனைத் தொடர்ந்து கண்காணித்து, தேவைக்கேற்ப மாற்றங்களைச் செய்யுங்கள். அது துல்லியமாகவும் பயனுள்ளதாகவும் இருப்பதை உறுதிசெய்ய, புதிய தரவுகளுடன் மாதிரியைத் தவறாமல் மீண்டும் பயிற்றுவிக்கவும்.
• தனியுரிமைக் கவலைகளைக் கவனியுங்கள்: நீங்கள் தரவை எவ்வாறு சேகரிக்கிறீர்கள் மற்றும் பயன்படுத்துகிறீர்கள் என்பது குறித்து வெளிப்படையாக இருங்கள். தேவைப்படும் இடங்களில் தனிநபர்களிடமிருந்து ஒப்புதல் பெறவும். தொடர்புடைய அனைத்து தனியுரிமை விதிமுறைகளுக்கும் இணங்கவும்.
• விளக்கமளிக்கும் தன்மையில் கவனம் செலுத்துங்கள்: உங்கள் முரண்பாடு கண்டறிதல் மாதிரி ஏன் அந்த முடிவுகளை எடுக்கிறது என்பதைப் புரிந்துகொள்ள முயற்சி செய்யுங்கள். மாதிரியின் கணிப்புகளை இயக்கும் காரணிகளை அடையாளம் காண அம்ச முக்கியத்துவ பகுப்பாய்வு போன்ற நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தவும்.

நடத்தை பகுப்பாய்வின் எதிர்காலம்

நடத்தை பகுப்பாய்வுத் துறை தொடர்ந்து வளர்ந்து வருகிறது, புதிய தொழில்நுட்பங்களும் நுட்பங்களும் எல்லா நேரங்களிலும் வெளிவருகின்றன. நடத்தை பகுப்பாய்வின் எதிர்காலத்தை வடிவமைக்கும் சில முக்கிய போக்குகள் பின்வருமாறு:

• செயற்கை நுண்ணறிவு (AI): நடத்தை பகுப்பாய்வு செயல்முறைகளை தானியக்கமாக்குவதற்கும் மேம்படுத்துவதற்கும் AI இன் பயன்பாடு அதிகரித்து வருகிறது.
• நிகழ்நேர பகுப்பாய்வு: நிகழ்நேரத்தில் தரவை பகுப்பாய்வு செய்து, முரண்பாடுகள் ஏற்படும்போது அவற்றை அடையாளம் காணும் திறன்.
• எட்ஜ் கம்ப்யூட்டிங்: தரவின் மூலத்திற்கு நெருக்கமாக, நெட்வொர்க்கின் விளிம்பில் தரவைச் செயலாக்குதல்.
• கிளவுட் கம்ப்யூட்டிங்: பெரிய அளவிலான தரவைச் சேமிக்கவும் செயலாக்கவும் கிளவுட் கம்ப்யூட்டிங்கின் பயன்பாடு.
• தனியுரிமையில் அதிகரித்த கவனம்: தரவு தனியுரிமை பற்றிய கவலைகள் அதிகரித்து வருவதும், மேலும் தனியுரிமையைப் பாதுகாக்கும் நடத்தை பகுப்பாய்வு நுட்பங்களின் தேவையும்.

முடிவுரை

நடத்தை பகுப்பாய்வு என்பது முரண்பாடு கண்டறிதலுக்கான ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும், இது நிறுவனங்களுக்கு பாதுகாப்பை மேம்படுத்தவும், மோசடியைக் குறைக்கவும், செயல்பாட்டுத் திறனை அதிகரிக்கவும், மற்றும் சிறந்த முடிவுகளை எடுக்கவும் உதவும். நடத்தை பகுப்பாய்வின் கொள்கைகள், முரண்பாடு கண்டறிதலுக்குப் பயன்படுத்தப்படும் நுட்பங்கள், மற்றும் செயலாக்கத்திற்கான சிறந்த நடைமுறைகளைப் புரிந்துகொள்வதன் மூலம், நிறுவனங்கள் இந்தத் தொழில்நுட்பத்தின் முழுத் திறனையும் திறந்து, இன்றைய தரவு-சார்ந்த உலகில் ஒரு போட்டி நன்மையைப் பெறலாம். தொழில்நுட்பம் தொடர்ந்து வளர்ச்சியடைந்து வருவதால், வளைவுக்கு முன்னால் இருக்கவும், உலகளவில் தங்கள் சொத்துக்களையும் வாடிக்கையாளர்களையும் பாதுகாக்கவும் விரும்பும் நிறுவனங்களுக்கு நடத்தை பகுப்பாய்வு இன்னும் முக்கியமானதாக மாறும்.