पूरी तरह से अलग-अलग डेटा छिपे हुए रुझानों को उजागर करने में मदद करता है, यह उदाहरण के लिए कमजोर आबादी की पहचान को सक्षम कर सकता है, या यह समस्या के दायरे को स्थापित करने में मदद कर सकता है और कमजोर समूह बना सकता है नीति निर्माताओं के लिए अधिक दृश्यमान।
डेटा को अलग-अलग करना क्यों ज़रूरी है?
डेटा को अलग करना महत्वपूर्ण है ऐसे पैटर्न को प्रकट करने के लिए जिन्हें बड़े, समग्र डेटा द्वारा छुपाया जा सकता है। उप-आबादी को विशेष रूप से देखने से यह सुनिश्चित करने में मदद मिल सकती है कि संसाधनों को उन क्षेत्रों और छात्रों पर खर्च किया जाता है जहां उनकी सबसे अधिक आवश्यकता होती है और इसका सबसे बड़ा प्रभाव हो सकता है।
डेटा को अलग करने का क्या मतलब है?
असंगठित डेटा डेटा है जिसे विस्तृत उप-श्रेणियों द्वारा विभाजित किया गया है, उदाहरण के लिए हाशिए के समूह, लिंग, क्षेत्र या शिक्षा के स्तर द्वारा। अलग-अलग डेटा उन अभावों और असमानताओं को प्रकट कर सकता है जो समेकित डेटा में पूरी तरह से प्रतिबिंबित नहीं हो सकते हैं।
एक महामारी के दौरान डेटा को अलग-अलग करना क्यों महत्वपूर्ण है?
डेटा डिसएग्रीगेशन अंतर्निहित रुझानों और पैटर्न को स्पष्ट करने के लिए संकलित जानकारी को छोटी इकाइयों में अलग करना है। वास्तविक समय में निर्णय लेने के लिए उच्च गुणवत्ता, सुलभ, विश्वसनीय, समय पर, खुला और विश्वसनीय अलग-अलग डेटा महत्वपूर्ण जानकारी उत्पन्न करने के लिए महत्वपूर्ण है।
गरीबों को अलग करना क्यों ज़रूरी है?
असंगठित डेटा न केवल हमें इस पर नजर रखने की अनुमति देता है कि कौन पीछे रह गया है, लेकिनहमें यह निर्धारित करने में भी मदद करता है कि उन्हें पकड़ने में मदद करने में सबसे प्रभावी क्या है।
