విధానం అడ్మినిస్ట్రేటివ్ డేటా – ఆధునిక పాలన మరియు నిర్ణయాధికారం కోసం అడ్మినిస్ట్రేటివ్ డేటా శక్తివంతమైన మరియు వ్యూహాత్మక ఆస్తిగా ఉద్భవించింది. రొటీన్ అడ్మినిస్ట్రేటివ్ ప్రక్రియల యొక్క ఉప ఉత్పత్తిగా రూపొందించబడింది, ఇది నిర్ణయాధికారం కోసం మాత్రమే కాకుండా ప్రభుత్వాలు మరియు సంస్థలను మరింత నిరంతర మరియు సమగ్రమైన డేటా సిస్టమ్ల వైపు వెళ్లేలా చేయడానికి గ్రాన్యులర్ అంతర్దృష్టులను అందిస్తుంది.
భారతదేశంలో, గత దశాబ్దంలో, ప్రజా సేవల పెరుగుతున్న డిజిటలైజేషన్ విభిన్న సామాజిక-ఆర్థిక కోణాలలో డిజిటల్ డేటా లభ్యతలో గణనీయమైన పెరుగుదలకు దారితీసింది. కేంద్రం మరియు రాష్ట్రాలు/UTలలోని దాదాపు ప్రతి మంత్రిత్వ శాఖ మరియు విభాగం ఇప్పుడు అంతర్గత MIS సిస్టమ్లు మరియు వాటాదారుల నుండి డేటాను సేకరించి, క్రోడీకరించే డాష్బోర్డ్లపై ఆధారపడతాయి. పాఠశాల విద్య కోసం యూనిఫైడ్ డిస్ట్రిక్ట్ ఇన్ఫర్మేషన్ సిస్టమ్ ఫర్ ఎడ్యుకేషన్ (UDISE), MSMEల కోసం Udyam, పిల్లల పోషణ కోసం ప్రధానమంత్రి సమగ్ర పోషణ (POSHAN) ట్రాకర్, ఆధార్, GSTN డేటా మరియు హెల్త్ MIS ఉదాహరణలు.
ప్రకటన ఈ వ్యవస్థలు వ్యక్తిగత విభాగాల్లో గణనీయమైన విలువను అందజేస్తుండగా, వాటి ప్రభావం డేటాసెట్ల సమన్వయం ద్వారా మెరుగుపరచబడుతుంది, వివిధ మూలాల నుండి సమాచారాన్ని మరింత అర్థవంతమైన అంతర్దృష్టులను రూపొందించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. అడ్మినిస్ట్రేటివ్ డేటాసెట్ల యొక్క విస్తారమైన వాల్యూమ్ మరియు వైవిధ్యం వాటిని AI మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ని ఉపయోగించి అధునాతన విశ్లేషణలకు అత్యంత అనుకూలంగా చేస్తాయి. డేటాసెట్లు ఎక్కువగా కనుగొనగలిగేవిగా, మెషిన్-రీడబుల్గా, స్థిరంగా మరియు సులభంగా ఏకీకృతం అవుతున్నందున, వాటి విశ్లేషణాత్మక సామర్థ్యం విస్తరిస్తుంది.
ఈ సందర్భంలో, “AI-రెడీ” డేటాపై పెరుగుతున్న దృష్టి డేటా హార్మోనైజేషన్ యొక్క ప్రాముఖ్యతను హైలైట్ చేస్తుంది. ప్రామాణీకరణను బలోపేతం చేయడం ద్వారా, భావనలు మరియు నిర్వచనాలలో ఏకరూపతను నిర్ధారించడం మరియు ఇంటర్ఆపరేబిలిటీని ప్రారంభించడం ద్వారా, డేటా హార్మోనైజేషన్ వివిక్త డేటాసెట్లను పొందికైన మొత్తంగా మార్చడం సాధ్యం చేస్తుంది.
ఈ ఫలితాలకు మద్దతుగా, నిర్మాణాత్మకమైన మరియు ఎనేబుల్ చేసే పర్యావరణం ఏర్పాటు చేయబడుతోంది, ఐదు స్తంభాలలో లంగరు వేయబడింది: డేటా దేనిని సూచిస్తుంది, అది ఎలా సేకరించబడుతుంది మరియు దానిని ఎలా ఉపయోగించాలి (మెటాడేటా) యొక్క స్పష్టమైన డాక్యుమెంటేషన్; ఖచ్చితత్వం మరియు విశ్వసనీయత (డేటా నాణ్యత) భరోసా; సాధారణ నిర్వచనాలు మరియు వర్గీకరణ ఫ్రేమ్వర్క్లను స్వీకరించడం (ప్రమాణాలు మరియు వర్గీకరణలు); డేటాసెట్ల అంతటా అనుసంధానాన్ని ప్రారంభించడానికి మరియు తేడాలను జాగ్రత్తగా పునరుద్దరించడానికి ప్రత్యేకమైన ఐడెంటిఫైయర్లను ఏర్పాటు చేయడం. నవీకరించబడిన జాతీయ మెటాడేటా నిర్మాణం (NMDS 2. 0) ప్రవేశపెట్టబడింది, ఇది మంత్రిత్వ శాఖలు/విభాగాలు మరియు రాష్ట్రాలు/UTలు డేటాను ప్రదర్శించడానికి మరియు భాగస్వామ్యం చేయడానికి ఒక సాధారణ ఫ్రేమ్వర్క్ను అందిస్తుంది.
నేషనల్ ఇండస్ట్రియల్ క్లాసిఫికేషన్ (NIC), నేషనల్ క్లాసిఫికేషన్ ఫర్ ఆక్యుపేషన్స్ (NCO), పర్పస్ (COICOP) ప్రకారం వ్యక్తిగత వినియోగం యొక్క వర్గీకరణ మొదలైన ప్రామాణిక జాతీయ మరియు అంతర్జాతీయ వర్గీకరణ వ్యవస్థల ఉపయోగంపై నిరంతర ప్రాధాన్యత ఉంది. ఉదాహరణకు, “పక్కా హౌస్” లేదా “హౌస్హోల్డ్” వంటి భావనలు వివిధ వనరులలో విభిన్నంగా సంగ్రహించబడవచ్చు.
అదనంగా, ఇంటరాపెరాబిలిటీని మెరుగుపరిచే ప్రత్యేక ఐడెంటిఫైయర్లను గుర్తించడానికి మంత్రిత్వ శాఖలు మరియు విభాగాల్లో పని చేయడానికి ప్రయత్నాలు జరిగాయి. డేటా దాని నాణ్యత మరియు అది స్ఫూర్తినిచ్చే విశ్వాసం వలె మాత్రమే శక్తివంతమైనది. ఏజెన్సీలు తమ స్వంత డేటాను నిశితంగా పరిశీలించడానికి, నాణ్యతలో అంతరాలను గుర్తించడానికి మరియు కాలక్రమేణా మెరుగుపరచడానికి స్టాటిస్టికల్ క్వాలిటీ అసెస్మెంట్ ఫ్రేమ్వర్క్ ఏర్పాటు చేయబడింది.
సమయపాలన, ఫ్రీక్వెన్సీ, గ్రాన్యులారిటీ మరియు కవరేజ్ వంటి డేటా యొక్క ప్రధాన లక్షణాలు ముఖ్యమైనవి. సర్వే ఫలితాలను విడుదల చేయడంలో సమయం లాగ్ ఎనిమిది-తొమ్మిది నెలల నుండి 45-90 రోజులకు తగ్గించబడింది మరియు ఆవర్తన లేబర్ ఫోర్స్ సర్వే (PLFS) మరియు ఇన్కార్పొరేటెడ్ సెక్టార్ ఎంటర్ప్రైజెస్ వార్షిక సర్వే (ASUSE) కింద త్రైమాసిక అంచనాల వంటి ఫ్లాగ్షిప్ సర్వేల క్రింద ఇప్పుడు నెలవారీ అంచనాలు రూపొందించబడుతున్నాయి. గృహ ఆదాయం, సేవా రంగం మరియు మూలధన వ్యయం వంటి ప్రాంతాలను కవర్ చేస్తూ కొత్త సర్వేలు ప్రవేశపెట్టబడ్డాయి మరియు సర్వేల క్రింద రాష్ట్రాలు ఇప్పుడు జిల్లా స్థాయి అంచనాలను రూపొందించవచ్చు.
నేటి డిజిటల్ యుగంలో, సరిహద్దు సాంకేతికతలు వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతున్నందున, ఒంటరిగా ఉన్న డేటా శక్తిలేనిది. బహుళ మూలాధారాల నుండి సమాచారాన్ని సమగ్రపరచడం సంఖ్యలను జ్ఞానంగా, జ్ఞానాన్ని అవగాహనగా మరియు అవగాహన చర్యగా మారుస్తుంది. శ్రావ్యమైన డేటాసెట్లు, కలిపినప్పుడు, పరివర్తనాత్మక అభివృద్ధిని నడిపించగల సామర్థ్యం, తెలివైన నిర్ణయాలకు మార్గనిర్దేశం చేయడం మరియు సామాజిక పురోగతి యొక్క గమనాన్ని చార్ట్ చేయగల శక్తి.
మేము ఈ సామర్థ్యాన్ని ఉపయోగించుకునేటప్పుడు, “మనం దేనిని నిధిగా ఉంచుతాము మరియు మనం కొలిచే దానిని నిధిగా కొలవండి” అని మనకు గుర్తుచేస్తుంది. మార్చిలో ముంబైలో జరిగిన లోక్సత్తా జిల్హా నిర్దేశాంక్ (డిస్ట్రిక్ట్ డెవలప్మెంట్ ఇండెక్స్) అవార్డులలో కార్యదర్శి, MoSPI చేసిన ప్రసంగం నుండి సంకలనం చేయబడిన భాగాలు.