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Scans चलाना

जानें कि DQS scans कैसे चलाएँ, progress कैसे monitor करें, बड़े datasets कैसे संभालें, और recurring scans कैसे schedule करें।

अपडेट किया गया

Scans चलाना

Scans कैसे काम करते हैं

जब आप कोई scan चलाते हैं, तो DQS आपके configure की गई capabilities के विरुद्ध आपके Salesforce records को process करता है। Scan, Salesforce Batch Apex का इस्तेमाल करते हुए background में चलता है, इसलिए processing के दौरान आप काम करते रह सकते हैं।

DQS अपने आप Salesforce governor limits का ध्यान रखता है। Scans के दौरान आपका org responsive बना रहता है।

Manual Scan चलाना

Scan शुरू करना

  1. App Launcher से DQS खोलें
  2. सूची में अपनी Definition ढूँढें
  3. Run Scan (या play icon) पर click करें
  4. शुरू करने के लिए पुष्टि करें

Scan तुरंत processing शुरू कर देता है।

Scan Status Indicators

Status Icon अर्थ
Queued Clock शुरू होने का इंतज़ार
Processing Spinner अभी चल रहा है
Completed Checkmark सफलतापूर्वक पूरा हुआ
Failed X कोई त्रुटि हुई

चल रहे Scans देखना

DQS home screen सभी चल रहे scans दिखाती है:

  • Definition name
  • Progress percentage
  • Records processed / total
  • बीता हुआ समय
  • अनुमानित बचा हुआ समय

Progress को समझना

Progress Tracking

DQS records को batches में process करता है। Progress bar दिखाता है:

  • कुल batches में से पूरे हुए batches
  • कुल records में से process किए गए records
  • अभी evaluate हो रही मौजूदा capability

उदाहरण: “Processing batch 5 of 12 (2,500 of 6,000 records) - Completeness”

Processing Order

DQS capabilities को इस क्रम में evaluate करता है:

  1. Completeness (तेज़ field checks)
  2. Validity (format pattern matching)
  3. Timeliness (date comparisons)
  4. Consistency (value conformance)
  5. Uniqueness (duplicate detection)
  6. AI Readiness capabilities

जल्दी feedback देने के लिए कम-cost वाली capabilities पहले चलती हैं।

अनुमानित समय

Scan की अवधि इन पर निर्भर करती है:

कारक असर
Record count जितने ज़्यादा records, उतना ज़्यादा समय
Field count जितने ज़्यादा fields, उतना ज़्यादा समय
Capability cost HIGH-cost capabilities ज़्यादा समय लेती हैं
Org load व्यस्त orgs धीमे process करते हैं

सामान्य processing rates:

Record Count अनुमानित समय
1,000 1 मिनट से कम
10,000 2-5 मिनट
100,000 15-30 मिनट
1,000,000+ 1-2 घंटे

ये अनुमान हैं। वास्तविक समय capability selection और org activity के हिसाब से बदलता है।

Processing Costs

हर capability की एक processing cost होती है जो scan की अवधि को प्रभावित करती है।

Cost Levels

Cost Capabilities Processing टिप्पणियाँ
LOW Completeness, Validity हर record पर साधारण field checks
MEDIUM Timeliness, Consistency, PII Detection Pattern analysis और date math
HIGH Uniqueness Cross-record comparisons

Cost Calculation

Definition summary अनुमानित total cost दिखाती है:

  • Low - सभी select की गई capabilities LOW cost की हैं
  • Medium - कम से कम एक MEDIUM cost capability है
  • High - कम से कम एक HIGH cost capability है

टिप: किसी बड़े dataset पर अपने पहले scan के लिए, केवल LOW-cost capabilities से शुरुआत करें। baseline समझ लेने के बाद HIGH-cost capabilities जोड़ें।

Batch Processing की जानकारी

Batch Apex कैसे काम करता है

DQS records process करने के लिए Salesforce Batch Apex का इस्तेमाल करता है। इसका मतलब यह है:

  1. Records को batches में बाँटा जाता है (default: हर batch में 200 records)
  2. हर batch स्वतंत्र रूप से process होता है
  3. अगर एक batch fail हो जाए, तो बाकी जारी रहते हैं
  4. Governor limits हर batch के बीच reset हो जाती हैं

यह तरीका DQS को इसके लिए सक्षम बनाता है:

  • लाखों records process करना
  • Salesforce limits का ध्यान रखना
  • users को रोके बिना चलना
  • बीच में रुकने पर आगे जारी रहना

Salesforce Governor Limits

Batch Apex की ये मुख्य limits होती हैं:

Limit Value टिप्पणियाँ
Max queued batch jobs 5 DQS हर scan के लिए 1 job इस्तेमाल करता है
Records via QueryLocator 50 million अधिकांश orgs के लिए पर्याप्त से कहीं ज़्यादा
Daily batch executions 250,000 org के सभी batch jobs मिलाकर

DQS को इन limits के भीतर अच्छी तरह बने रहने के लिए design किया गया है।

Batch Size Optimization

DQS capability की जटिलता के आधार पर batch size समायोजित करता है:

Capability Type Batch Size
केवल LOW cost 200 records
MEDIUM cost शामिल 200 records
HIGH cost शामिल 100 records

जटिल capabilities के लिए छोटे batches timeout errors को रोकते हैं।

बड़े Datasets संभालना

100,000 से ज़्यादा Records वाले Datasets

बड़े datasets के लिए, इन तरीकों का पालन करें:

  1. scope सीमित करने के लिए filters का इस्तेमाल करें
  2. पहले LOW-cost capabilities से शुरुआत करें
  3. हो सके तो off-peak घंटों में चलाएँ
  4. किसी समस्या के लिए progress monitor करें

1 Million से ज़्यादा Records वाले Datasets

बहुत बड़े datasets के लिए:

  1. filters वाली कई Definitions का इस्तेमाल करके अपने data को segment करें
  2. maintenance windows के दौरान scans schedule करें
  3. ज़रूरत हो तो capabilities अलग-अलग चलाएँ
  4. data को parallel में process करने के लिए segmentation का इस्तेमाल करें

Segmentation का उदाहरण:

  • Definition A: Contacts where Region = ‘Americas’
  • Definition B: Contacts where Region = ‘EMEA’
  • Definition C: Contacts where Region = ‘APAC’

Performance Tips

टिप लाभ
हर Definition में कम fields तेज़ processing
Record filters का इस्तेमाल करें scan करने के लिए छोटा dataset
HIGH-cost capabilities अलग से चलाएँ बेहतर progress visibility
off-peak के लिए schedule करें resources के लिए कम प्रतिस्पर्धा

Scan Completion

Completion Notifications

जब कोई scan पूरा होता है, तो आपको मिलते हैं:

  1. In-app notification - Bell icon नए results दिखाती है
  2. Email notification - सारांश आपके email पर भेजा जाता है
  3. Home screen update - Status बदलकर Completed हो जाता है

Results देखना

किसी पूरे हुए scan पर click करके देखें:

  • Overall quality score
  • Dimension-level scores
  • Metric details
  • प्रभावित records तक drill-down

व्याख्या संबंधी मार्गदर्शन के लिए देखें Understanding Results

Scan History

DQS हर Definition के सभी scans का इतिहास रखता है:

  • तारीख़ और समय
  • अवधि
  • Record count
  • Overall score
  • पिछले scan से तुलना

समय के साथ सुधार को track करने के लिए history का इस्तेमाल करें।

Scans Schedule करना

data quality monitoring को automate करने के लिए आप recurring scans schedule कर सकते हैं।

Schedule सेट करना

  1. अपनी Definition खोलें
  2. Schedule (clock icon) पर click करें
  3. frequency चुनें:
    • Daily
    • Weekly (दिन select करें)
    • Monthly (तारीख़ select करें)
  4. start time सेट करें
  5. Save Schedule पर click करें

Schedule Best Practices

Frequency Use Case
Daily High-volume data entry, critical quality monitoring
Weekly Standard quality tracking, trend analysis
Monthly Executive reporting, compliance audits

टिप: users पर असर कम करने के लिए off-peak घंटों (सुबह जल्दी या weekends) में scans schedule करें।

Schedules का प्रबंधन

Definition detail page से:

  • Edit - frequency या time बदलें
  • Pause - delete किए बिना अस्थायी रूप से रोकें
  • Resume - रुके हुए schedule को फिर से शुरू करें
  • Delete - schedule को पूरी तरह हटाएँ

Schedule Limits

Scheduled scans सभी users के लिए उपलब्ध हैं और आप जितने चाहें उतने schedules सेट कर सकते हैं, इसकी कोई सीमा नहीं है।

Scan Cancel करना

Cancel कैसे करें

  1. home screen पर चल रहा scan ढूँढें
  2. stop icon (या Cancel) पर click करें
  3. cancellation की पुष्टि करें

Cancel करने पर क्या होता है

  • मौजूदा batch के बाद processing रुक जाती है
  • आंशिक results save हो जाते हैं
  • Status बदलकर “Canceled” हो जाता है
  • आप जमा किया गया आंशिक data देख सकते हैं

Canceled scans limits में नहीं गिने जाते।

समस्या-समाधान

“Scan queued but not starting”

कारण: आपके org में अन्य batch jobs चल रहे हैं।

समाधान: अन्य jobs के पूरे होने का इंतज़ार करें। Salesforce अधिकतम 5 concurrent batch jobs की अनुमति देता है।

जाँचें: क्या चल रहा है यह देखने के लिए Setup > Apex Jobs।

“Scan failed”

कारण: आमतौर पर कोई data issue या permission समस्या।

समाधान:

  1. scan details में error message जाँचें
  2. पक्का करें कि object और fields तक आपकी पहुँच है
  3. किसी भी filter condition में errors की समीक्षा करें
  4. कम records के साथ चलाकर देखें

“Scan taking too long”

कारण: बड़ा dataset या HIGH-cost capabilities।

समाधान:

  1. इसे पूरा होने दें (यह आख़िरकार पूरा हो जाएगा)
  2. record count घटाने के लिए filters जोड़ें
  3. HIGH-cost capabilities हटाएँ
  4. off-peak घंटों के लिए schedule करें

“Results don’t show all records”

कारण: Filter conditions ने कुछ records को बाहर रखा।

समाधान: अपनी Definition filters की समीक्षा करके समायोजित करें।

अगले कदम