टेलर के विकेंद्रीकृत उपभोक्ता मूल्य सूचकांक (सीपीआई) को उजागर करना

नीचे दी गई प्रस्तुति में, टेलर के सह-संस्थापक और सीईओ ब्रेंडा लोया एक विकेन्द्रीकृत उपभोक्ता मूल्य सूचकांक (सीपीआई) के निर्माण पर एक प्रस्तुति का नेतृत्व कर रहे हैं और ब्लॉकचेन सरकारी नीतियों में पारदर्शिता और जिम्मेदारी कैसे ला सकता है।

ब्रेंडा की बातचीत के दौरान उल्लिखित प्रमुख अवधारणाओं की एक शब्दावली नीचे दी गई है, जिसका उद्देश्य उनकी वीडियो प्रस्तुति के पूरक के रूप में है।

टेलर के बारे में

टेलर एक ब्लॉकचेन ओरेकल प्रोटोकॉल है जो ऑफ-चेन डेटा को इस तरह से ऑनचेन रखता है जो विकेंद्रीकृत, अनुमति रहित और सेंसरशिप-प्रतिरोधी है। टेलर को किसी भी डेटा प्रकार को संभालने के लिए बनाया गया था और यह सुनिश्चित करता है कि डेटा किसी के द्वारा भी प्रदान और जांचा जा सकता है। टेलर को 2019 में लॉन्च किया गया था और इसके मूल टोकन, $TRB का उपयोग भुगतान, डेटा रिपोर्टर स्टेकिंग और विवाद मुआवजे के लिए किया जाता है।

विकेन्द्रीकृत नेटवर्क

जबकि ओरेकल ऑफ-चेन डेटा को चेन पर लाने के तरीकों पर ध्यान केंद्रित करते हैं, अगली सीमा खुले विकेंद्रीकृत नेटवर्क और उनके द्वारा स्वाभाविक रूप से प्रदान की जाने वाली पारदर्शिता के साथ ऑफ-चेन डेटा में सुधार करना होगा। ये नेटवर्क, अपनी विकेंद्रीकृत प्रकृति की विशेषता रखते हुए, प्रतिभागियों या नोड्स के नेटवर्क में नियंत्रण और जानकारी वितरित करते हैं, जिससे केंद्रीय प्राधिकरण पर निर्भरता कम हो जाती है। विकेंद्रीकृत नेटवर्क न केवल अधिक सुरक्षा को बढ़ावा देते हैं बल्कि ऑफ-चेन डेटा की सत्यापन और सत्यापन प्रक्रियाओं में उच्च स्तर का विश्वास और खुलापन भी सुनिश्चित करते हैं।

उपभोक्ता मूल्य सूचकांक (सीपीआई)

उपभोक्ता मूल्य सूचकांक (सीपीआई) एक महत्वपूर्ण आर्थिक संकेतक है जो समय के साथ घरों द्वारा उपभोग की जाने वाली विशिष्ट वस्तुओं और सेवाओं की औसत कीमतों में बदलाव को मापकर किसी अर्थव्यवस्था में मुद्रास्फीति या अपस्फीति को दर्शाता है। इसकी गणना भारित औसत दृष्टिकोण का उपयोग करके की जाती है जहां वस्तुओं और सेवाओं का एक प्रतिनिधि नमूना चुना जाता है और प्रत्येक आइटम को कुल उपभोक्ता खर्च के हिस्से के आधार पर एक भार सौंपा जाता है। इन वस्तुओं के लिए मूल्य डेटा नियमित रूप से एकत्र किया जाता है और फिर सीपीआई का उत्पादन करने के लिए भारित और संयोजित किया जाता है।

सीपीआई मुद्रास्फीति के स्तर की जानकारी प्रदान करता है, जो मौद्रिक नीति और राजकोषीय योजना के लिए महत्वपूर्ण है। केंद्रीय बैंक, सरकारें और व्यवसाय भी ब्याज दरों, पेंशन और कर ब्रैकेट और वेतन को समायोजित करने के लिए सीपीआई डेटा का उपयोग करते हैं। हालाँकि, उपभोक्ता की बदलती प्राथमिकताओं, तकनीकी प्रगति और नई वस्तुओं और सेवाओं के शामिल होने के कारण सीपीआई की गणना करना जटिल हो सकता है।

पिछले कुछ वर्षों में सीपीआई को तीन लंबे समय से चली आ रही आलोचनाओं का भी सामना करना पड़ा है:

1. प्रतिस्थापन

2. नई चीजों को शामिल करने में देरी

3. गुणवत्ता में बिना मापे या ख़राब ढंग से मापा गया परिवर्तन

   
   

हालाँकि, हाल ही में पहचाना गया और महत्वपूर्ण मुद्दा, डेटा संग्रह और गुणवत्ता समायोजन की समस्याओं को पार करते हुए, केंद्रीकरण और पारदर्शिता की कमी है। यहीं पर खुले, विकेन्द्रीकृत नेटवर्क सूचकांक में बड़ा सुधार लाकर बड़ा बदलाव ला सकते हैं। यूएस सीपीआई का विशिष्ट विवरण और इसकी गणना कैसे की जा रही है , यहां पाया जा सकता है।

बाहरी परिभाषा

आउटलायर एक डेटा बिंदु है जो डेटासेट के समग्र पैटर्न से महत्वपूर्ण रूप से विचलित होता है। ओरेकल डेटा रिपोर्टिंग के संदर्भ में, आउटलेयर एक डेटा बिंदु को संदर्भित करता है जो बाकी डेटासेट से काफी भिन्न होता है। यह असामान्य रूप से उच्च या निम्न मान हो सकता है जो अधिकांश डेटा की तुलना में सामने आता है। रिपोर्ट और विश्लेषणों की सटीकता और विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए Oracle डेटा रिपोर्टिंग में आउटलेर्स की पहचान करना महत्वपूर्ण है। आउटलेयर कभी-कभी डेटा प्रविष्टि, या माप संबंधी समस्याओं में त्रुटियों का संकेत दे सकते हैं, या वे सार्थक अंतर्दृष्टि या विसंगतियों का प्रतिनिधित्व कर सकते हैं जिन्हें आगे की जांच की आवश्यकता होती है। रिपोर्ट की गई जानकारी की गुणवत्ता और वैधता सुनिश्चित करने के लिए डेटा विश्लेषण में आउटलेर्स को प्रबंधित करना एक आम अभ्यास है।

बाहरी पहचान

आउटलायर डिटेक्शन से तात्पर्य उन डेटा बिंदुओं की पहचान और प्रबंधन करने की प्रक्रिया से है जो डेटा प्रदाताओं द्वारा रिपोर्ट किए गए अपेक्षित मूल्यों से महत्वपूर्ण रूप से भिन्न होते हैं। इसमें इन आउटलेर्स को अंतिम एकत्रित डेटा को असमान रूप से प्रभावित करने से रोकने के लिए सांख्यिकीय तरीकों, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम या सर्वसम्मति तंत्र को नियोजित करना शामिल है।

वास्तविक आउटलेर्स को फ़िल्टर करने और सटीक डेटा को संरक्षित करने के बीच सही संतुलन बनाना चुनौतीपूर्ण हो सकता है क्योंकि अत्यधिक आक्रामक आउटलेयर डिटेक्शन एल्गोरिदम गलत तरीके से वैध डेटा को आउटलेर्स के रूप में पहचान सकते हैं। माध्यिका एकत्रीकरण और सीमा-आधारित जांच कुछ सामान्य बाहरी पहचान तंत्र हैं।

डेटा एकत्रीकरण

डेटा एकत्रीकरण स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट और ब्लॉकचेन सिस्टम में एकीकरण के लिए सटीक जानकारी उत्पन्न करने के लिए विभिन्न स्रोतों से डेटा एकत्र करने की प्रक्रिया है। एकत्रीकरण के लिए नियोजित तकनीकों में औसत, औसत गणना और भारित मतदान शामिल हैं। एकत्रीकरण विधि का चुनाव विशिष्ट एप्लिकेशन और अंतर्निहित प्रोटोकॉल डिज़ाइन पर निर्भर करता है।

ओरेकल नेटवर्क में, डेटा एकत्रीकरण डेटा की सटीकता और विश्वसनीयता को बनाए रखते हुए ऑफ-चेन डेटा स्रोतों और ऑन-चेन निष्पादन को पाटने के लिए एक आवश्यक कदम है।

ब्लॉकचेन ओरेकल शिखर सम्मेलन दुनिया का एकमात्र तकनीकी शिखर सम्मेलन है जो व्यापक ब्लॉकचेन पारिस्थितिकी तंत्र पर ओरेकल के उपयोग के मामलों, सीमाओं और प्रभावों पर गहराई से चर्चा करता है। दुनिया भर के अग्रणी वक्ता Oracle समाधानों के निर्माण और उपयोग में अपने काम और अनुभव को साझा करने के लिए पेरिस में एकत्रित हुए।

- माइकल एबियोडुन .