भविष्य जनगणना डेटा संग्रह: नवाचार और चुनौतियां

जनगणना डेटा संग्रह एक नया युग दर्ज करता है

सरकारें दुनिया भर में वित्त पोषण, योजना अवसंरचना और सार्वजनिक नीति को आकार देने के लिए सटीक जनगणना डेटा पर निर्भर करती हैं। सदियों से, इस प्रक्रिया का मतलब है कि कागज के रूपों, लंबे डेटा प्रसंस्करण चक्र और संग्रह और प्रकाशन के बीच महत्वपूर्ण अंतराल के साथ दरवाजा करने वाले enumerator। यह मॉडल एक मौलिक बदलाव से गुजर रहा है। डिजिटल उपकरण, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और रिमोट सेंसिंग तकनीकें यह समझा रही हैं कि जनसंख्या डेटा कैसे इकट्ठा किया जाता है, सत्यापित किया जाता है और विश्लेषण किया जाता है। ये अग्रिम तेजी से, सस्ता और अधिक दानेदार अंतर्दृष्टि का वादा करते हैं। फिर भी वे गोपनीयता, इक्विटी और डेटा गुणवत्ता के आसपास जोखिम पेश करते हैं जिन्हें सावधानीपूर्वक नेविगेशन की आवश्यकता होती है।

उभरती हुई प्रौद्योगिकी ड्राइविंग परिवर्तन

जनगणना डेटा संग्रह का परिवर्तन कई प्रमुख नवाचारों पर निर्भर करता है। प्रत्येक पारंपरिक तरीकों की एक विशिष्ट सीमा को संबोधित करता है, धीमी गति से प्रसंस्करण समय से कवरेज अंतराल तक।

डिजिटल-पहली सर्वे प्लेटफॉर्म

कागज रूपों से ऑनलाइन प्रश्नावली में बदलाव सबसे अधिक दिखाई देने वाले परिवर्तनों में से एक है। कनाडा और एस्टोनिया जैसे देशों में अब डिजिटल-पहली जनगणना विकल्प प्रदान करते हैं, जहां घरों को ऑनलाइन फॉर्म को पूरा करने के लिए एक अद्वितीय कोड के साथ निमंत्रण पत्र प्राप्त होता है। यह दृष्टिकोण प्रिंटिंग और पोस्टेज लागत को कम करता है, डेटा संग्रह को तेज करता है और प्रतिक्रियाओं के वास्तविक समय को मान्य करता है। उदाहरण के लिए, उत्तरदाताओं को तत्काल संकेत प्राप्त होता है यदि वे आवश्यक फ़ील्ड छोड़ते हैं या असंगत जवाब प्रदान करते हैं। डिजिटल प्लेटफॉर्म गतिशील अनुवाद और स्क्रीन-रीडर संगतता की पेशकश करके भाषा की पहुंच को भी सरल बनाते हैं। अमेरिकी जनगणना ब्यूरो ने घोषणा की है कि 2020 के दौरान ऑनलाइन चैनलों का 80% से अधिक लोगों को गोद लेने के लिए किया गया है।

फील्ड में मोबाइल डेटा संग्रह

उन परिवारों के लिए जो ऑनलाइन जवाब नहीं देते हैं, स्मार्टफोन या टैबलेट से लैस एन्यूमरेटर्स पेपर की तुलना में अधिक कुशलतापूर्वक साक्षात्कार कर सकते हैं। मोबाइल डेटा संग्रह एप्लिकेशन फील्ड वर्कर्स को तुरंत प्रतिक्रियाएं अपलोड करने की अनुमति देते हैं, जीपीएस के माध्यम से अपनी प्रगति को ट्रैक करते हैं और प्राथमिकता वाले क्षेत्रों पर वास्तविक समय के अपडेट प्राप्त करते हैं। यह डेटा प्रविष्टि त्रुटियों को कम करता है और संग्रह और विश्लेषण के बीच अंतराल को कम करता है। दूरस्थ या underserved क्षेत्रों में, ऑफ़लाइन-संभावित ऐप्स स्थानीय रूप से डेटा स्टोर करने और कनेक्टिविटी उपलब्ध होने पर सिंक करने की अनुमति देते हैं। भारतीय सरकार ने अपने हाल के जनगणना चक्रों में मोबाइल आधारित एन्युमेशन को तैनात किया है, जो लाखों परिवारों तक पहुंचने के लिए हाथ में हाथ में उपलब्ध एक बड़े क्षेत्र के काम करने के काम करने के लिए सैकड़ों उपकरणों से सुसज्जित है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एंड मशीन लर्निंग

एआई और मशीन लर्निंग जनगणना के संचालन में एक विस्तृत भूमिका निभा रहे हैं, विशेष रूप से डेटा प्रसंस्करण और गुणवत्ता आश्वासन में। प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण उपकरण खुले-पाठ प्रतिक्रियाओं का विश्लेषण कर सकते हैं और उन्हें मानकीकृत श्रेणियों में वर्गीकृत कर सकते हैं, मैनुअल कोडिंग प्रयास को कम कर सकते हैं। ऐतिहासिक जनगणना डेटा पर प्रशिक्षित मशीन लर्निंग मॉडल मानव समीक्षा के लिए अभेद्य आयु मूल्यों या डुप्लिकेट प्रविष्टियों को ध्वज दे सकते हैं। कुछ सांख्यिकीय एजेंसियों ने डेटा प्रतिक्रिया के लिए अनुमत तरीकों को बनाए रखने में मदद करने के लिए एआई के उपयोग की खोज की है।

उपग्रह और सुदूर संवेदन प्रौद्योगिकी

उपग्रह इमेजरी और रिमोट सेंसिंग पारंपरिक वातावरण के लिए एक पूरक दृष्टिकोण प्रदान करते हैं, खासकर उन क्षेत्रों में जहां जमीन पहुंच मुश्किल या खतरनाक है। उच्च-रिज़ॉल्यूशन छवियों का विश्लेषण भवन की गिनती, जनसंख्या घनत्व और यहां तक कि सामाजिक आर्थिक संकेतक जैसे छत सामग्री या पांड सड़कों तक पहुंच का अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है। ]WorldPop परियोजना में शोधकर्ता उपग्रह जनगणना के आधार पर एक उपयोगी जनगणना की जगह नहीं ले सकते हैं, जबकि वे अंतरिक्ष यान के लिए उपयोगी जनगणना की योजना बना सकते हैं।

डेटा अखंडता के लिए ब्लॉकचैन

हालांकि अभी भी प्रयोगात्मक, ब्लॉकचैन प्रौद्योगिकी की जांच जनगणना डेटा की सुरक्षा और पारदर्शिता को बढ़ाने के लिए एक तरीके से की जा रही है। एक वितरित लेजर ने छेड़छाड़-सबूत तरीके से जनगणना प्रतिक्रियाओं को रिकॉर्ड किया, जिससे तीसरे पक्ष को यह सत्यापित करने की अनुमति दी कि डेटा को व्यक्तिगत जानकारी को उजागर किए बिना बदल नहीं दिया गया है। एस्टोनिया ने अपने ई-गवर्नेंस अवसंरचना के लिए ब्लॉकचेन जैसी तंत्रों की खोज की है, जिसमें डिजिटल जनगणना घटक शामिल है। व्यापक गोद लेने के लिए मुख्य बाधाएं कम्प्यूटेशनल लागत और गोपनीयता अनुपालन सुनिश्चित करने की जटिलता है, लेकिन प्रौद्योगिकी परिपक्व होने के रूप में, यह डेटा अखंडता चिंताओं के लिए एक समझौता समाधान की पेशकश कर सकता है।

लगातार चुनौतियां और उभरते जोखिम

यहां तक कि सबसे आशाजनक तकनीकें महत्वपूर्ण बाधाओं के साथ आती हैं। इन चुनौतियों को संबोधित करने से सार्वजनिक विश्वास को बनाए रखने और यह सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण है कि जनगणना डेटा उद्देश्य के लिए फिट रहता है।

डिजिटल युग में गोपनीयता और डेटा सुरक्षा

डिजिटल डेटा संग्रह दुर्भावनापूर्ण अभिनेताओं के लिए एक बड़ा हमला सतह बनाता है। आयु, आय, जातीयता और घरेलू रचना वाले बड़े डेटासेट पहचान चोरी और निगरानी के लिए आकर्षक लक्ष्य हैं। सांख्यिकीय एजेंसियों ने अंतर गोपनीयता जैसी तकनीकों का जवाब दिया है, जो समग्र सटीकता से समझौता किए बिना व्यक्तिगत प्रतिक्रियाओं की रक्षा के लिए डेटा को नियंत्रित करने के लिए नियंत्रित शोर जोड़ता है। अमेरिकी जनगणना ब्यूरो ने 2020 डेटा रिलीज के लिए अंतर गोपनीयता को अपनाया, एक ऐसा कदम जिसने गोपनीयता संरक्षण और डेटा दानेदारता के बीच व्यापार-बंद के बारे में बहस उत्पन्न की। परे तकनीकी उपाय, मजबूत कानूनी ढांचे जो प्रतिबंधित करते हैं कि कैसे जनगणना डेटा साझा किया जा सकता है या फिर से विकसित किया जा सकता है।

डिजिटल डिविडे और इक्विटी कॉन्सर्न

ऑनलाइन और मोबाइल प्रौद्योगिकियों पर निर्भरता सीमित इंटरनेट एक्सेस, डिजिटल साक्षरता, या डिवाइस स्वामित्व के साथ आबादी को छोड़कर जोखिम। ग्रामीण समुदायों, पुराने वयस्कों, कम आय वाले परिवारों और स्वदेशी समूहों को अनौपचारिक रूप से प्रभावित किया जाता है। यदि संबोधित नहीं किया जाता है, तो डिजिटल विभाजन इन आबादी के व्यवस्थित रूप में, संसाधन आवंटन और राजनीतिक प्रतिनिधित्व को पूरा करने का नेतृत्व कर सकता है। शमन रणनीतियों में पुस्तकालयों और सामुदायिक केंद्रों पर मुफ्त इंटरनेट एक्सेस पॉइंट प्रदान करना शामिल है, जो फोन आधारित प्रतिक्रिया विकल्प प्रदान करते हैं, और यह सुनिश्चित करना कि कागज के रूप उन लोगों के लिए उपलब्ध हैं जो उन्हें पसंद करते हैं। ऑस्ट्रेलियाई सांख्यिकी ब्यूरो ने अपनी जनगणना के लिए एक व्यापक डिजिटल समावेश रणनीति लागू की है, जिसमें सामुदायिक समूहों के साथ भाषा समर्थन और साझेदारी शामिल है।

डेटा सटीकता और गुणवत्ता नियंत्रण

डिजिटल प्लेटफॉर्म ट्रांसक्रिप्शन त्रुटियों को कम करते हैं लेकिन अशुद्धता के नए स्रोतों को पेश करते हैं। उत्तरदाताओं को गलती से पूर्ण रूप से प्रस्तुत किया जा सकता है, या स्वचालित सत्यापन नियम मान्य प्रतिक्रियाओं को अस्वीकार कर सकते हैं। एआई-संचालित उतार-चढ़ाव और मॉडलिंग पूर्वाग्रह पेश कर सकता है यदि प्रशिक्षण डेटा सभी आबादी खंडों का प्रतिनिधित्व नहीं करता है। गुणवत्ता आश्वासन के लिए स्तरित दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है: प्रवेश के बिंदु पर वास्तविक समय की वैधता, प्रसंस्करण के दौरान सांख्यिकीय जांच, और कवरेज त्रुटियों को मापने के लिए समीकरण सर्वेक्षण। पूर्ण तैनाती से पहले कठोर परीक्षण में निवेश करना डेटा संग्रह पूरा होने के बाद महंगा सुधार से बचने के लिए आवश्यक है।

सार्वजनिक ट्रस्ट और भागीदारी

ट्रस्ट किसी भी जनगणना की नींव है। यदि नागरिकों को संदेह है कि उनके डेटा को गोपनीय रखा जाएगा या उचित रूप से इस्तेमाल किया जाएगा, तो प्रतिक्रिया दर में गिरावट आई है। हाल के वर्षों में, सरकारी संस्थानों में गलत सूचना अभियान और डेटा उल्लंघन घोटाले ने विश्वास किया है। सांख्यिकीय एजेंसियों को भागीदारी के स्तर को बनाए रखने के लिए सार्वजनिक संचार, पारदर्शी डेटा प्रशासन और सामुदायिक सगाई में निवेश करना चाहिए। यह समझाना कि डेटा कैसे संरक्षित है, यह समुदाय को कैसे लाभ पहुंचाता है, और क्या दंड सरकारी संस्थानों में गलतफहमी मौजूद है, जो आतंकवाद को रोकने में मदद कर सकता है। न्यूजीलैंड जैसे देशों में, जनगणना एजेंसी कई भाषाओं और मीडिया प्रारूपों में व्यापक सार्वजनिक जागरूकता अभियान चलाती है ताकि वहन शुरू हो सके।

रियल-विश्व अनुप्रयोग और केस स्टडीज

कई देश पहले से ही इन नवाचारों को पैमाने पर लागू कर रहे हैं, जो दूसरों के लिए मूल्यवान सबक प्रदान करते हैं।

A पूरी तरह से डिजिटल Census

एस्टोनिया ने 2021 में अपनी पहली पूरी तरह से डिजिटल जनगणना की, जो अपने मौजूदा ई-गवर्नेंस अवसंरचना पर निर्माण करती थी। नागरिक अपने राष्ट्रीय डिजिटल आईडी का उपयोग करके ऑनलाइन प्रश्नावली को पूरा कर सकते थे, जिसमें आयु और पते जैसी वस्तुओं के लिए सरकारी रजिस्टरों से पहले डेटा शामिल हो गया था। सिस्टम ने 65% ऑनलाइन प्रतिक्रिया दर हासिल की, और पूरी जनगणना प्रक्रिया पारंपरिक तरीकों की लागत के एक अंश पर पूरी हो गई थी। एस्टोनिया एंड आरएसको; दृष्टिकोण रजिस्टर आधारित जनगणना की क्षमता को उजागर करता है, जहां प्रशासनिक डेटा स्रोत सीधे प्रोत्साहन को पूरक करते हैं या प्रतिस्थापित करते हैं, नागरिकों पर बोझ को कम करते हैं और लागत को कम करते हैं।

भारत: मोबाइल और बॉयोमीट्रिक एकीकरण

भारत और आरएसको; दुनिया में सबसे बड़ा जनगणना ने मोबाइल डेटा संग्रह और आधार बॉयोमीट्रिक पहचान को दोहराव को कम करने और सटीकता में सुधार करने के लिए शामिल किया है। एनुमरेटर प्रतिक्रिया, ट्रैक कवरेज को कैप्चर करने और वास्तविक समय में डेटा अपलोड करने के लिए एंड्रॉइड-आधारित अनुप्रयोगों का उपयोग करते हैं। एक अद्वितीय पहचान संख्या का एकीकरण गोपनीयता संरक्षण को बनाए रखते हुए सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए अन्य सरकारी डेटाबेस के साथ लिंक जनगणना रिकॉर्ड में मदद करता है। भारत और आरएसको का स्केल; ऑपरेशन, 1.4 बिलियन से अधिक लोगों को कवर करता है, यह दर्शाता है कि मोबाइल आधारित एनमेशन पर्याप्त प्रशिक्षण और तकनीकी बुनियादी ढांचे द्वारा समर्थित होने पर जटिल, उच्च-लोकन वातावरण में काम कर सकता है।

कनाडा: हाइब्रिड ऑनलाइन और सेल्फ सर्विस मॉडल

कनाडा और आरएसको; 2021 जनगणना ने एक और एल्डको पर जोर दिया; डिजिटल-पहली, कागज-जहां-नृत और rdquo; दृष्टिकोण। घरेलू लोगों को सुरक्षित पहुंच कोड के साथ पत्र प्राप्त हुए, और लगभग 84% उत्तरदाताओं ने प्रश्नावली ऑनलाइन पूरा किया। अनुरोध पर पेपर फॉर्म उपलब्ध थे, और जनगणना एजेंसी ने उन लोगों के लिए फोन और व्यक्तिगत सहायता की पेशकश की जो इसकी आवश्यकता थी। संकर मॉडल ने संवेदनशीलता के साथ संतुलित दक्षता प्राप्त की, 98% से अधिक की प्रतिक्रिया दर प्राप्त की। पोस्ट-एनमेशन सर्वेक्षणों ने उच्च डेटा गुणवत्ता की पुष्टि की, और एजेंसी ने विस्तृत दस्तावेज प्रकाशित किया कि कैसे क्षेत्र और जनसांख्यिकीय समूह द्वारा ऑनलाइन प्रतिक्रिया दर भिन्न हो गई है।

हाइब्रिड मॉडल: परंपरा के साथ मिश्रण नवाचार

कोई भी प्रौद्योगिकी जनगणना डेटा संग्रह की सभी चुनौतियों को संबोधित कर सकता है। सबसे प्रभावी रणनीतियों में कई दृष्टिकोण शामिल हैं, जो उनकी कमजोरियों के लिए क्षतिपूर्ति करते समय प्रत्येक की ताकत का लाभ उठाते हैं। एक विशिष्ट हाइब्रिड मॉडल में शामिल हो सकते हैं:

• डिजिटल-first self-response अधिकांश परिवारों के लिए, लागत और प्रसंस्करण समय को कम करने।
• Per form and phone option इंटरनेट एक्सेस या डिजिटल साक्षरता के बिना उन लोगों के लिए।
• मोबाइल enumeration गैर-संपादित और हार्ड-टू-पहुंच क्षेत्रों के लिए, ऑफ़लाइन-संक्षिप्त ऐप द्वारा समर्थित।
• ]Administrative डेटा एकीकरण दोहराव को कम करने और अंतराल को भरने के लिए, कर रिकॉर्ड, स्वास्थ्य रजिस्ट्री, या स्कूल नामांकन डेटा का उपयोग करना।
• ]Satellite and modeling सत्यापन के लिए और जनगणना चक्र के बीच जनसंख्या अनुमान अद्यतन करने के लिए।
• पोस्ट-एनमेशन सर्वेक्षण कवरेज त्रुटियों को मापने और तदनुसार आंकड़ों को समायोजित करने के लिए।

कुंजी लचीलापन है। कोई भी जनगणना डिजाइन हर देश और आरएसको को फिट नहीं करता है; संदर्भ जनसंख्या घनत्व, इंटरनेट प्रवेश, साक्षरता दर, कानूनी ढांचे और बजट सभी विधियों के इष्टतम मिश्रण को आकार देते हैं। पायलटिंग और इटरेटिव परीक्षण स्थानीय स्थितियों के लिए मॉडल को अनुकूलित करने के लिए आवश्यक हैं।

नीति और नैतिक विचार

जनगणना डेटा संग्रह में तकनीकी नवाचार महत्वपूर्ण नीति प्रश्नों को बढ़ा देता है जो तकनीकी कार्यान्वयन से परे है।

डेटा समवेगिता और स्वदेशी आबादी

स्वदेशी समुदायों को ऐतिहासिक रूप से संरक्षित या जनगणना डेटा में गलत प्रतिनिधित्व किया गया है। डिजिटल उपकरण पहुंच में सुधार कर सकते हैं, लेकिन उन्हें सामुदायिक नेताओं के साथ साझेदारी में तैनात किया जाना चाहिए और स्थानीय सांस्कृतिक मानदंडों के अनुकूल होना चाहिए। कुछ देश सामुदायिक नेतृत्व वाले प्रोत्साहन मॉडल की खोज कर रहे हैं जहां प्रशिक्षित स्थानीय enumerators सांस्कृतिक रूप से उपयुक्त तरीकों का उपयोग करके डेटा एकत्र करते हैं। डेटा संप्रभुता, सिद्धांत कि स्थानीय समूहों को नियंत्रित करना चाहिए कि उनका डेटा कैसे एकत्र किया जाता है, संग्रहीत किया जाता है, और इसका उपयोग जनगणना योजना में मान्यता प्राप्त है। इस सिद्धांत की मान्यता प्राप्त है, जिसमें फ्रेमवर्क जैसे ] प्रथम राष्ट्र सूचना प्रशासन केंद्र ]]]]]]] जैसे हैं।

कानूनी ढांचा और निरीक्षण

जनगणना डेटा के दुरुपयोग को रोकने के लिए मजबूत कानूनी सुरक्षा आवश्यक है। कानून को उस उद्देश्य को निर्दिष्ट करना चाहिए जिसके लिए डेटा एकत्र किया जा सकता है, कब तक इसे बनाए रखा जाएगा, और अनधिकृत प्रकटीकरण के लिए दंड। स्वतंत्र ओवरसाइट निकायों, जैसे कि राष्ट्रीय सांख्यिकीय कार्यालयों और डेटा संरक्षण प्राधिकरण, शिकायतों का लेखा परीक्षा देना चाहिए। United Nations सांख्यिकी प्रभाग कानूनी ढांचे के लिए दिशानिर्देश प्रदान करता है जो सांख्यिकीय विश्लेषण को सक्षम करते समय जनगणना डेटा गोपनीयता सुनिश्चित करता है। चूंकि प्रौद्योगिकी विकसित होती है, इन कानूनी सुरक्षा को नए जोखिमों को संबोधित करने के लिए अद्यतन किया जाना चाहिए, जैसे कि संयुक्त डेटासेट से पुनः पहचान।

वित्त पोषण और क्षमता निर्माण

नई तकनीकों को अपनाने के लिए महत्वपूर्ण निवेश की आवश्यकता होती है, न केवल हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर में बल्कि प्रशिक्षण और परिवर्तन प्रबंधन में भी। सांख्यिकीय एजेंसियों को आधुनिक जनगणना प्रणालियों को विकसित करने, परीक्षण करने और तैनात करने के लिए सतत धन की आवश्यकता होती है। अंतर्राष्ट्रीय सहयोग और दाता समर्थन कम आय वाले देशों को उन्नत उपकरण और विशेषज्ञता तक पहुंच प्रदान करने में मदद कर सकता है। क्षमता निर्माण में क्षेत्र के कर्मचारी, आईटी टीम और डेटा विश्लेषकों, साथ ही साथ विश्वास बनाने के लिए सार्वजनिक संचार रणनीति विकसित करना शामिल है। पर्याप्त निवेश के बिना, देशों के बीच डिजिटल विभाजन को चौड़ा कर दिया जाएगा, कुछ देशों को पुराना डेटा के साथ छोड़ दिया जाएगा जो संसाधनों को प्रभावी ढंग से योजना बनाने और आवंटित करने की क्षमता को कम करता है।

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जनगणना डेटा संग्रह का भविष्य प्रौद्योगिकी के साथ मानव निर्णय को बदलने के बारे में नहीं है, बल्कि मानव निर्णय लेने को बढ़ाने के लिए प्रौद्योगिकी का उपयोग करने के बारे में है। डिजिटल उपकरण तेजी से, अधिक सटीक डेटा संग्रह को सक्षम करते हैं, लेकिन उन्हें सफल होने के लिए मजबूत शासन, सार्वजनिक विश्वास और समावेशी डिजाइन की आवश्यकता होती है। सबसे प्रभावी सिस्टम गहराई और संदर्भ के साथ डिजिटल प्लेटफार्मों की गति और पैमाने को जोड़ देगा जो केवल स्थानीय enumerators और सामुदायिक सगाई प्रदान कर सकती है।

डेढ़ साल की जनगणना के बजाय लगातार बढ़ते रुझानों की ओर इशारा करते हैं, जहां जनसंख्या डेटा प्रशासनिक रजिस्टरों से अद्यतन किया जाता है और वास्तविक समय में लक्षित सर्वेक्षणों के साथ पूरक होता है। डेनमार्क और नीदरलैंड जैसे देश पहले से ही रजिस्टर-आधारित जनगणना प्रणाली संचालित करते हैं जो क्षेत्र की आवश्यकता को कम करते हैं। चूंकि इस दिशा में अधिक राष्ट्रों की भूमिका, पारंपरिक जनगणना-दूषण की भूमिका डेटा एकीकरण और सत्यापन की एक चल रही प्रक्रिया के लिए एक बार-एक-डेकाडे घटना से बदल जाएगी।

नीति निर्माताओं और चिकित्सकों के लिए प्राथमिकता स्पष्ट है: सुरक्षित, समावेशी और पारदर्शी प्रौद्योगिकियों में निवेश; जनगणना के संचालन के डिजाइन और निष्पादन में समुदायों को संलग्न करें; और नए उपकरण और खतरों के रूप में अनुकूलन करने के लिए लचीलापन बनाए रखें। लक्ष्य अपने स्वयं के लिए तकनीकी नवीनता नहीं है, लेकिन एक जनगणना प्रणाली जो सभी के लिए सटीक, समय पर और भरोसेमंद डेटा प्रदान करती है।