সুচিপত্র[লুকান][দেখান]
ডেটা আপনার চারপাশে সর্বত্র রয়েছে। প্রকৃত অর্থে, এটি আপনার ব্যবসার প্রতিটি দিককে প্রভাবিত করে। এটা মনে হতে পারে যে এটি আপনার ব্যবসায় কতটা ভালোভাবে পরিবেশন করছে তার সুনির্দিষ্ট বিষয়গুলি পরীক্ষা করার জন্য পর্যাপ্ত সময় নেই যখন আপনি আপনার ডেটা কীভাবে পরিচালনা করবেন সে বিষয়ে সিদ্ধান্ত নিয়ে ব্যস্ত থাকেন।
এই লক্ষ্য করুন. আপনার প্রতিষ্ঠান 24 ঘন্টা ডেটা ব্যবহার করছে। সুতরাং এটি কোথা থেকে এসেছে, এটি কীভাবে সেখানে পৌঁছেছে এবং কীভাবে এটি কোম্পানির মাধ্যমে চলছে তা বোঝার জন্য এটির মূল্য বোঝা গুরুত্বপূর্ণ।
এই পরিস্থিতিতে ডেটা লাইনেজ গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে। ডেটা কীভাবে তৈরি হয়েছিল, এটি কোথা থেকে এসেছে এবং এটি কোথায় যাচ্ছে তা বোঝা সহজ যখন আমরা ডেটার উৎপত্তি, স্থানান্তর এবং পরিবর্তনগুলি ট্র্যাক করতে পারি।
এই পোস্টে, আমরা ডেটা লাইনেজ, এটি কীভাবে কাজ করে, এর ব্যবহারের ক্ষেত্রে, কৌশলগুলি এবং আরও অনেক কিছু ঘনিষ্ঠভাবে দেখব।
ডাটা লাইনেজ কি?
ডেটা লাইনেজ এক ধরনের ডিজিটাল পাসপোর্ট হিসেবে কাজ করে। এটি একটি ডেটা ট্রিপের সবচেয়ে বিস্তৃত অ্যাকাউন্ট, এটির সমস্ত স্টপ, ডিট্যুর, এবং এর উৎপত্তি থেকে শেষ গন্তব্য পর্যন্ত পরিবর্তনের বিবরণ দেয়।
In সারমর্ম, ডেটা বংশ অনেকগুলি সিস্টেম এবং প্ল্যাটফর্ম জুড়ে ডেটার একটি অংশের উত্স, পরিবর্তন এবং ব্যবহার বর্ণনা করে। এটি ব্যবহারকারীদের ডেটা কীভাবে তৈরি করা হয়েছিল, এটি কোথা থেকে এসেছে এবং কীভাবে এটি ব্যবহার করা হয়েছিল সে সম্পর্কে তথ্য দিয়ে একটি গোয়েন্দার সরঞ্জাম হিসাবে কাজ করে৷ এই তথ্য ব্যবহারকারীদের কোনো সম্ভাব্য সমস্যা চিনতে এবং সমাধান করতে সক্ষম করে।
ডেটা বংশধর কোম্পানিগুলির জন্য একটি অমূল্য সম্পদ যেগুলি তাদের ক্রিয়াকলাপগুলি চালানোর জন্য ডেটার উপর নির্ভর করে কারণ এটি ব্যবহারকারীদের কে, কী, কখন এবং কোথায় গুরুত্বপূর্ণ প্রশ্নের উত্তর দিতে দেয়৷
ডেটা লাইনেজ হল, সহজভাবে বলতে গেলে, চূড়ান্ত ডেটা ট্রেইল যা ডেটার সম্পূর্ণ পথের একটি পরিষ্কার এবং সংক্ষিপ্ত দৃষ্টিভঙ্গি অফার করার সময় ডেটা নির্ভুলতা, সম্পূর্ণতা এবং ধারাবাহিকতার গ্যারান্টি দেয়।
ডাটা লাইনেজ কিভাবে কাজ করে?
ডেটা লাইনেজ হল রাস্তার মানচিত্র যা আমাদেরকে এর শুরু বিন্দু থেকে শেষ বিন্দু পর্যন্ত ডেটার একটি অংশ অনুসরণ করতে সক্ষম করে। একটি ভ্রমণকারী হিসাবে একটি ডেটা পয়েন্ট বিবেচনা করুন এবং এটি কীভাবে কাজ করে তা আরও ভালভাবে বোঝার জন্য এটির পাসপোর্টটিকে এটির ডেটা বংশ হিসাবে বিবেচনা করুন৷
ডেটা উত্স, ডেটা রূপান্তর, ডেটা স্টোরেজ এবং ডেটা আউটপুট পাসপোর্টের চারটি প্রাথমিক উপাদান তৈরি করে।
অনেক সিস্টেম, অ্যাপ্লিকেশন, এবং প্ল্যাটফর্ম যেগুলি থেকে ডেটা উৎপন্ন হয় সেগুলিকে ডেটা উত্স দ্বারা উপস্থাপিত করা হয়, যা ডেটার যাত্রার শুরুর পয়েন্ট হিসাবে কাজ করে। ডেটা ট্রান্সফরমেশন হল পরবর্তী পর্যায়, এবং ডেটা লাইনেজ এই উৎসগুলি থেকে ডেটার অগ্রগতি চার্ট করে।
ডেটা ট্রান্সফরমেশন বলতে ব্যবহারকারীর চাহিদা মেটাতে ডেটার আকৃতি, পরিবর্তন এবং হেরফের বোঝায়। এটি ডেটার ভ্রমণের সময় একটি বিশ্রাম স্টপ হিসাবে কাজ করে, এটিকে পরবর্তী লেগের জন্য প্রস্তুত করে।
তারপরে ডেটা তার চূড়ান্ত অবস্থানে যাওয়ার আগে সংরক্ষণ করা হয়। এটি ক্লাউড সার্ভার, ডাটাবেস বা অন্য কোনো ধরনের স্টোরেজ ডিভাইসে রাখা যেতে পারে। ডেটা লাইনেজ ডেটা কোথায় সংরক্ষণ করা হয়, সেইসাথে কীভাবে এটি সুরক্ষিত, ব্যাক আপ এবং পুনরুদ্ধার করা হয় তার ট্র্যাক রাখে।
চূড়ান্ত ধাপ হল ডেটা আউটপুট, যেখানে ডেটা ব্যবহার করার জন্য পাঠানো হয়। প্রতিবেদন, ইনফোগ্রাফিক্স, বা অন্য কোনো ধরনের ডেটা পণ্য এটি উপস্থাপন করতে ব্যবহার করা হতে পারে। ডেটা বংশ আউটপুট ট্র্যাক রাখে এবং ডেটার ধারাবাহিকতা, নির্ভুলতা এবং সম্পূর্ণতার গ্যারান্টি দেয়।
ডেটা লাইনেজ মূলত ডেটার যাত্রার প্রতিটি পর্যায় রেকর্ড করার মাধ্যমে কাজ করে, এটির সূচনা থেকে তার আউটপুট পর্যন্ত, এবং নিশ্চিত করে যে এটি নির্ভরযোগ্য, সামঞ্জস্যপূর্ণ এবং সমস্ত উপায়ে সঠিক থাকে। ডেটা বংশধর সংস্থাগুলিকে শিক্ষিত সিদ্ধান্ত নিতে, সমস্যার সমাধান করতে এবং ডেটার অস্তিত্বের সম্পূর্ণ দৃষ্টিভঙ্গি দিয়ে আইনি বাধ্যবাধকতা মেনে চলতে সহায়তা করে।
ডেটা সম্পদগুলি বোঝার জন্য এবং কীভাবে তারা ডেটা পাইপলাইনের মধ্য দিয়ে যায়, মেটাডেটা ডেটা বংশ প্রক্রিয়ার একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ।
ডেটা লাইনেজ টুল ব্যবহার করে সংস্থার মধ্যে কীভাবে ডেটা রূপান্তরিত এবং ব্যবহার করা হয় তা আপনি দেখতে পারেন, যা ডেটা প্রবাহের একটি ভিজ্যুয়াল চিত্র প্রদান করতে মেটাডেটা ব্যবহার করে। এটি ব্যবহারকারীদের ডেটার সম্ভাব্যতা মূল্যায়ন করতে সক্ষম করে যা তাদের আরও ভাল-অবহিত সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করে।
ডাটা লাইনেজের প্রকারভেদ
ডেটা বংশের তিনটি মৌলিক রূপ রয়েছে: ফরোয়ার্ড ডেটা লাইনেজ, ব্যাকওয়ার্ড ডাটা লাইনেজ এবং দ্বি-মুখী ডেটা লাইনেজ।
ফরওয়ার্ড ডেটা লাইনেজ
একটি একমুখী রাস্তার মতো, ফরোয়ার্ড ডেটা বংশের মধ্যে ডেটার একটি অংশকে এর শুরু বিন্দু থেকে শেষ বিন্দু পর্যন্ত ট্র্যাক করা জড়িত। ডেটা উত্স থেকে শুরু করে, এটি ডেটা অনুসরণ করে যখন এটি তার আউটপুটে পৌঁছানোর জন্য বিভিন্ন রূপান্তর এবং স্টোরেজ সিস্টেমের মধ্য দিয়ে যায়।
ডেটার প্রক্রিয়াকরণ এবং রূপান্তর বোঝার সাথে সাথে যে কোনও সমস্যা দেখা দিতে পারে যা এই ধরণের ডেটা বংশের দ্বারা সহজতর হয়। প্রতিটি পদক্ষেপ পরের দিকে নিয়ে যায়; এটা ব্রেডক্রাম্বের একটি পথ অনুসরণ করার মত।
পশ্চাদপদ ডেটা বংশ
পশ্চাৎগামী ডেটা লাইনেজটি বিপরীতে একটি সমুদ্রযাত্রার অনুরূপ যেখানে আমরা ডেটার আউটপুটকে তার উত্সে ফিরে দেখি। প্রক্রিয়াটি ডেটার চূড়ান্ত অবস্থান থেকে শুরু হয় এবং ডেটা উত্সে না পৌঁছানো পর্যন্ত বিভিন্ন স্টোরেজ এবং রূপান্তর কৌশলগুলির মাধ্যমে পিছনে চলে যায়।
ডেটার মূল উৎসের শনাক্তকরণ, এর রূপান্তরের বোধগম্যতা, এবং এর সঠিকতা এবং সম্পূর্ণতা যাচাই করা এই ধরনের ডেটা বংশের সাহায্যে সম্ভব। এটি একটি গোয়েন্দার টুলের মতো কাজ করে, যা আমাদের ডেটার পিছনের পথ অনুসরণ করতে দেয়।
দ্বি-নির্দেশিক ডেটা বংশ
একটি দ্বি-মুখী রাস্তা, দ্বি-দিকনির্দেশক ডেটা বংশ অগ্রগতি এবং পিছনের ডেটা বংশের সুবিধাগুলিকে একত্রিত করে। এটি তার উৎস থেকে তার গন্তব্যের পাশাপাশি সেই অবস্থান থেকে শুরু করার বিন্দু পর্যন্ত ট্র্যাক করে ডেটার রুটের একটি বিস্তৃত দৃশ্য প্রদান করে।
ডেটার মূল উৎস নির্ধারণ করার জন্য, কীভাবে এটি পরিবর্তিত হয়েছে তা বোঝার জন্য এবং এর গুণমান, ধারাবাহিকতা এবং সম্পূর্ণতার গ্যারান্টি দেওয়ার জন্য, ডেটার বংশ ট্র্যাক করা সহায়ক। এর অবস্থান এবং স্থিতি সম্পর্কে রিয়েল-টাইম তথ্য সহ, এটি ডেটার জন্য একটি জিপিএস ট্র্যাকার রাখার মতো।
ডেটা লাইনেজ বাস্তবায়ন
একটি সংস্থায় ডেটা বংশের প্রয়োগ প্রায়শই নিম্নলিখিত পর্যায়গুলিকে জড়িত করে।
তথ্য উৎস সংজ্ঞায়িত করুন
আপনি যে ডেটা ট্র্যাক করতে চান সেই সিস্টেম এবং ডাটাবেসগুলিকে চিহ্নিত করা উচিত। এটি করার জন্য, আপনাকে প্রথমে ফাইল, API এবং ক্লাউড পরিষেবা সহ বিভিন্ন ডেটা উত্স সনাক্ত করতে হবে।
মেটাডেটা সংগ্রহ করুন
পরবর্তী পর্যায়ে ডেটার অবস্থান, বিন্যাস এবং সংগঠন সহ তথ্য সম্পর্কে বিস্তারিত জানা। ডেটার বৈশিষ্ট্যগুলি বোঝা এবং এটি কীভাবে ব্যবহার করা হয় তা এই মেটাডেটা দ্বারা সম্ভব হয়েছে।
তথ্য ত্রুটি সনাক্ত
সংস্থার মধ্যে কীভাবে ডেটা আপডেট করা হয় এবং ব্যবহার করা হয় তা বোঝা সহজ হয় যদি ডেটার প্রবাহকে তার উত্স থেকে গন্তব্যে ম্যাপ করা হয়, যার মধ্যে যে কোনও রূপান্তর বা প্রক্রিয়াকরণ সহ রুট বরাবর ঘটে।
ডেটা অ্যাক্সেস ট্র্যাক করুন
ডেটা সুরক্ষা এবং সম্মতি বজায় রাখতে, কে ডেটা অ্যাক্সেস করে তা ট্র্যাক করুন এবং রেকর্ড করুন।
সঞ্চয় এবং বংশ কল্পনা
সহজ বোধগম্যতা এবং বিশ্লেষণের জন্য বংশ উপস্থাপন করতে ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুল ব্যবহার করুন। সংগৃহীত মেটাডেটা এবং ডেটা প্রবাহের তথ্য একটি একক সংগ্রহস্থলে সংরক্ষণ করুন।
একটি স্বয়ংক্রিয় সমাধান প্রয়োগ করুন
আপনি অটোমেশনের মাধ্যমে ডাটা লাইনেজ সংগ্রহ ও পর্যবেক্ষণ করা হচ্ছে তা যাচাই করতে পারেন, যা ভুল কমাতে এবং উৎপাদনশীলতা বাড়াতেও সহায়তা করবে।
পর্যালোচনা এবং আপডেট
বংশের রেকর্ডগুলি নিয়মিতভাবে সঠিক এবং বর্তমানের জন্য তৈরি করুন এবং এটি যথাযথভাবে আপডেট করুন।
প্রতিটি সংস্থার অনন্য প্রয়োজনীয়তা এবং সীমার উপর নির্ভর করে বাস্তবায়ন প্রক্রিয়াটি পরিবর্তন বা পর্যায়ক্রমে যোগ করার প্রয়োজন হতে পারে।
ডাটা লাইনেজ টেকনিক
প্যাটার্ন ভিত্তিক বংশ
এই পদ্ধতির সাহায্যে, ডেটা উৎপন্ন বা রূপান্তরিত প্রোগ্রামিংয়ের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট না করেই বংশ সঞ্চালিত হয়। টেবিল, কলাম এবং ব্যবসায়িক প্রতিবেদনের জন্য মেটাডেটা মূল্যায়ন সবই এর অংশ। এটি এই মেটাডেটা ব্যবহার করে প্রবণতা খোঁজার মাধ্যমে বংশ অন্বেষণ করে।
উদাহরণস্বরূপ, এটি খুব সম্ভবত যে একই নাম এবং অভিন্ন ডেটা মান সহ দুটি ডেটাসেটের একটি কলাম তার অস্তিত্বের বিভিন্ন পর্যায়ে একই ডেটা উপস্থাপন করে। একটি ডেটা লাইনেজ চার্ট তারপর সেই দুটি কলাম সংযোগ করতে ব্যবহৃত হয়।
প্যাটার্ন-ভিত্তিক বংশের প্রযুক্তি স্বাধীন হওয়ার উল্লেখযোগ্য সুবিধা রয়েছে কারণ এটি কেবল ডেটা পরীক্ষা করে, ডেটা প্রক্রিয়াকরণ পদ্ধতি নয়। ওরাকল, মাইএসকিউএল এবং স্পার্ক সহ যেকোন ডাটাবেস প্রযুক্তি একইভাবে এটি বাস্তবায়ন করতে পারে। অসুবিধা হল যে এই পদ্ধতি সবসময় সুনির্দিষ্ট হয় না।
যখন ডেটা প্রসেসিং লজিক কম্পিউটার কোডে লুকিয়ে রাখা হয় এবং মানুষের-পাঠযোগ্য মেটাডেটাতে সহজে স্পষ্ট হয় না, তখন এটি মাঝে মাঝে ডেটাসেটের মধ্যে সম্পর্ককে উপেক্ষা করতে পারে।
ডেটা ট্যাগিং দ্বারা বংশ
এই পদ্ধতিটি একটি রূপান্তর ইঞ্জিন ট্যাগ বা অন্যথায় তথ্য চিহ্নিতকারী ধারণার উপর পূর্বনির্ধারিত। বংশ খোঁজার জন্য এটি শুরু থেকে শেষ পর্যন্ত ট্যাগটি চিহ্নিত করে। এই পদ্ধতিটি কেবল তখনই সফল হতে পারে যদি আপনার কাছে একটি নির্ভরযোগ্য রূপান্তর সরঞ্জাম থাকে যা সমস্ত ডেটা স্থানান্তর পরিচালনা করে এবং আপনি টুলটি নিয়োগকারী ট্যাগিং কাঠামোর সাথে পরিচিত হন।
এমনকি যদি এই ধরনের একটি টুল বিদ্যমান থাকে, তবে এটি ছাড়া তৈরি বা পরিবর্তিত কোনো ডেটা ডেটা ট্যাগিংয়ের মাধ্যমে বংশের অধীন হতে পারে না। এটি বন্ধ ডেটা সিস্টেমে ডেটা লাইনেজ সম্পাদন করার ক্ষেত্রে সীমাবদ্ধ।
স্বয়ংসম্পূর্ণ বংশ
কিছু ব্যবসার একটি ডেটা পরিবেশ থাকে যার মধ্যে মেটাডেটা স্টোরেজ, প্রসেসিং লজিক এবং মাস্টার ডেটা ম্যানেজমেন্ট (MDM) অন্তর্ভুক্ত থাকে। এই সেটিংস প্রায়ই অন্তর্ভুক্ত a তথ্য হ্রদ যেখানে সমস্ত ডেটা তার সমগ্র জীবনকাল ধরে রাখা হয়।
অতিরিক্ত সম্পদের প্রয়োজন ছাড়াই এই ধরনের স্বয়ংসম্পূর্ণ সিস্টেমের মাধ্যমে বংশগতি স্বাভাবিকভাবেই প্রদান করা যেতে পারে। যাইহোক, ডেটা ট্যাগিং পদ্ধতির মতোই, বংশ এই নিয়ন্ত্রিত পরিবেশের বাইরে ঘটে যাওয়া কিছু সম্পর্কে সচেতন হবে না।
পার্সিং দ্বারা ডেটা বংশ
বংশের সবচেয়ে পরিশীলিত প্রকার হল এমন একটি যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডেটা-প্রসেসিং লজিক পড়ে। পুঙ্খানুপুঙ্খভাবে, এন্ড-টু-এন্ড ট্রেসিংয়ের জন্য, এই পদ্ধতিটি ডেটা ট্রান্সফরমেশন লজিককে রিভার্স ইঞ্জিনিয়ার করে।
যেহেতু এই সমাধানটি অবশ্যই সমস্ত বুঝতে হবে প্রোগ্রামিং ভাষা এবং ডেটা রূপান্তর এবং পরিবহনের জন্য ব্যবহৃত সরঞ্জাম, এর স্থাপনা জটিল। এটি এক্সট্রাক্ট-ট্রান্সফর্ম-লোড (ETL) যুক্তি, SQL- এবং Java-ভিত্তিক সমাধান, পুরানো ডেটা ফর্ম্যাট, XML-ভিত্তিক সমাধান এবং অন্যান্য কৌশল ব্যবহার করতে পারে।
ডেটা লিনেজ ব্যবহারের ক্ষেত্রে
ডেটা মডেলিং
কোম্পানিগুলিকে অবশ্যই অন্তর্নিহিত ডেটা স্ট্রাকচারগুলি স্থাপন করতে হবে যা তাদের সমর্থন করে অনেকগুলি ডেটা আইটেম এবং একটি কোম্পানির মধ্যে তাদের মধ্যে সংযোগগুলি কল্পনা করার জন্য। এই সংযোগগুলি ডেটা লাইনেজ ব্যবহার করে মডেল করা হয়, যা ডেটা ইকোসিস্টেমে উপস্থিত অনেক নির্ভরতাও দেখায়।
যেহেতু সময়ের সাথে ডেটা পরিবর্তিত হয়, নতুন ডেটা উত্সগুলি ক্রমাগত উপস্থিত হয়, নতুন ডেটা ইন্টিগ্রেশনের প্রয়োজন হয়, ইত্যাদি৷ এই কারণে, তাদের ডেটা পরিচালনার জন্য ফার্মগুলির সাধারণ ডেটা মডেলগুলিও একইভাবে পরিবেশকে প্রতিফলিত করতে পরিবর্তন করতে হবে৷
সম্মতি
ডেটা বংশ অডিটিং, ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা বাড়ানো এবং ডেটা গভর্নেন্স নীতি এবং আইন অনুসারে ডেটা রাখা এবং পরিচালনা করা হয় তা নিশ্চিত করার জন্য একটি সম্মতি পদ্ধতি অফার করে।
প্রভাব বিশ্লেষণ
নির্দিষ্ট কিছু ব্যবসায়িক পরিবর্তনের প্রভাব, যেমন কোনো ডাউনস্ট্রিম রিপোর্টিং, ডেটা লাইনেজ টুল ব্যবহার করে দেখা যায়। উদাহরণ স্বরূপ, ডেটার বংশধর, নাম পরিবর্তনের ফলে কতজন ড্যাশবোর্ডকে প্রভাবিত করবে তা নির্ধারণ করতে নির্বাহীদের সহায়তা করতে পারে এবং ফলস্বরূপ, কতজন লোক সেই রিপোর্টিং অ্যাক্সেস করতে পারে।
তথ্য স্থানান্তর
সংস্থাগুলি একটি নতুন স্টোরেজ সিস্টেমে স্থানান্তরিত করার আগে বা নতুন সফ্টওয়্যার প্রয়োগ করার আগে ডেটা কোথায় অবস্থিত এবং এটি সেখানে কতক্ষণ ছিল তা বোঝার জন্য ডেটা মাইগ্রেশন নিয়োগ করে।
ডেটা লাইনেজ টিমগুলিকে সিস্টেম আপগ্রেড বা মাইগ্রেশনের জন্য প্রস্তুত করতে সহায়তা করে যাতে তারা একটি সংক্ষিপ্ত বিবরণ দেয় যে কীভাবে ডেটা পুরো সংস্থা জুড়ে স্থানান্তরিত হয়েছে। এটি সামগ্রিকভাবে নতুন স্টোরেজ পরিবেশে স্থানান্তরকে ত্বরান্বিত করে।
অতিরিক্তভাবে, এটি দলগুলিকে পুরানো বা অকেজো ডেটা সংরক্ষণাগারভুক্ত বা নির্মূল করার মাধ্যমে ডেটা সিস্টেমকে বিচ্ছিন্ন করার সুযোগ দেয়। এটি করার মাধ্যমে, ডেটা সিস্টেমটি সামগ্রিকভাবে ভাল কাজ করবে এবং ডেটার কম ব্যবস্থাপনার প্রয়োজন হবে।
ডাটা লাইনেজ বাস্তবায়নের চ্যালেঞ্জ
- ডাটা সিকিউরিটি: ডাটা সিকিউরিটি ডাটা লাইনেজ তৈরি করার সময় একটা প্রাথমিক উদ্বেগ। একটি ডেটার যাত্রার শুরু থেকে তার চূড়ান্ত গন্তব্যে যাওয়ার জন্য, সংবেদনশীল ডেটাতে অ্যাক্সেস মঞ্জুর করতে হবে এবং এই ডেটাকে অননুমোদিত অ্যাক্সেস এবং লঙ্ঘন থেকে রক্ষা করতে হবে।
- স্ট্যান্ডার্ডাইজেশনের অভাব: ডেটা বংশকে আলিঙ্গন করার প্রাথমিক বাধাগুলির মধ্যে একটি হল মানগুলির অভাব। যেহেতু অনেক প্ল্যাটফর্ম, অ্যাপ এবং সিস্টেম ডেটা প্রোভেনেন্স ট্র্যাকিং এবং রেকর্ড করার জন্য অনন্য পদ্ধতি ব্যবহার করে, তাই ডেটা যাত্রার একটি সমন্বিত ছবি একত্রিত করা কঠিন হতে পারে।
- ডেটা সাইলোস: ডেটা সাইলোস হল আরেকটি সমস্যা যা ডেটা লাইনেজ বাস্তবায়নের সময় দেখা দেয়। যখন ডেটা বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন এবং সিস্টেমে ছড়িয়ে পড়ে, তখন এটি একটি থেকে অন্যটির যাত্রা ট্র্যাক করা চ্যালেঞ্জিং হতে পারে। এটি ভুল বা অসম্পূর্ণ ডেটা বংশের দিকে নিয়ে যেতে পারে।
উপসংহার
উপসংহারে, ডেটা বংশ প্রতিটি ডেটা-চালিত এন্টারপ্রাইজের একটি অপরিহার্য অংশ। এটি একটি ডেটার পথের সূচনা বিন্দু থেকে শেষ বিন্দু পর্যন্ত একটি ব্যাপক দৃষ্টিভঙ্গি অফার করে, এর যথার্থতা, সম্পূর্ণতা এবং সামঞ্জস্যের গ্যারান্টি দেয়।
ভবিষ্যত ডেটা লাইনেজ অটোমেশন এবং স্ট্যান্ডার্ডাইজেশন বাড়বে বলে আশা করা হচ্ছে, যা প্রতিষ্ঠানের জন্য বাস্তবায়ন এবং রক্ষণাবেক্ষণকে সহজ করে তুলবে। শেষ পর্যন্ত, ডেটা বংশের তাত্পর্য জোর দেওয়া যাবে না।
এটি কোম্পানীগুলিকে বুদ্ধিমান পছন্দ করতে, তাদের ক্রিয়াকলাপগুলিকে আরও দক্ষতার সাথে চালাতে এবং সাফল্য অর্জনের জন্য প্রয়োজনীয় সরঞ্জামগুলি দেয়৷
নির্দেশিকা সমন্ধে মতামত দিন