গুরুত্বপূর্ণ ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত জানাতে, পণ্যের অফারগুলি উন্নত করতে এবং আরও ভাল গ্রাহক পরিষেবা প্রদানের জন্য কোম্পানিগুলি আগের চেয়ে বেশি ডেটা ক্যাপচার করছে৷
সূচকীয় হারে ডেটার পরিমাণ তৈরি হওয়ার সাথে, ক্লাউড ডেটা প্রসেসিং এবং বিশ্লেষণের জন্য বিভিন্ন সুবিধা প্রদান করে, যার মধ্যে স্কেলেবিলিটি, নির্ভরযোগ্যতা এবং প্রাপ্যতা রয়েছে।
ক্লাউড ইকোসিস্টেমে, ডেটা প্রক্রিয়াকরণ এবং বিশ্লেষণের জন্য বেশ কয়েকটি সরঞ্জাম এবং প্রযুক্তিও রয়েছে। দুটি ধরণের বড় ডেটা স্টোরেজ স্ট্রাকচার যা প্রায়শই ব্যবহৃত হয় তা হল ডেটা গুদাম এবং ডেটা লেক।
যদিও ডেটা লেক ব্যবহার করা কম আকর্ষণীয় কারণ আপনি মডেল এবং ডেটা এখনও প্রাসঙ্গিক থাকা অবস্থায় জিজ্ঞাসা করতে পারবেন না, ডেটা স্টোরেজ স্ট্রিম করার জন্য একটি ডেটা গুদাম নিয়োগ করা অযথা।
Wআমরা কি ক্লাউড আর্কিটেকচার বেছে নেব?
আমাদের কি ডেটা লেকহাউসের জন্য নতুন ধারণাগুলি বিবেচনা করা উচিত, নাকি আমাদের গুদামের সীমাবদ্ধতা বা হ্রদের বিধিনিষেধ নিয়ে সন্তুষ্ট থাকা উচিত?
"ডেটা লেকহাউস" নামে একটি অভিনব ডেটা স্টোরেজ আর্কিটেকচার ডেটা গুদামগুলির ডেটা ব্যবস্থাপনার সাথে ডেটা লেকের অভিযোজনযোগ্যতাকে একত্রিত করে।
বিজনেস ইন্টেলিজেন্স (BI), ডেটা অ্যানালিটিক্স, এবং মেশিন লার্নিং আপনার কোম্পানির চাহিদার উপর নির্ভর করে (ML) কাজের চাপ।
এই পোস্টে, আমরা ডেটা ওয়ারহাউস, ডেটা লেক এবং ডেটা লেকহাউসের সুবিধা, সীমাবদ্ধতা এবং সেইসাথে সুবিধা এবং অসুবিধা সহ ঘনিষ্ঠভাবে দেখব। চল শুরু করি.
ডেটা গুদাম কি?
একটি ডেটা গুদাম হল একটি কেন্দ্রীভূত ডেটা ভাণ্ডার যা একটি সংস্থা দ্বারা বহু উত্স থেকে প্রচুর পরিমাণে ডেটা রাখার জন্য ব্যবহৃত হয়। একটি ডেটা গুদাম একটি সংস্থার "ডেটা সত্য" এর একক উত্স হিসাবে কাজ করে এবং প্রতিবেদন এবং ব্যবসা বিশ্লেষণের জন্য অপরিহার্য।
সাধারণত, ডেটা গুদামগুলি ঐতিহাসিক ডেটা সঞ্চয় করার জন্য অ্যাপ্লিকেশন, ব্যবসা এবং লেনদেনের ডেটার মতো বিভিন্ন উত্স থেকে সম্পর্কিত ডেটা সেটগুলিকে একত্রিত করে। গুদামজাতকরণ সিস্টেমে লোড হওয়ার আগে, ডেটা গুদামগুলিতে ডেটা রূপান্তরিত এবং পরিষ্কার করা হয় যাতে এটি ডেটা সত্যের একক উত্স হিসাবে ব্যবহার করা যায়।
কোম্পানির সমস্ত ক্ষেত্র থেকে ব্যবসার অন্তর্দৃষ্টি দ্রুত অফার করার ক্ষমতার কারণে, ব্যবসাগুলি ডেটা গুদামে বিনিয়োগ করে। BI টুলস, SQL ক্লায়েন্ট এবং অন্যান্য কম পরিশীলিত (যেমন, নন-ডেটা সায়েন্স) অ্যানালিটিক্স সমাধান ব্যবহার করে, ব্যবসায় বিশ্লেষকরা, ডেটা ইঞ্জিনিয়ার এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীরা ডেটা গুদামগুলি থেকে ডেটা অ্যাক্সেস করতে পারে।
ডেটার ক্রমবর্ধমান ভলিউম সহ একটি গুদাম বজায় রাখা ব্যয়বহুল, এবং একটি ডেটা গুদাম কাঁচা বা অসংগঠিত ডেটা পরিচালনা করতে পারে না। অতিরিক্তভাবে, এটি মেশিন লার্নিং বা ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলিংয়ের মতো অত্যাধুনিক ডেটা বিশ্লেষণ কৌশলগুলির জন্য আদর্শ বিকল্প নয়।
একটি ডেটা গুদাম, অতএব, দ্রুত ক্যোয়ারী প্রতিক্রিয়া এবং উচ্চ মানের ডেটা প্রদান করে। Google Big Query, Amazon Redshift, Azure SQL ডেটা গুদাম, এবং Snowflake হল ক্লাউড পরিষেবা যা ডেটা গুদামগুলির জন্য উপলব্ধ৷
ডেটা গুদামের সুবিধা
- ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা এবং ডেটা বিশ্লেষণ কাজের চাপের দক্ষতা এবং গতি বৃদ্ধি করা: ডেটা গুদামগুলি ডেটা প্রস্তুতি এবং বিশ্লেষণের জন্য প্রয়োজনীয় সময়কে ছোট করে। তারা সহজেই ডেটা বিশ্লেষণ এবং ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তার সরঞ্জামগুলির সাথে লিঙ্ক করতে পারে যেহেতু ডেটা গুদাম থেকে ডেটা নির্ভরযোগ্য এবং সামঞ্জস্যপূর্ণ। উপরন্তু, ডেটা গুদামগুলি ডেটা সংগ্রহের জন্য প্রয়োজনীয় সময় বাঁচায় এবং দলগুলিকে রিপোর্ট, ড্যাশবোর্ড এবং অন্যান্য বিশ্লেষণের প্রয়োজনীয়তার জন্য ডেটা ব্যবহার করার ক্ষমতা প্রদান করে।
- তথ্যের ধারাবাহিকতা, গুণমান এবং মান বৃদ্ধি করা: সংস্থাগুলি ব্যবহারকারী, বিক্রয় এবং লেনদেনের ডেটা সহ বিভিন্ন উত্স থেকে ডেটা সংগ্রহ করে৷ ফার্মটি ব্যবসার প্রয়োজনীয়তার জন্য ডেটাকে বিশ্বাস করতে পারে কারণ ডেটা গুদামজাতকরণ কর্পোরেট ডেটাকে একটি ইউনিফর্ম, প্রমিত বিন্যাসে সংকলন করে যা ডেটা সত্যের একক উত্স হিসাবে কাজ করতে পারে।
- সাধারণভাবে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষমতা বৃদ্ধি করা: ডেটা গুদামজাতকরণ সাম্প্রতিক এবং পুরানো উভয় ডেটার জন্য একটি কেন্দ্রীভূত স্টোর অফার করে আরও ভাল সিদ্ধান্ত নেওয়ার সুবিধা দেয়৷ সুনির্দিষ্ট অন্তর্দৃষ্টির জন্য ডেটা গুদামগুলিতে ডেটা প্রক্রিয়াকরণের মাধ্যমে, সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীরা ঝুঁকিগুলি মূল্যায়ন করতে পারে, ক্লায়েন্টের চাওয়া বুঝতে পারে এবং পণ্য ও পরিষেবাগুলি উন্নত করতে পারে।
- ভাল ব্যবসা বুদ্ধি প্রদান: ডেটা গুদামজাতকরণ ব্যাপক কাঁচা ডেটার মধ্যে ব্যবধান পূরণ করে, যা অবশ্যই নিয়মিতভাবে সংগ্রহ করা হয় এবং অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে এমন কিউরেটেড ডেটা। তারা একটি সংস্থার ডেটা স্টোরেজের ভিত্তি হিসাবে কাজ করে, এটিকে তার ডেটা সম্পর্কে জটিল প্রশ্নের উত্তর দিতে এবং প্রতিরক্ষাযোগ্য ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত নিতে প্রতিক্রিয়াগুলিকে ব্যবহার করতে সক্ষম করে।
ডেটা গুদামের সীমাবদ্ধতা
- ডেটা নমনীয়তার অভাব: যদিও ডেটা গুদামগুলি স্ট্রাকচার্ড ডেটা পরিচালনার ক্ষেত্রে দক্ষতা অর্জন করে, লগ অ্যানালিটিক্স, স্ট্রিমিং এবং সোশ্যাল মিডিয়া ডেটার মতো সেমি-স্ট্রাকচার্ড এবং আনস্ট্রাকচার্ড ডেটা ফর্ম্যাটগুলি তাদের জন্য চ্যালেঞ্জিং হতে পারে। এটি মেশিন লার্নিং এবং জড়িত ক্ষেত্রে ব্যবহারের জন্য ডেটা গুদামগুলির সুপারিশ করে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কঠিন।
- ইনস্টল এবং রক্ষণাবেক্ষণ ব্যয়বহুল: ডেটা গুদামগুলি ইনস্টল করা এবং রক্ষণাবেক্ষণ করা ব্যয়বহুল হতে পারে। উপরন্তু, তথ্য গুদাম প্রায়ই স্থির হয় না; এটির বয়স হয় এবং ঘন ঘন রক্ষণাবেক্ষণের প্রয়োজন হয়, যা ব্যয়বহুল।
ভালো দিক
- ডেটা খুঁজে পাওয়া, পুনরুদ্ধার করা এবং অনুসন্ধান করা সহজ।
- যতক্ষণ ডেটা ইতিমধ্যে পরিষ্কার, এসকিউএল ডেটা প্রস্তুতি সহজ।
মন্দ দিক
- আপনি শুধুমাত্র একটি বিশ্লেষণ বিক্রেতা ব্যবহার করতে বাধ্য করা হয়.
- অসংগঠিত বা প্রবাহিত ডেটা বিশ্লেষণ এবং সংরক্ষণ করা বেশ ব্যয়বহুল।
ডাটা লেক কি?
ডেটা হ্রদের দ্বারা প্রতিটি ধরণের ডেটা প্রতিশ্রুতিবদ্ধ এবং সম্ভব হয়েছে। কেন্দ্রে অবস্থিত এবং পড়ার জন্য উপলব্ধ একটি অ্যাক্সেসযোগ্য পদ্ধতিতে ডেটা থাকা উপকারী।
একটি ডেটা লেক হল একটি কেন্দ্রীভূত, অত্যন্ত অভিযোজিত স্টোরেজ স্পেস যেখানে বিশাল পরিমাণে সংগঠিত এবং অসংগঠিত ডেটা তাদের প্রক্রিয়াবিহীন, অপরিবর্তিত এবং বিন্যাসহীন আকারে রাখা হয়।
একটি ডেটা লেক একটি ফ্ল্যাট আর্কিটেকচার ব্যবহার করে এবং এর অপ্রক্রিয়াজাত অবস্থায় সঞ্চিত বস্তুগুলিকে ডেটা সঞ্চয় করে, যেমন ডেটা গুদামগুলির বিপরীতে, যা পূর্বে "পরিষ্কার" করা সম্পর্কিত ডেটা সংরক্ষণ করে।
ডেটা লেকগুলি, ডেটা গুদামগুলির বিপরীতে, যেগুলির এই বিন্যাসে ডেটা পরিচালনা করতে অসুবিধা হয়, এটি অভিযোজনযোগ্য, নির্ভরযোগ্য এবং সাশ্রয়ী এবং এন্টারপ্রাইজগুলিকে অসংগঠিত ডেটা থেকে বর্ধিত অন্তর্দৃষ্টি পেতে দেয়৷
ডেটা লেকে, ডেটা সংগ্রহের সময় স্কিমা বা ডেটা স্থাপন না করে বিশ্লেষণমূলক উদ্দেশ্যে ডেটা নিষ্কাশন, লোড এবং রূপান্তরিত (ELT) করা হয়।
IoT ডিভাইস থেকে অনেক ধরনের ডেটার জন্য প্রযুক্তি ব্যবহার করা, সামাজিক মাধ্যম, এবং স্ট্রিমিং ডেটা, ডেটা লেক মেশিন লার্নিং এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ সক্ষম করে।
অতিরিক্তভাবে, একজন ডেটা বিজ্ঞানী যিনি কাঁচা ডেটা প্রক্রিয়া করতে পারেন তিনি ডেটা লেক ব্যবহার করতে পারেন। অন্যদিকে, একটি ডেটা গুদাম ব্যবসার জন্য ব্যবহার করা সহজ। এটি ব্যবহারকারীর প্রোফাইলিংয়ের জন্য উপযুক্ত, আনুমানিক বিশ্লেষণ, মেশিন লার্নিং এবং অন্যান্য কাজ।
যদিও ডেটা লেকগুলি ডেটা গুদামগুলির সাথে বিভিন্ন সমস্যার সমাধান করে, তবে তাদের ডেটার গুণমান খারাপ এবং তাদের অনুসন্ধানের গতি অপর্যাপ্ত। অতিরিক্তভাবে, ব্যবসায়িক ব্যবহারকারীদের এসকিউএল কোয়েরি পরিচালনা করতে অতিরিক্ত সরঞ্জাম লাগে। একটি ডেটা লেক যা দুর্বলভাবে গঠন করা হয় তাতে ডেটা স্থবিরতার সমস্যা হতে পারে।
ডাটা লেকের সুবিধা
- মেশিন লার্নিং এবং ডেটা সায়েন্স অ্যাপ্লিকেশন কেসগুলির বিস্তৃত পরিসরের জন্য সমর্থন ডেটা লেকে ডেটা পরিচালনা করার জন্য একটি ভিন্ন মেশিন এবং ডিপ লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করা সহজ, যেহেতু ডেটা খোলা, কাঁচা পদ্ধতিতে রাখা হয়।
- ডেটা লেকের বহুমুখিতা, যা আপনাকে প্রিসেট স্কিমার প্রয়োজন ছাড়াই যেকোনো ফর্ম্যাট বা মিডিয়াতে ডেটা সংরক্ষণ করতে দেয়, এটি একটি বড় সুবিধা। ভবিষ্যত ডেটা ব্যবহারের ক্ষেত্রে সমর্থন করা যেতে পারে, এবং ডেটা তার আসল অবস্থায় রেখে দিলে আরও ডেটা বিশ্লেষণ করা যেতে পারে।
- বিভিন্ন প্রেক্ষাপটে উভয় ধরনের ডেটা সংরক্ষণ না করার জন্য, ডেটা লেকগুলিতে কাঠামোগত এবং অসংগঠিত ডেটা উভয়ই থাকতে পারে। বিভিন্ন ধরণের সাংগঠনিক ডেটা সঞ্চয় করার জন্য, তারা একটি একক অবস্থান অফার করে।
- ঐতিহ্যবাহী ডেটা গুদামগুলির তুলনায়, ডেটা লেকগুলি কম ব্যয়বহুল কারণ সেগুলি সস্তা পণ্যের হার্ডওয়্যার, যেমন অবজেক্ট স্টোরেজ, যা প্রায়শই প্রতি গিগাবাইট সঞ্চিত কম খরচের জন্য তৈরি করা হয়।
ডেটা লেকের সীমাবদ্ধতা
- ডেটা অ্যানালিটিক্স এবং ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা ব্যবহারের ক্ষেত্রে স্কোর খারাপ: ডেটা লেকগুলি অসংগঠিত হয়ে যেতে পারে যদি সেগুলি পর্যাপ্তভাবে রক্ষণাবেক্ষণ না করা হয়, যা ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা এবং বিশ্লেষণের সরঞ্জামগুলির সাথে তাদের লিঙ্ক করা কঠিন করে তোলে। উপরন্তু, রিপোর্টিং এবং বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে প্রয়োজন হলে, সামঞ্জস্যের অভাব উপাত্ত কাঠামো এবং ACID (পরমাণু, সামঞ্জস্য, বিচ্ছিন্নতা, এবং স্থায়িত্ব) লেনদেন সমর্থন সাবঅপ্টিমাল ক্যোয়ারী কর্মক্ষমতা হতে পারে।
- ডেটা লেকের অসামঞ্জস্যতা ডেটা নির্ভরযোগ্যতা এবং সুরক্ষা কার্যকর করা অসম্ভব করে তোলে, যার ফলে উভয়ের অভাব হয়। সংবেদনশীল ডেটা প্রকারগুলি পূরণ করার জন্য উপযুক্ত ডেটা সুরক্ষা এবং প্রশাসনের মানগুলি বিকাশ করা কঠিন হতে পারে, যেহেতু ডেটা লেকগুলি যে কোনও ডেটা ফর্ম পরিচালনা করতে পারে।
ভালো দিক
- সব ধরনের ডেটার জন্য সাশ্রয়ী মূল্যের সমাধান।
- সংগঠিত এবং আধা-গঠিত উভয় ডেটা পরিচালনা করতে সক্ষম।
- জটিল ডেটা প্রসেসিং এবং স্ট্রিমিংয়ের জন্য আদর্শ।
মন্দ দিক
- নির্মাণের জন্য একটি অত্যাধুনিক পাইপলাইন প্রয়োজন।
- ডেটাকে জিজ্ঞাসাযোগ্য হওয়ার জন্য কিছু সময় দিন।
- ডেটা নির্ভরযোগ্যতা এবং গুণমান নিশ্চিত করতে সময় লাগে।
ডেটা লেকহাউস কি?
"ডেটা লেকহাউস" নামে একটি অভিনব বিগ-ডেটা স্টোরেজ আর্কিটেকচার যা ডেটা লেক এবং ডেটা গুদামগুলির সর্বশ্রেষ্ঠ দিকগুলিকে একত্রিত করে। স্ট্রাকচার্ড, সেমি-স্ট্রাকচার্ড বা আনস্ট্রাকচারড হোক না কেন, আপনার সমস্ত ডেটা একটি ডেটা লেকহাউসের জন্য সম্ভাব্য সেরা মেশিন লার্নিং, ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা এবং স্ট্রিমিং ক্ষমতা সহ এক জায়গায় সংরক্ষণ করা যেতে পারে।
সমস্ত ধরণের ডেটা লেকগুলি প্রায়শই ডেটা লেকহাউসগুলির জন্য শুরু হয়; এর পরে, ডেটা ডেল্টা লেক ফর্ম্যাটে রূপান্তরিত হয় (একটি ওপেন-সোর্স স্টোরেজ স্তর যা ডেটা লেকে নির্ভরযোগ্যতা নিয়ে আসে)।
ডেল্টা হ্রদ সহ ডেটা হ্রদগুলি প্রচলিত ডেটা গুদামগুলি থেকে ACID লেনদেন পদ্ধতিগুলিকে সক্ষম করে৷ সারমর্মে, লেকহাউস সিস্টেমটি ডাটা লেকের মতো তাদের আসল আকারে প্রচুর পরিমাণে ডেটা বজায় রাখতে সস্তা স্টোরেজ ব্যবহার করে।
স্টোরের উপরে মেটাডেটা লেয়ার যোগ করা ডাটা স্ট্রাকচারও দেয় এবং ডাটা ওয়ারহাউসে পাওয়া ডেটা ম্যানেজমেন্ট টুলসকে ক্ষমতা দেয়।
এটি অনেক দলকে ডেটা সায়েন্স, মেশিন লার্নিং এবং ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তার মতো বিভিন্ন উদ্যোগের জন্য একক সিস্টেমের মাধ্যমে কোম্পানির সমস্ত ডেটা অ্যাক্সেস করা সম্ভব করে তোলে।
ডেটা লেকহাউসের সুবিধা
- কাজের চাপের একটি বৃহত্তর পরিসরের জন্য সমর্থন: পরিশীলিত বিশ্লেষণের সুবিধার্থে, ডেটা লেকহাউস ব্যবহারকারীদের কিছু জনপ্রিয় ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তার সরঞ্জামগুলিতে সরাসরি অ্যাক্সেস দেয় (টেবিলউ, পাওয়ারবিআই)। অতিরিক্তভাবে, ডেটা সায়েন্টিস্ট এবং মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়াররা সহজেই ডেটা ব্যবহার করতে পারেন যেহেতু ডেটা লেকহাউসগুলি ওপেন-ডেটা ফর্ম্যাটগুলি (যেমন Parquet) এপিআই এবং মেশিন লার্নিং ফ্রেমওয়ার্কগুলির সাথে ব্যবহার করে, যেমন পাইথন/আর৷
- খরচ-কার্যকারিতা: ডেটা লেকহাউসগুলি ডেটা হ্রদের ব্যয়-কার্যকর স্টোরেজ বৈশিষ্ট্যগুলি বাস্তবায়নের জন্য সস্তা অবজেক্ট স্টোরেজ সমাধান নিয়োগ করে। একটি একক সমাধান অফার করে, ডেটা লেকহাউসগুলি বিভিন্ন ডেটা স্টোরেজ সিস্টেম পরিচালনার সাথে যুক্ত ব্যয় এবং সময়কেও দূর করে।
- ডেটা লেকহাউস ডিজাইন স্কিমা এবং ডেটা অখণ্ডতা নিশ্চিত করে, কার্যকর ডেটা সুরক্ষা এবং শাসন ব্যবস্থা তৈরি করা সহজ করে তোলে। এর সহজলভ্যতা ডেটা সংস্করণ, শাসন, এবং নিরাপত্তা.
- ডেটা লেকহাউসগুলি একটি একক, বহুমুখী ডেটা স্টোরেজ প্ল্যাটফর্ম অফার করে যা সমস্ত কোম্পানির ডেটা চাহিদা মিটমাট করতে পারে, যা ডেটা ডুপ্লিকেশন হ্রাস করে। ডেটা গুদাম এবং ডেটা লেক উভয়ের সুবিধার কারণে বেশিরভাগ ব্যবসা একটি হাইব্রিড সমাধান বেছে নেয়। এই কৌশলটি, ইতিমধ্যে, ব্যয়বহুল ডেটা সদৃশ হতে পারে।
- ওপেন ফরম্যাটের সমর্থন। ওপেন ফরম্যাট হল ফাইলের প্রকার যা অনেক সফ্টওয়্যার অ্যাপ্লিকেশন দ্বারা ব্যবহার করা যেতে পারে এবং যার স্পেসিফিকেশন সর্বজনীনভাবে উপলব্ধ। রিপোর্ট অনুসারে, লেকহাউসগুলি Apache Parquet এবং ORC (অপ্টিমাইজড রো কলামনার) এর মতো সাধারণ ফাইল ফর্ম্যাটে ডেটা সংরক্ষণ করতে সক্ষম।
ডেটা লেকহাউসের সীমাবদ্ধতা
একটি ডেটা লেকহাউসের সবচেয়ে বড় অসুবিধা হল এটি এখনও একটি তরুণ এবং উন্নয়নশীল প্রযুক্তি। এটি ফলাফল হিসাবে তার প্রতিশ্রুতি পূরণ করবে কিনা তা অনিশ্চিত। ডেটা লেকহাউসগুলি প্রতিষ্ঠিত বিগ-ডেটা স্টোরেজ সিস্টেমগুলির সাথে প্রতিদ্বন্দ্বিতা করার আগে, এটি কয়েক বছর সময় নিতে পারে।
যাইহোক, যে হারে আধুনিক উদ্ভাবন ঘটছে তা বিবেচনা করে, একটি ভিন্ন ডেটা স্টোরেজ সিস্টেম শেষ পর্যন্ত এটি প্রতিস্থাপন করবে না কিনা তা বলা কঠিন।
ভালো দিক
- একটি প্ল্যাটফর্মে সমস্ত ডেটা রয়েছে, যার অর্থ বজায় রাখার জন্য কম হোস্টনাম রয়েছে৷
- পারমাণবিকতা, ধারাবাহিকতা, বিচ্ছিন্নতা এবং কঠোরতা প্রভাবিত হয় না।
- এটা উল্লেখযোগ্যভাবে আরো সাশ্রয়ী মূল্যের.
- একটি প্ল্যাটফর্মে সমস্ত ডেটা রয়েছে, যার অর্থ বজায় রাখার জন্য কম হোস্টনাম রয়েছে৷
- পরিচালনা করা সহজ, এবং যেকোনো সমস্যা দ্রুত সমাধান করা যায়
- একটি পাইপলাইন নির্মাণ করা সহজ করুন
মন্দ দিক
- সেট আপ হতে কিছু সময় লাগতে পারে।
- এটি একটি প্রতিষ্ঠিত স্টোরেজ সিস্টেম হিসাবে যোগ্যতা অর্জনের জন্য খুব অল্প বয়সী এবং অনেক দূরে।
ডেটা গুদাম বনাম ডেটা লেক বনাম ডেটা লেকহাউস
কর্পোরেট ইন্টেলিজেন্স, রিপোর্টিং এবং অ্যানালিটিক্স অ্যাপ্লিকেশানগুলিতে ডেটা গুদামটির একটি দীর্ঘ ইতিহাস রয়েছে এবং এটি প্রথম বিগ-ডেটা স্টোরেজ প্রযুক্তি।
অন্যদিকে, ডেটা গুদামগুলি দামী এবং বিভিন্ন এবং অসংগঠিত ডেটা যেমন স্ট্রিমিং ডেটা পরিচালনা করতে সমস্যা হয়। মেশিন লার্নিং এবং ডেটা সায়েন্স ওয়ার্কলোডের জন্য, সাশ্রয়ী মূল্যের সঞ্চয়স্থানে বিভিন্ন আকারে কাঁচা ডেটা পরিচালনা করার জন্য ডেটা লেক তৈরি করা হয়েছিল।
যদিও ডেটা লেকগুলি অসংগঠিত ডেটার সাথে কার্যকর, তবে তাদের ডেটা গুদামগুলির ACID লেনদেন ক্ষমতার অভাব রয়েছে, এটি ডেটা সামঞ্জস্য এবং নির্ভরযোগ্যতার গ্যারান্টি করা চ্যালেঞ্জিং করে তোলে।
নতুন ডেটা স্টোরেজ আর্কিটেকচার, যা "ডেটা লেকহাউস" নামে পরিচিত, ডেটা লেকগুলির সাশ্রয়ী এবং অভিযোজনযোগ্যতার সাথে ডেটা গুদামগুলির নির্ভরযোগ্যতা এবং সামঞ্জস্যতাকে একত্রিত করে।
উপসংহার
উপসংহারে, স্ক্র্যাচ থেকে একটি ডেটা লেকহাউস তৈরি করা কঠিন হতে পারে। উপরন্তু, আপনি প্রায় নিশ্চিতভাবে একটি প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করবেন যা ওপেন ডেটা লেকহাউস আর্কিটেকচার সক্ষম করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
অতএব, কেনাকাটা করার আগে প্রতিটি প্ল্যাটফর্মের অনেকগুলি বৈশিষ্ট্য এবং বাস্তবায়নের তদন্ত করতে সতর্ক থাকুন। ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা এবং ডেটা অ্যানালিটিক্স ব্যবহারের ক্ষেত্রে ফোকাস সহ একটি পরিপক্ক, কাঠামোগত ডেটা সমাধান খুঁজছেন এমন সংস্থাগুলি একটি ডেটা গুদাম বিবেচনা করতে পারে।
যাইহোক, অসংগঠিত ডেটাতে ডেটা সায়েন্স এবং মেশিন লার্নিংয়ের জন্য পাওয়ার ওয়ার্কলোডের জন্য একটি স্কেলযোগ্য, সাশ্রয়ী মূল্যের বড় ডেটা সমাধান খুঁজছেন এমন উদ্যোগগুলিকে ডেটা লেক বিবেচনা করা উচিত।
বিবেচনা করুন যে আপনার ব্যবসার ডেটা গুদাম এবং ডেটা লেক প্রযুক্তিগুলি সরবরাহ করতে পারে তার চেয়ে বেশি ডেটার প্রয়োজন বা আপনি আপনার ডেটাতে অত্যাধুনিক বিশ্লেষণ এবং মেশিন লার্নিং অপারেশনগুলিকে একীভূত করার জন্য একটি সমাধান খুঁজছেন৷ ক ডাটা লেকহাউস পরিস্থিতিতে একটি বুদ্ধিমান বিকল্প.
নির্দেশিকা সমন্ধে মতামত দিন