IT ઉદ્યોગના સતત વિસ્તરણ અને દર સેકન્ડે ઉત્પન્ન થતા લાખો ડેટા પોઈન્ટના પરિણામે ડેટાની હિલચાલ અને સંગ્રહનું મહત્વ વધ્યું છે.
વધુમાં, ચોક્કસ નિર્ણય લેવામાં ટેકો આપવા માટે આ ડેટા સ્પષ્ટ અને સમજવા માટે સરળ હોવો જોઈએ.
સ્પર્ધાત્મકતા જાળવી રાખવા અને લાંબા ગાળાની સફળતા હાંસલ કરવા માટે, તમારી કંપનીએ ઉપલબ્ધ સૌથી કાર્યક્ષમ ઉકેલોનો ઉપયોગ કરીને ડેટા સંગ્રહિત અને ખસેડવો આવશ્યક છે.
આ કારણે, વધુ વ્યવસાયો ડેટા ફેબ્રિક્સનો ઉપયોગ કરી રહ્યા છે. તમારા સમય, નાણાં અને સંસાધનોને બચાવવા માટેની સૌથી મોટી રીતોમાંની એક એ છે કે ડેટા પર પ્રક્રિયા કરવા અને AI મશીન લર્નિંગને સક્ષમ કરવા માટે ડેટા ફેબ્રિકનો ઉપયોગ કરવો.
આ લેખમાં, અમે તેના ઉપયોગો, મુખ્ય ઘટકો, ફાયદાઓ અને અન્ય મહત્વપૂર્ણ વિગતો સહિત ડેટા ફેબ્રિક પર ઊંડાણપૂર્વક વિચાર કરીશું.
તો, ડેટા ફેબ્રિક શું છે?
તેઓ ક્યાં સ્થિત છે તેના પર ધ્યાન આપ્યા વિના, તમારા ડેટા અને એપ્લિકેશન્સને મેનેજ કરો અને જુઓ. તેના મૂળમાં, ડેટા ફેબ્રિક એ એક સંકલિત ડેટા આર્કિટેક્ચર છે જે સલામત, બહુમુખી અને અનુકૂલનક્ષમ છે.
ડેટા ફેબ્રિક, જે ક્લાઉડ, કોર અને એજને શ્રેષ્ઠ રીતે જોડે છે, તે ઘણી રીતે તમારા બિઝનેસ સ્ટોરેજ ઓપરેશન માટે એક નવો વ્યૂહાત્મક અભિગમ છે.
કેન્દ્રીય રીતે નિયંત્રિત હોવા છતાં, તે ઓન-પ્રિમાઈસ, જાહેર અને ખાનગી વાદળો, તેમજ એજ અને IoT ઉપકરણો સહિત દરેક જગ્યાએ પહોંચી શકે છે.
ગગનચુંબી ઈમારતોનું કદ અને વૈવિધ્યસભર, અનકનેક્ટેડ ઈન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર્સ એ ભૂતકાળની વાત છે. ડેટા ફેબ્રિક ડેટા મેનેજમેન્ટ ટૂલ્સના વ્યાપક સંગ્રહ પર આધારિત છે જે તમારા લિંક કરેલ વાતાવરણમાં સુસંગતતાની ખાતરી આપે છે.
ઓટોમેશન દ્વારા, સમય-વપરાશના સંચાલનને સુવ્યવસ્થિત કરે છે, વિકાસ, પરીક્ષણ અને જમાવટને ઝડપી બનાવે છે અને ચોવીસ કલાક તમારી સંપત્તિનું રક્ષણ કરે છે.
તમારો ડેટા અને એપ્લિકેશનો ક્યાં સ્થિત છે તે કોઈ બાબત નથી, તમે એક પ્લેટફોર્મ પરથી સ્ટોરેજ ખર્ચ, પ્રદર્શન અને કાર્યક્ષમતાને ટ્રૅક કરી શકો છો.
એકવાર તમે તમારા હાઇબ્રિડ ક્લાઉડ ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચરમાં ઝડપથી ફેરફાર કરી શકો છો (અને, કેટલાક કિસ્સાઓમાં, આપમેળે) એકવાર તમે તેના વિશે પગલાં લેવા યોગ્ય જ્ઞાન ધરાવો છો, જેમ કે ભૂલોને ઠીક કરવી, સુરક્ષા અને અનુપાલન સમસ્યાઓને સંબોધિત કરવી અને કમ્પ્યુટિંગને અપ અને ડાઉન કરવું.
સંક્ષિપ્તમાં, ડેટા ફેબ્રિક ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર જમાવટ અને જાળવણી કાર્યક્ષમતામાં સુધારો કરે છે, ખર્ચ ઘટાડે છે અને કામગીરીમાં વધારો કરે છે.
તમારે ડેટા ફેબ્રિકનો ઉપયોગ શા માટે કરવો જોઈએ?
કોઈપણ ડેટા-સેન્ટ્રિક ફર્મને એક વ્યાપક વ્યૂહરચનાની જરૂર હોય છે જે સમય, જગ્યા, વિવિધ સોફ્ટવેર પ્રકારો અને ડેટા સ્થાનો જેવા અવરોધોને પાર કરે છે. ડેટા ફાયરવોલની પાછળ છુપાયેલો ન હોવો જોઈએ અથવા ઘણી જગ્યાએ વિખરાયેલો હોવો જોઈએ નહીં પરંતુ તે લોકો માટે ઉપલબ્ધ હોવો જોઈએ જેમને તેની જરૂર હોય છે.
સફળ થવા માટે, વ્યવસાયોને ભાવિ-પ્રૂફ ડેટા સોલ્યુશન અને સલામત, અસરકારક, એકીકૃત વાતાવરણની જરૂર છે. આ ડેટા ફેબ્રિક સાથે કરી શકાય છે.
રીઅલ-ટાઇમ કનેક્શન, સ્વ-સેવા, ઓટોમેશન અને સાર્વત્રિક ફેરફારો માટે આધુનિક વ્યવસાયોની જરૂરિયાતો પરંપરાગત ડેટા એકીકરણ દ્વારા પૂરી કરી શકાતી નથી.
જ્યારે ઘણા સ્રોતોમાંથી ડેટા ભેગો કરવો એ ઘણીવાર કોઈ સમસ્યા નથી, ઘણા વ્યવસાયો અન્ય સ્રોતોમાંથી ડેટા સાથે સંકલિત કરવા, પ્રક્રિયા કરવા, ક્યુરેટ કરવા અને રૂપાંતરિત કરવા માટે સંઘર્ષ કરે છે.
ગ્રાહકો, ભાગીદારો અને માલસામાનની ઊંડાણપૂર્વકની સમજ આપવા માટે, ડેટા મેનેજમેન્ટ પ્રક્રિયામાં આ નિર્ણાયક પગલું ભરવું આવશ્યક છે. તેમની સિસ્ટમને અપગ્રેડ કરવાની, ગ્રાહકોને વધુ સારી રીતે સેવા આપવા અને તેનો ઉપયોગ કરવાની તેમની ક્ષમતાને કારણે મેઘ કમ્પ્યુટિંગ, પરિણામે કંપનીઓ સ્પર્ધાત્મક ધાર મેળવે છે.
સંસ્થાના વપરાશકર્તાઓ જ્યાં પણ હોય, ત્યાં ડેટા ફેબ્રિકને વૈશ્વિક સ્તરે ફેલાયેલા કાપડ તરીકે કલ્પના કરી શકાય છે. આ નેટવર્ક પર, વપરાશકર્તા કોઈપણ સ્થાન પર હોઈ શકે છે અને હજુ પણ કોઈપણ અન્ય સ્થાન પર ડેટાની અપ્રતિબંધિત, રીઅલ-ટાઇમ ઍક્સેસ ધરાવે છે.
ડેટા ફેબ્રિકના મુખ્ય ઘટકો
મુખ્ય ઘટકો કે જે ડેટા ફેબ્રિક બનાવે છે તેમાંથી પસંદ કરી શકાય છે અને વિવિધ રીતે એકત્રિત કરી શકાય છે. ડેટા ફેબ્રિક આમ વિવિધ રીતે અમલમાં મૂકી શકાય છે. ચાલો ડેટા ફેબ્રિકના પ્રાથમિક તત્વો જોઈએ.
- સંવર્ધિત ડેટા કેટલોગ
- દ્રઢતા સ્તર
- જ્ઞાન ગ્રાફ
- આંતરદૃષ્ટિ અને ભલામણો એન્જિન
- ડેટા તૈયારી અને ડેટા ડિલિવરી લેયર
- ઓર્કેસ્ટ્રેશન અને ડેટા ઑપ્સ
તમે અનુસાર ડેટા ફેબ્રિક આર્કિટેક્ચરના મુખ્ય સ્તંભો પર એક નજર કરી શકો છો ગાર્ટનર.
ચાલો તેમાંથી દરેકને નજીકથી જોઈએ.
- સંવર્ધિત ડેટા કેટલોગ - મજબૂત જ્ઞાન ગ્રાફ દ્વારા વપરાશકર્તાઓને તમામ પ્રકારના મેટાડેટાની ઍક્સેસ આપે છે. વધુમાં, તે હાલની માહિતી વચ્ચે વિશિષ્ટ જોડાણો વિકસાવે છે અને દૃષ્ટિની રીતે તેને સમજી શકાય તેવી રીતે બતાવે છે. ઉપયોગ કરીને મશીન શિક્ષણ ડેટા એસેટ્સને સંસ્થાકીય પરિભાષા સાથે લિંક કરવા માટે, ઉન્નત ડેટા કેટલોગ ડેટા ફેબ્રિક માટે બિઝનેસ સિમેન્ટીક લેયર બનાવે છે.
- દ્રઢતા સ્તર - ઉપયોગના કેસના આધારે, ડેટાને ગતિશીલ રીતે સંગ્રહિત કરવા માટે વિવિધ સંબંધી અને બિન-સંબંધિત મોડેલોનો ઉપયોગ કરી શકાય છે.
- સક્રિય મેટાડેટા - ડેટા ફેબ્રિકનો એક વિશિષ્ટ ભાગ. ડેટા ફેબ્રિકને ઘણા પ્રકારના મેટાડેટા એકત્ર કરવા, શેર કરવા અને વિશ્લેષણ કરવાની ક્ષમતા આપે છે. નિષ્ક્રિય મેટાડેટાથી વિપરીત, સક્રિય મેટાડેટા સિસ્ટમ્સ અને લોકો (ડિઝાઇન-આધારિત અને રન-ટાઇમ મેટાડેટા) દ્વારા ડેટાના ચાલુ ઉપયોગને ટ્રૅક કરે છે.
- જ્ઞાન ગ્રાફ - ડેટા ફેબ્રિક્સ માટે અન્ય મૂળભૂત એકમ. લિંક કરેલ ડેટા એન્વાયર્નમેન્ટ પ્રદર્શિત કરવા માટે તેઓ પ્રમાણભૂત IDs, અનુકૂલનક્ષમ સ્કીમા વગેરેનો ઉપયોગ કરે છે. નોલેજ ગ્રાફ ડેટા ફેબ્રિકને શોધવા યોગ્ય બનાવે છે અને તેની સમજમાં મદદ કરે છે.
- આંતરદૃષ્ટિ અને ભલામણ એન્જિન - ઓપરેશનલ અને વિશ્લેષણાત્મક ઉપયોગના બંને કિસ્સાઓ માટે વિશ્વસનીય, મજબૂત ડેટા પાઇપલાઇન્સ બનાવે છે.
- ડેટા તૈયારી અને ડેટા ડિલિવરી લેયર - ડેટા કોઈપણ સ્ત્રોતમાંથી મેળવી શકાય છે અને ETL (બલ્ક), મેસેજિંગ, CDC, વર્ચ્યુઅલાઈઝેશન અને API સહિત કોઈપણ મિકેનિઝમનો ઉપયોગ કરીને કોઈપણ લક્ષ્ય પર મોકલી શકાય છે.
- ઓર્કેસ્ટ્રેશન અને ડેટા ઑપ્સ - આ ઘટક એન્ડ-ટુ-એન્ડ વર્કફ્લોના દરેક તબક્કે તમામ કાર્યોનું સંકલન કરવા માટે ડેટાનો ઉપયોગ કરે છે. તે તમને પાઈપલાઈન ક્યારે અને કેટલી વાર ચલાવવી તેમજ તે પાઈપલાઈન જે ડેટા ઉત્પન્ન કરે છે તેનું સંચાલન કેવી રીતે કરવું તે પસંદ કરવામાં તમને સક્ષમ કરે છે.
લાભો
વિતરિત સંદર્ભમાં તંદુરસ્ત ડેટા ડેટા ફેબ્રિક પર સુલભ, લોડ, સંકલિત અને શેર કરી શકાય છે. આ કરવાથી, વ્યવસાયો ડિજિટલ સંક્રમણને ઝડપી બનાવી શકે છે અને તેમના ડેટાના મૂલ્યને મહત્તમ કરી શકે છે.
નીચે ડેટા ફેબ્રિક મોડેલના મુખ્ય ફાયદાઓ દર્શાવેલ છે.
કાર્યક્ષમતા:
ડેટા ફેબ્રિક અગાઉની ક્વેરીઝમાંથી પરિણામોનું સંકલન કરી શકે છે, જે સિસ્ટમને બેકએન્ડમાંના કાચા ડેટાને બદલે એકીકૃત કોષ્ટકને સ્કેન કરવા સક્ષમ બનાવે છે.
વ્યક્તિગત વિનંતીઓના ઝડપી પ્રતિસાદના સમયને કારણે, સંપૂર્ણ સ્ટોરના કાચા ડેટાને સ્કેન કરવાને બદલે વિનંતીઓને નાના ડેટાસેટ્સને ઍક્સેસ કરવા દેવાથી ઘણી સહવર્તી વિનંતીઓનો મુદ્દો પણ ઉકેલાય છે.
ડેટા ફેબ્રિકની ક્વેરી રિસ્પોન્સ ટાઇમમાં નોંધપાત્ર ઘટાડો કરવાની ક્ષમતાને કારણે એન્ટરપ્રાઇઝીસ દબાવીને પૂછપરછનો ઝડપથી જવાબ આપી શકે છે.
સ્માર્ટ એકીકરણ
વિવિધ પ્રકારના ડેટા અને એન્ડપોઇન્ટ્સમાં ડેટાને એકીકૃત કરવા માટે, ડેટા ફેબ્રિક્સ સિમેન્ટીક નોલેજ ગ્રાફ, મેટાડેટા મેનેજમેન્ટ અને મશીન લર્નિંગનો ઉપયોગ કરે છે.
આ ડેટા મેનેજમેન્ટ ટીમોને સંબંધિત ડેટાસેટ્સને એકસાથે જૂથ કરવામાં અને કંપનીના ડેટા ઇકોસિસ્ટમમાં તદ્દન નવા ડેટા સ્ત્રોતોને સામેલ કરવામાં મદદ કરે છે.
આ સુવિધા ડેટા ટાસ્ક મેનેજમેન્ટના ભાગોને સ્વચાલિત કરે છે, જેના પરિણામે ઉપર દર્શાવેલ ઉત્પાદકતા બચત થાય છે, પરંતુ તે ડેટા સિસ્ટમ સિલોઝને તોડવામાં, ડેટા ગવર્નન્સ પ્રક્રિયાઓને કેન્દ્રીયકરણ કરવામાં અને સમગ્ર ડેટાની ગુણવત્તા વધારવામાં પણ મદદ કરે છે.
વધુ અસરકારક ડેટા સુરક્ષા
તે ડેટા એક્સેસને વિસ્તારવા માટે ડેટા સુરક્ષા અને ગોપનીયતા સુરક્ષાને બલિદાન આપવાનો પણ સૂચિત કરતું નથી.
વાસ્તવમાં, તે એક્સેસ કંટ્રોલ રેલ્સને કડક બનાવવા અને ડેટાના આપેલ સેટની ઍક્સેસ ધરાવતી ચોક્કસ ભૂમિકાઓ જ છે તેની ખાતરી આપવા માટે વધુ ડેટા ગવર્નન્સ પગલાંના અમલીકરણની આવશ્યકતા છે.
વધુમાં, ડેટા ફેબ્રિક આર્કિટેક્ચર તકનીકી અને સક્ષમ કરે છે ડેટા માસ્કિંગનો અમલ કરવા માટે સુરક્ષા ટીમો અને ગોપનીય અને સંવેદનશીલ માહિતીની આસપાસ એન્ક્રિપ્શન, ડેટા શેરિંગ અને સિસ્ટમ હેક્સની સંભાવના ઘટાડે છે.
ડેટાનું લોકશાહીકરણ
સેલ્ફ-સર્વિસ એપ્લિકેશન્સને ડેટા ફેબ્રિક ડિઝાઇન દ્વારા સુવિધા આપવામાં આવે છે, જે ડેટા એન્જીનિયર્સ, ડેવલપર્સ અને ડેટા એનાલિટિક્સ ટીમો જેવા વધુ ટેકનિકલ કર્મચારીઓની બહાર ડેટા એક્સેસની પહોંચને વિસ્તૃત કરે છે.
વ્યવસાયિક વપરાશકર્તાઓને ઝડપી વ્યવસાય પસંદગીઓ કરવાની મંજૂરી આપીને અને તકનીકી વપરાશકર્તાઓને તેમના કૌશલ્ય સમૂહોનો શ્રેષ્ઠ ઉપયોગ કરતી પ્રવૃત્તિઓને પ્રાથમિકતા આપવા માટે મુક્ત કરીને, ડેટા અવરોધો દૂર કરવાથી ઉત્પાદકતામાં વધારો થાય છે.
કેસનો ઉપયોગ કરો
ડેટા ફેબ્રિક આર્કિટેક્ચરનો હેતુ સંગ્રહિત માહિતીના તમામ સ્વરૂપોને હેન્ડલ કરવા માટે એક સર્વોચ્ચ માળખું પ્રદાન કરવાનો છે જેથી જ્યારે જરૂર પડે ત્યારે તેને ઉપયોગી બનાવી શકાય.
આ પ્રકારના ડેટાનો ઉપયોગ વેચાણની આગાહીથી લઈને સંસ્થાના IT ઈન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચરની સ્થિતિ અથવા વપરાશકર્તાના અંતિમ બિંદુઓ પરના અહેવાલ સુધી કોઈપણ વસ્તુ માટે થઈ શકે છે.
ડેટા ફેબ્રિક આર્કિટેક્ચર ઉપયોગના કિસ્સાઓ વેચાણ, માર્કેટિંગ, IT, સાયબર સુરક્ષા અને વધુ સહિત વ્યવસાયમાં કોઈપણ અન્ય પ્રકારના ડેટા માટે કેસોનો ઉપયોગ કરવા સમાન છે.
જો કે, સંસ્થામાં ડેટા મોટાભાગે વ્યવસ્થિત, અર્ધ-સંરચિત અથવા લગભગ તમામ ઉપયોગના કેસોમાં અનસ્ટ્રક્ચર્ડ હોય છે. રિલેશનલ ડેટાબેઝ સ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટા સ્ટોર કરી શકે છે અને ડેટાબેઝ રેકોર્ડ્સ જેવા તાત્કાલિક ઉપયોગ કરી શકે છે.
ડેટા કે જે સાફ કરવામાં આવ્યો નથી અથવા વર્ગીકૃત કરવામાં આવ્યો નથી તેને અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટા તરીકે ઓળખવામાં આવે છે અને જ્યારે જરૂર પડે ત્યારે ઉપયોગ માટે તૈયાર રહેવું પડે છે.
અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટાના કેટલાક સ્વરૂપો કે જે ઘણી કંપનીઓ ભવિષ્યના ઉપયોગ માટે મેળવી શકે છે અને સંગ્રહ કરી શકે છે મશીન શિક્ષણ, એનાલિટિક્સ, સેન્સર ડેટા, ક્લાઉડ કમ્પ્યુટિંગ અને ઉત્પાદકતા એપ્લિકેશનો.
અર્ધ-સંરચિત ડેટામાં, જેમાં બિન-સંરચિત ડેટા (જેમ કે ઝિપ ફાઇલો, વેબ પૃષ્ઠો અને ઇમેઇલ્સ) સાથે સાચવેલ માન્ય પ્રકારનો ડેટા શામેલ છે, બંને પાસાઓ હાજર છે.
કંપનીઓને તેમના ડેટાને વધુ ઝડપથી અને અસરકારક રીતે એક્સેસ કરવામાં અને તેનો ઉપયોગ કરવામાં મદદ કરવા માટે ડેટા ફેબ્રિકની ક્ષમતા પર આધારિત અસંખ્ય સંભવિત ઉપયોગના કિસ્સા તેના વપરાશ પર સંશોધન કરીને શોધી શકાય છે.
લાક્ષણિક ઉદાહરણોમાં શામેલ છે:
- છેતરપિંડી શોધ
- IoT એનાલિટિક્સ
- સપ્લાય ચેઇન લોજિસ્ટિક્સ
- રીઅલ-ટાઇમ ડેટા એનાલિટિક્સ
- ગ્રાહક બુદ્ધિ
- ઓપરેશનલ કાર્યક્ષમતામાં વધારો થાય છે
- નિવારક જાળવણીનું વિશ્લેષણ
- વધારામાં, રિટર્ન ટુ વર્ક રિસ્ક મોડલ્સ
- ક્રેડિટ કાર્ડ વડે સુરક્ષિત વ્યવહારો
- મંથન આગાહી, છેતરપિંડી શોધ અને ક્રેડિટ સ્કોરિંગ
ઉપસંહાર
નિષ્કર્ષમાં, ડેટા સિલોઝનું ક્રમશઃ વિઘટન થવું જોઈએ કારણ કે કનેક્ટેડ કંપનીઓ માટે જગ્યા બનાવવા માટે અમારા ડેટા વપરાશના સ્તરમાં વધારો થાય છે.
ડેટા ફેબ્રિક્સની જમાવટ આ માર્ગ પર નોંધપાત્ર પ્રગતિ દર્શાવે છે, જે 1970 ના દાયકામાં રિલેશનલ ડેટાબેઝના વિકાસ પછીની સૌથી ગ્રાઉન્ડબ્રેકિંગ શોધોમાં સ્થાન ધરાવે છે.
આ એટલા માટે છે કારણ કે ડેટા ફેબ્રિક એક ટેક્નોલોજી અથવા એક વસ્તુ કરતાં વધુ છે.
આર્કિટેક્ચરની રચના, એક વ્યવસ્થિત પ્રક્રિયા અને માનસિકતાના પરિવર્તન દ્વારા ડેટા અને બિઝનેસ ઓપરેશન્સ જટિલ રીતે જોડાયેલા છે.
ડેટા ફેબ્રિક ખર્ચ ઘટાડે છે, કામગીરીને વેગ આપે છે અને વધુ અસરકારક ઈન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર જમાવટ અને જાળવણીની સુવિધા આપે છે. દરેક પ્રક્રિયા, એપ્લિકેશન અને વ્યવસાયિક નિર્ણય ડેટા આધારિત છે તેની ખાતરી કરવા માટે તે મુખ્ય ઘટક હોઈ શકે છે.
એક જવાબ છોડો