સામગ્રીનું કોષ્ટક[છુપાવો][બતાવો]
ડેટા આર્કિટેક્ચર સંસ્થાકીય માળખું અને કંપનીની ડેટા સિસ્ટમ્સના વ્યક્તિગત ઘટકોની રૂપરેખા આપે છે.
કંપનીઓ માટે ડેટા આધારિત નિર્ણયો લેવા માટે અસરકારક ડેટા એડમિનિસ્ટ્રેશન, પ્રોસેસિંગ અને આર્કાઇવિંગ નિર્ણાયક છે. સૌથી વર્તમાન કેન્દ્રીયકૃત ડેટા આર્કિટેક્ચર મોડલ્સ, જેમ કે ડેટા ફેબ્રિક અને ડેટા મેશ પરંપરાગત પદ્ધતિઓને વટાવી જવાની તેમની ક્ષમતાના પરિણામે લોકપ્રિયતા મેળવી રહ્યા છે.
ડેટા ફેબ્રિક ડેટા એકીકરણ, વર્ચ્યુઅલાઈઝેશન અને એબ્સ્ટ્રેક્શન પર ભાર મૂકે છે જ્યારે ડેટા મેશ ડેટા લોકશાહીકરણ, માલિકી અને ઉત્પાદનીકરણ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. તેમની ડેટા મેનેજમેન્ટ વ્યૂહરચનાઓને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવાનો, ડેટાની ગુણવત્તા વધારવા અને નિર્ણય લેવાની કુશળતા સુધારવાનો પ્રયાસ કરતી કંપનીઓ માટે, આ મોડલ્સને સમજવું મહત્વપૂર્ણ છે.
સંસ્થાઓ ડેટા મેશ અને ડેટા ફેબ્રિક વચ્ચેના તફાવતો અને સમાનતાને સમજીને તેમના ઉદ્દેશ્યોને શ્રેષ્ઠ રીતે પૂર્ણ કરે અને તેમની તકનીકી અને સાંસ્કૃતિક આવશ્યકતાઓને ધ્યાનમાં લે તે મોડેલ પસંદ કરી શકે છે.
આ પોસ્ટમાં, અમે ડેટા મેશ અને ડેટા ફેબ્રિક તેમજ તેમની વચ્ચેના તફાવતો અને ઘણું બધું નજીકથી જોઈશું.
ડેટા મેશ શું છે?
ડેટા મેશ એ એક અદ્યતન ડેટા આર્કિટેક્ચર ખ્યાલ છે જે ડેટા લોકશાહીકરણ, માલિકી અને ઉત્પાદનીકરણને પ્રાથમિકતા આપે છે. ડેટા મેશમાં ડેટાને ઉત્પાદન તરીકે જોવામાં આવે છે, તેથી દરેક ટીમ તેના પોતાના ડેટાની સચોટતા અને ઉપયોગિતા માટે જવાબદાર છે.
ધ્યેય એક સેલ્ફ-સર્વિસ પ્લેટફોર્મ પૂરું પાડવાનું છે જે ટીમોને કેન્દ્રિય ટીમો પર આધાર રાખ્યા વિના જરૂરી ડેટાને ઍક્સેસ કરવા અને તેનો ઉપયોગ કરવા સક્ષમ બનાવશે. સેલ્ફ-સર્વિસ ડેટા પ્લેટફોર્મ ટીમોને તેમના ડેટા સંસાધનોને નિયંત્રિત અને સંચાલિત કરવાની પદ્ધતિ આપે છે, જે ડેટાની ગુણવત્તામાં સુધારો કરે છે અને નવીનતાને વેગ આપે છે.
ટીમો સમગ્ર એન્ટરપ્રાઇઝમાંથી તેઓને જોઈતો ડેટા શોધવા અને ઍક્સેસ કરવા માટે, ડેટા માર્કેટપ્લેસ પણ ડેટા મેશનો એક મહત્વપૂર્ણ ભાગ છે. ડેટા મેશ ટીમોને નિયંત્રિત કરવા માટે સક્ષમ કરે છે અને તેમની ડેટા સંપત્તિઓનું સંચાલન કરો ડેટાની ઍક્સેસનું લોકશાહીકરણ કરતી વખતે, એન્ટરપ્રાઇઝને વધુ ડેટા આધારિત અને ચપળ બનવામાં મદદ કરે છે.
ડેટા મેશનું કામ
ડોમેન આધારિત ડિઝાઇન અને માઇક્રોસર્વિસ આર્કિટેક્ચર ડેટા મેશના પાયા છે. વિકેન્દ્રિત ડેટા આર્કિટેક્ચર બનાવવું અને ડેટા સિલોઝને તોડી પાડવું એ મુખ્ય ધ્યેયો છે.
ડેટા મેશમાં દરેક ટીમ તેના પોતાના ડેટા ડોમેનનો હવાલો સંભાળે છે, તેથી તેઓ જ ડેટા, ડેટા ગુણવત્તા અને ડેટા આઉટપુટને નિયંત્રિત કરે છે. ટીમો સેલ્ફ-સર્વિસ ડેટા પ્લેટફોર્મ્સ અને ડેટા માર્કેટ્સ દ્વારા તેમના ડેટાનું સંચાલન અને વિતરણ કરે છે. હકીકત એ છે કે ડેટા પ્રોડક્ટ્સ API તરીકે જનરેટ થાય છે તે અન્ય ટીમો માટે તેને ઍક્સેસ કરવા અને તેનો ઉપયોગ કરવાનું સરળ બનાવે છે.
સમગ્ર કંપનીમાં એકરૂપતા અને નિયંત્રણ જાળવવા માટે, API નું સંચાલન એક API મેનેજમેન્ટ ટીમ દ્વારા કરવામાં આવે છે. ડેટા ગવર્નન્સ ફ્રેમવર્ક પણ ડેટા મેશનો એક ભાગ છે, અને તે ડેટાની માલિકી, ડેટા ગુણવત્તા અને ડેટા સુરક્ષા માટેના નિયમો અને માર્ગદર્શિકાની રૂપરેખા આપે છે.
લાભો
- ડેટા મેશ ટીમોને તેમની ડેટા સંપત્તિઓને નિયંત્રિત અને સંચાલિત કરવા સક્ષમ કરીને ડેટાના લોકશાહીકરણને પ્રોત્સાહિત કરે છે.
- તે દરેક ટીમ માટે તેના પોતાના ડેટા ડોમેનનો હવાલો લેવાનું શક્ય બનાવે છે, જે ડેટાની ક્ષમતાને વધારે છે.
- સેન્ટ્રલાઈઝ્ડ ટીમો પર આધાર રાખ્યા વિના, તે સેલ્ફ-સર્વિસ ડેટા પ્લેટફોર્મ ઓફર કરે છે જે ટીમોને તેઓને જોઈતો ડેટા એક્સેસ કરવા અને તેનો ઉપયોગ કરવા દે છે.
- તે ટીમોને તેમના ડેટા ઉત્પાદનો સાથે પ્રયોગ અને પુનરાવર્તન કરવાની મંજૂરી આપે છે, જે નવીનતાને ઝડપી બનાવે છે.
- તે ડેટા સિલોસને દૂર કરે છે અને વિકેન્દ્રિત ડેટા આર્કિટેક્ચરની સ્થાપના કરે છે, જે લવચીકતા અને ચપળતામાં વધારો કરે છે.
- તેમાં ડેટા માર્કેટનો સમાવેશ થાય છે જે ટીમોને કંપનીની આસપાસમાંથી જરૂરી ડેટા શોધવા અને ઍક્સેસ કરવાની પદ્ધતિ આપે છે.
- તે સંસ્થાની વિસ્તરતી ડેટા માંગને સમર્થન આપી શકે છે અને તે માપી શકાય તેવું છે.
- ડેટા ટીમોને ડેટા મેશ દ્વારા તેમના ડેટા પર નિયંત્રણ મેળવવા અને તેની સાથે પસંદગી કરવા માટે સશક્ત કરવામાં આવે છે.
- ટીમો વધુ સરળતાથી ડેટા એક્સેસ કરી શકે છે અને ડેટા ઉત્પાદનો માટે ડેટા મેશના API-આધારિત અભિગમને કારણે તેમને જરૂરી ડેટાનો ઉપયોગ કરી શકે છે.
ગેરફાયદામાં
- ડેટા મેશનો અમલ કરતા પહેલા સંસ્થાએ મોટા તકનીકી અને સાંસ્કૃતિક ફેરફારોમાંથી પસાર થવું આવશ્યક છે.
- જો યોગ્ય રીતે જાળવણી ન કરવામાં આવે તો, ડેટા મેશની વિકેન્દ્રિત પ્રકૃતિ ડેટા ડુપ્લિકેશનમાં પરિણમી શકે છે.
- જો ટીમો યોગ્ય રીતે સંરેખિત ન હોય, તો ડેટા મેશ વિરોધાભાસી ડેટા વ્યાખ્યાઓમાં પરિણમી શકે છે.
- ડેટા મેશના વિકેન્દ્રિત માળખાને કારણે સમગ્ર એન્ટરપ્રાઇઝમાં ડેટા ગવર્નન્સ અને સુરક્ષાનું સંચાલન કરવું મુશ્કેલ બની શકે છે.
- પરંપરાગત કેન્દ્રીયકૃત સરખામણીમાં ડેટા સ્ટ્રક્ચર્સ, ડેટા મેશ વધુ જટિલ હોઈ શકે છે.
- જો ટીમો યોગ્ય રીતે સંરેખિત ન હોય, તો ડેટા મેશ ખંડિત થઈ શકે છે.
- પરંપરાગત સેન્ટ્રલાઈઝ્ડ ડેટા સિસ્ટમ્સ કરતાં ડેટા મેશને લાગુ કરવા માટે વધુ ખર્ચ થઈ શકે છે.
હવે, તમારી પાસે ડેટા મેશનું સ્પષ્ટ ચિત્ર હોવું આવશ્યક છે. ડેટા ફેબ્રિક અને તેમની વચ્ચેની સમાનતાઓ અને તફાવતોને અનુસરવાનો આ સમય છે. ચાલો શરુ કરીએ.
તો, ડેટા ફેબ્રિક શું છે?
ડેટા ફેબ્રિક એ એક ડેટા આર્કિટેક્ચર છે જે સંસ્થાની અંદરની તમામ ડેટા એસેટ્સને એક જ દૃશ્ય આપે છે, પછી ભલે તે ક્યાં રાખવામાં આવે. આ સિસ્ટમનો વિકાસ આધુનિક ડેટા પર્યાવરણ દ્વારા પ્રેરિત હતો, જે ડેટાની માત્રા, વેગ અને વિવિધતામાં વધારો દ્વારા વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે.
સંસ્થાઓ તેમના ડેટાને ક્લાઉડ એપ્સ, ઓન-પ્રિમીસીસ ડેટાબેસેસ અને ડેટા લેક સહિતની શ્રેણીમાંથી સરળતાથી કનેક્ટ કરી શકે છે, ડેટા ફેબ્રિકને આભારી છે, જે ડેટા એકીકરણ માટે લવચીક અને સ્કેલેબલ સોલ્યુશન પ્રદાન કરે છે.
તદુપરાંત, તે અમૂર્તતાની ડિગ્રી પ્રદાન કરે છે જે સાર્વત્રિક રીતે ડેટાને અન્ડરલાઇંગ ટેકનોલોજીથી સ્વતંત્ર રીતે સુલભ બનાવે છે.
ડેટા ફેબ્રિકનું વિતરિત આર્કિટેક્ચર રીઅલ-ટાઇમ ડેટા પ્રોસેસિંગ અને વિશ્લેષણની મંજૂરી આપે છે, સંસ્થાઓને વધારાની માહિતી અને નિર્ણય લેવાની ક્ષમતાની ઍક્સેસ પ્રદાન કરે છે. ડેટાની ગોપનીયતા, ચોકસાઈ અને અનુપાલન તેના ડેટા ગવર્નન્સ અને સુરક્ષા ઘટકો દ્વારા વધુ સુનિશ્ચિત કરવામાં આવે છે.
ડેટા ફેબ્રિક એ એક નવી ટેકનોલોજી છે જે તેમની ડેટા મેનેજમેન્ટ પ્રેક્ટિસને બહેતર બનાવવા અને સ્પર્ધાત્મક ધાર મેળવવાનો પ્રયાસ કરતી સંસ્થાઓમાં ઝડપથી લોકપ્રિયતા મેળવી રહી છે.
ડેટા ફેબ્રિકનું કામ
ડેટા ફેબ્રિક સંસ્થાની તમામ ડેટા અસ્કયામતોનું સિંગલ વ્યુ ઓફર કરીને કાર્ય કરે છે, પછી ભલે તે ક્યાં રાખવામાં આવે. ડેટા એકીકરણ, ડેટા એબ્સ્ટ્રેક્શન અને વિતરિત કમ્પ્યુટિંગ તેનો ઉપયોગ આ પરિપૂર્ણ કરવા માટે થાય છે.
ડેટા એકીકરણમાં ઓન-પ્રિમીસીસ ડેટાબેસેસ, ક્લાઉડ એપ્સ અને ડેટા લેક સહિત ઘણા સ્રોતોમાંથી માહિતીને ફ્યુઝ કરવામાં આવે છે અને તેને એકસરખી રીતે સુલભ બનાવે છે.
ડેટા મેનીપ્યુલેશન અને એક્સેસ એબ્સ્ટ્રેક્શનના સ્તરને સ્થાપિત કરવાની પ્રક્રિયા દ્વારા શક્ય બને છે જે અંતર્ગત ડેટા આર્કિટેક્ચરની જટિલતાને અસ્પષ્ટ કરે છે. વિતરિત કમ્પ્યુટિંગનો હેતુ કમ્પ્યુટિંગ સંસાધનોના વિખરાયેલા નેટવર્કમાં રીઅલ-ટાઇમમાં ડેટાની પ્રક્રિયા અને વિશ્લેષણ કરવાનો છે.
વ્યવસાયો હવે ઝડપથી તેમના ડેટામાંથી આંતરદૃષ્ટિ મેળવી શકે છે અને આને કારણે પગલાં લઈ શકે છે. ડેટા ગોપનીયતા, અનુપાલન અને ગુણવત્તાની ખાતરી કરવા માટે ડેટા ફેબ્રિકમાં ડેટા ગવર્નન્સ અને સુરક્ષા ઘટકોનો સમાવેશ થાય છે.
ડેટા ફેબ્રિક એ ડેટા મેનેજ કરવાની એક રીત છે જે લવચીક અને સ્કેલેબલ છે અને વર્તમાન ડેટા પર્યાવરણને સમાવવા માટે વિકસાવવામાં આવી છે.
લાભો
- વ્યવસાયો ડેટા ફેબ્રિકનો ઉપયોગ કરીને રીઅલ-ટાઇમ ડેટાના આધારે ઝડપી અને વધુ માહિતીપ્રદ પસંદગીઓ કરી શકે છે, જે ડેટાની ઉપલબ્ધતા અને સુલભતામાં વધારો કરી શકે છે.
- પ્રચંડ માત્રામાં ડેટાનું સંચાલન અને વિશ્લેષણ કરવા માટે, ડેટા ફેબ્રિક ઓન-પ્રિમીસીસ અને ક્લાઉડ-આધારિત ડેટા સહિત ઘણા સ્રોતોમાંથી ડેટાના સીમલેસ એકીકરણને સક્ષમ કરે છે.
- વ્યવસાયો ડેટા ફેબ્રિકનો ઉપયોગ કેન્દ્રિય ડેટા મેનેજમેન્ટ પ્લેટફોર્મ બનાવવા માટે કરી શકે છે જે રીઅલ-ટાઇમ ડેટા એક્સચેન્જ અને ઘણી ટીમો અને વિભાગો વચ્ચે સહયોગની સુવિધા આપે છે.
- ડેટા ગોપનીયતા અને નિયમનકારી પાલનને જાળવી રાખવામાં ડેટા ફેબ્રિક સહાયક કંપનીઓ દ્વારા ઓફર કરવામાં આવતી ડેટા ગવર્નન્સ અને સુરક્ષા ક્ષમતાઓ.
- ડેટા ફેબ્રિક ડેટા સિલોસને દૂર કરીને વધુ ખર્ચ અને પ્રયત્નોના ડુપ્લિકેશનને બચાવી શકે છે, જે ઉત્પાદન અને કાર્યક્ષમતામાં વધારો કરશે.
- વ્યવસાયો ડેટા ફેબ્રિકનો ઉપયોગ કરીને સત્યનો એક જ સ્ત્રોત સ્થાપિત કરી શકે છે, ડેટાની વિસંગતતાઓ અને અચોક્કસતાઓને ઘટાડી શકે છે જે ઘણા ડેટા સ્ત્રોતોમાંથી પરિણમી શકે છે.
- વ્યવસાયો ડેટા ફેબ્રિકની મદદથી તેમના ડેટા આર્કિટેક્ચરને આવશ્યકતા મુજબ વિસ્તૃત કરી શકે છે, પ્રદર્શન અથવા સ્થિરતા સાથે સમાધાન કર્યા વિના વૃદ્ધિ અને વિસ્તરણને સક્ષમ કરી શકે છે.
- વ્યવસાયો ડેટાની ચોકસાઈમાં સુધારો કરી શકે છે અને દ્વારા મેન્યુઅલ હસ્તક્ષેપની જરૂરિયાત ઘટાડી શકે છે સ્વચાલિત ડેટા વર્કફ્લો અને ડેટા ફેબ્રિકના ઉપયોગ સાથે પ્રક્રિયાઓ.
- ડેટા એકીકરણ અને વિશ્લેષણના સંદર્ભમાં ડેટા ફેબ્રિકની લવચીકતાને કારણે વ્યવસાયો તેમના ડેટા મેનેજમેન્ટ અને વિશ્લેષણની આવશ્યકતાઓ માટે વિવિધ સાધનો અને પ્લેટફોર્મનો ઉપયોગ કરી શકે છે.
ગેરફાયદામાં
- ડેટા ફેબ્રિકને સ્થાને મૂકવાની પ્રક્રિયા મુશ્કેલ અને સમય માંગી શકે છે, જેમાં સંસાધનો અને જ્ઞાન બંનેમાં મોટી પ્રતિબદ્ધતાની જરૂર હોય છે.
- ડેટા ફેબ્રિક ઇન્સ્ટોલ કરવાનો પ્રારંભિક ખર્ચ નોંધપાત્ર હોઈ શકે છે, સિસ્ટમને સેટ કરવા અને જાળવવા માટે જરૂરી સ્ટાફ સભ્યો, સોફ્ટવેર અને હાર્ડવેરની કિંમતને ધ્યાનમાં લેતા.
- ડેટા ફેબ્રિકને સમાવવા માટે હાલની ડેટા મેનેજમેન્ટ અને એનાલિટિક્સ પ્રક્રિયાઓને નોંધપાત્ર રીતે બદલવાની જરૂર પડી શકે છે, જે કોર્પોરેટ કામગીરીને વિક્ષેપિત કરી શકે છે અને પરિવર્તન માટે પ્રતિકાર પેદા કરી શકે છે.
- ડેટા ફેબ્રિકની જટિલતાને પરિણામે વ્યવસાયોને વપરાશકર્તા સહાય અને શિક્ષણ પર ખર્ચ કરવાની જરૂર પડી શકે છે, જે વપરાશકર્તાઓ માટે તેને સ્વીકારવાનું અને તાલીમ મેળવવાનું મુશ્કેલ બનાવી શકે છે.
- ઘણા ડેટા સ્ત્રોતો અને ફોર્મેટ ધરાવતા વ્યવસાયોને ડેટા ફેબ્રિકનો ઉપયોગ કરવા માટે તેમના ડેટા માળખાને પ્રમાણિત કરવાની જરૂર પડી શકે છે, જે મુશ્કેલ હોઈ શકે છે.
- ડેટા ફેબ્રિક લેગસી સિસ્ટમ્સ સાથે અસરકારક રીતે ઇન્ટરફેસ કરી શકશે નહીં, નવી સિસ્ટમ ડેવલપમેન્ટ અથવા વર્તમાન સિસ્ટમ્સના સિસ્ટમ અપગ્રેડમાં કોર્પોરેટ રોકાણની જરૂર છે.
- ડેટા ફેબ્રિક સુરક્ષા ભંગ અને ડેટા ગોપનીયતાની ચિંતાઓ માટે જોખમી હોઈ શકે છે, જે એન્ટરપ્રાઈઝ દ્વારા તેમના ડેટાને સુરક્ષિત રાખવા માટે મજબૂત સુરક્ષા પગલાંના અમલીકરણની આવશ્યકતા છે.
- ડેટા ફેબ્રિક તમામ પ્રકારના ડેટા અથવા એનાલિટિક્સ ઉપયોગના કિસ્સાઓ માટે યોગ્ય ન હોઈ શકે કારણ કે તે તમામ ડેટા ફોર્મેટ અથવા તમામ પ્રકારના ડેટા વિશ્લેષણને સપોર્ટ કરતું નથી.
ડેટા મેશ વિ ડેટા ફેબ્રિક
સમકાલીન ડેટા મેનેજમેન્ટ માટે બે નવી આર્કિટેક્ચરલ ડિઝાઇન ડેટા મેશ અને ડેટા ફેબ્રિક છે. તેઓના અભિગમમાં કેટલીક નોંધપાત્ર ભિન્નતાઓ છે, તેમ છતાં બંને સંસ્થામાં અસરકારક ડેટા વિનિમય અને વિશ્લેષણને સરળ બનાવવાનો પ્રયત્ન કરે છે.
સમાનતા
સ્કેલેબલ અને અસરકારક રીતે ઘણી સિસ્ટમો અને ટીમોમાં વિશાળ માત્રામાં ડેટાનું સંચાલન કરવા માટે, બે અભિગમો વિકસાવવામાં આવ્યા છે: ડેટા મેશ અને ડેટા ફેબ્રિક. બંને ડેટા ગોપનીયતા અને અનુપાલન જાળવવા માટે ડેટા ગવર્નન્સ અને સુરક્ષાના મૂલ્ય પર ભાર મૂકે છે. વધુમાં, બંને ડિઝાઇન SOA પર આધાર રાખે છે, જ્યાં APIs દ્વારા ગ્રાહકોને ડેટા પૂરો પાડવામાં આવે છે અને તેને ઉત્પાદન તરીકે ગણવામાં આવે છે.
તફાવતો
ડેટાની માલિકી અને સંચાલન માટેના તેમના અભિગમો એ ડેટા મેશ અને ડેટા ફેબ્રિક વચ્ચેનો મુખ્ય તફાવત છે.
વ્યક્તિગત ડોમેન ટીમો ડેટા મેશમાં તેમના સંબંધિત ડોમેન્સમાં ડેટાના ચાર્જમાં હોય છે, જે ડેટાની માલિકી અને વહીવટનું વિકેન્દ્રીકરણ કરે છે. ડેટા ગવર્નન્સ અને સિક્યોરિટી માટેના શેર કરેલા નિયમોનું પાલન કરતી હોવા છતાં, દરેક ટીમ તેના ડેટાને મેનેજ કરવા માટે પોતાના ટૂલ્સ અને ટેક્નોલોજીઓ પસંદ કરવા માટે સ્વતંત્ર છે.
ડેટા ફેબ્રિક જેવી કેન્દ્રીયકૃત ડેટા મેનેજમેન્ટ સિસ્ટમ, તમામ ડેટાને એક જગ્યાએ સંગ્રહિત કરે છે અને તેને સંચાલિત કરવા માટે એક જ ટીમને સોંપે છે. જો કે આ પદ્ધતિ ડેટા એડમિનિસ્ટ્રેશન અને વિશ્લેષણને વધુ સુસંગત બનાવે છે, તે અલગ-અલગ ટીમોની તેમના પોતાના પસંદ કરેલા સાધનોનો ઉપયોગ કરવાની ક્ષમતાને મર્યાદિત કરી શકે છે.
ડેટા એકીકરણ માટેનો તેમનો અભિગમ ડેટા મેશ અને ડેટા ફેબ્રિક વચ્ચેનો બીજો તફાવત છે. API કોન્ટ્રાક્ટ્સનો સંગ્રહ કે જે સ્પષ્ટ કરે છે કે ડોમેન્સ વચ્ચે ડેટા કેવી રીતે ટ્રાન્સફર થવો જોઈએ તે ડેટા મેશમાં ડેટા એકીકરણને સક્ષમ કરે છે. આ વ્યૂહરચના ટીમોને તેમની પોતાની ડેટા પાઇપલાઇન્સ અને એનાલિટિક્સ પદ્ધતિઓ ડિઝાઇન કરવાની મંજૂરી આપતી વખતે ડોમેન્સ વચ્ચે આંતરસંચાલનક્ષમતા સુનિશ્ચિત કરે છે.
તેનાથી વિપરીત, ડેટા ફેબ્રિક ડેટા એકીકરણ માટે વધુ કેન્દ્રિય અભિગમ અપનાવે છે, ડેટાને અગાઉથી એકીકૃત કરીને અને તેને એક ઇન્ટરફેસ દ્વારા સુલભ બનાવે છે.
જો કે આ વ્યૂહરચના વધુ અસરકારક હોઇ શકે છે, તે ટીમોની પોતાની અનન્ય ડેટા પાઇપલાઇન ડિઝાઇન કરવાની ક્ષમતાને પ્રતિબંધિત કરી શકે છે.
ડેટા મેશ અને ડેટા ફેબ્રિક ડેટા પ્રોસેસિંગ માટે અલગ તકનીકોનો ઉપયોગ કરે છે. ડેટા મેશમાં ડોમેન ટીમો દ્વારા ડેટા પ્રોસેસિંગનું સંચાલન કરવામાં આવે છે, અને તેઓ ઇચ્છે તે કોઈપણ સાધનો અને તકનીકોનો ઉપયોગ કરવા માટે મુક્ત છે.
ડેટા પ્રોસેસિંગ હવે સમર્પિત ટીમ દ્વારા નિયંત્રિત કરવામાં આવે છે, જો કે, ડેટા ફેબ્રિક વધુ કેન્દ્રિય પદ્ધતિ પ્રદાન કરે છે. જો કે આ અભિગમ વધુ સફળ હોઈ શકે છે, તે ટીમો માટે તેમના પોતાના વિશિષ્ટ મૂલ્યાંકનો હાથ ધરવાનું પણ મુશ્કેલ બનાવી શકે છે.
ઉપસંહાર
નિષ્કર્ષમાં, ડેટા ફેબ્રિક અને ડેટા મેશ બંને સમકાલીન ડેટા મેનેજમેન્ટ માટે નવીન પદ્ધતિઓ પ્રદાન કરે છે, દરેક ચોક્કસ ફાયદા અને ગેરફાયદા સાથે.
ડેટા મેશ વિકેન્દ્રિત માલિકી અને ડેટાના વહીવટ પર મજબૂત ભાર મૂકે છે, દરેક ટીમને ધોરણોના વહેંચાયેલ સમૂહનું પાલન કરતી વખતે તેમના પોતાના ડેટાને હેન્ડલ કરવાની સ્વતંત્રતા આપે છે.
ડેટા ફેબ્રિક, સરખામણીમાં, ડેટા એડમિનિસ્ટ્રેશન અને વિશ્લેષણના હવાલામાં વિશેષ સ્ટાફ સાથે કેન્દ્રિય ડેટા મેનેજમેન્ટ સોલ્યુશન પ્રદાન કરે છે. આ પેટર્ન વચ્ચેનો નિર્ણય ડેટા વોલ્યુમ, ટીમ માળખું અને વ્યવસાયની માંગ જેવા ઘટકોને ધ્યાનમાં રાખીને દરેક પેઢીની અનન્ય જરૂરિયાતો અને ઉદ્દેશ્યો પર આધારિત હશે.
કોઈપણ યોજનાની અસરકારકતા આખરે તેના પર આધાર રાખે છે કે તેને કેટલી સારી રીતે વ્યવહારમાં મૂકવામાં આવે છે અને કંપનીની વ્યાપક ડેટા મેનેજમેન્ટ વ્યૂહરચનામાં સામેલ કરવામાં આવે છે.
એક જવાબ છોડો