एक डेटा आर्किटेक्चर कंपनी के डेटा सिस्टम के संगठनात्मक ढांचे और व्यक्तिगत घटकों की रूपरेखा तैयार करता है।
डेटा-संचालित निर्णय लेने के लिए फर्मों के लिए प्रभावी डेटा प्रशासन, प्रसंस्करण और संग्रह महत्वपूर्ण हैं। सबसे वर्तमान केंद्रीकृत डेटा आर्किटेक्चर मॉडल, जैसे डेटा फैब्रिक और डेटा मेश पारंपरिक तरीकों को पार करने की उनकी क्षमता के परिणामस्वरूप लोकप्रियता प्राप्त कर रहे हैं।
डेटा फैब्रिक डेटा एकीकरण, वर्चुअलाइजेशन और अमूर्तता पर बल देता है जबकि डेटा मेष डेटा लोकतांत्रीकरण, स्वामित्व और उत्पादीकरण पर केंद्रित है। कंपनियों के लिए अपनी डेटा प्रबंधन रणनीतियों को अनुकूलित करने, डेटा की गुणवत्ता को बढ़ावा देने और निर्णय लेने के कौशल में सुधार करने की कोशिश करने के लिए, इन मॉडलों को समझना महत्वपूर्ण है।
संगठन उस मॉडल का चयन कर सकते हैं जो डेटा मेश और डेटा फैब्रिक के बीच अंतर और समानता को समझकर उनके उद्देश्यों को सर्वोत्तम रूप से पूरा करता है और उनकी तकनीकी और सांस्कृतिक आवश्यकताओं को ध्यान में रखता है।
इस पोस्ट में, हम डेटा मेश और डेटा फैब्रिक के साथ-साथ उनके बीच के अंतर और बहुत कुछ को बारीकी से देखेंगे।
डेटा मेश क्या है?
डेटा मेश एक अत्याधुनिक डेटा आर्किटेक्चर अवधारणा है जो डेटा लोकतंत्रीकरण, स्वामित्व और उत्पादीकरण को प्राथमिकता देती है। डेटा को डेटा मेश में एक उत्पाद के रूप में देखा जाता है, इसलिए प्रत्येक टीम अपने स्वयं के डेटा की सटीकता और उपयोगिता की प्रभारी होती है।
लक्ष्य एक स्व-सेवा मंच प्रदान करना है जो टीमों को केंद्रीकृत टीमों पर भरोसा किए बिना आवश्यक डेटा तक पहुंचने और उपयोग करने में सक्षम करेगा। स्वयं-सेवा डेटा प्लेटफ़ॉर्म टीमों को अपने डेटा संसाधनों को नियंत्रित और प्रबंधित करने का एक तरीका देते हैं, जो डेटा की गुणवत्ता में सुधार करता है और नवाचार को गति देता है।
टीमों को पूरे उद्यम से अपने इच्छित डेटा को खोजने और एक्सेस करने के लिए, डेटा मार्केटप्लेस भी डेटा मेश का एक महत्वपूर्ण हिस्सा हैं। डेटा मेश टीमों को नियंत्रित करने में सक्षम बनाता है और उनकी डेटा संपत्तियों का प्रबंधन करें डेटा तक पहुंच का लोकतंत्रीकरण करते हुए, अधिक डेटा-संचालित और चुस्त बनने में उद्यमों की सहायता करना।
डेटा मेश का कार्य करना
डोमेन-संचालित डिजाइन और माइक्रोसर्विस आर्किटेक्चर डेटा मेश की नींव हैं। विकेंद्रीकृत डेटा आर्किटेक्चर का निर्माण और डेटा साइलो को नष्ट करना मुख्य लक्ष्य हैं।
डेटा मेश में प्रत्येक टीम अपने स्वयं के डेटा डोमेन की प्रभारी होती है, इसलिए वे ही डेटा, डेटा गुणवत्ता और डेटा आउटपुट को नियंत्रित करते हैं। टीमें स्वयं-सेवा डेटा प्लेटफ़ॉर्म और डेटा बाज़ारों के माध्यम से अपने डेटा का प्रबंधन और वितरण करती हैं। तथ्य यह है कि डेटा उत्पाद एपीआई के रूप में उत्पन्न होते हैं, अन्य टीमों के लिए उन्हें एक्सेस करना और उनका उपयोग करना आसान बनाता है।
पूरी कंपनी में एकरूपता और नियंत्रण बनाए रखने के लिए, API का प्रबंधन एकल API प्रबंधन टीम द्वारा किया जाता है। डेटा गवर्नेंस फ्रेमवर्क भी डेटा मेश का हिस्सा है, और यह डेटा स्वामित्व, डेटा गुणवत्ता और डेटा सुरक्षा के लिए नियमों और दिशानिर्देशों की रूपरेखा तैयार करता है।
फायदे
- डेटा मेश टीमों को अपनी डेटा संपत्तियों को नियंत्रित और प्रबंधित करने में सक्षम बनाकर डेटा के लोकतंत्रीकरण को प्रोत्साहित करता है।
- यह प्रत्येक टीम के लिए अपने स्वयं के डेटा डोमेन का प्रभार लेना संभव बनाता है, जो डेटा की क्षमता को बढ़ाता है।
- केंद्रीकृत टीमों पर निर्भर किए बिना, यह स्वयं-सेवा डेटा प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करता है जो टीमों को आवश्यक डेटा तक पहुँचने और उपयोग करने देता है।
- यह टीमों को अपने डेटा उत्पादों के साथ प्रयोग करने और पुनरावृति करने की अनुमति देता है, जो नवाचार को गति देता है।
- यह डेटा साइलो को समाप्त करता है और लचीलेपन और चपलता को बढ़ाते हुए एक विकेंद्रीकृत डेटा आर्किटेक्चर स्थापित करता है।
- इसमें डेटा बाज़ार शामिल हैं जो टीमों को कंपनी के आसपास से आवश्यक डेटा को खोजने और एक्सेस करने का एक तरीका देते हैं।
- यह किसी संगठन की बढ़ती डेटा मांगों का समर्थन कर सकता है और स्केलेबल है।
- डेटा टीमों को डेटा मेश द्वारा अपने डेटा पर नियंत्रण रखने और इसके साथ चुनाव करने का अधिकार दिया जाता है।
- डेटा उत्पादों के लिए डेटा मेश के एपीआई-आधारित दृष्टिकोण के लिए टीमें अधिक आसानी से उस डेटा तक पहुंच और उपयोग कर सकती हैं जिसकी उन्हें आवश्यकता होती है।
नुकसान
- डेटा मेश को लागू करने से पहले एक संगठन को प्रमुख तकनीकी और सांस्कृतिक परिवर्तनों से गुजरना होगा।
- यदि ठीक से रखरखाव नहीं किया जाता है, तो डेटा मेश की विकेन्द्रीकृत प्रकृति के परिणामस्वरूप डेटा दोहराव हो सकता है।
- यदि टीमों को सही ढंग से संरेखित नहीं किया गया है, तो डेटा मेश के परिणामस्वरूप परस्पर विरोधी डेटा परिभाषाएँ हो सकती हैं।
- डेटा मेश की विकेन्द्रीकृत संरचना के कारण पूरे उद्यम में डेटा शासन और सुरक्षा का प्रबंधन करना मुश्किल हो सकता है।
- पारंपरिक केंद्रीकृत की तुलना में डेटा संरचनाएं, डेटा जाल अधिक जटिल हो सकता है।
- यदि टीमों को ठीक से संरेखित नहीं किया गया है, तो डेटा मेश विखंडित हो सकता है।
- पारंपरिक केंद्रीकृत डेटा सिस्टम की तुलना में डेटा मेश को लागू करने में अधिक लागत आ सकती है।
अब, आपके पास डेटा मेश की स्पष्ट तस्वीर होनी चाहिए। यह डेटा फैब्रिक में देखने का समय है, इसके बाद उनके बीच समानताएं और अंतर हैं। चलो शुरू करें।
तो, डेटा फैब्रिक क्या है?
डेटा फैब्रिक एक डेटा आर्किटेक्चर है जो किसी संगठन के भीतर सभी डेटा संपत्तियों का एक ही दृश्य देता है, चाहे वे कहीं भी हों। इस प्रणाली का विकास आधुनिक डेटा वातावरण से प्रेरित था, जिसे डेटा की मात्रा, वेग और विविधता में वृद्धि से परिभाषित किया गया है।
डेटा फैब्रिक के लिए धन्यवाद, संगठन अपने डेटा को क्लाउड ऐप्स, ऑन-प्रिमाइसेस डेटाबेस और डेटा झीलों सहित कई स्रोतों से आसानी से कनेक्ट कर सकते हैं, जो डेटा एकीकरण के लिए एक लचीला और स्केलेबल समाधान प्रदान करता है।
इसके अलावा, यह अमूर्तता की एक डिग्री प्रदान करता है जो सार्वभौमिक रूप से डेटा को अंतर्निहित तकनीक से स्वतंत्र बनाता है।
डेटा फैब्रिक का वितरित आर्किटेक्चर रीयल-टाइम डेटा प्रोसेसिंग और विश्लेषण की अनुमति देता है, जिससे संगठनों को अतिरिक्त जानकारी और निर्णय लेने की क्षमता तक पहुंच मिलती है। इसके डेटा प्रशासन और सुरक्षा घटकों के माध्यम से डेटा की गोपनीयता, सटीकता और अनुपालन को और सुनिश्चित किया जाता है।
डेटा फैब्रिक एक नई तकनीक है जो अपने डेटा प्रबंधन प्रथाओं को बेहतर बनाने और प्रतिस्पर्धी बढ़त हासिल करने की कोशिश कर रहे संगठनों के बीच तेजी से लोकप्रियता हासिल कर रही है।
डेटा फैब्रिक का कार्य
डेटा फैब्रिक किसी संगठन की सभी डेटा संपत्तियों का एक ही दृश्य पेश करके काम करता है, चाहे वे कहीं भी हों। डेटा एकीकरण, डेटा अमूर्तता, और वितरित अभिकलन इसे पूरा करने के लिए मिलकर उपयोग किया जाता है।
डेटा एकीकरण में ऑन-प्रिमाइसेस डेटाबेस, क्लाउड ऐप्स और डेटा झीलों सहित कई स्रोतों से फ़्यूज़िंग जानकारी शामिल है, और इसे एक समान तरीके से एक्सेस करना है।
डेटा हेरफेर और पहुंच अमूर्तता की एक परत स्थापित करने की प्रक्रिया से संभव हो जाती है जो अंतर्निहित डेटा आर्किटेक्चर की जटिलता को अस्पष्ट करती है। वितरित कंप्यूटिंग का उद्देश्य कंप्यूटिंग संसाधनों के फैले हुए नेटवर्क में वास्तविक समय में डेटा को प्रोसेस और विश्लेषण करना है।
व्यवसाय अब अपने डेटा से तुरंत जानकारी प्राप्त कर सकते हैं और इसके लिए कार्रवाई कर सकते हैं। डेटा फैब्रिक में डेटा गोपनीयता, अनुपालन और गुणवत्ता सुनिश्चित करने के लिए डेटा गवर्नेंस और सुरक्षा घटक शामिल हैं।
डेटा फैब्रिक डेटा के प्रबंधन का एक तरीका है जो लचीला और स्केलेबल है और वर्तमान डेटा वातावरण को समायोजित करने के लिए विकसित किया गया था।
फायदे
- व्यवसाय डेटा फैब्रिक का उपयोग करके रीयल-टाइम डेटा के आधार पर त्वरित और अधिक सूचित विकल्प बना सकते हैं, जिससे डेटा की उपलब्धता और पहुंच में वृद्धि हो सकती है।
- भारी मात्रा में डेटा का प्रबंधन और विश्लेषण करने के लिए, डेटा फैब्रिक ऑन-प्रिमाइसेस और क्लाउड-आधारित डेटा सहित कई स्रोतों से डेटा के निर्बाध एकीकरण को सक्षम बनाता है।
- व्यवसाय एक केंद्रीकृत डेटा प्रबंधन प्लेटफ़ॉर्म बनाने के लिए डेटा फैब्रिक का उपयोग कर सकते हैं जो कई टीमों और विभागों के बीच वास्तविक समय डेटा विनिमय और सहयोग की सुविधा प्रदान करता है।
- डेटा फैब्रिक द्वारा प्रदान की जाने वाली डेटा गवर्नेंस और सुरक्षा क्षमताएं डेटा गोपनीयता और नियामक अनुपालन को बनाए रखने में फर्मों की सहायता करती हैं।
- डेटा सिलोस को हटाकर डेटा फैब्रिक अधिक खर्च और प्रयास के दोहराव को बचा सकता है, जिससे उत्पादन और दक्षता को बढ़ावा मिलेगा।
- व्यवसाय डेटा संरचना का उपयोग करके सत्य का एकल स्रोत स्थापित कर सकते हैं, डेटा विसंगतियों और अशुद्धियों को कम कर सकते हैं जो कई डेटा स्रोतों से उत्पन्न हो सकते हैं।
- व्यवसाय प्रदर्शन या स्थिरता से समझौता किए बिना विकास और विस्तार को सक्षम करते हुए डेटा संरचना की मदद से आवश्यकतानुसार अपने डेटा आर्किटेक्चर का विस्तार कर सकते हैं।
- व्यवसाय डेटा सटीकता में सुधार कर सकते हैं और मैन्युअल हस्तक्षेप की आवश्यकता को कम कर सकते हैं स्वचालित डेटा वर्कफ़्लो और डेटा फैब्रिक के उपयोग के साथ प्रक्रिया करता है।
- डेटा एकीकरण और विश्लेषण के मामले में डेटा फैब्रिक के लचीलेपन के कारण व्यवसाय अपने डेटा प्रबंधन और विश्लेषण आवश्यकताओं के लिए कई प्रकार के टूल और प्लेटफॉर्म का उपयोग कर सकते हैं।
नुकसान
- डेटा संरचना को स्थापित करने की प्रक्रिया कठिन और समय लेने वाली हो सकती है, जिसके लिए संसाधनों और ज्ञान दोनों में एक बड़ी प्रतिबद्धता की आवश्यकता होती है।
- सिस्टम को स्थापित करने और बनाए रखने के लिए आवश्यक स्टाफ सदस्यों, सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर की कीमत को ध्यान में रखते हुए, डेटा फैब्रिक को स्थापित करने की प्रारंभिक लागत महत्वपूर्ण हो सकती है।
- मौजूदा डेटा प्रबंधन और विश्लेषण प्रक्रियाओं को डेटा फैब्रिक को समायोजित करने के लिए महत्वपूर्ण रूप से बदलने की आवश्यकता हो सकती है, जो कॉर्पोरेट संचालन को बाधित कर सकती है और परिवर्तन के लिए प्रतिरोध पैदा कर सकती है।
- डेटा संरचना की जटिलता के परिणामस्वरूप व्यवसायों को उपयोगकर्ता सहायता और शिक्षा पर खर्च करने की आवश्यकता हो सकती है, जिससे उपयोगकर्ताओं को इसे अपनाने और प्रशिक्षित होने में कठिनाई हो सकती है।
- कई डेटा स्रोतों और स्वरूपों वाले व्यवसायों को डेटा संरचना का उपयोग करने के लिए अपनी डेटा संरचनाओं को मानकीकृत करने की आवश्यकता हो सकती है, जो कठिन हो सकता है।
- हो सकता है कि डेटा फैब्रिक पुराने सिस्टम के साथ प्रभावी ढंग से इंटरफेस न करे, जिससे नए सिस्टम डेवलपमेंट या मौजूदा सिस्टम के सिस्टम अपग्रेड में कॉर्पोरेट निवेश की आवश्यकता हो।
- डेटा फैब्रिक सुरक्षा उल्लंघनों और डेटा गोपनीयता चिंताओं के लिए प्रवण हो सकता है, उद्यमों द्वारा अपने डेटा की सुरक्षा के लिए मजबूत सुरक्षा उपायों के कार्यान्वयन की आवश्यकता होती है।
- डेटा फैब्रिक सभी प्रकार के डेटा या एनालिटिक्स उपयोग के मामलों के लिए उपयुक्त नहीं हो सकता है क्योंकि यह सभी डेटा प्रारूपों या सभी प्रकार के डेटा विश्लेषण का समर्थन नहीं कर सकता है।
डेटा मेश बनाम डेटा फैब्रिक
समकालीन डेटा प्रबंधन के लिए दो नए आर्किटेक्चरल डिज़ाइन डेटा मेश और डेटा फैब्रिक हैं। उनके दृष्टिकोण में कुछ महत्वपूर्ण भिन्नताएँ हैं, भले ही दोनों एक संगठन के भीतर प्रभावी डेटा विनिमय और विश्लेषण को सुविधाजनक बनाने का प्रयास करते हैं।
समानताएँ
स्केलेबल और प्रभावी तरीके से कई प्रणालियों और टीमों में भारी मात्रा में डेटा का प्रबंधन करने के लिए, दो दृष्टिकोण विकसित किए गए हैं: डेटा मेश और डेटा फैब्रिक। दोनों डेटा गोपनीयता और अनुपालन को संरक्षित करने में डेटा शासन और सुरक्षा के मूल्य पर बल देते हैं। इसके अलावा, दोनों डिज़ाइन SOA पर निर्भर करते हैं, जहाँ API के माध्यम से ग्राहकों को डेटा की आपूर्ति की जाती है और एक उत्पाद के रूप में माना जाता है।
मतभेद
डेटा स्वामित्व और प्रबंधन के लिए उनके दृष्टिकोण डेटा मेश और डेटा फैब्रिक के बीच मुख्य अंतर हैं।
व्यक्तिगत डोमेन टीमें डेटा मेश में अपने संबंधित डोमेन में डेटा के प्रभारी हैं, जो डेटा के स्वामित्व और प्रशासन को विकेंद्रीकृत करता है। हालांकि डेटा शासन और सुरक्षा के लिए नियमों के एक साझा सेट का पालन करते हुए, प्रत्येक टीम अपने डेटा के प्रबंधन के लिए अपने स्वयं के टूल और तकनीकों का चयन करने के लिए स्वतंत्र है।
एक केंद्रीकृत डेटा प्रबंधन प्रणाली, जैसे डेटा फैब्रिक, सभी डेटा को एक ही स्थान पर संग्रहीत करती है और इसे प्रबंधित करने के लिए एक टीम को असाइन करती है। यद्यपि यह पद्धति डेटा प्रशासन और विश्लेषण को अधिक सुसंगत बनाती है, यह विभिन्न टीमों की अपने स्वयं के चुने हुए उपकरणों का उपयोग करने की क्षमता को सीमित कर सकती है।
डेटा एकीकरण के लिए उनका दृष्टिकोण डेटा मेश और डेटा फैब्रिक के बीच एक और अंतर है। एपीआई अनुबंधों का एक संग्रह जो निर्दिष्ट करता है कि डेटा को डोमेन के बीच कैसे स्थानांतरित किया जाना चाहिए, डेटा मेष में डेटा एकीकरण को सक्षम करता है। यह रणनीति डोमेन के बीच अंतःक्रियाशीलता सुनिश्चित करती है जबकि टीमों को अपने स्वयं के डेटा पाइपलाइनों और एनालिटिक्स विधियों को डिज़ाइन करने की अनुमति देती है।
इसके विपरीत, डेटा फैब्रिक डेटा इंटीग्रेशन के लिए अधिक केंद्रीकृत दृष्टिकोण अपनाता है, डेटा को पहले से एकीकृत करता है और इसे एकल इंटरफ़ेस के माध्यम से एक्सेस करने योग्य बनाता है।
हालांकि यह रणनीति अधिक प्रभावी हो सकती है, यह टीमों की अपनी अनूठी डेटा पाइपलाइनों को डिजाइन करने की क्षमता को सीमित कर सकती है।
डेटा मेश और डेटा फैब्रिक डेटा प्रोसेसिंग के लिए अलग-अलग तकनीकों का इस्तेमाल करते हैं। डेटा मेश में डोमेन टीमों द्वारा डेटा प्रोसेसिंग को नियंत्रित किया जाता है, और वे अपनी इच्छानुसार किसी भी टूल और तकनीक का उपयोग करने के लिए स्वतंत्र हैं।
डेटा प्रोसेसिंग अब एक समर्पित टीम द्वारा नियंत्रित की जाती है, हालाँकि, डेटा फैब्रिक एक अधिक केंद्रीकृत विधि प्रदान करता है। हालांकि यह दृष्टिकोण अधिक सफल हो सकता है, लेकिन इससे टीमों के लिए अपने स्वयं के विशिष्ट आकलन करना कठिन हो सकता है।
निष्कर्ष
अंत में, डेटा फैब्रिक और डेटा मेश दोनों समकालीन डेटा प्रबंधन के लिए विशिष्ट फायदे और नुकसान के साथ उपन्यास तरीके प्रदान करते हैं।
डेटा मेश डेटा के विकेन्द्रीकृत स्वामित्व और प्रशासन पर जोर देता है, प्रत्येक टीम को मानकों के साझा सेट का पालन करते हुए अपने स्वयं के डेटा को संभालने की स्वतंत्रता देता है।
डेटा फैब्रिक, तुलना में, डेटा प्रशासन और विश्लेषण के प्रभारी विशेष कर्मचारियों के साथ एक केंद्रीकृत डेटा प्रबंधन समाधान प्रदान करता है। इन पैटर्नों के बीच निर्णय प्रत्येक फर्म की अनूठी आवश्यकताओं और उद्देश्यों पर आधारित होगा, जिसमें डेटा वॉल्यूम, टीम संरचना और व्यावसायिक मांगों जैसे तत्वों को ध्यान में रखा जाएगा।
किसी भी योजना की प्रभावशीलता अंततः इस बात पर निर्भर करेगी कि इसे कितनी अच्छी तरह व्यवहार में लाया जाता है और कंपनी की व्यापक डेटा प्रबंधन रणनीति में शामिल किया जाता है।
एक जवाब लिखें