कंपनियां पहले से कहीं अधिक डेटा कैप्चर कर रही हैं क्योंकि वे महत्वपूर्ण व्यावसायिक निर्णयों को सूचित करने, उत्पाद की पेशकश बढ़ाने और बेहतर ग्राहक सेवा प्रदान करने के लिए इस पर भरोसा कर रही हैं।
घातीय दर पर बनाए जा रहे डेटा की मात्रा के साथ, क्लाउड डेटा प्रोसेसिंग और एनालिटिक्स के लिए स्केलेबिलिटी, निर्भरता और उपलब्धता सहित कई फायदे प्रदान करता है।
क्लाउड इकोसिस्टम में डेटा प्रोसेसिंग और एनालिटिक्स के लिए कई उपकरण और प्रौद्योगिकियां भी हैं। दो प्रकार की बड़ी डेटा भंडारण संरचनाएं जिनका सबसे अधिक उपयोग किया जाता है वे हैं डेटा वेयरहाउस और डेटा लेक।
हालाँकि डेटा लेक का उपयोग करना कम आकर्षक है क्योंकि आप मॉडल और डेटा पर क्वेरी नहीं कर सकते हैं जबकि यह अभी भी प्रासंगिक है, स्ट्रीमिंग डेटा स्टोरेज के लिए डेटा वेयरहाउस का उपयोग करना बेकार है।
Wहम किस प्रकार का क्लाउड आर्किटेक्चर चुनते हैं?
क्या हमें डेटा लेकहाउस के लिए नई अवधारणाओं पर विचार करना चाहिए, या क्या हमें गोदाम की बाधाओं या झील के प्रतिबंधों से संतुष्ट रहना चाहिए?
एक नवीन डेटा भंडारण वास्तुकला जिसे "डेटा लेकहाउस" कहा जाता है, डेटा गोदामों के डेटा प्रबंधन के साथ डेटा झीलों की अनुकूलनशीलता को जोड़ती है।
बिजनेस इंटेलिजेंस (बीआई), डेटा एनालिटिक्स और के लिए एक विश्वसनीय डेटा स्टोरेज पाइपलाइन बनाने के लिए विभिन्न बड़े डेटा स्टोरेज तरीकों को समझना आवश्यक है। यंत्र अधिगम (एमएल) कार्यभार, आपकी कंपनी की मांगों पर निर्भर करता है।
इस पोस्ट में, हम डेटा वेयरहाउस, डेटा लेक और डेटा लेकहाउस पर करीब से नज़र डालेंगे, उनके लाभों, सीमाओं के साथ-साथ पेशेवरों और विपक्षों पर भी नज़र डालेंगे। चलो शुरू करें।
डेटा वेयरहाउस क्या है?
डेटा वेयरहाउस एक केंद्रीकृत डेटा रिपॉजिटरी है जिसका उपयोग किसी संगठन द्वारा कई स्रोतों से भारी मात्रा में डेटा रखने के लिए किया जाता है। एक डेटा वेयरहाउस किसी संगठन के "डेटा सत्य" के एकल स्रोत के रूप में कार्य करता है और रिपोर्टिंग और व्यावसायिक विश्लेषण के लिए आवश्यक है।
आमतौर पर, डेटा वेयरहाउस ऐतिहासिक डेटा को संग्रहीत करने के लिए कई स्रोतों, जैसे एप्लिकेशन, व्यवसाय और लेनदेन डेटा से संबंधपरक डेटा सेट को जोड़ते हैं। वेयरहाउसिंग सिस्टम में लोड होने से पहले, डेटा को डेटा वेयरहाउस में रूपांतरित और साफ़ किया जाता है ताकि इसे डेटा सत्य के एकल स्रोत के रूप में उपयोग किया जा सके।
कंपनी के सभी क्षेत्रों से तेजी से व्यावसायिक अंतर्दृष्टि प्रदान करने की उनकी क्षमता के कारण, व्यवसाय डेटा वेयरहाउस में निवेश करते हैं। बीआई टूल्स, एसक्यूएल क्लाइंट और अन्य कम परिष्कृत (यानी, गैर-डेटा विज्ञान) एनालिटिक्स समाधानों के उपयोग के साथ, व्यापार विश्लेषकों, डेटा इंजीनियर और निर्णय लेने वाले डेटा वेयरहाउस से डेटा एक्सेस कर सकते हैं।
डेटा की लगातार बढ़ती मात्रा के साथ एक वेयरहाउस को बनाए रखना महंगा है, और एक डेटा वेयरहाउस कच्चे या असंरचित डेटा को संभाल नहीं सकता है। इसके अतिरिक्त, यह मशीन लर्निंग या पूर्वानुमानित मॉडलिंग जैसी परिष्कृत डेटा विश्लेषण तकनीकों के लिए आदर्श विकल्प नहीं है।
इसलिए, एक डेटा वेयरहाउस तेज़ क्वेरी प्रतिक्रिया और उच्च गुणवत्ता का डेटा प्रदान करता है। Google Big Query, Amazon Redshift, Azure SQL डेटा वेयरहाउस और स्नोफ्लेक क्लाउड सेवाएँ हैं जो डेटा वेयरहाउस के लिए उपलब्ध हैं।
डेटा वेयरहाउस के लाभ
- बिजनेस इंटेलिजेंस और डेटा एनालिटिक्स वर्कलोड की दक्षता और गति बढ़ाना: डेटा वेयरहाउस डेटा तैयार करने और विश्लेषण के लिए आवश्यक समय को कम करते हैं। वे आसानी से डेटा एनालिटिक्स और बिजनेस इंटेलिजेंस टूल से जुड़ सकते हैं क्योंकि डेटा वेयरहाउस से डेटा विश्वसनीय और सुसंगत है। इसके अतिरिक्त, डेटा वेयरहाउस डेटा संग्रह के लिए आवश्यक समय बचाते हैं और टीमों को रिपोर्ट, डैशबोर्ड और अन्य विश्लेषणात्मक आवश्यकताओं के लिए डेटा का उपयोग करने की क्षमता प्रदान करते हैं।
- डेटा की स्थिरता, गुणवत्ता और मानकीकरण बढ़ाना: संगठन उपयोगकर्ता, बिक्री और लेनदेन संबंधी डेटा सहित विभिन्न स्रोतों से डेटा एकत्र करते हैं। फर्म व्यावसायिक आवश्यकताओं के लिए डेटा पर भरोसा कर सकती है क्योंकि डेटा वेयरहाउसिंग कॉर्पोरेट डेटा को एक समान, मानकीकृत प्रारूप में संकलित करता है जो डेटा सत्य के एकल स्रोत के रूप में कार्य कर सकता है।
- सामान्य तौर पर निर्णय लेने की क्षमता को बढ़ाना: डेटा वेयरहाउसिंग हाल के और पुराने डेटा दोनों के लिए एक केंद्रीकृत स्टोर की पेशकश करके बेहतर निर्णय लेने की सुविधा प्रदान करता है। सटीक अंतर्दृष्टि के लिए डेटा वेयरहाउस में डेटा संसाधित करके, निर्णय-निर्माता जोखिमों का आकलन कर सकते हैं, ग्राहक की इच्छाओं को समझ सकते हैं और वस्तुओं और सेवाओं को बढ़ा सकते हैं।
- बेहतर व्यावसायिक जानकारी प्रदान करना: डेटा वेयरहाउसिंग बड़े पैमाने पर कच्चे डेटा के बीच अंतर को पाटता है, जिसे नियमित रूप से नियमित रूप से एकत्र किया जाता है, और क्यूरेटेड डेटा जो अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। वे किसी संगठन के डेटा भंडारण के लिए आधार के रूप में कार्य करते हैं, जिससे उसे अपने डेटा के बारे में जटिल सवालों के जवाब देने और रक्षात्मक व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए प्रतिक्रियाओं का उपयोग करने में सक्षम बनाया जाता है।
डेटा वेयरहाउस की सीमाएँ
- डेटा लचीलेपन का अभाव: जबकि डेटा वेयरहाउस संरचित डेटा को संभालने में उत्कृष्ट हैं, अर्ध-संरचित और असंरचित डेटा प्रारूप जैसे लॉग एनालिटिक्स, स्ट्रीमिंग और सोशल मीडिया डेटा उनके लिए चुनौतीपूर्ण हो सकते हैं। यह मशीन लर्निंग से जुड़े उपयोग के मामलों के लिए डेटा वेयरहाउस की सिफारिश करता है कृत्रिम बुद्धिमत्ता मुश्किल।
- स्थापित करना और रखरखाव करना महंगा है: डेटा वेयरहाउस स्थापित करना और रखरखाव करना महंगा हो सकता है। इसके अलावा, डेटा वेयरहाउस अक्सर स्थिर नहीं होता है; यह पुराना हो गया है और इसे बार-बार रखरखाव की आवश्यकता होती है, जो महंगा है।
फ़ायदे
- डेटा ढूंढना, पुनर्प्राप्त करना और क्वेरी करना आसान है।
- जब तक डेटा पहले से ही साफ़ है, SQL डेटा तैयार करना सरल है।
नुकसान
- आपको केवल एक एनालिटिक्स विक्रेता का उपयोग करने के लिए मजबूर किया जाता है।
- असंरचित या प्रवाहित डेटा का विश्लेषण और भंडारण करना काफी महंगा है।
डाटा लेक क्या है?
डेटा लेक द्वारा हर प्रकार के डेटा का वादा किया जाता है और उसे संभव बनाया जाता है। डेटा का केंद्रीय रूप से सुलभ तरीके से स्थित होना और पढ़ने के लिए उपलब्ध होना फायदेमंद है।
डेटा लेक एक केंद्रीकृत, अत्यंत अनुकूलनीय भंडारण स्थान है जहां बड़ी मात्रा में संगठित और असंरचित डेटा को उनके असंसाधित, अपरिवर्तित और अस्वरूपित रूपों में रखा जाता है।
एक डेटा लेक, डेटा वेयरहाउस के विपरीत, डेटा को संग्रहीत करने के लिए एक फ्लैट वास्तुकला और इसकी असंसाधित स्थिति में संग्रहीत वस्तुओं को नियोजित करता है, जो पहले से "साफ" किए गए संबंधपरक डेटा को सहेजते हैं।
डेटा वेयरहाउस के विपरीत, डेटा झीलें, जिन्हें इस प्रारूप में डेटा को संभालने में कठिनाई होती है, अनुकूलनीय, विश्वसनीय और सस्ती हैं और उद्यमों को असंरचित डेटा से बढ़ी हुई जानकारी प्राप्त करने की अनुमति देती हैं।
डेटा लेक में, डेटा एकत्रण के समय स्कीमा या डेटा स्थापित करने के बजाय विश्लेषणात्मक उद्देश्यों के लिए डेटा निकाला, लोड और रूपांतरित (ईएलटी) किया जाता है।
IoT उपकरणों से कई प्रकार के डेटा के लिए प्रौद्योगिकियों का उपयोग करना, सोशल मीडिया, और स्ट्रीमिंग डेटा, डेटा लेक मशीन लर्निंग और पूर्वानुमानित विश्लेषण को सक्षम बनाता है।
इसके अतिरिक्त, एक डेटा वैज्ञानिक जो कच्चे डेटा को संसाधित कर सकता है वह डेटा लेक का उपयोग कर सकता है। दूसरी ओर, डेटा वेयरहाउस का उपयोग व्यवसायों के लिए आसान होता है। यह उपयोगकर्ता प्रोफाइलिंग के लिए बिल्कुल उपयुक्त है, भविष्य बतानेवाला विश्लेषक, मशीन लर्निंग, और अन्य कार्य।
हालाँकि डेटा झीलें डेटा वेयरहाउस के साथ कई मुद्दों का समाधान करती हैं, लेकिन उनकी डेटा गुणवत्ता खराब है और उनकी क्वेरी गति अपर्याप्त है। इसके अतिरिक्त, व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं को SQL क्वेरी संचालित करने के लिए अतिरिक्त टूल की आवश्यकता होती है। एक डेटा लेक जो खराब रूप से संरचित है, डेटा ठहराव के साथ समस्या का अनुभव कर सकती है।
डेटा लेक के लाभ
- मशीन लर्निंग और डेटा साइंस एप्लिकेशन मामलों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए समर्थन डेटा लेक में डेटा को संभालने के लिए एक अलग मशीन और डीप लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करना आसान है क्योंकि डेटा को खुले, कच्चे तरीके से रखा जाता है।
- डेटा लेक की बहुमुखी प्रतिभा, जो आपको पूर्व निर्धारित स्कीमा की आवश्यकता के बिना किसी भी प्रारूप या मीडिया में डेटा संग्रहीत करने की अनुमति देती है, एक बड़ा फायदा है। भविष्य के डेटा उपयोग के मामलों का समर्थन किया जा सकता है, और यदि डेटा को उसकी मूल स्थिति में छोड़ दिया जाए तो अधिक डेटा का विश्लेषण किया जा सकता है।
- विभिन्न संदर्भों में दोनों प्रकार के डेटा को संग्रहीत करने से बचने के लिए, डेटा लेक में संरचित और असंरचित दोनों डेटा हो सकते हैं। विभिन्न प्रकार के संगठनात्मक डेटा के भंडारण के लिए, वे एक ही स्थान प्रदान करते हैं।
- पारंपरिक डेटा वेयरहाउस की तुलना में, डेटा लेक कम महंगे होते हैं क्योंकि इन्हें ऑब्जेक्ट स्टोरेज जैसे सस्ते कमोडिटी हार्डवेयर पर रखने के लिए बनाया जाता है, जो अक्सर प्रति गीगाबाइट संग्रहीत कम लागत के लिए तैयार किया जाता है।
डेटा लेक की सीमाएँ
- डेटा एनालिटिक्स और बिजनेस इंटेलिजेंस उपयोग के मामले खराब स्कोर करते हैं: डेटा लेक असंगठित हो सकते हैं यदि उनका पर्याप्त रखरखाव नहीं किया जाता है, जिससे उन्हें बिजनेस इंटेलिजेंस और एनालिटिक्स टूल से जोड़ना मुश्किल हो जाता है। इसके अतिरिक्त, जब रिपोर्टिंग और विश्लेषण के लिए आवश्यक मामलों का उपयोग किया जाता है, तो संगति की कमी डेटा संरचनाएं और ACID (परमाणुता, संगति, अलगाव, और स्थायित्व) लेन-देन संबंधी समर्थन से उप-इष्टतम क्वेरी प्रदर्शन हो सकता है।
- डेटा झीलों की असंगति डेटा निर्भरता और सुरक्षा को लागू करना असंभव बना देती है, जिसके परिणामस्वरूप दोनों की कमी हो जाती है। संवेदनशील डेटा प्रकारों को पूरा करने के लिए उचित डेटा सुरक्षा और शासन मानकों को विकसित करना मुश्किल हो सकता है, क्योंकि डेटा लेक किसी भी डेटा फॉर्म को संभाल सकता है।
फ़ायदे
- ऐसे समाधान जो सभी प्रकार के डेटा के लिए किफायती हैं।
- व्यवस्थित और अर्ध-संरचित दोनों प्रकार के डेटा को संभालने में सक्षम।
- जटिल डेटा प्रोसेसिंग और स्ट्रीमिंग के लिए आदर्श।
नुकसान
- एक अत्याधुनिक पाइपलाइन के निर्माण की आवश्यकता है।
- डेटा को पूछताछ योग्य बनने के लिए कुछ समय दें।
- डेटा निर्भरता और गुणवत्ता की गारंटी देने में समय लगता है।
डेटा लेकहाउस क्या है?
"डेटा लेकहाउस" नामक एक नया बिग-डेटा स्टोरेज आर्किटेक्चर डेटा लेक और डेटा वेयरहाउस के सबसे बड़े पहलुओं को जोड़ता है। आपका सारा डेटा, चाहे संरचित, अर्ध-संरचित, या असंरचित, डेटा लेकहाउस की बदौलत बेहतरीन मशीन लर्निंग, बिजनेस इंटेलिजेंस और स्ट्रीमिंग क्षमताओं के साथ एक ही स्थान पर संग्रहीत किया जा सकता है।
सभी प्रकार के डेटा लेक अक्सर डेटा लेकहाउस के लिए शुरुआती बिंदु होते हैं; उसके बाद, डेटा को डेल्टा लेक प्रारूप (एक ओपन-सोर्स स्टोरेज परत जो डेटा लेक में विश्वसनीयता लाता है) में बदल दिया जाता है।
डेल्टा झीलों के साथ डेटा झीलें पारंपरिक डेटा गोदामों से ACID लेनदेन प्रक्रियाओं को सक्षम बनाती हैं। संक्षेप में, लेकहाउस प्रणाली डेटा झीलों की तरह, अपने मूल रूपों में भारी मात्रा में डेटा को बनाए रखने के लिए सस्ते भंडारण का उपयोग करती है।
स्टोर के शीर्ष पर मेटाडेटा परत जोड़ने से डेटा संरचना भी मिलती है और डेटा वेयरहाउस में पाए जाने वाले डेटा प्रबंधन टूल को सशक्त बनाया जाता है।
इससे कई टीमों के लिए डेटा साइंस, मशीन लर्निंग और बिजनेस इंटेलिजेंस जैसी विभिन्न पहलों के लिए एक ही सिस्टम के माध्यम से कंपनी के सभी डेटा तक पहुंच संभव हो जाती है।
डेटा लेकहाउस के लाभ
- कार्यभार की एक बड़ी श्रृंखला के लिए समर्थन: परिष्कृत विश्लेषण की सुविधा के लिए, डेटा लेकहाउस उपयोगकर्ताओं को कुछ सबसे लोकप्रिय व्यावसायिक खुफिया उपकरणों (टैब्लू, पावरबीआई) तक सीधी पहुंच प्रदान करते हैं। इसके अतिरिक्त, डेटा वैज्ञानिक और मशीन लर्निंग इंजीनियर आसानी से डेटा का उपयोग कर सकते हैं क्योंकि डेटा लेकहाउस एपीआई और मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क जैसे पायथन/आर के साथ ओपन-डेटा प्रारूप (जैसे कि पारक्वेट) को नियोजित करते हैं।
- लागत-प्रभावशीलता: डेटा लेकहाउस डेटा लेक की लागत-प्रभावी भंडारण विशेषताओं को लागू करने के लिए सस्ते ऑब्जेक्ट स्टोरेज समाधानों को नियोजित करते हैं। एकल समाधान की पेशकश करके, डेटा लेकहाउस विभिन्न डेटा भंडारण प्रणालियों के प्रबंधन से जुड़े खर्चों और समय को भी कम कर देते हैं।
- डेटा लेकहाउस डिज़ाइन स्कीमा और डेटा अखंडता सुनिश्चित करता है, जिससे प्रभावी डेटा सुरक्षा और शासन प्रणाली बनाना आसान हो जाता है। की आसानी डेटा संस्करणीकरण, शासन, और सुरक्षा।
- डेटा लेकहाउस एक एकल, बहुउद्देशीय डेटा भंडारण प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करता है जो कंपनी की सभी डेटा मांगों को समायोजित कर सकता है, जो डेटा दोहराव को कम करता है। अधिकांश व्यवसाय डेटा वेयरहाउस और डेटा लेक दोनों के लाभों के कारण हाइब्रिड समाधान चुनते हैं। इस बीच, इस रणनीति के परिणामस्वरूप महंगा डेटा दोहराव हो सकता है।
- खुले प्रारूपों का समर्थन. ओपन फ़ॉर्मेट फ़ाइल प्रकार हैं जिनका उपयोग कई सॉफ़्टवेयर अनुप्रयोगों द्वारा किया जा सकता है और जिनकी विशिष्टताएँ सार्वजनिक रूप से उपलब्ध हैं। रिपोर्ट्स के मुताबिक, लेकहाउस Apache Parquet और ORC (ऑप्टिमाइज्ड रो कॉलमर) जैसे सामान्य फाइल फॉर्मेट में डेटा स्टोर करने में सक्षम हैं।
डेटा लेकहाउस की सीमाएँ
डेटा लेकहाउस का सबसे बड़ा दोष यह है कि यह अभी भी एक युवा और विकासशील तकनीक है। यह अनिश्चित है कि परिणामस्वरूप यह अपनी प्रतिबद्धताओं को पूरा करेगा या नहीं। इससे पहले कि डेटा लेकहाउस स्थापित बड़े-डेटा भंडारण प्रणालियों के साथ प्रतिस्पर्धा कर सकें, इसमें कई साल लग सकते हैं।
हालाँकि, जिस दर से आधुनिक नवाचार हो रहा है, उसे देखते हुए यह कहना मुश्किल है कि क्या कोई अलग डेटा भंडारण प्रणाली अंततः इसे प्रतिस्थापित नहीं करेगी।
फ़ायदे
- एक प्लेटफ़ॉर्म में सारा डेटा होता है, जिसका अर्थ है कि बनाए रखने के लिए कम होस्टनाम हैं।
- परमाणुता, स्थिरता, अलगाव और कठोरता अप्रभावित हैं।
- यह काफी अधिक किफायती है.
- एक प्लेटफ़ॉर्म में सारा डेटा होता है, जिसका अर्थ है कि बनाए रखने के लिए कम होस्टनाम हैं।
- प्रबंधन करने में आसान और किसी भी समस्या का त्वरित समाधान
- पाइपलाइन बनाना आसान बनाएं
नुकसान
- सेट अप करने में कुछ समय लग सकता है.
- यह एक स्थापित भंडारण प्रणाली के रूप में योग्य होने के लिए बहुत छोटा और बहुत दूर है।
डेटा वेयरहाउस बनाम डेटा लेक बनाम डेटा लेकहाउस
डेटा वेयरहाउस का कॉर्पोरेट इंटेलिजेंस, रिपोर्टिंग और एनालिटिक्स अनुप्रयोगों में एक लंबा इतिहास है और यह पहली बड़ी डेटा स्टोरेज तकनीक है।
दूसरी ओर, डेटा वेयरहाउस महंगे हैं और स्ट्रीमिंग डेटा जैसे विविध और असंरचित डेटा को संभालने में परेशानी होती है। मशीन लर्निंग और डेटा साइंस वर्कलोड के लिए, किफायती भंडारण पर विभिन्न रूपों में कच्चे डेटा को प्रबंधित करने के लिए डेटा लेक विकसित किए गए थे।
हालाँकि डेटा लेक असंरचित डेटा के साथ प्रभावी हैं, लेकिन उनमें डेटा वेयरहाउस की ACID लेनदेन क्षमताओं का अभाव है, जिससे डेटा स्थिरता और निर्भरता की गारंटी देना चुनौतीपूर्ण हो जाता है।
नवीनतम डेटा भंडारण वास्तुकला, जिसे "डेटा लेकहाउस" के रूप में जाना जाता है, डेटा वेयरहाउस की विश्वसनीयता और स्थिरता को डेटा लेक की सामर्थ्य और अनुकूलनशीलता के साथ जोड़ती है।
निष्कर्ष
निष्कर्षतः, शुरुआत से डेटा लेकहाउस बनाना मुश्किल हो सकता है। इसके अलावा, आप लगभग निश्चित रूप से ओपन डेटा लेकहाउस आर्किटेक्चर को सक्षम करने के लिए डिज़ाइन किए गए प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग कर रहे होंगे।
इसलिए, खरीदारी करने से पहले प्रत्येक प्लेटफ़ॉर्म की कई विशेषताओं और कार्यान्वयन की जांच करने में सावधानी बरतें। व्यावसायिक बुद्धिमत्ता और डेटा एनालिटिक्स उपयोग के मामलों पर ध्यान देने के साथ एक परिपक्व, संरचित डेटा समाधान की तलाश करने वाली कंपनियां डेटा वेयरहाउस पर विचार कर सकती हैं।
हालाँकि, डेटा साइंस और असंरचित डेटा पर मशीन लर्निंग के लिए पावर वर्कलोड के लिए एक स्केलेबल, किफायती बड़े डेटा समाधान की तलाश करने वाले उद्यमों को डेटा लेक पर विचार करना चाहिए।
इस बात पर विचार करें कि आपके व्यवसाय को डेटा वेयरहाउस और डेटा लेक तकनीकों की तुलना में अधिक डेटा की आवश्यकता है, या आप अपने डेटा पर परिष्कृत एनालिटिक्स और मशीन लर्निंग ऑपरेशंस को एकीकृत करने के लिए एक समाधान की तलाश कर रहे हैं। ए डेटा लेकहाउस स्थिति में एक समझदार विकल्प है।
एक जवाब लिखें