ಪರಿವಿಡಿ[ಮರೆಮಾಡಿ][ತೋರಿಸಿ]
ಡೇಟಾ ನಿಮ್ಮ ಸುತ್ತಲೂ ಎಲ್ಲೆಡೆ ಇರುತ್ತದೆ. ನಿಜವಾದ ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ, ಇದು ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಹಾರದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಂಶವನ್ನು ಪ್ರಭಾವಿಸುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ನಿರ್ಧಾರಗಳಲ್ಲಿ ನೀವು ತೊಡಗಿಸಿಕೊಂಡಿರುವಾಗ ಅದು ನಿಮ್ಮ ವ್ಯಾಪಾರಕ್ಕೆ ಎಷ್ಟು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಸೇವೆ ಸಲ್ಲಿಸುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದರ ನಿಶ್ಚಿತಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಸಮಯವಿಲ್ಲ ಎಂದು ಅನಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ. ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಯು ದಿನದ 24 ಗಂಟೆಯೂ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ಅದು ಎಲ್ಲಿಂದ ಬಂತು, ಅದು ಹೇಗೆ ಅಲ್ಲಿಗೆ ಬಂತು ಮತ್ತು ಕಂಪನಿಯ ಮೂಲಕ ಅದು ಹೇಗೆ ಚಲಿಸುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಅದರ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
ಈ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ವಂಶಾವಳಿಯು ಮುಖ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾದ ಮೂಲಗಳು, ವಲಸೆಗಳು ಮತ್ತು ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ನಾವು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿದಾಗ ಡೇಟಾವು ಹೇಗೆ ರೂಪುಗೊಂಡಿದೆ, ಅದು ಎಲ್ಲಿಂದ ಬಂದಿದೆ ಮತ್ತು ಅದು ಎಲ್ಲಿಗೆ ಹೋಗುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಸರಳವಾಗಿದೆ.
ಈ ಪೋಸ್ಟ್ನಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾ ಲಿನೇಜ್, ಅದು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಅದರ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು, ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ನಾವು ಹತ್ತಿರದಿಂದ ನೋಡುತ್ತೇವೆ.
ಡೇಟಾ ಲಿನೇಜ್ ಎಂದರೇನು?
ಡೇಟಾ ವಂಶಾವಳಿಯು ಒಂದು ರೀತಿಯ ಡಿಜಿಟಲ್ ಪಾಸ್ಪೋರ್ಟ್ ಆಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಡೇಟಾ ಟ್ರಿಪ್ನ ಅತ್ಯಂತ ಸಮಗ್ರವಾದ ಖಾತೆಯಾಗಿದ್ದು, ಅದರ ಎಲ್ಲಾ ನಿಲ್ದಾಣಗಳು, ಅಡ್ಡದಾರಿಗಳು ಮತ್ತು ಅದರ ಮೂಲದಿಂದ ಅದರ ಅಂತಿಮ ಗಮ್ಯಸ್ಥಾನಕ್ಕೆ ಮಾರ್ಪಾಡುಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.
Iಎನ್ ಎಸೆನ್ಸ್, ಡೇಟಾ ವಂಶಾವಳಿಯು ಅನೇಕ ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾದ ತುಣುಕಿನ ಮೂಲ, ಮಾರ್ಪಾಡು ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಉತ್ಪಾದಿಸಲಾಯಿತು, ಅದು ಎಲ್ಲಿಂದ ಹುಟ್ಟಿಕೊಂಡಿತು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ಇದು ಪತ್ತೇದಾರಿ ಸಾಧನವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾಹಿತಿಯು ಯಾವುದೇ ಸಂಭಾವ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಪರಿಹರಿಸಲು ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾ ವಂಶಾವಳಿಯು ತಮ್ಮ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವ ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಸಂಪನ್ಮೂಲವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಬಳಕೆದಾರರು ಯಾರು, ಏನು, ಯಾವಾಗ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಿ ಮುಂತಾದ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾ ವಂಶಾವಳಿಯು ಸರಳವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಡೇಟಾದ ಸಂಪೂರ್ಣ ಮಾರ್ಗದ ಸ್ಪಷ್ಟ ಮತ್ತು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ನೀಡುವಾಗ ಡೇಟಾ ನಿಖರತೆ, ಸಂಪೂರ್ಣತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುವ ಅಂತಿಮ ಡೇಟಾ ಟ್ರಯಲ್ ಆಗಿದೆ.
ಡೇಟಾ ಲಿನೇಜ್ ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ?
ಡೇಟಾ ವಂಶಾವಳಿಯು ರಸ್ತೆ ನಕ್ಷೆಯಾಗಿದ್ದು ಅದು ಡೇಟಾದ ತುಣುಕನ್ನು ಅದರ ಪ್ರಾರಂಭದ ಹಂತದಿಂದ ಅದರ ಅಂತ್ಯದವರೆಗೆ ಅನುಸರಿಸಲು ನಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಯಾಣಿಕನಂತೆ ಪರಿಗಣಿಸಿ ಮತ್ತು ಅದು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅದರ ಡೇಟಾ ವಂಶಾವಳಿಯ ಪಾಸ್ಪೋರ್ಟ್ ಅನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.
ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳು, ಡೇಟಾ ರೂಪಾಂತರ, ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಔಟ್ಪುಟ್ ಪಾಸ್ಪೋರ್ಟ್ನ ನಾಲ್ಕು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಘಟಕಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ.
ಡೇಟಾವು ಹುಟ್ಟುವ ಹಲವು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು, ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳನ್ನು ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಡೇಟಾದ ಪ್ರಯಾಣಕ್ಕೆ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತಗಳಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ರೂಪಾಂತರವು ನಂತರದ ಹಂತವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವಂಶಾವಳಿಯು ಈ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾ ರೂಪಾಂತರವು ಬಳಕೆದಾರರ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ರೂಪಿಸುವುದು, ಮಾರ್ಪಡಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಡೇಟಾ ಪ್ರವಾಸದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ವಿಶ್ರಾಂತಿ ನಿಲುಗಡೆಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಮುಂದಿನ ಹಂತಕ್ಕೆ ಅದನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಅದರ ಅಂತಿಮ ಸ್ಥಳಕ್ಕೆ ಹೋಗುವ ಮೊದಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ನಂತರ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಕ್ಲೌಡ್ ಸರ್ವರ್ಗಳು, ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳು ಅಥವಾ ಇತರ ರೀತಿಯ ಶೇಖರಣಾ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ಇರಿಸಬಹುದು. ಡೇಟಾ ವಂಶಾವಳಿಯು ಡೇಟಾವನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆ, ಹಾಗೆಯೇ ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ರಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ, ಬ್ಯಾಕಪ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಮರುಪಡೆಯಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಅಂತಿಮ ಹಂತವು ಡೇಟಾ ಔಟ್ಪುಟ್ ಆಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಲು ಕಳುಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ವರದಿಗಳು, ಇನ್ಫೋಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಅಥವಾ ಯಾವುದೇ ರೀತಿಯ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು. ಡೇಟಾ ವಂಶಾವಳಿಯು ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾದ ಸ್ಥಿರತೆ, ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣತೆಯನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾ ವಂಶಾವಳಿಯು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಯಾಣದ ಪ್ರತಿ ಹಂತವನ್ನು ಅದರ ಪ್ರಾರಂಭದಿಂದ ಅದರ ಔಟ್ಪುಟ್ವರೆಗೆ ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ, ಸ್ಥಿರ ಮತ್ತು ಸರಿಯಾದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ವಂಶಾವಳಿಯು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ವಿದ್ಯಾವಂತ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು, ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು ಮತ್ತು ಡೇಟಾದ ಅಸ್ತಿತ್ವದ ಸಂಪೂರ್ಣ ನೋಟವನ್ನು ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ಕಾನೂನು ಬಾಧ್ಯತೆಗಳಿಗೆ ಬದ್ಧವಾಗಿರಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾ ಸ್ವತ್ತುಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಅವು ಡೇಟಾ ಪೈಪ್ಲೈನ್ ಮೂಲಕ ಹೇಗೆ ಚಲಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಡೇಟಾ ವಂಶಾವಳಿಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಭಾಗವಾಗಿದೆ.
ಡೇಟಾ ಲಿನೇಜ್ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಂಸ್ಥೆಯೊಳಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ನೋಡಬಹುದು, ಇದು ಡೇಟಾ ಹರಿವಿನ ದೃಶ್ಯ ಚಿತ್ರಣವನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಡೇಟಾದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾ ವಂಶಾವಳಿಯ ವಿಧಗಳು
ಡೇಟಾ ವಂಶಾವಳಿಯ ಮೂರು ಮೂಲಭೂತ ರೂಪಗಳಿವೆ: ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಡೇಟಾ ವಂಶಾವಳಿ, ಹಿಂದುಳಿದ ಡೇಟಾ ವಂಶಾವಳಿ ಮತ್ತು ದ್ವಿ-ದಿಕ್ಕಿನ ಡೇಟಾ ವಂಶಾವಳಿ.
ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಡೇಟಾ ಲೈನ್
ಒನ್-ವೇ ಸ್ಟ್ರೀಟ್ನಂತೆ, ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಡೇಟಾ ವಂಶಾವಳಿಯು ಡೇಟಾದ ತುಣುಕನ್ನು ಅದರ ಪ್ರಾರಂಭದ ಹಂತದಿಂದ ಅದರ ಅಂತ್ಯದ ಹಂತಕ್ಕೆ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ಮೂಲದಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ, ಅದರ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ತಲುಪಲು ಹಲವಾರು ರೂಪಾಂತರಗಳು ಮತ್ತು ಶೇಖರಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಮೂಲಕ ಹಾದುಹೋಗುವಾಗ ಅದು ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾದ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ರೂಪಾಂತರವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ದಾರಿಯುದ್ದಕ್ಕೂ ಉದ್ಭವಿಸಬಹುದಾದ ಯಾವುದೇ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಈ ರೀತಿಯ ಡೇಟಾ ವಂಶಾವಳಿಯನ್ನು ಹೊಂದುವ ಮೂಲಕ ಸುಗಮಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಹೆಜ್ಜೆಯು ಮುಂದಿನದಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ; ಇದು ಬ್ರೆಡ್ ತುಂಡುಗಳ ಜಾಡು ಅನುಸರಿಸಿದಂತೆ.
ಬ್ಯಾಕ್ವರ್ಡ್ ಡೇಟಾ ಲೈನ್
ಬ್ಯಾಕ್ವರ್ಡ್ ಡೇಟಾ ವಂಶಾವಳಿಯು ಹಿಮ್ಮುಖ ಪ್ರಯಾಣದಂತೆಯೇ ಇರುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ನಾವು ಡೇಟಾದ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಅದರ ಮೂಲಕ್ಕೆ ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತೇವೆ. ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಡೇಟಾದ ಅಂತಿಮ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಮೂಲವನ್ನು ತಲುಪುವವರೆಗೆ ವಿವಿಧ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ರೂಪಾಂತರ ತಂತ್ರಗಳ ಮೂಲಕ ಹಿಂದಕ್ಕೆ ಚಲಿಸುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾದ ಮೂಲ ಮೂಲದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಅದರ ರೂಪಾಂತರದ ಗ್ರಹಿಕೆ ಮತ್ತು ಅದರ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣತೆಯ ಪರಿಶೀಲನೆಯು ಈ ರೀತಿಯ ಡೇಟಾ ವಂಶಾವಳಿಯ ಸಹಾಯದಿಂದ ಸಾಧ್ಯ. ಇದು ಪತ್ತೇದಾರಿ ಸಾಧನದಂತೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಡೇಟಾ ಹಿಂದುಳಿದ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಅನುಸರಿಸಲು ನಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
ದ್ವಿ-ದಿಕ್ಕಿನ ಡೇಟಾ ಲೈನ್
ಎರಡು-ಮಾರ್ಗದ ರಸ್ತೆ, ದ್ವಿ-ದಿಕ್ಕಿನ ಡೇಟಾ ವಂಶಾವಳಿಯು ಮುಂದಕ್ಕೆ ಮತ್ತು ಹಿಂದುಳಿದ ಡೇಟಾ ವಂಶಾವಳಿಯ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಅದರ ಮೂಲದಿಂದ ಅದರ ಗಮ್ಯಸ್ಥಾನಕ್ಕೆ ಹಾಗೂ ಆ ಸ್ಥಳದಿಂದ ಅದರ ಪ್ರಾರಂಭದ ಹಂತಕ್ಕೆ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾದ ಮಾರ್ಗದ ಸಮಗ್ರ ನೋಟವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾದ ಮೂಲ ಮೂಲವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು, ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಅದರ ಗುಣಮಟ್ಟ, ಸ್ಥಿರತೆ ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣತೆಯನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸಲು, ಡೇಟಾದ ವಂಶಾವಳಿಯನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ಇದು ಸಹಾಯಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಅದರ ಸ್ಥಳ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿತಿಯ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ, ಇದು ಡೇಟಾಕ್ಕಾಗಿ GPS ಟ್ರ್ಯಾಕರ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಂತಿದೆ.
ಡೇಟಾ ವಂಶಾವಳಿಯ ಅನುಷ್ಠಾನ
ಸಂಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ವಂಶಾವಳಿಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಹಂತಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಿ
ನೀವು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ಬಯಸುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬೇಕು. ಇದನ್ನು ಮಾಡಲು, ನೀವು ಮೊದಲು ಫೈಲ್ಗಳು, API ಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಲೌಡ್ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ವಿವಿಧ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬೇಕು.
ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ
ಮುಂದಿನ ಹಂತವು ಅದರ ಸ್ಥಳ, ಸ್ವರೂಪ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥೆ ಸೇರಿದಂತೆ ಡೇಟಾದ ಬಗ್ಗೆ ವಿವರಗಳನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು. ಡೇಟಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದು ಈ ಮೆಟಾಡೇಟಾದಿಂದ ಸಾಧ್ಯವಾಗಿದೆ.
ಡೇಟಾ ನ್ಯೂನತೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ
ಡೇಟಾದ ಹರಿವನ್ನು ಅದರ ಮೂಲದಿಂದ ಅದರ ಗಮ್ಯಸ್ಥಾನಕ್ಕೆ ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಿದರೆ, ಮಾರ್ಗದಲ್ಲಿ ನಡೆಯುವ ಯಾವುದೇ ರೂಪಾಂತರಗಳು ಅಥವಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಸೇರಿದಂತೆ ಸಂಸ್ಥೆಯೊಳಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ನವೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಸರಳವಾಗಿದೆ.
ಡೇಟಾ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ
ಡೇಟಾ ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು, ಡೇಟಾವನ್ನು ಯಾರು ಪ್ರವೇಶಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡಿ.
ವಂಶಾವಳಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಿ
ಸರಳ ಗ್ರಹಿಕೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ವಂಶಾವಳಿಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲು ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಹರಿವಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಂದೇ ರೆಪೊಸಿಟರಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ.
ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿ
ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾ ವಂಶಾವಳಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂದು ನೀವು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು, ಇದು ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದಕತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ವಿಮರ್ಶೆ ಮತ್ತು ನವೀಕರಿಸಿ
ವಂಶಾವಳಿಯ ದಾಖಲೆಗಳು ಸರಿಯಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗುವಂತೆ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ನವೀಕರಿಸಿ.
ಪ್ರತಿ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಅನನ್ಯ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು ಮತ್ತು ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಅನುಷ್ಠಾನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸುವ ಅಥವಾ ಹಂತಗಳಿಗೆ ಸೇರಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಡೇಟಾ ಲೈನ್ ಟೆಕ್ನಿಕ್ಸ್
ಮಾದರಿ ಆಧಾರಿತ ವಂಶಾವಳಿ
ಈ ವಿಧಾನದೊಂದಿಗೆ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಅಥವಾ ಪರಿವರ್ತಿಸಿದ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ನೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ಮಾಡದೆಯೇ ವಂಶಾವಳಿಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕೋಷ್ಟಕಗಳು, ಕಾಲಮ್ಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರ ವರದಿಗಳಿಗಾಗಿ ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವು ಅದರ ಭಾಗವಾಗಿದೆ. ಈ ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಟ್ರೆಂಡ್ಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುವ ಮೂಲಕ ಇದು ವಂಶಾವಳಿಯನ್ನು ಪರಿಶೋಧಿಸುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದೇ ಹೆಸರು ಮತ್ತು ಒಂದೇ ಡೇಟಾ ಮೌಲ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಎರಡು ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿನ ಕಾಲಮ್ ಅದರ ಅಸ್ತಿತ್ವದ ವಿವಿಧ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ. ಆ ಎರಡು ಕಾಲಮ್ಗಳನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಲು ಡೇಟಾ ವಂಶಾವಳಿಯ ಚಾರ್ಟ್ ಅನ್ನು ನಂತರ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಪ್ಯಾಟರ್ನ್-ಆಧಾರಿತ ವಂಶಾವಳಿಯು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿರುವ ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಕೇವಲ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ, ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲ. Oracle, MySQL ಮತ್ತು Spark ಸೇರಿದಂತೆ ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಅದನ್ನು ಅದೇ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದು. ನ್ಯೂನತೆಯೆಂದರೆ ಈ ವಿಧಾನವು ಯಾವಾಗಲೂ ನಿಖರವಾಗಿಲ್ಲ.
ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ತರ್ಕವನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಕೋಡ್ನಲ್ಲಿ ಮರೆಮಾಡಿದಾಗ ಮತ್ತು ಮಾನವ-ಓದಬಲ್ಲ ಮೆಟಾಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಸುಲಭವಾಗಿ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿಲ್ಲದಿದ್ದಾಗ, ಅದು ಸಾಂದರ್ಭಿಕವಾಗಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಕಡೆಗಣಿಸಬಹುದು.
ಡೇಟಾ ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್ ಮೂಲಕ ವಂಶಾವಳಿ
ಈ ವಿಧಾನವು ರೂಪಾಂತರದ ಎಂಜಿನ್ ಅನ್ನು ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬ ಕಲ್ಪನೆಯ ಮೇಲೆ ಮುನ್ಸೂಚಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದು ವಂಶಾವಳಿಯನ್ನು ಹುಡುಕುವ ಸಲುವಾಗಿ ಟ್ಯಾಗ್ ಅನ್ನು ಆರಂಭದಿಂದ ಕೊನೆಯವರೆಗೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುತ್ತದೆ. ನೀವು ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾ ವರ್ಗಾವಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ರೂಪಾಂತರ ಸಾಧನವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ಉಪಕರಣವು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್ ರಚನೆಯ ಬಗ್ಗೆ ನಿಮಗೆ ಪರಿಚಿತವಾಗಿದ್ದರೆ ಮಾತ್ರ ಈ ವಿಧಾನವು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗುತ್ತದೆ.
ಅಂತಹ ಸಾಧನವು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಅದು ಇಲ್ಲದೆ ರಚಿಸಲಾದ ಅಥವಾ ಬದಲಾಯಿಸಲಾದ ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾವನ್ನು ಡೇಟಾ ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್ ಮೂಲಕ ವಂಶಾವಳಿಗೆ ಒಳಪಡಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಮುಚ್ಚಿದ ಡೇಟಾ ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ವಂಶಾವಳಿಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಇದು ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆ.
ಸ್ವಯಂ-ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವಂಶಾವಳಿ
ಕೆಲವು ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ಸಂಸ್ಕರಣೆ ತರ್ಕ ಮತ್ತು ಮಾಸ್ಟರ್ ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆ (MDM) ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಡೇಟಾ ಪರಿಸರವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಈ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ಗಳು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ a ಡೇಟಾ ಸರೋವರ ಅಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅದರ ಸಂಪೂರ್ಣ ಜೀವಿತಾವಧಿಯಲ್ಲಿ ಇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆ ಈ ರೀತಿಯ ಸ್ವಯಂ-ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಿಂದ ವಂಶಾವಳಿಯನ್ನು ಸ್ವಾಭಾವಿಕವಾಗಿ ಒದಗಿಸಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಡೇಟಾ ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್ ವಿಧಾನದಂತೆಯೇ, ಈ ನಿಯಂತ್ರಿತ ಪರಿಸರದ ಹೊರಗೆ ಸಂಭವಿಸುವ ಯಾವುದನ್ನಾದರೂ ವಂಶಾವಳಿಯು ತಿಳಿದಿರುವುದಿಲ್ಲ.
ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾ ಲೈನ್
ವಂಶಾವಳಿಯ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಪ್ರಕಾರವು ಡೇಟಾ-ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಲಾಜಿಕ್ ಅನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಓದುತ್ತದೆ. ಸಂಪೂರ್ಣ, ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಅಂತ್ಯದ ಟ್ರೇಸಿಂಗ್ಗಾಗಿ, ಈ ವಿಧಾನವು ಡೇಟಾ ರೂಪಾಂತರ ತರ್ಕವನ್ನು ರಿವರ್ಸ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಈ ಪರಿಹಾರವು ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಗ್ರಹಿಸಬೇಕು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಾಗಿಸಲು ಬಳಸುವ ಉಪಕರಣಗಳು, ಅದರ ನಿಯೋಜನೆಯು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿದೆ. ಇದು ಎಕ್ಸ್ಟ್ರಾಕ್ಟ್-ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮ್-ಲೋಡ್ (ಇಟಿಎಲ್) ಲಾಜಿಕ್, SQL- ಮತ್ತು ಜಾವಾ-ಆಧಾರಿತ ಪರಿಹಾರಗಳು, ಹಳೆಯ ಡೇಟಾ ಸ್ವರೂಪಗಳು, XML-ಆಧಾರಿತ ಪರಿಹಾರಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ಡೇಟಾ ವಂಶಾವಳಿಯ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು
ಡೇಟಾ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್
ಕಂಪನಿಯೊಳಗೆ ಅನೇಕ ಡೇಟಾ ಐಟಂಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸುವ ಸಲುವಾಗಿ ಕಂಪನಿಗಳು ಅವುಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಬೇಕು. ಡೇಟಾ ವಂಶಾವಳಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಈ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಡೇಟಾ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಇರುವ ಅನೇಕ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.
ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಬದಲಾಗುವುದರಿಂದ, ಹೊಸ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಹೊಸ ಡೇಟಾ ಸಂಯೋಜನೆಗಳು ಇತ್ಯಾದಿಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಈ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ, ತಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಂಸ್ಥೆಗಳ ಸಾಮಾನ್ಯ ಡೇಟಾ ಮಾದರಿಗಳು ಪರಿಸರವನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸಲು ಬದಲಾಗಬೇಕು.
ಅನುಸರಣೆ
ಡೇಟಾ ವಂಶಾವಳಿಯು ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆ, ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಆಡಳಿತ ನೀತಿಗಳು ಮತ್ತು ಕಾನೂನುಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಇರಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಅನುಸರಣೆ ವಿಧಾನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಪರಿಣಾಮ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
ಯಾವುದೇ ಡೌನ್ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ವರದಿ ಮಾಡುವಿಕೆಯಂತಹ ಕೆಲವು ವ್ಯಾಪಾರ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಡೇಟಾ ವಂಶಾವಳಿಯ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನೋಡಬಹುದಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಹೆಸರು ಬದಲಾವಣೆಯು ಎಷ್ಟು ಡ್ಯಾಶ್ಬೋರ್ಡ್ಗಳ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಎಷ್ಟು ಜನರು ಆ ವರದಿಯನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಾಹಕರಿಗೆ ಡೇಟಾ ವಂಶಾವಳಿಯು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾ ವಲಸೆ
ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಡೇಟಾವು ಎಲ್ಲಿದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಹೊಸ ಶೇಖರಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುವ ಮೊದಲು ಅಥವಾ ಹೊಸ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಮೊದಲು ಅದು ಎಲ್ಲಿಯವರೆಗೆ ಇದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಡೇಟಾ ವಲಸೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾ ವಂಶಾವಳಿಯು ತಂಡದಾದ್ಯಂತ ಡೇಟಾ ಹೇಗೆ ಚಲಿಸಿದೆ ಎಂಬುದರ ಅವಲೋಕನವನ್ನು ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ಸಿಸ್ಟಂ ಅಪ್ಗ್ರೇಡ್ಗಳು ಅಥವಾ ವಲಸೆಗಳಿಗೆ ತಯಾರಾಗಲು ತಂಡಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ ಹೊಸ ಶೇಖರಣಾ ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ವರ್ಗಾವಣೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಇದು ಹಳತಾದ ಅಥವಾ ಅನುಪಯುಕ್ತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆರ್ಕೈವ್ ಮಾಡುವ ಅಥವಾ ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅನ್ನು ಡಿಕ್ಲಟರ್ ಮಾಡುವ ಅವಕಾಶವನ್ನು ತಂಡಗಳಿಗೆ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಹಾಗೆ ಮಾಡುವುದರಿಂದ, ಡೇಟಾ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾದ ಕಡಿಮೆ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾ ಲೀನೇಜ್ ಅನ್ನು ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸುವ ಸವಾಲುಗಳು
- ಡೇಟಾ ಭದ್ರತೆ: ಡೇಟಾ ವಂಶಾವಳಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವಾಗ ಡೇಟಾ ಸುರಕ್ಷತೆಯು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಕಾಳಜಿಯಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾ ಪ್ರಯಾಣವನ್ನು ಅದರ ಪ್ರಾರಂಭದ ಹಂತದಿಂದ ಅದರ ಅಂತಿಮ ಗಮ್ಯಸ್ಥಾನಕ್ಕೆ ಅನುಸರಿಸಲು, ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ನೀಡಬೇಕು ಮತ್ತು ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಧಿಕೃತ ಪ್ರವೇಶ ಮತ್ತು ಉಲ್ಲಂಘನೆಗಳ ವಿರುದ್ಧ ರಕ್ಷಿಸಬೇಕು.
- ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣದ ಕೊರತೆ: ಡೇಟಾ ವಂಶಾವಳಿಯನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಅಡೆತಡೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ ಮಾನದಂಡಗಳ ಕೊರತೆ. ಅನೇಕ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳು, ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳು ಡೇಟಾ ಮೂಲವನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ ಮಾಡಲು ಅನನ್ಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ, ಡೇಟಾ ಪ್ರಯಾಣದ ಒಂದು ಸುಸಂಬದ್ಧ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಸೇರಿಸುವುದು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
- ಡೇಟಾ ಸಿಲೋಸ್: ಡೇಟಾ ಸಿಲೋಸ್ ಡೇಟಾ ವಂಶಾವಳಿಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಾಗ ಉದ್ಭವಿಸುವ ಮತ್ತೊಂದು ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ. ಹಲವಾರು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹರಡಿದಾಗ, ಅದರ ಪ್ರಯಾಣವನ್ನು ಒಂದರಿಂದ ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕೆ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವುದು ಸವಾಲಾಗಿರಬಹುದು. ಇದು ತಪ್ಪಾದ ಅಥವಾ ಅಪೂರ್ಣ ಡೇಟಾ ವಂಶಾವಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.
ತೀರ್ಮಾನ
ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾ ವಂಶಾವಳಿಯು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ನ ಅತ್ಯಗತ್ಯ ಭಾಗವಾಗಿದೆ. ಇದು ಡೇಟಾದ ಹಾದಿಯ ಪ್ರಾರಂಭದ ಹಂತದಿಂದ ಅಂತ್ಯದ ಹಂತದವರೆಗೆ ಸಮಗ್ರ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಅದರ ನಿಖರತೆ, ಸಂಪೂರ್ಣತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಭವಿಷ್ಯದ ಡೇಟಾ ವಂಶವಾಹಿ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣವು ಹೆಚ್ಚಾಗುವ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಿದೆ, ಇದು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಅನುಷ್ಠಾನ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾ ವಂಶಾವಳಿಯ ಮಹತ್ವವನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
ಇದು ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ಬುದ್ಧಿವಂತ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು, ತಮ್ಮ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಡೆಸಲು ಮತ್ತು ಯಶಸ್ಸನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ