ആധുനിക സംരംഭങ്ങളുടെ നിർണായക ഘടകമാണ് ഡാറ്റ. ഉപഭോക്താക്കൾ, വിതരണക്കാർ, ആന്തരിക സംവിധാനങ്ങൾ തുടങ്ങിയ നിരവധി ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്ന് ബിസിനസുകൾ ഡാറ്റ നേടുകയും വിദ്യാസമ്പന്നരായ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ അത് ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഡാറ്റയുടെ അളവും സങ്കീർണ്ണതയും വർദ്ധിക്കുന്നതിനനുസരിച്ച്, അത് കൈകാര്യം ചെയ്യാനും കാര്യക്ഷമമായി ഉപയോഗിക്കാനും ബുദ്ധിമുട്ടായേക്കാം.
ഒരു ഡാറ്റ കാറ്റലോഗ് ഇതിന് സഹായിക്കും. ബിസിനസ്സുകൾ അവരുടെ ഡാറ്റ അസറ്റുകൾ നിയന്ത്രിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ഉപകരണമാണിത്. മറ്റൊരു വിധത്തിൽ പറഞ്ഞാൽ, ഇത് ഒരു കമ്പനിയെക്കുറിച്ചുള്ള വസ്തുതകളുടെ ഒരു ഡയറക്ടറിയാണ്. ഈ വസ്തുതകളിൽ ലൊക്കേഷൻ, ഘടന, ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടാം.
ഫലപ്രദമായ ഡാറ്റ അസറ്റ് മാനേജ്മെന്റിന്, ഒരു ഡാറ്റ കാറ്റലോഗ് അത്യാവശ്യമാണ്. ഒരു ഡാറ്റ കാറ്റലോഗ് ഇല്ലെങ്കിൽ, കമ്പനികൾ അവരുടെ ഡാറ്റയുടെ ട്രാക്ക് നഷ്ടപ്പെടുമെന്ന അപകടത്തിലാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്. അവരുടെ പക്കലുള്ള ഡാറ്റ എന്താണെന്നും അത് എവിടെയാണെന്നും അത് എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്നും അറിയുന്നതിൽ നിന്ന് ഇത് അവരെ തടയുന്നു. ഇത് മൂലമുണ്ടാകുന്ന ഡാറ്റ പിശകുകൾ, ഡ്യൂപ്ലിക്കേഷൻ, പൊരുത്തക്കേടുകൾ എന്നിവ ബിസിനസുകളിൽ ഗുരുതരമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കിയേക്കാം.
ഒരു ഡാറ്റ കാറ്റലോഗിലെ ഘടകങ്ങൾ
മെറ്റാഡാറ്റ, ഡാറ്റ ലീനേജ്, ഡാറ്റ ഗുണനിലവാര വിശദാംശങ്ങൾ എന്നിവയാണ് ഒരു ഡാറ്റ കാറ്റലോഗിന്റെ മൂന്ന് പ്രധാന ഭാഗങ്ങൾ.
മെറ്റാഡാറ്റ
കാറ്റലോഗിലെ ഡാറ്റയെ ചിത്രീകരിക്കുന്ന വിശദാംശങ്ങൾ മെറ്റാഡാറ്റ എന്നറിയപ്പെടുന്നു. ഡാറ്റയുടെ പേര്, സ്ഥാനം, ഫോർമാറ്റ്, ഉദ്ദേശിച്ച ഉപയോഗം തുടങ്ങിയ വിശദാംശങ്ങൾ ഇതിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. ഡാറ്റാ സന്ദർഭം നൽകുന്നതിലൂടെ, ഡാറ്റ അസറ്റുകൾ കൂടുതൽ വേഗത്തിൽ കണ്ടെത്താനും മനസ്സിലാക്കാനും മെറ്റാഡാറ്റ ഉപയോക്താക്കളെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു.
ഡാറ്റ ചരിത്രം
വിവിധ സിസ്റ്റങ്ങൾക്കിടയിൽ ഡാറ്റയുടെ സൃഷ്ടി, പരിവർത്തനം, ചലനം എന്നിവയുടെ ഡോക്യുമെന്റേഷനാണ് ഡാറ്റ ലൈനേജ്. ഇത് ഡാറ്റയുടെ റൂട്ടിന്റെ സമഗ്രമായ വീക്ഷണം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു, ഡാറ്റയുടെ കൃത്യത നിർണ്ണയിക്കാനും അതിന്റെ ചരിത്രം ട്രാക്കുചെയ്യാനും ഇത് ലളിതമാക്കുന്നു.
ഗുണനിലവാര ഡാറ്റ വിവരങ്ങൾ
ഡാറ്റ ഗുണനിലവാരത്തെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ പൂർണ്ണത, കൃത്യത, സ്ഥിരത, സമയബന്ധിതത എന്നിവ ഉൾപ്പെടെയുള്ള ഘടകങ്ങൾ പരിശോധിക്കുന്നു. ചില ഉപയോഗങ്ങൾക്ക് ഡാറ്റയുടെ അനുയോജ്യത നിർണ്ണയിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു മാർഗം ഇത് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. കൂടാതെ, ഡാറ്റ ഓർഗനൈസേഷന്റെ ആവശ്യകതകൾക്ക് അനുസൃതമാണെന്ന് ഇത് ഉറപ്പ് നൽകുന്നു.
ഡാറ്റ കാറ്റലോഗുകൾ മനസ്സിലാക്കുന്നു
ഓരോ ഡാറ്റാ ശേഖരണത്തെക്കുറിച്ചും കൃത്യമായ വിവരങ്ങൾ അടങ്ങുന്ന ഡാറ്റാ അസറ്റുകളുടെ പൂർണ്ണമായ ഇൻവെന്ററിയാണ് ഡാറ്റ കാറ്റലോഗ്. ഓർഗനൈസേഷനുകളെ അവരുടെ ഡാറ്റ അസറ്റുകൾ ഫലപ്രദമായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിന് സഹായിക്കുന്നതിന് മെറ്റാഡാറ്റ, ഡാറ്റ ലൈൻ, ഡാറ്റ ഗുണനിലവാര വിവരങ്ങൾ എന്നിവ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
മെറ്റാഡാറ്റ ഒരു ഡാറ്റാ സെറ്റിന്റെ സ്കീമ, ഫോർമാറ്റ്, ഡാറ്റ തരം, ഡാറ്റ ഉറവിടം എന്നിവ പോലുള്ള പ്രധാന സവിശേഷതകളെ വിവരിക്കുന്നു. ഒരു ഡാറ്റാ സെറ്റിന്റെ ചരിത്രം, അതിന്റെ ഉത്ഭവം, പരിഷ്ക്കരണങ്ങൾ, ആശ്രിതത്വങ്ങൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെ ഡാറ്റ ലൈനേജ് വിശദീകരിക്കുന്നു. കൂടാതെ, ഡാറ്റ ഗുണനിലവാര വിവരങ്ങൾ ഒരു ഡാറ്റാ സെറ്റിന്റെ കൃത്യത, സമ്പൂർണ്ണത, വിശ്വാസ്യത എന്നിവ തെളിയിക്കുന്നു.
ഡാറ്റാ കാറ്റലോഗുകൾ ഡാറ്റാ നിഘണ്ടുക്കൾ അല്ലെങ്കിൽ ഡാറ്റ ഇൻവെന്ററികൾ എന്ന് തെറ്റിദ്ധരിക്കപ്പെടുന്നു, അവ ഒരേ കാര്യമല്ലെങ്കിലും. ഡാറ്റാ നിഘണ്ടുക്കൾ ഡാറ്റാ ഭാഗങ്ങൾ നിർവചിക്കുകയും വിവരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നുണ്ടെങ്കിലും, ഡാറ്റ കാറ്റലോഗുകൾ പൂർണ്ണമായ ഡാറ്റ സെറ്റുകളെക്കുറിച്ചുള്ള വിശദമായ വിവരങ്ങൾ നൽകുന്നു. വിപരീതമായി, ഡാറ്റ ഇൻവെന്ററികൾ കൂടുതൽ വിവരങ്ങളൊന്നും നൽകാതെ ഡാറ്റ അസറ്റുകൾ ലിസ്റ്റ് ചെയ്യുന്നു.
ഒരു ഡാറ്റ കാറ്റലോഗ് ആസൂത്രണം ചെയ്യുന്നു
കമ്പനിയുടെ ആവശ്യങ്ങൾ നിറവേറ്റുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ ഒരു ഡാറ്റ കാറ്റലോഗ് നിർമ്മിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ശരിയായി തയ്യാറാക്കേണ്ടത് വളരെ പ്രധാനമാണ്. ഡാറ്റ ഉറവിടങ്ങൾ തിരിച്ചറിയൽ, മെറ്റാഡാറ്റ സ്റ്റാൻഡേർഡുകൾ സ്ഥാപിക്കൽ, ഉപയോക്തൃ ആവശ്യങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കൽ എന്നിവയെല്ലാം പ്രധാനപ്പെട്ട വിഷയങ്ങളാണ്.
ഓർഗനൈസേഷനിലെ ഡാറ്റാ ഉറവിടങ്ങളുടെ പ്രസക്തിയും മൂല്യവും ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം പരിഗണിക്കണം. കമ്പനിയിലുടനീളം ഏകീകൃതവും പരസ്പര പ്രവർത്തനക്ഷമതയും നിലനിർത്തുന്നതിന്, മെറ്റാഡാറ്റ മാനദണ്ഡങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കണം. ഉപയോക്തൃ ആവശ്യകതകൾ നിർവചിക്കപ്പെടേണ്ടത് അവരെ മനസ്സിൽ വെച്ചാണ് ഡാറ്റ കാറ്റലോഗ് സൃഷ്ടിച്ചതെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ.
ഒരു ഡാറ്റ കാറ്റലോഗ് സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള ഘട്ടങ്ങൾ
ഘട്ടം 1: ഡാറ്റ ഉറവിടങ്ങൾ കണ്ടെത്തുക
നിങ്ങളുടെ ഓർഗനൈസേഷന്റെ എല്ലാ ഡാറ്റാ ഉറവിടങ്ങളും തിരിച്ചറിയുക എന്നതാണ് ഒരു ഡാറ്റ കാറ്റലോഗ് സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള ആദ്യപടി. ഇതിൽ ഡാറ്റാബേസുകൾ ഉൾപ്പെടുന്നു, ഡാറ്റ വെയർഹ ouses സുകൾ, സ്പ്രെഡ്ഷീറ്റുകൾ, മറ്റ് ഡാറ്റ ശേഖരണങ്ങൾ. നിങ്ങൾ എല്ലാ ഉറവിടങ്ങളും തിരിച്ചറിഞ്ഞുകഴിഞ്ഞാൽ, നിങ്ങൾക്ക് മെറ്റാഡാറ്റ ശേഖരിക്കാൻ തുടങ്ങാം.
ഘട്ടം 2: മെറ്റാഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നു
ലിസ്റ്റുചെയ്ത എല്ലാ ഡാറ്റാ ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്നും മെറ്റാഡാറ്റ ശേഖരിക്കുക എന്നതാണ് ഇനിപ്പറയുന്ന ഘട്ടം. മെറ്റാഡാറ്റ ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റിന്റെ സ്കീമ, ഫോർമാറ്റ്, ഡാറ്റ തരം, ഉറവിടം എന്നിവ പോലുള്ള പ്രധാന സവിശേഷതകൾ വ്യക്തമാക്കുന്നു. ഡാറ്റ ഓർഗനൈസേഷനിൽ മെറ്റാഡാറ്റ ശേഖരണം സഹായിക്കുന്നു, കൂടാതെ തിരയുന്നതും കണ്ടെത്തുന്നതും എളുപ്പമാക്കുന്നു.
ഘട്ടം 3: ഡാറ്റ പ്രൊഫൈലിംഗ്
മെറ്റാഡാറ്റയുടെ ശേഖരണത്തെത്തുടർന്ന്, ഡാറ്റ പ്രൊഫൈൽ ചെയ്യുന്നു. ഡാറ്റാ സെറ്റുകളുടെ ഘടന, പദാർത്ഥം, ഗുണമേന്മ എന്നിവ തിരിച്ചറിയുന്നതിനായി അവലോകനം ചെയ്യുന്ന പ്രക്രിയയെ ഡാറ്റ പ്രൊഫൈലിംഗ് എന്ന് വിളിക്കുന്നു. നഷ്ടമായ ഡാറ്റ പോലുള്ള ഡാറ്റ ഗുണനിലവാര ആശങ്കകൾ തിരിച്ചറിയാൻ പ്രൊഫൈലിംഗ് സഹായിക്കുന്നു. ഡാറ്റ ശുദ്ധവും ഉപയോഗത്തിന് അനുയോജ്യവുമാണെന്ന് ഇത് ഉറപ്പാക്കുന്നു.
ഘട്ടം 4: ഒരു ഡാറ്റ നിഘണ്ടു സൃഷ്ടിക്കുക
ഒരു ഡാറ്റ നിഘണ്ടു സൃഷ്ടിക്കുക എന്നതാണ് ഇനിപ്പറയുന്ന ഘട്ടം. നിങ്ങളുടെ കമ്പനിയിലെ എല്ലാ ഡാറ്റയുടെയും സമഗ്രമായ ഒരു ഇൻവെന്ററിയാണ് ഡാറ്റാ നിഘണ്ടു. ഇത് സമ്പന്നമായ മെറ്റാഡാറ്റ വിവരണങ്ങൾ, ഡാറ്റ ഗുണനിലവാര വിവരങ്ങൾ, ഡാറ്റ ലൈനേജ് എന്നിവ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. നിങ്ങളുടെ ഓർഗനൈസേഷന്റെ ഡാറ്റ മനസ്സിലാക്കുന്നതിനും അത് ശരിയായി ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നതിനും ഒരു ഡാറ്റ നിഘണ്ടു നിർണായകമാണ്.
ഘട്ടം 5: ഡാറ്റ ബന്ധങ്ങൾ തിരിച്ചറിയൽ
ഡാറ്റ തമ്മിലുള്ള ബന്ധം തിരിച്ചറിയുക എന്നതാണ് അടുത്ത ഘട്ടം. ഇത് ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ തമ്മിലുള്ള ലിങ്ക് കണ്ടെത്തുകയും ഹൈലൈറ്റ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. ഡാറ്റ സ്രോതസ്സുകൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധം എളുപ്പത്തിൽ മനസ്സിലാക്കാൻ ഇത് പങ്കാളികളെ അനുവദിക്കുന്നു.
ഘട്ടം 6: ഒരു വംശം കെട്ടിപ്പടുക്കുക
ഗ്രാഫിക്കലായി ചിത്രീകരിക്കപ്പെട്ട ഒരു വംശം സൃഷ്ടിക്കുന്നത് ഡാറ്റയുടെ യാത്ര നിർണ്ണയിക്കുന്നതിന് നിർണായകമാണ്. ഡാറ്റാ ഫ്ലോയിൽ ഉൾപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന നിരവധി നടപടിക്രമങ്ങൾ ലൈനേജ് വിശദീകരിക്കുന്നു. വംശപരമ്പരയെ കണ്ടെത്തുന്നതിലൂടെ ഒരു പ്രശ്നത്തിന്റെ അടിസ്ഥാന കാരണം വേഗത്തിൽ തിരിച്ചറിയാൻ ഇത് പങ്കാളികളെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു.
ഏഴാമത്തെ ഘട്ടം: ഡാറ്റ ഓർഗനൈസേഷൻ
ഒരു ഫയലിലോ പട്ടികയിലോ ഉള്ള ഡാറ്റ സാങ്കേതികമായി നിലവിലുണ്ട്. ബിസിനസ്സ് ആവശ്യകതകൾ അനുസരിച്ച്, ഇത് അർത്ഥമാക്കാം അല്ലെങ്കിൽ അർത്ഥമില്ലായിരിക്കാം. തൽഫലമായി, ബിസിനസ്സ് ഉപയോക്താക്കൾക്ക് മനസ്സിലാക്കാനും വിശ്വസിക്കാനും കഴിയുന്ന രീതിയിൽ ഡാറ്റ ഓർഗനൈസുചെയ്യുന്നതിന് സ്വമേധയാലുള്ള ശ്രമങ്ങൾ ആവശ്യമാണ്. ഡാറ്റ ടാഗുചെയ്യുക, ഉപയോഗത്തെയും ഉപയോക്തൃ റോളിനെയും അടിസ്ഥാനമാക്കി ഡാറ്റ ക്രമീകരിക്കുക, ഡാറ്റ ഓർഗനൈസേഷൻ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുക എന്നിവയാണ് ഡാറ്റ ഓർഗനൈസേഷന്റെ എല്ലാ രീതികളും.
ഘട്ടം 8: ആക്സസ്സ് എളുപ്പമാക്കുക
കൂടുതൽ ഫലപ്രദമായി ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് ഡാറ്റാ സ്റ്റാക്കിനുള്ളിൽ ഡാറ്റ കാറ്റലോഗ് എളുപ്പത്തിൽ ലഭ്യമായിരിക്കണം. നിങ്ങൾ ഒരു ടൂൾ ഉപയോഗിക്കുകയാണെങ്കിൽ വെബ്സൈറ്റിലെ ഡാറ്റ കാറ്റലോഗ് നിങ്ങൾക്ക് ഉപയോഗിക്കാം തളിക്കേണം, ഇത് ഡാറ്റ കാറ്റലോഗിന്റെ ഉപയോഗക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.
ഘട്ടം 9: സുരക്ഷാ നടപടികൾ സ്ഥാപിക്കുക
ഡാറ്റ കാറ്റലോഗിന് ഒരു ഓർഗനൈസേഷന്റെ എല്ലാ ഡാറ്റയുടെയും ഒരു അവലോകനം ഉള്ളതിനാൽ, സുരക്ഷാ ആവശ്യകതകൾ പാലിക്കേണ്ടത് വളരെ പ്രധാനമാണ്. ഒരു ഡാറ്റാ കാറ്റലോഗിന് റോൾ-ബേസ്ഡ് സെക്യൂരിറ്റി ഉണ്ടായിരിക്കണം, ആരാണ് എന്ത് ഡാറ്റ, എപ്പോൾ ഉപയോഗിച്ചു എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ, ഓഡിറ്റിംഗ്, എൻക്രിപ്ഷൻ എന്നിവ ഉണ്ടായിരിക്കണം.
നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ കാറ്റലോഗ് ഉപയോഗപ്പെടുത്തുന്നു
ഡാറ്റാ അസറ്റുകളെക്കുറിച്ചുള്ള മുഴുവൻ വിവരങ്ങളും ഉപയോക്താക്കൾക്ക് നൽകുന്നതിലൂടെ, ഡാറ്റാ മാനേജുമെന്റും തീരുമാനമെടുക്കലും മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ഒരു ഡാറ്റ കാറ്റലോഗ് സഹായിക്കും.
ഒരു ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റിന്, ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു നിശ്ചിത പഠനത്തിനായി പ്രസക്തമായ ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഡാറ്റ കാറ്റലോഗ് ഉപയോഗിക്കാനാകും. കൂടാതെ, ഡാറ്റയുടെ ഘടനയും പദാർത്ഥവും മനസ്സിലാക്കാൻ അവർക്ക് മെറ്റാഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കാം. വ്യത്യസ്ത ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ പഠിക്കുന്നതിനും ഉപഭോക്തൃ പെരുമാറ്റം, ഉൽപ്പന്ന പ്രകടനം അല്ലെങ്കിൽ വിപണി പ്രവണതകൾ എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നേടുന്നതിനും ഒരു ബിസിനസ്സ് ഉപയോക്താവ് ഡാറ്റ കാറ്റലോഗ് ഉപയോഗിച്ചേക്കാം.
ചുരുക്കത്തിൽ, ഒരു ഡാറ്റ കാറ്റലോഗ് പരിപാലിക്കുന്നതിൽ ശ്രദ്ധാപൂർവ്വമായ ആസൂത്രണവും സ്ഥിരമായ പ്രവർത്തനവും ഉൾപ്പെടുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഡാറ്റ അസറ്റുകളുടെ സമഗ്രമായ ഇൻവെന്ററി ഉള്ളതിന്റെ പ്രയോജനം വളരെ കൂടുതലാണ്. തീരുമാനമെടുക്കൽ മെച്ചപ്പെടുത്താനും ഉൽപ്പാദനക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കാനും ഇതിന് കഴിയും.
ഡാറ്റാ നിഘണ്ടുക്കൾ, ഡാറ്റ ഇൻവെന്ററികൾ, ഡാറ്റ കാറ്റലോഗ് എന്നിവ തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസങ്ങൾ
ഡാറ്റാ നിഘണ്ടുക്കൾ, ഡാറ്റ ഇൻവെന്ററികൾ, ഡാറ്റ കാറ്റലോഗുകൾ എന്നിവയെല്ലാം ഒരു ഓർഗനൈസേഷന്റെ ഡാറ്റ അസറ്റുകളെക്കുറിച്ചുള്ള വിശദാംശങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നുണ്ടെങ്കിലും, അവയുടെ വ്യാപ്തിയും വിശദാംശങ്ങളുടെ അളവും വ്യത്യാസപ്പെടുന്നു.
നിഘണ്ടു ഡാറ്റ
പട്ടികകൾ, ഫീൽഡുകൾ, കണക്ഷനുകൾ എന്നിവയുടെ പേരുകളും വിവരണങ്ങളും ഉൾപ്പെടെ ഡാറ്റയുടെ ഘടനയെക്കുറിച്ചുള്ള വിശദാംശങ്ങൾ ഡാറ്റ നിഘണ്ടുവിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. അവ പലപ്പോഴും ഡാറ്റാബേസ് അഡ്മിനിസ്ട്രേറ്റർമാർ വികസിപ്പിച്ചെടുക്കുകയും നിർദ്ദിഷ്ട സാങ്കേതിക വിവരങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
ഡാറ്റയുടെ ഇൻവെന്ററി
ഡാറ്റാ ഇൻവെന്ററികളിൽ അവയുടെ സ്ഥാനം, ഉടമ, സുരക്ഷാ നില എന്നിവ ഉൾപ്പെടെയുള്ള ഫിസിക്കൽ ഡാറ്റ അസറ്റുകളുടെ വിശദാംശങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഡാറ്റാ അസറ്റുകളുടെ ഇൻവെന്ററിയിൽ മാനേജ്മെന്റ്-ഓറിയന്റഡ് ഫോക്കസ് ഉള്ള ഐടി യൂണിറ്റുകളാണ് അവ പലപ്പോഴും വികസിപ്പിക്കുന്നത്.
ഡാറ്റ കാറ്റലോഗുകൾ
ഒരു ഓർഗനൈസേഷന്റെ ഡാറ്റ അസറ്റുകളുടെ പൂർണ്ണമായ ചിത്രം നൽകുന്നതിന് ഡാറ്റ കാറ്റലോഗുകൾ മെറ്റാഡാറ്റ, ഡാറ്റ ലൈനേജ്, ഡാറ്റ ഗുണനിലവാര വിവരങ്ങൾ എന്നിവ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. അവ ഉപയോക്തൃ-സൗഹൃദവും ബിസിനസ് ഉപയോക്താക്കൾക്കും ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകൾക്കും ഡാറ്റ അസറ്റുകൾ മനസ്സിലാക്കുകയും പ്രയോഗിക്കുകയും ചെയ്യേണ്ട മറ്റ് പങ്കാളികൾക്ക് ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്നതുമാണ്.
കണക്കിലെടുക്കേണ്ട പ്രധാന കാര്യങ്ങൾ
ഒരു ഡാറ്റ കാറ്റലോഗ് വികസിപ്പിക്കുമ്പോൾ നിരവധി വേരിയബിളുകൾ പരിഗണിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ആരംഭിക്കുന്നതിന്, കാറ്റലോഗിൽ ഉൾപ്പെടുത്തേണ്ട ഡാറ്റ ഉറവിടങ്ങൾ നിർണ്ണയിക്കുന്നത് വളരെ പ്രധാനമാണ്. എല്ലാ ഡാറ്റയും റെക്കോർഡ് ചെയ്യാനും ആക്സസ് ചെയ്യാനും ഇത് ഉറപ്പ് നൽകുന്നു.
മാത്രമല്ല, കാറ്റലോഗിലെ ഡാറ്റ കൃത്യവും പൂർണ്ണവും കാലികവുമാണെന്ന് ഉറപ്പുനൽകുന്നതിന് മെറ്റാഡാറ്റ മാനദണ്ഡങ്ങളും ഡാറ്റാ ഗവേണൻസ് നടപടിക്രമങ്ങളും സ്ഥാപിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഡാറ്റാ ഓർഗനൈസേഷനും പ്രവേശനക്ഷമതയും പരിഗണിക്കേണ്ട പ്രധാന ഘടകങ്ങളാണ്, കാരണം കാറ്റലോഗ് ഉപയോക്താക്കൾക്ക് മനസ്സിലാക്കാവുന്ന വിധത്തിൽ ക്രമീകരിക്കുകയും ഡാറ്റാ സ്റ്റാക്കിൽ എളുപ്പത്തിൽ ലഭ്യമാകുകയും വേണം.
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക