ഒരു ഡാറ്റാ ആർക്കിടെക്ചർ ഒരു കമ്പനിയുടെ ഡാറ്റാ സിസ്റ്റങ്ങളുടെ ഓർഗനൈസേഷണൽ ഘടനയും വ്യക്തിഗത ഘടകങ്ങളും വിവരിക്കുന്നു.
കാര്യക്ഷമമായ ഡാറ്റാ അഡ്മിനിസ്ട്രേഷൻ, പ്രോസസ്സിംഗ്, ആർക്കൈവിംഗ് എന്നിവ ഡാറ്റാധിഷ്ഠിത തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിന് സ്ഥാപനങ്ങൾക്ക് നിർണായകമാണ്. ഏറ്റവും നിലവിലുള്ള കേന്ദ്രീകൃത ഡാറ്റാ ആർക്കിടെക്ചർ മോഡലുകൾ, ഡാറ്റ ഫാബ്രിക്, ഡാറ്റ മെഷ് എന്നിവ പരമ്പരാഗത രീതികളെ മറികടക്കാനുള്ള കഴിവിന്റെ ഫലമായി ജനപ്രീതി നേടുന്നു.
ഡാറ്റ ഫാബ്രിക് ഡാറ്റ സംയോജനം, വിർച്ച്വലൈസേഷൻ, അമൂർത്തീകരണം എന്നിവയ്ക്ക് ഊന്നൽ നൽകുന്നു, അതേസമയം ഡാറ്റ മെഷ് ഡാറ്റ ഡെമോക്രാറ്റൈസേഷൻ, ഉടമസ്ഥാവകാശം, ഉൽപ്പാദനം എന്നിവയിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. തങ്ങളുടെ ഡാറ്റാ മാനേജ്മെന്റ് സ്ട്രാറ്റജികൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാനും ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരം ഉയർത്താനും തീരുമാനമെടുക്കാനുള്ള കഴിവ് മെച്ചപ്പെടുത്താനും ശ്രമിക്കുന്ന കമ്പനികൾക്ക്, ഈ മോഡലുകൾ മനസ്സിലാക്കുന്നത് നിർണായകമാണ്.
ഡാറ്റാ മെഷും ഡാറ്റ ഫാബ്രിക്കും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസങ്ങളും സമാനതകളും മനസ്സിലാക്കിക്കൊണ്ട് ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്ക് അവരുടെ ലക്ഷ്യങ്ങൾ നിറവേറ്റുന്ന മാതൃക തിരഞ്ഞെടുക്കാനും അവരുടെ സാങ്കേതിക സാംസ്കാരിക ആവശ്യങ്ങൾ കണക്കിലെടുക്കാനും കഴിയും.
ഈ പോസ്റ്റിൽ, ഞങ്ങൾ Data Mesh, Data Fabric എന്നിവയും അവ തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസങ്ങളും മറ്റും സൂക്ഷ്മമായി പരിശോധിക്കും.
എന്താണ് ഡാറ്റ മെഷ്?
ഡാറ്റ ഡെമോക്രാറ്റൈസേഷൻ, ഉടമസ്ഥാവകാശം, ഉൽപ്പാദനം എന്നിവയ്ക്ക് മുൻഗണന നൽകുന്ന ഒരു അത്യാധുനിക ഡാറ്റാ ആർക്കിടെക്ചർ ആശയമാണ് ഡാറ്റ മെഷ്. ഡാറ്റ മെഷിൽ ഡാറ്റയെ ഒരു ഉൽപ്പന്നമായി കാണുന്നു, അതിനാൽ ഓരോ ടീമിനും അതിന്റേതായ ഡാറ്റയുടെ കൃത്യതയുടെയും ഉപയോഗത്തിന്റെയും ചുമതലയുണ്ട്.
കേന്ദ്രീകൃത ടീമുകളെ ആശ്രയിക്കാതെ ടീമുകൾക്ക് ആവശ്യമായ ഡാറ്റ ആക്സസ് ചെയ്യാനും ഉപയോഗിക്കാനും പ്രാപ്തമാക്കുന്ന ഒരു സ്വയം സേവന പ്ലാറ്റ്ഫോം നൽകുക എന്നതാണ് ലക്ഷ്യം. സ്വയം സേവന ഡാറ്റ പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ ടീമുകൾക്ക് അവരുടെ ഡാറ്റ ഉറവിടങ്ങൾ നിയന്ത്രിക്കാനും നിയന്ത്രിക്കാനുമുള്ള ഒരു രീതി നൽകുന്നു, ഇത് ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരം മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും നവീകരണത്തെ വേഗത്തിലാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
എന്റർപ്രൈസസിൽ ഉടനീളം ടീമുകൾക്ക് ആവശ്യമായ ഡാറ്റ കണ്ടെത്താനും ആക്സസ് ചെയ്യാനും, ഡാറ്റാ മാർക്കറ്റ്പ്ലേസുകളും ഡാറ്റാ മെഷിന്റെ ഒരു പ്രധാന ഭാഗമാണ്. ഡാറ്റ മെഷ് ടീമുകളെ നിയന്ത്രിക്കാൻ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു അവരുടെ ഡാറ്റ അസറ്റുകൾ നിയന്ത്രിക്കുക ഡാറ്റയിലേക്കുള്ള ആക്സസ് ജനാധിപത്യവൽക്കരിക്കുമ്പോൾ, കൂടുതൽ ഡാറ്റാധിഷ്ഠിതവും ചടുലവുമാകുന്നതിന് സംരംഭങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു.
ഡാറ്റ മെഷിന്റെ പ്രവർത്തനം
ഡൊമെയ്ൻ-അധിഷ്ഠിത രൂപകൽപ്പനയും മൈക്രോസർവീസസ് ആർക്കിടെക്ചർ ഡാറ്റ മെഷിന്റെ അടിത്തറയാണ്. ഒരു വികേന്ദ്രീകൃത ഡാറ്റ ആർക്കിടെക്ചർ നിർമ്മിക്കുക, ഡാറ്റ സിലോകൾ പൊളിച്ചുമാറ്റുക എന്നിവയാണ് പ്രധാന ലക്ഷ്യങ്ങൾ.
ഡാറ്റാ മെഷിലെ ഓരോ ടീമും അവരുടേതായ ഡാറ്റ ഡൊമെയ്നിന്റെ ചുമതല വഹിക്കുന്നു, അതിനാൽ അവരാണ് ഡാറ്റ, ഡാറ്റ നിലവാരം, ഡാറ്റ ഔട്ട്പുട്ടുകൾ എന്നിവ നിയന്ത്രിക്കുന്നത്. സ്വയം സേവന ഡാറ്റ പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളിലൂടെയും ഡാറ്റ മാർക്കറ്റുകളിലൂടെയും ടീമുകൾ അവരുടെ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുകയും വിതരണം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. ഡാറ്റാ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ API-കളായി ജനറേറ്റുചെയ്യുന്നത് മറ്റ് ടീമുകൾക്ക് അവ ആക്സസ് ചെയ്യാനും ഉപയോഗിക്കാനും എളുപ്പമാക്കുന്നു.
കമ്പനിയിലുടനീളം ഏകീകൃതതയും നിയന്ത്രണവും നിലനിർത്തുന്നതിന്, API-കൾ നിയന്ത്രിക്കുന്നത് ഒരൊറ്റ API മാനേജ്മെന്റ് ടീമാണ്. ഒരു ഡാറ്റാ ഗവേണൻസ് ചട്ടക്കൂട് ഡാറ്റാ മെഷിന്റെ ഭാഗമാണ്, കൂടാതെ ഇത് ഡാറ്റ ഉടമസ്ഥത, ഡാറ്റ ഗുണനിലവാരം, ഡാറ്റ സുരക്ഷ എന്നിവയ്ക്കുള്ള നിയമങ്ങളും മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങളും വിവരിക്കുന്നു.
പ്രയോജനങ്ങൾ
- ടീമുകളെ അവരുടെ ഡാറ്റ അസറ്റുകൾ നിയന്ത്രിക്കാനും നിയന്ത്രിക്കാനും പ്രാപ്തമാക്കുന്നതിലൂടെ ഡാറ്റ മെഷ് ഡാറ്റയുടെ ജനാധിപത്യവൽക്കരണത്തെ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നു.
- ഓരോ ടീമിനും അവരുടേതായ ഡാറ്റ ഡൊമെയ്നിന്റെ ചുമതല ഏറ്റെടുക്കാൻ ഇത് സാധ്യമാക്കുന്നു, ഇത് ഡാറ്റയുടെ കാലിബർ ഉയർത്തുന്നു.
- കേന്ദ്രീകൃത ടീമുകളെ ആശ്രയിക്കാതെ, ടീമുകൾക്ക് ആവശ്യമായ ഡാറ്റ ആക്സസ് ചെയ്യാനും ഉപയോഗിക്കാനും അനുവദിക്കുന്ന സ്വയം സേവന ഡാറ്റ പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ ഇത് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
- ഇത് ടീമുകളെ അവരുടെ ഡാറ്റാ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് പരീക്ഷണം നടത്താനും ആവർത്തിക്കാനും അനുവദിക്കുന്നു, ഇത് നവീകരണത്തെ വേഗത്തിലാക്കുന്നു.
- ഇത് ഡാറ്റ സിലോസ് ഇല്ലാതാക്കുകയും വികേന്ദ്രീകൃത ഡാറ്റ ആർക്കിടെക്ചർ സ്ഥാപിക്കുകയും, വഴക്കവും ചടുലതയും വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
- കമ്പനിക്ക് ചുറ്റുമുള്ള ടീമുകൾക്ക് ആവശ്യമായ ഡാറ്റ കണ്ടെത്താനും ആക്സസ് ചെയ്യാനും ഒരു രീതി നൽകുന്ന ഡാറ്റ മാർക്കറ്റുകൾ ഇതിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു.
- ഇതിന് ഒരു ഓർഗനൈസേഷന്റെ വിപുലീകരിക്കുന്ന ഡാറ്റാ ആവശ്യങ്ങളെ പിന്തുണയ്ക്കാൻ കഴിയും കൂടാതെ സ്കെയിലബിൾ ആണ്.
- ഡാറ്റാ ടീമുകൾക്ക് അവരുടെ ഡാറ്റയുടെ നിയന്ത്രണം ഏറ്റെടുക്കാനും അത് ഉപയോഗിച്ച് തിരഞ്ഞെടുപ്പുകൾ നടത്താനും ഡാറ്റ മെഷ് അധികാരം നൽകുന്നു.
- ഡാറ്റ ഉൽപ്പന്നങ്ങളോടുള്ള Data Mesh-ന്റെ API-അധിഷ്ഠിത സമീപനത്തിന് നന്ദി പറഞ്ഞ് ടീമുകൾക്ക് അവർക്ക് ആവശ്യമായ ഡാറ്റ കൂടുതൽ എളുപ്പത്തിൽ ആക്സസ് ചെയ്യാനും ഉപയോഗിക്കാനും കഴിയും.
സഹടപിക്കാനും
- ഡാറ്റ മെഷ് നടപ്പിലാക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഒരു സ്ഥാപനം വലിയ സാങ്കേതികവും സാംസ്കാരികവുമായ മാറ്റങ്ങൾക്ക് വിധേയമാകണം.
- ഉചിതമായ രീതിയിൽ പരിപാലിക്കുന്നില്ലെങ്കിൽ, ഡാറ്റ മെഷിന്റെ വികേന്ദ്രീകൃത സ്വഭാവം ഡാറ്റ ഡ്യൂപ്ലിക്കേഷനിൽ കലാശിച്ചേക്കാം.
- ടീമുകൾ ശരിയായി വിന്യസിച്ചിട്ടില്ലെങ്കിൽ, ഡാറ്റ മെഷ് പരസ്പരവിരുദ്ധമായ ഡാറ്റ നിർവചനങ്ങൾക്ക് കാരണമായേക്കാം.
- ഡാറ്റാ മെഷിന്റെ വികേന്ദ്രീകൃത ഘടന കാരണം എന്റർപ്രൈസസിൽ ഉടനീളം ഡാറ്റാ ഗവേണൻസും സുരക്ഷയും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടായേക്കാം.
- പരമ്പരാഗത കേന്ദ്രീകൃതവുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ ഡാറ്റാ ഘടനകൾ, ഡാറ്റ മെഷ് കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായേക്കാം.
- ടീമുകൾ ശരിയായി വിന്യസിച്ചില്ലെങ്കിൽ, ഡാറ്റ മെഷ് വിഘടിച്ചേക്കാം.
- പരമ്പരാഗത കേന്ദ്രീകൃത ഡാറ്റാ സിസ്റ്റങ്ങളേക്കാൾ ഡാറ്റ മെഷ് നടപ്പിലാക്കുന്നതിന് കൂടുതൽ ചിലവാകും.
ഇപ്പോൾ, നിങ്ങൾക്ക് ഡാറ്റ മെഷിന്റെ വ്യക്തമായ ചിത്രം ഉണ്ടായിരിക്കണം. ഡാറ്റ ഫാബ്രിക്കിലേക്ക് നോക്കേണ്ട സമയമാണിത്, തുടർന്ന് അവ തമ്മിലുള്ള സമാനതകളും വ്യത്യാസങ്ങളും. നമുക്ക് തുടങ്ങാം.
അപ്പോൾ, എന്താണ് ഡാറ്റ ഫാബ്രിക്?
ഒരു ഓർഗനൈസേഷനിലെ എല്ലാ ഡാറ്റ അസറ്റുകളും എവിടെയാണ് സൂക്ഷിച്ചിരിക്കുന്നതെന്നത് പരിഗണിക്കാതെ തന്നെ ഒരൊറ്റ കാഴ്ച നൽകുന്ന ഒരു ഡാറ്റാ ആർക്കിടെക്ചറാണ് ഡാറ്റ ഫാബ്രിക്. ഈ സിസ്റ്റത്തിന്റെ വികസനം ആധുനിക ഡാറ്റ പരിതസ്ഥിതിയിൽ നിന്ന് പ്രചോദിപ്പിക്കപ്പെട്ടതാണ്, ഇത് ഡാറ്റയുടെ അളവ്, വേഗത, വൈവിധ്യം എന്നിവയിലെ വർദ്ധനവാണ്.
ക്ലൗഡ് ആപ്പുകൾ, ഓൺ-പ്രിമൈസ് ഡാറ്റാബേസുകൾ, ഡാറ്റ തടാകങ്ങൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെ നിരവധി ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്ന് ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്ക് അവരുടെ ഡാറ്റ എളുപ്പത്തിൽ ബന്ധിപ്പിക്കാൻ കഴിയും, ഡാറ്റാ ഫാബ്രിക്കിന് നന്ദി, ഇത് ഡാറ്റാ ഏകീകരണത്തിന് വഴക്കമുള്ളതും അളക്കാവുന്നതുമായ പരിഹാരം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
മാത്രമല്ല, അടിസ്ഥാന സാങ്കേതികവിദ്യയിൽ നിന്ന് സ്വതന്ത്രമായി ഡാറ്റ ആക്സസ് ചെയ്യാൻ സാർവത്രികമാക്കുന്ന ഒരു പരിധിവരെ അമൂർത്തീകരണം ഇത് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
ഡാറ്റ ഫാബ്രിക്കിന്റെ വിതരണം ചെയ്ത ആർക്കിടെക്ചർ തത്സമയ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗും വിശകലനവും അനുവദിക്കുന്നു, ഇത് ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്ക് അധിക വിവരങ്ങളിലേക്കും തീരുമാനമെടുക്കാനുള്ള ശേഷിയിലേക്കും പ്രവേശനം നൽകുന്നു. ഡാറ്റയുടെ സ്വകാര്യത, കൃത്യത, പാലിക്കൽ എന്നിവ അതിന്റെ ഡാറ്റാ ഗവേണൻസിലൂടെയും സുരക്ഷാ ഘടകങ്ങളിലൂടെയും കൂടുതൽ ഉറപ്പാക്കപ്പെടുന്നു.
തങ്ങളുടെ ഡാറ്റാ മാനേജ്മെന്റ് സമ്പ്രദായങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്താനും മത്സരാധിഷ്ഠിത നേട്ടം കൈവരിക്കാനും ശ്രമിക്കുന്ന ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്കിടയിൽ അതിവേഗം ജനപ്രീതി നേടിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്ന ഒരു പുതിയ സാങ്കേതികവിദ്യയാണ് ഡാറ്റ ഫാബ്രിക്.
ഡാറ്റ ഫാബ്രിക്കിന്റെ പ്രവർത്തനം
ഒരു ഓർഗനൈസേഷന്റെ എല്ലാ ഡാറ്റാ അസറ്റുകളും അവ എവിടെയാണ് സൂക്ഷിച്ചിരിക്കുന്നത് എന്നത് പരിഗണിക്കാതെ തന്നെ ഒരൊറ്റ കാഴ്ച വാഗ്ദാനം ചെയ്തുകൊണ്ടാണ് ഡാറ്റ ഫാബ്രിക് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്. ഡാറ്റ സംയോജനം, ഡാറ്റ സംഗ്രഹം, കൂടാതെ വിതരണം ചെയ്ത കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ഇത് പൂർത്തിയാക്കാൻ ഒരുമിച്ച് ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഓൺ-പ്രിമൈസ് ഡാറ്റാബേസുകൾ, ക്ലൗഡ് ആപ്പുകൾ, ഡാറ്റ തടാകങ്ങൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെ നിരവധി ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള വിവരങ്ങൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നതും ഒരു ഏകീകൃത രീതിയിൽ ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്നതാക്കി മാറ്റുന്നതും ഡാറ്റാ ഇന്റഗ്രേഷൻ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.
അടിസ്ഥാന ഡാറ്റാ ആർക്കിടെക്ചറിന്റെ സങ്കീർണ്ണതയെ മറയ്ക്കുന്ന അമൂർത്തതയുടെ ഒരു പാളി സ്ഥാപിക്കുന്ന പ്രക്രിയയിലൂടെ ഡാറ്റ കൃത്രിമത്വവും പ്രവേശനവും സാധ്യമാക്കുന്നു. കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ഉറവിടങ്ങളുടെ ചിതറിക്കിടക്കുന്ന ശൃംഖലയിലുടനീളം തത്സമയം ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും വിശകലനം ചെയ്യാനും ഡിസ്ട്രിബ്യൂട്ടഡ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ലക്ഷ്യമിടുന്നു.
ബിസിനസുകൾക്ക് ഇപ്പോൾ അവരുടെ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് വേഗത്തിൽ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ നേടാനും നടപടിയെടുക്കാനും കഴിയും. ഡാറ്റാ സ്വകാര്യത, പാലിക്കൽ, ഗുണനിലവാരം എന്നിവ ഉറപ്പുവരുത്തുന്നതിനായി ഡാറ്റാ ഫാബ്രിക്കിൽ ഡാറ്റാ ഭരണവും സുരക്ഷാ ഘടകങ്ങളും ഉൾപ്പെടുന്നു.
ഡാറ്റ ഫാബ്രിക് എന്നത് ഫ്ലെക്സിബിൾ ആയതും സ്കെയിലബിൾ ആയതുമായ ഡാറ്റ മാനേജ് ചെയ്യാനുള്ള ഒരു മാർഗമാണ്, അത് നിലവിലെ ഡാറ്റ എൻവയോൺമെന്റ് ഉൾക്കൊള്ളുന്നതിനായി വികസിപ്പിച്ചതാണ്.
പ്രയോജനങ്ങൾ
- ഡാറ്റ ഫാബ്രിക് ഉപയോഗിച്ച് ബിസിനസ്സിന് തത്സമയ ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി വേഗത്തിലും കൂടുതൽ വിവരമുള്ള തിരഞ്ഞെടുപ്പുകൾ നടത്താനാകും, ഇത് ഡാറ്റ ലഭ്യതയും പ്രവേശനക്ഷമതയും വർദ്ധിപ്പിക്കും.
- വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ മാനേജുചെയ്യുന്നതിനും വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും, ഡേറ്റ ഫാബ്രിക്, പരിസരവും ക്ലൗഡ് അധിഷ്ഠിത ഡാറ്റയും ഉൾപ്പെടെ നിരവധി ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റയുടെ തടസ്സമില്ലാത്ത സംയോജനം പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.
- നിരവധി ടീമുകൾക്കും ഡിപ്പാർട്ട്മെന്റുകൾക്കുമിടയിൽ തത്സമയ ഡാറ്റാ കൈമാറ്റവും സഹകരണവും സുഗമമാക്കുന്ന ഒരു കേന്ദ്രീകൃത ഡാറ്റ മാനേജ്മെന്റ് പ്ലാറ്റ്ഫോം നിർമ്മിക്കുന്നതിന് ബിസിനസ്സുകൾക്ക് ഡാറ്റ ഫാബ്രിക് ഉപയോഗിക്കാം.
- ഡാറ്റാ ഫാബ്രിക് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന ഡാറ്റാ ഗവേണൻസും സുരക്ഷാ കഴിവുകളും ഡാറ്റ സ്വകാര്യതയും റെഗുലേറ്ററി കംപ്ലയൻസും ഉയർത്തിപ്പിടിക്കാൻ സ്ഥാപനങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു.
- ഡാറ്റാ സിലോകൾ നീക്കം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ ഡാറ്റ ഫാബ്രിക്കിന് കൂടുതൽ ചെലവുകളും പ്രയത്നത്തിന്റെ തനിപ്പകർപ്പും ലാഭിക്കാൻ കഴിയും, ഇത് ഉൽപ്പാദനവും കാര്യക്ഷമതയും വർദ്ധിപ്പിക്കും.
- ബിസിനസ്സുകൾക്ക് ഡാറ്റ ഫാബ്രിക് ഉപയോഗിച്ച് സത്യത്തിന്റെ ഒരൊറ്റ ഉറവിടം സ്ഥാപിക്കാൻ കഴിയും, ഡാറ്റാ പൊരുത്തക്കേടുകളും നിരവധി ഡാറ്റ സ്രോതസ്സുകളിൽ നിന്ന് ഉണ്ടായേക്കാവുന്ന കൃത്യതയില്ലായ്മയും കുറയ്ക്കുന്നു.
- ബിസിനസ്സുകൾക്ക് ഡാറ്റ ഫാബ്രിക്കിന്റെ സഹായത്തോടെ ആവശ്യാനുസരണം അവരുടെ ഡാറ്റ ആർക്കിടെക്ചർ വിപുലീകരിക്കാൻ കഴിയും, പ്രകടനമോ സ്ഥിരതയോ വിട്ടുവീഴ്ച ചെയ്യാതെ വളർച്ചയും വിപുലീകരണവും സാധ്യമാക്കുന്നു.
- ബിസിനസ്സുകൾക്ക് ഡാറ്റയുടെ കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്താനും സ്വമേധയാലുള്ള ഇടപെടലിന്റെ ആവശ്യകത കുറയ്ക്കാനും കഴിയും ഡാറ്റ വർക്ക്ഫ്ലോകൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നു ഡാറ്റ ഫാബ്രിക് ഉപയോഗിച്ചുള്ള പ്രക്രിയകളും.
- ഡാറ്റ സംയോജനത്തിന്റെയും വിശകലനത്തിന്റെയും കാര്യത്തിൽ ഡാറ്റ ഫാബ്രിക്കിന്റെ വഴക്കം കാരണം ബിസിനസുകൾക്ക് അവരുടെ ഡാറ്റ മാനേജ്മെന്റിനും അനലിറ്റിക്സ് ആവശ്യകതകൾക്കുമായി വിവിധ ടൂളുകളും പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളും ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും.
സഹടപിക്കാനും
- ഡാറ്റ ഫാബ്രിക് സ്ഥാപിക്കുന്ന പ്രക്രിയ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളതും സമയമെടുക്കുന്നതുമാണ്, വിഭവങ്ങളിലും അറിവിലും ഗണ്യമായ പ്രതിബദ്ധത ആവശ്യമാണ്.
- സിസ്റ്റം സജ്ജീകരിക്കുന്നതിനും പരിപാലിക്കുന്നതിനും ആവശ്യമായ സ്റ്റാഫ് അംഗങ്ങൾ, സോഫ്റ്റ്വെയർ, ഹാർഡ്വെയർ എന്നിവയുടെ വില കണക്കിലെടുത്ത് ഡാറ്റ ഫാബ്രിക് ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുന്നതിനുള്ള പ്രാരംഭ ചെലവ് ഗണ്യമായിരിക്കാം.
- കോർപ്പറേറ്റ് പ്രവർത്തനങ്ങളെ തടസ്സപ്പെടുത്തുകയും മാറ്റത്തിനെതിരായ പ്രതിരോധം സൃഷ്ടിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ഡാറ്റ ഫാബ്രിക്കിനെ ഉൾക്കൊള്ളുന്നതിനായി നിലവിലുള്ള ഡാറ്റാ മാനേജ്മെന്റും അനലിറ്റിക്സ് നടപടിക്രമങ്ങളും ഗണ്യമായി മാറ്റേണ്ടി വന്നേക്കാം.
- ഡാറ്റാ ഫാബ്രിക്കിന്റെ സങ്കീർണ്ണതയുടെ ഫലമായി ബിസിനസ്സുകൾ ഉപയോക്തൃ സഹായത്തിനും വിദ്യാഭ്യാസത്തിനുമായി ചെലവഴിക്കേണ്ടി വന്നേക്കാം, ഇത് ഉപയോക്താക്കൾക്ക് അത് സ്വീകരിക്കാനും പരിശീലനം നേടാനും ബുദ്ധിമുട്ടാക്കും.
- നിരവധി ഡാറ്റ ഉറവിടങ്ങളും ഫോർമാറ്റുകളും ഉള്ള ബിസിനസ്സുകൾക്ക് ഡാറ്റ ഫാബ്രിക് ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് അവരുടെ ഡാറ്റാ ഘടനകൾ സ്റ്റാൻഡേർഡ് ചെയ്യേണ്ടതായി വന്നേക്കാം, അത് ബുദ്ധിമുട്ടാണ്.
- ഡാറ്റാ ഫാബ്രിക് ലെഗസി സിസ്റ്റങ്ങളുമായി ഫലപ്രദമായി സംവദിച്ചേക്കില്ല, പുതിയ സിസ്റ്റം വികസനത്തിലോ നിലവിലെ സിസ്റ്റങ്ങളുടെ സിസ്റ്റം നവീകരണത്തിലോ കോർപ്പറേറ്റ് നിക്ഷേപം ആവശ്യമാണ്.
- ഡാറ്റാ ഫാബ്രിക് സുരക്ഷാ ലംഘനങ്ങൾക്കും ഡാറ്റാ സ്വകാര്യത ആശങ്കകൾക്കും സാധ്യതയുണ്ട്, എന്റർപ്രൈസസ് അവരുടെ ഡാറ്റ സംരക്ഷിക്കുന്നതിന് ശക്തമായ സുരക്ഷാ നടപടികൾ നടപ്പിലാക്കേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്.
- എല്ലാ ഡാറ്റാ ഫോർമാറ്റുകളേയും അല്ലെങ്കിൽ എല്ലാ തരത്തിലുള്ള ഡാറ്റാ വിശകലനത്തേയും പിന്തുണയ്ക്കാത്തതിനാൽ ഡാറ്റ ഫാബ്രിക് എല്ലാ തരത്തിലുമുള്ള ഡാറ്റയ്ക്കോ അനലിറ്റിക്സ് ഉപയോഗ കേസുകൾക്കോ അനുയോജ്യമാകണമെന്നില്ല.
ഡാറ്റ മെഷ് Vs ഡാറ്റ ഫാബ്രിക്
സമകാലിക ഡാറ്റാ മാനേജ്മെന്റിനുള്ള രണ്ട് പുതിയ ആർക്കിടെക്ചറൽ ഡിസൈനുകൾ ഡാറ്റ മെഷ്, ഡാറ്റ ഫാബ്രിക് എന്നിവയാണ്. ഒരു ഓർഗനൈസേഷനിൽ ഫലപ്രദമായ ഡാറ്റാ കൈമാറ്റവും വിശകലനവും സുഗമമാക്കാൻ ഇരുവരും പരിശ്രമിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിലും, അവരുടെ സമീപനങ്ങളിൽ അവർക്ക് കാര്യമായ ചില വ്യത്യാസങ്ങളുണ്ട്.
സമാനതകൾ
നിരവധി സിസ്റ്റങ്ങളിലും ടീമുകളിലും ഉടനീളം വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ അളക്കാവുന്നതും ഫലപ്രദവുമായ രീതിയിൽ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനായി, രണ്ട് സമീപനങ്ങൾ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്: ഡാറ്റ മെഷ്, ഡാറ്റ ഫാബ്രിക്. ഡാറ്റാ സ്വകാര്യതയും അനുസരണവും സംരക്ഷിക്കുന്നതിനുള്ള ഡാറ്റാ ഭരണത്തിന്റെയും സുരക്ഷയുടെയും മൂല്യം ഇരുവരും ഊന്നിപ്പറയുന്നു. മാത്രമല്ല, രണ്ട് ഡിസൈനുകളും ഒരു SOAയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു, അവിടെ ഡാറ്റ API-കൾ വഴി ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് വിതരണം ചെയ്യുകയും ഒരു ഉൽപ്പന്നമായി കണക്കാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
വ്യത്യാസങ്ങൾ
ഡാറ്റ ഉടമസ്ഥതയ്ക്കും മാനേജ്മെന്റിനുമുള്ള അവരുടെ സമീപനങ്ങളാണ് ഡാറ്റ മെഷും ഡാറ്റ ഫാബ്രിക്കും തമ്മിലുള്ള പ്രധാന വ്യത്യാസം.
വ്യക്തിഗത ഡൊമെയ്ൻ ടീമുകൾ ഡാറ്റാ മെഷിലെ അതത് ഡൊമെയ്നുകളിലെ ഡാറ്റയുടെ ചുമതല വഹിക്കുന്നു, ഇത് ഡാറ്റയുടെ ഉടമസ്ഥതയും അഡ്മിനിസ്ട്രേഷനും വികേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. ഡാറ്റാ ഭരണത്തിനും സുരക്ഷയ്ക്കുമായി പങ്കിട്ട ഒരു കൂട്ടം നിയമങ്ങൾ പാലിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിലും, ഓരോ ടീമിനും അതിന്റെ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനായി അവരുടേതായ ഉപകരണങ്ങളും സാങ്കേതികവിദ്യകളും തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ സ്വാതന്ത്ര്യമുണ്ട്.
ഡാറ്റ ഫാബ്രിക് പോലെയുള്ള ഒരു കേന്ദ്രീകൃത ഡാറ്റാ മാനേജ്മെന്റ് സിസ്റ്റം, എല്ലാ ഡാറ്റയും ഒരിടത്ത് സംഭരിക്കുകയും അത് നിയന്ത്രിക്കാൻ ഒരൊറ്റ ടീമിനെ നിയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ രീതി ഡാറ്റാ അഡ്മിനിസ്ട്രേഷനും വിശകലനവും കൂടുതൽ സ്ഥിരതയുള്ളതാക്കുന്നുവെങ്കിലും, വ്യത്യസ്ത ടീമുകളുടെ സ്വന്തം തിരഞ്ഞെടുത്ത ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കാനുള്ള കഴിവ് ഇത് പരിമിതപ്പെടുത്തിയേക്കാം.
ഡാറ്റാ ഇന്റഗ്രേഷനോടുള്ള അവരുടെ സമീപനങ്ങളാണ് ഡാറ്റ മെഷും ഡാറ്റ ഫാബ്രിക്കും തമ്മിലുള്ള മറ്റൊരു വ്യത്യാസം. ഡൊമെയ്നുകൾക്കിടയിൽ ഡാറ്റ കൈമാറ്റം ചെയ്യേണ്ടത് എങ്ങനെയെന്ന് വ്യക്തമാക്കുന്ന API കരാറുകളുടെ ഒരു ശേഖരം ഡാറ്റ മെഷിൽ ഡാറ്റ സംയോജനം പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുന്നു. ഈ തന്ത്രം ഡൊമെയ്നുകൾക്കിടയിൽ പരസ്പര പ്രവർത്തനക്ഷമത ഉറപ്പാക്കുന്നു, അതേസമയം ടീമുകളെ അവരുടെ സ്വന്തം ഡാറ്റ പൈപ്പ് ലൈനുകളും അനലിറ്റിക്സ് രീതികളും രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാൻ അനുവദിക്കുന്നു.
ഇതിനു വിപരീതമായി, ഡാറ്റ ഫാബ്രിക് ഡാറ്റാ ഇന്റഗ്രേഷനിൽ കൂടുതൽ കേന്ദ്രീകൃതമായ സമീപനം സ്വീകരിക്കുന്നു, മുൻകൂട്ടി ഡാറ്റ സംയോജിപ്പിച്ച് ഒരൊറ്റ ഇന്റർഫേസിലൂടെ ആക്സസ്സ് ആക്കുന്നു.
ഈ തന്ത്രം കൂടുതൽ ഫലപ്രദമാകുമെങ്കിലും, ടീമുകളുടെ സ്വന്തം തനതായ ഡാറ്റ പൈപ്പ്ലൈനുകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിനുള്ള കഴിവിനെ ഇത് പരിമിതപ്പെടുത്തിയേക്കാം.
ഡാറ്റ മെഷും ഡാറ്റ ഫാബ്രിക്കും ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗിനായി വ്യത്യസ്തമായ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഡാറ്റാ മെഷിലെ ഡൊമെയ്ൻ ടീമുകളാണ് ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത്, അവർക്ക് താൽപ്പര്യമുള്ള ഉപകരണങ്ങളും സാങ്കേതികവിദ്യകളും ഉപയോഗിക്കാൻ അവർക്ക് സ്വാതന്ത്ര്യമുണ്ട്.
ഡാറ്റാ പ്രോസസ്സിംഗ് ഇപ്പോൾ ഒരു സമർപ്പിത ടീമാണ് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത്, എന്നിരുന്നാലും, ഡാറ്റ ഫാബ്രിക് കൂടുതൽ കേന്ദ്രീകൃത രീതി നൽകുന്നു. ഈ സമീപനം കൂടുതൽ വിജയകരമാകുമെങ്കിലും, ടീമുകൾക്ക് അവരുടേതായ വ്യതിരിക്തമായ വിലയിരുത്തലുകൾ നടത്തുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാക്കും.
തീരുമാനം
ഉപസംഹാരമായി, ഡാറ്റ ഫാബ്രിക്കും ഡാറ്റ മെഷും സമകാലിക ഡാറ്റാ മാനേജ്മെന്റിന് പുതിയ രീതികൾ നൽകുന്നു, ഓരോന്നിനും പ്രത്യേക ഗുണങ്ങളും ദോഷങ്ങളുമുണ്ട്.
ഡാറ്റാ മെഷ്, ഡാറ്റയുടെ വികേന്ദ്രീകൃത ഉടമസ്ഥതയ്ക്കും അഡ്മിനിസ്ട്രേഷനും ശക്തമായ ഊന്നൽ നൽകുന്നു, പങ്കിട്ട മാനദണ്ഡങ്ങൾ പിന്തുടരുമ്പോൾ ഓരോ ടീമിനും അവരുടെ സ്വന്തം ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യാനുള്ള സ്വാതന്ത്ര്യം നൽകുന്നു.
ഡാറ്റ ഫാബ്രിക്, താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, ഡാറ്റ അഡ്മിനിസ്ട്രേഷന്റെയും വിശകലനത്തിന്റെയും ചുമതലയുള്ള സ്പെഷ്യലൈസ്ഡ് സ്റ്റാഫിനൊപ്പം ഒരു കേന്ദ്രീകൃത ഡാറ്റ മാനേജ്മെന്റ് പരിഹാരം നൽകുന്നു. ഈ പാറ്റേണുകൾ തമ്മിലുള്ള തീരുമാനം ഓരോ സ്ഥാപനത്തിന്റെയും തനതായ ആവശ്യകതകളും ലക്ഷ്യങ്ങളും അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്, ഡാറ്റ വോളിയം, ടീം ഘടന, ബിസിനസ്സ് ആവശ്യങ്ങൾ എന്നിവ പോലുള്ള ഘടകങ്ങൾ കണക്കിലെടുക്കുന്നു.
ഏതൊരു പ്ലാനിന്റെയും ഫലപ്രാപ്തി ആത്യന്തികമായി അത് എത്ര നന്നായി പ്രയോഗത്തിൽ വരുത്തുകയും കമ്പനിയുടെ വിശാലമായ ഡാറ്റാ മാനേജ്മെന്റ് തന്ത്രത്തിൽ ഉൾപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു എന്നതിനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കും.
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക