ഉള്ളടക്ക പട്ടിക[മറയ്ക്കുക][കാണിക്കുക]
പ്രധാനപ്പെട്ട ബിസിനസ്സ് തീരുമാനങ്ങൾ അറിയിക്കുന്നതിനും ഉൽപ്പന്ന ഓഫറുകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും മികച്ച ഉപഭോക്തൃ സേവനം നൽകുന്നതിനും കമ്പനികൾ കൂടുതലായി ആശ്രയിക്കുന്നതിനാൽ കമ്പനികൾ എന്നത്തേക്കാളും കൂടുതൽ ഡാറ്റ പിടിച്ചെടുക്കുന്നു.
ഡാറ്റയുടെ അളവ് എക്സ്പോണൻഷ്യൽ നിരക്കിൽ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനാൽ, സ്കേലബിളിറ്റി, ഡിപൻഡബിലിറ്റി, ലഭ്യത എന്നിവയുൾപ്പെടെ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗിനും അനലിറ്റിക്സിനും ക്ലൗഡ് നിരവധി നേട്ടങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
ക്ലൗഡ് ഇക്കോസിസ്റ്റത്തിൽ, ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗിനും അനലിറ്റിക്സിനും നിരവധി ഉപകരണങ്ങളും സാങ്കേതികവിദ്യകളും ഉണ്ട്. ഡാറ്റ വെയർഹൗസുകളും ഡാറ്റ തടാകങ്ങളും ആണ് ഏറ്റവും കൂടുതൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന രണ്ട് തരം വലിയ ഡാറ്റ സ്റ്റോറേജ് ഘടനകൾ.
ഒരു ഡാറ്റാ തടാകം ഉപയോഗിക്കുന്നത് ആകർഷകമല്ലെങ്കിലും, മോഡലും ഡാറ്റയും പ്രസക്തമായിരിക്കുമ്പോൾ തന്നെ നിങ്ങൾക്ക് അന്വേഷിക്കാൻ കഴിയില്ല, ഡാറ്റ സ്റ്റോറേജ് സ്ട്രീമിംഗിനായി ഒരു ഡാറ്റ വെയർഹൗസ് ഉപയോഗിക്കുന്നത് പാഴായതാണ്.
Wഏത് തരം ക്ലൗഡ് ആർക്കിടെക്ചറാണ് ഞങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത്?
ഡാറ്റാ ലേക്ഹൗസിന് വേണ്ടിയുള്ള പുതിയ ആശയങ്ങൾ ഞങ്ങൾ പരിഗണിക്കണമോ, അതോ വെയർഹൗസിന്റെ പരിമിതികളിലോ തടാകത്തിന്റെ നിയന്ത്രണങ്ങളിലോ ഞങ്ങൾ തൃപ്തരാകണോ?
"ഡാറ്റ ലേക്ഹൗസ്" എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്ന ഒരു പുതിയ ഡാറ്റ സ്റ്റോറേജ് ആർക്കിടെക്ചർ, ഡാറ്റാ തടാകങ്ങളുടെ അഡാപ്റ്റബിലിറ്റിയും ഡാറ്റ വെയർഹൗസുകളുടെ ഡാറ്റ മാനേജ്മെന്റും സംയോജിപ്പിക്കുന്നു.
ബിസിനസ് ഇന്റലിജൻസ് (BI), ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് എന്നിവയ്ക്കായി വിശ്വസനീയമായ ഒരു ഡാറ്റ സംഭരണ പൈപ്പ്ലൈൻ നിർമ്മിക്കുന്നതിന് വിവിധ ബിഗ്-ഡാറ്റ സംഭരണ രീതികൾ മനസ്സിലാക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്. മെഷീൻ ലേണിംഗ് (ML) ജോലിഭാരം, നിങ്ങളുടെ കമ്പനിയുടെ ആവശ്യങ്ങൾ അനുസരിച്ച്.
ഈ പോസ്റ്റിൽ, ഞങ്ങൾ ഡാറ്റ വെയർഹൗസ്, ഡാറ്റാ തടാകം, ഡാറ്റ ലേക്ഹൗസ് എന്നിവയെ സൂക്ഷ്മമായി പരിശോധിക്കും, അവയുടെ ഗുണങ്ങളും പരിമിതികളും ഗുണദോഷങ്ങളും. നമുക്ക് തുടങ്ങാം.
എന്താണ് ഡാറ്റ വെയർഹൗസ്?
പല സ്രോതസ്സുകളിൽ നിന്നുമുള്ള വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ സൂക്ഷിക്കാൻ ഒരു സ്ഥാപനം ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു കേന്ദ്രീകൃത ഡാറ്റാ ശേഖരമാണ് ഡാറ്റ വെയർഹൗസ്. ഒരു ഓർഗനൈസേഷന്റെ "ഡാറ്റ സത്യത്തിന്റെ" ഏക ഉറവിടമായി ഒരു ഡാറ്റ വെയർഹൗസ് പ്രവർത്തിക്കുന്നു, റിപ്പോർട്ടിംഗിനും ബിസിനസ് അനലിറ്റിക്സിനും അത് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്.
സാധാരണഗതിയിൽ, ഡാറ്റാ വെയർഹൗസുകൾ ചരിത്രപരമായ ഡാറ്റ സംഭരിക്കുന്നതിന് ആപ്ലിക്കേഷൻ, ബിസിനസ്സ്, ട്രാൻസാഷണൽ ഡാറ്റ തുടങ്ങിയ നിരവധി ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള റിലേഷണൽ ഡാറ്റ സെറ്റുകൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. വെയർഹൗസിംഗ് സിസ്റ്റത്തിലേക്ക് ലോഡ് ചെയ്യുന്നതിനുമുമ്പ്, ഡാറ്റ വെയർഹൗസുകളിൽ ഡാറ്റ രൂപാന്തരപ്പെടുകയും വൃത്തിയാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, അങ്ങനെ അത് ഡാറ്റ സത്യത്തിന്റെ ഒരൊറ്റ ഉറവിടമായി ഉപയോഗിക്കാനാകും.
കമ്പനിയുടെ എല്ലാ മേഖലകളിൽ നിന്നുമുള്ള ബിസിനസ്സ് സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ വേഗത്തിൽ നൽകാനുള്ള അവരുടെ കഴിവ് കാരണം, ബിസിനസുകൾ ഡാറ്റ വെയർഹൗസുകളിൽ നിക്ഷേപിക്കുന്നു. BI ടൂളുകൾ, SQL ക്ലയന്റുകൾ, മറ്റ് സങ്കീർണ്ണമല്ലാത്ത (അതായത്, നോൺ-ഡാറ്റ സയൻസ്) അനലിറ്റിക്സ് സൊല്യൂഷനുകൾ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച്, ബിസിനസ്സ് അനലിസ്റ്റുകൾ, ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയർമാർക്കും തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നവർക്കും ഡാറ്റ വെയർഹൗസുകളിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ ആക്സസ് ചെയ്യാൻ കഴിയും.
വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന ഡാറ്റയുടെ അളവ് ഉപയോഗിച്ച് ഒരു വെയർഹൗസ് പരിപാലിക്കുന്നത് ചെലവേറിയതാണ്, കൂടാതെ ഒരു ഡാറ്റ വെയർഹൗസിന് അസംസ്കൃതമോ ഘടനാരഹിതമോ ആയ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയില്ല. കൂടാതെ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ പ്രെഡിക്റ്റീവ് മോഡലിംഗ് പോലുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റാ വിശകലന ടെക്നിക്കുകൾക്ക് ഇത് അനുയോജ്യമായ ഓപ്ഷനല്ല.
അതിനാൽ, ഒരു ഡാറ്റ വെയർഹൗസ്, വേഗത്തിലുള്ള അന്വേഷണ പ്രതികരണങ്ങളും ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ഡാറ്റയും നൽകുന്നു. Google Big Query, Amazon Redshift, Azure SQL Data warehouse, Snowflake എന്നിവ ഡാറ്റ വെയർഹൗസുകൾക്കായി ലഭ്യമായ ക്ലൗഡ് സേവനങ്ങളാണ്.
ഡാറ്റ വെയർഹൗസിന്റെ പ്രയോജനങ്ങൾ
- ബിസിനസ്സ് ഇന്റലിജൻസ്, ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് ജോലിഭാരം എന്നിവയുടെ കാര്യക്ഷമതയും വേഗതയും വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു: ഡാറ്റ വെയർഹൗസുകൾ ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കുന്നതിനും വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും ആവശ്യമായ സമയം കുറയ്ക്കുന്നു. ഡാറ്റ വെയർഹൗസിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ വിശ്വസനീയവും സ്ഥിരതയുള്ളതുമായതിനാൽ അവർക്ക് ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സിലേക്കും ബിസിനസ് ഇന്റലിജൻസ് ടൂളുകളിലേക്കും എളുപ്പത്തിൽ ലിങ്ക് ചെയ്യാൻ കഴിയും. കൂടാതെ, ഡാറ്റ വെയർഹൗസുകൾ ഡാറ്റ ശേഖരണത്തിന് ആവശ്യമായ സമയം ലാഭിക്കുകയും റിപ്പോർട്ടുകൾ, ഡാഷ്ബോർഡുകൾ, മറ്റ് അനലിറ്റിക്സ് ആവശ്യകതകൾ എന്നിവയ്ക്കായി ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കാനുള്ള കഴിവ് ടീമുകൾക്ക് നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു.
- ഡാറ്റയുടെ സ്ഥിരത, ഗുണനിലവാരം, സ്റ്റാൻഡേർഡൈസേഷൻ എന്നിവ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു: ഓർഗനൈസേഷനുകൾ ഉപയോക്താവ്, വിൽപ്പന, ഇടപാട് ഡാറ്റ എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നു. ഡാറ്റാ വെയർഹൗസിംഗ് കോർപ്പറേറ്റ് ഡാറ്റയെ ഏകീകൃതവും സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഫോർമാറ്റിലേക്ക് സമാഹരിക്കുന്നതിനാൽ, ഡാറ്റ സത്യത്തിന്റെ ഒരൊറ്റ ഉറവിടമായി പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയുന്നതിനാൽ സ്ഥാപനത്തിന് ബിസിനസ് ആവശ്യകതകൾക്കായുള്ള ഡാറ്റയെ വിശ്വസിക്കാൻ കഴിയും.
- പൊതുവായി തീരുമാനമെടുക്കൽ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു: സമീപകാലവും പഴയതുമായ ഡാറ്റയ്ക്കായി ഒരു കേന്ദ്രീകൃത സ്റ്റോർ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ ഡാറ്റ വെയർഹൗസിംഗ് മികച്ച തീരുമാനമെടുക്കൽ സുഗമമാക്കുന്നു. കൃത്യമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾക്കായി ഡാറ്റ വെയർഹൗസുകളിലെ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, തീരുമാനമെടുക്കുന്നവർക്ക് അപകടസാധ്യതകൾ വിലയിരുത്താനും ക്ലയന്റ് ആവശ്യങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കാനും ചരക്കുകളും സേവനങ്ങളും മെച്ചപ്പെടുത്താനും കഴിയും.
- മികച്ച ബിസിനസ്സ് ഇന്റലിജൻസ് നൽകുന്നു: സാധാരണഗതിയിൽ പതിവായി ശേഖരിക്കപ്പെടുന്ന, സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ നൽകുന്ന ക്യൂറേറ്റ് ചെയ്ത ഡാറ്റയും, വൻതോതിലുള്ള അസംസ്കൃത ഡാറ്റയും തമ്മിലുള്ള അന്തരം ഡേറ്റ വെയർഹൗസിംഗ് നികത്തുന്നു. ഒരു ഓർഗനൈസേഷന്റെ ഡാറ്റ സംഭരണത്തിനുള്ള അടിത്തറയായി അവർ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, അതിന്റെ ഡാറ്റയെക്കുറിച്ചുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകാനും പ്രതിരോധപരമായ ബിസിനസ്സ് തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിന് പ്രതികരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാനും അത് പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.
ഡാറ്റ വെയർഹൗസിന്റെ പരിമിതികൾ
- ഡാറ്റ ഫ്ലെക്സിബിലിറ്റിയുടെ അഭാവം: ഘടനാപരമായ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിൽ ഡാറ്റ വെയർഹൗസുകൾ മികവ് പുലർത്തുമ്പോൾ, ലോഗ് അനലിറ്റിക്സ്, സ്ട്രീമിംഗ്, സോഷ്യൽ മീഡിയ ഡാറ്റ എന്നിവ പോലുള്ള സെമി-സ്ട്രക്ചർഡ്, അൺസ്ട്രക്ചർഡ് ഡാറ്റ ഫോർമാറ്റുകൾ അവർക്ക് വെല്ലുവിളിയാകും. ഇത് മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഉൾപ്പെടുന്ന ഉപയോഗ കേസുകൾക്കായി ഡാറ്റ വെയർഹൗസുകൾ ശുപാർശ ചെയ്യുന്നു നിർമ്മിത ബുദ്ധി ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള.
- ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാനും പരിപാലിക്കാനും ചെലവേറിയത്: ഡാറ്റ വെയർഹൗസുകൾ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുന്നതിനും പരിപാലിക്കുന്നതിനും ചെലവേറിയതായിരിക്കും. കൂടാതെ, ഡാറ്റ വെയർഹൗസ് പലപ്പോഴും സ്റ്റാറ്റിക് അല്ല; ഇത് പ്രായമാകുകയും പതിവായി പരിപാലിക്കുകയും വേണം, അത് ചെലവേറിയതാണ്.
ആരേലും
- ഡാറ്റ കണ്ടെത്താനും വീണ്ടെടുക്കാനും അന്വേഷിക്കാനും ലളിതമാണ്.
- ഡാറ്റ ഇതിനകം ശുദ്ധമായിരിക്കുന്നിടത്തോളം, SQL ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കൽ ലളിതമാണ്.
ബാക്ക്ട്രെയിസ്കൊണ്ടു്
- ഒരു അനലിറ്റിക്സ് വെണ്ടർ മാത്രം ഉപയോഗിക്കാൻ നിങ്ങൾ നിർബന്ധിതരാകുന്നു.
- ഘടനയില്ലാത്തതോ ഒഴുകുന്നതോ ആയ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുകയും സംഭരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നത് വളരെ ചെലവേറിയതാണ്.
എന്താണ് ഡാറ്റ തടാകം?
എല്ലാ തരത്തിലുമുള്ള ഡാറ്റയും ഡാറ്റ തടാകങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുകയും സാധ്യമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്ന രീതിയിൽ കേന്ദ്രീകൃതമായി സ്ഥിതി ചെയ്യുന്നതും വായിക്കാൻ ലഭ്യമായതുമായ ഡാറ്റ ഉണ്ടായിരിക്കുന്നത് പ്രയോജനകരമാണ്.
ഒരു ഡാറ്റാ തടാകം എന്നത് ഒരു കേന്ദ്രീകൃതവും അങ്ങേയറ്റം പൊരുത്തപ്പെടുത്താൻ കഴിയുന്നതുമായ ഒരു സംഭരണ ഇടമാണ്, അവിടെ സംഘടിതവും ഘടനാരഹിതവുമായ ഡാറ്റയുടെ വലിയ അളവുകൾ അവയുടെ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാത്തതും മാറ്റപ്പെടാത്തതും ഫോർമാറ്റ് ചെയ്യാത്തതുമായ രൂപങ്ങളിൽ സൂക്ഷിക്കുന്നു.
ഒരു ഡാറ്റ തടാകം, മുമ്പ് "വൃത്തിയാക്കപ്പെട്ട" ആപേക്ഷിക ഡാറ്റ സംരക്ഷിക്കുന്ന ഡാറ്റ വെയർഹൗസുകളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ഡാറ്റ സംഭരിക്കുന്നതിന് ഒരു ഫ്ലാറ്റ് ആർക്കിടെക്ചറും അതിന്റെ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാത്ത അവസ്ഥയിൽ സംഭരിച്ചിരിക്കുന്ന വസ്തുക്കളും ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഈ ഫോർമാറ്റിൽ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള ഡാറ്റാ വെയർഹൗസുകൾക്ക് വിരുദ്ധമായി, ഡാറ്റാ തടാകങ്ങൾ അനുയോജ്യവും വിശ്വസനീയവും താങ്ങാനാവുന്നതുമാണ്, കൂടാതെ ഘടനാരഹിതമായ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് മെച്ചപ്പെട്ട ഉൾക്കാഴ്ച നേടാൻ സംരംഭങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.
ഡാറ്റാ തടാകങ്ങളിൽ, ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്ന സമയത്ത് സ്കീമയോ ഡാറ്റയോ സ്ഥാപിക്കുന്നതിനുപകരം വിശകലന ആവശ്യങ്ങൾക്കായി ഡാറ്റ എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്യുകയും ലോഡ് ചെയ്യുകയും രൂപാന്തരപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു (ELT).
IoT ഉപകരണങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള നിരവധി ഡാറ്റ തരങ്ങൾക്കായി സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, സോഷ്യൽ മീഡിയ, സ്ട്രീമിംഗ് ഡാറ്റ, ഡാറ്റ തടാകങ്ങൾ മെഷീൻ ലേണിംഗും പ്രവചനാത്മക വിശകലനവും പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.
കൂടാതെ, അസംസ്കൃത ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന ഒരു ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞന് ഡാറ്റാ തടാകം ഉപയോഗിക്കാം. ഒരു ഡാറ്റ വെയർഹൗസ്, മറിച്ച്, ബിസിനസ്സുകൾക്ക് ഉപയോഗിക്കാൻ എളുപ്പമാണ്. ഉപയോക്തൃ പ്രൊഫൈലിംഗിന് ഇത് അനുയോജ്യമാണ്, പ്രവചിക്കുന്ന അനലിറ്റിക്സ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ്, മറ്റ് ജോലികൾ.
ഡാറ്റാ തടാകങ്ങൾ ഡാറ്റ വെയർഹൗസുകളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട നിരവധി പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിലും, അവയുടെ ഡാറ്റ ഗുണനിലവാരം മോശമാണ്, കൂടാതെ അവയുടെ അന്വേഷണ വേഗത അപര്യാപ്തവുമാണ്. കൂടാതെ, ബിസിനസ്സ് ഉപയോക്താക്കൾക്ക് SQL അന്വേഷണങ്ങൾ നടത്താൻ അധിക ഉപകരണങ്ങൾ ആവശ്യമാണ്. മോശമായി ഘടനാപരമായ ഒരു ഡാറ്റ തടാകം ഡാറ്റ സ്തംഭനാവസ്ഥയിൽ ഒരു പ്രശ്നം അനുഭവിച്ചേക്കാം.
ഡാറ്റ തടാകത്തിന്റെ പ്രയോജനങ്ങൾ
- മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ഡാറ്റാ സയൻസ് ആപ്ലിക്കേഷൻ കേസുകളുടെ വിപുലമായ ശ്രേണികൾക്കുള്ള പിന്തുണ, ഡാറ്റ തുറന്നതും അസംസ്കൃതവുമായ രീതിയിൽ സൂക്ഷിക്കുന്നതിനാൽ, ഡാറ്റാ തടാകങ്ങളിലെ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ വ്യത്യസ്ത മെഷീനും ഡീപ് ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങളും ഉപയോഗിക്കുന്നത് ലളിതമാണ്.
- പ്രീസെറ്റ് സ്കീമയുടെ ആവശ്യമില്ലാതെ ഏത് ഫോർമാറ്റിലും മീഡിയയിലും ഡാറ്റ സംഭരിക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്ന ഡാറ്റാ തടാകങ്ങളുടെ വൈവിധ്യം ഒരു വലിയ നേട്ടമാണ്. ഭാവിയിലെ ഡാറ്റ ഉപയോഗ കേസുകൾ പിന്തുണയ്ക്കാനാകും, കൂടാതെ ഡാറ്റ അതിന്റെ യഥാർത്ഥ നിലയിലാണെങ്കിൽ കൂടുതൽ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യാനും കഴിയും.
- രണ്ട് തരത്തിലുള്ള ഡാറ്റയും വിവിധ സന്ദർഭങ്ങളിൽ സംഭരിക്കുന്നത് ഒഴിവാക്കുന്നതിന്, ഡാറ്റാ തടാകങ്ങളിൽ ഘടനാപരമായതും ഘടനാരഹിതവുമായ ഡാറ്റ അടങ്ങിയിരിക്കാം. വിവിധ തരത്തിലുള്ള ഓർഗനൈസേഷണൽ ഡാറ്റയുടെ സംഭരണത്തിനായി, അവർ ഒരൊറ്റ സ്ഥാനം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
- പരമ്പരാഗത ഡാറ്റാ വെയർഹൗസുകളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, ഡാറ്റ തടാകങ്ങൾ വിലകുറഞ്ഞതാണ്, കാരണം അവ ഒബ്ജക്റ്റ് സ്റ്റോറേജ് പോലെയുള്ള വിലകുറഞ്ഞ ചരക്ക് ഹാർഡ്വെയറിൽ സൂക്ഷിക്കാൻ നിർമ്മിച്ചതാണ്, ഇത് പലപ്പോഴും സംഭരിച്ചിരിക്കുന്ന ഒരു ജിഗാബൈറ്റിന് കുറഞ്ഞ ചിലവിൽ സജ്ജമാണ്.
ഡാറ്റ തടാകത്തിന്റെ പരിമിതികൾ
- ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സും ബിസിനസ് ഇന്റലിജൻസ് ഉപയോഗ കേസുകളും മോശമായി സ്കോർ ചെയ്യുന്നു: അവ വേണ്ടത്ര പരിപാലിക്കുന്നില്ലെങ്കിൽ ഡാറ്റ തടാകങ്ങൾ അസംഘടിതമാകും, ഇത് ബിസിനസ്സ് ഇന്റലിജൻസ്, അനലിറ്റിക്സ് ടൂളുകൾ എന്നിവയുമായി ബന്ധിപ്പിക്കുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാക്കുന്നു. കൂടാതെ, റിപ്പോർട്ടിംഗിനും അനലിറ്റിക്സ് ഉപയോഗത്തിനും ആവശ്യമായ സന്ദർഭങ്ങളിൽ, സ്ഥിരതയുടെ അഭാവം ഡാറ്റാ ഘടനകൾ കൂടാതെ ACID (ആറ്റോമിസിറ്റി, സ്ഥിരത, ഒറ്റപ്പെടൽ, ഈട് എന്നിവ) ട്രാൻസാക്ഷൻ സപ്പോർട്ട് ഉപോൽപ്പന്നമായ അന്വേഷണ പ്രകടനത്തിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം.
- ഡാറ്റാ തടാകങ്ങളുടെ പൊരുത്തക്കേട് ഡാറ്റയുടെ വിശ്വാസ്യതയും സുരക്ഷയും നടപ്പിലാക്കുന്നത് അസാധ്യമാക്കുന്നു, ഇത് രണ്ടിന്റെയും അഭാവത്തിൽ കലാശിക്കുന്നു. ഡാറ്റാ തടാകങ്ങൾക്ക് ഏത് ഡാറ്റാ ഫോമും കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയുമെന്നതിനാൽ, സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റാ തരങ്ങൾ നിറവേറ്റുന്നതിനായി ഉചിതമായ ഡാറ്റ സുരക്ഷയും ഭരണ മാനദണ്ഡങ്ങളും വികസിപ്പിക്കുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടായിരിക്കാം.
ആരേലും
- എല്ലാത്തരം ഡാറ്റയ്ക്കും താങ്ങാനാവുന്ന പരിഹാരങ്ങൾ.
- സംഘടിതവും അർദ്ധ ഘടനാപരമായതുമായ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയും.
- സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗിനും സ്ട്രീമിംഗിനും അനുയോജ്യം.
ബാക്ക്ട്രെയിസ്കൊണ്ടു്
- അത്യാധുനിക പൈപ്പ് ലൈൻ സ്ഥാപിക്കണം.
- വിവരങ്ങൾ അന്വേഷിക്കാൻ കുറച്ച് സമയം നൽകുക.
- ഡാറ്റയുടെ വിശ്വാസ്യതയും ഗുണനിലവാരവും ഉറപ്പുനൽകാൻ സമയമെടുക്കുന്നു.
എന്താണ് ഡാറ്റ ലേക്ഹൗസ്?
"ഡാറ്റ ലേക്ഹൗസ്" എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്ന ഒരു നോവൽ ബിഗ്-ഡേറ്റ സ്റ്റോറേജ് ആർക്കിടെക്ചർ, ഡാറ്റാ തടാകങ്ങളുടെയും ഡാറ്റ വെയർഹൗസുകളുടെയും ഏറ്റവും വലിയ വശങ്ങൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ എല്ലാ ഡാറ്റയും, ഘടനാപരമായതോ, അർദ്ധ-ഘടനാപരമായതോ അല്ലെങ്കിൽ ഘടനാരഹിതമോ ആകട്ടെ, ഏറ്റവും മികച്ച മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ബിസിനസ്സ് ഇന്റലിജൻസ്, സ്ട്രീമിംഗ് കഴിവുകൾ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു ലൊക്കേഷനിൽ സംഭരിക്കാൻ കഴിയും.
എല്ലാ തരത്തിലുമുള്ള ഡാറ്റ തടാകങ്ങൾ പലപ്പോഴും ഡാറ്റ ലേക്ഹൗസുകളുടെ ആരംഭ പോയിന്റാണ്; അതിനുശേഷം, ഡാറ്റ ഡെൽറ്റ ലേക്ക് ഫോർമാറ്റിലേക്ക് രൂപാന്തരപ്പെടുന്നു (ഡാറ്റ തടാകങ്ങൾക്ക് വിശ്വാസ്യത നൽകുന്ന ഒരു ഓപ്പൺ സോഴ്സ് സ്റ്റോറേജ് ലെയർ).
ഡെൽറ്റ തടാകങ്ങളുള്ള ഡാറ്റ തടാകങ്ങൾ പരമ്പരാഗത ഡാറ്റ വെയർഹൗസുകളിൽ നിന്ന് ACID ഇടപാട് നടപടിക്രമങ്ങൾ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. സാരാംശത്തിൽ, ലേക്ഹൗസ് സിസ്റ്റം, ഡാറ്റ തടാകങ്ങൾ പോലെ, അവയുടെ യഥാർത്ഥ രൂപങ്ങളിൽ വൻതോതിൽ ഡാറ്റ നിലനിർത്താൻ ചെലവുകുറഞ്ഞ സംഭരണം ഉപയോഗിക്കുന്നു.
സ്റ്റോറിന്റെ മുകളിൽ മെറ്റാഡാറ്റ ലെയർ ചേർക്കുന്നത് ഡാറ്റാ ഘടന നൽകുകയും ഡാറ്റ വെയർഹൗസുകളിൽ കാണുന്നതുപോലുള്ള ഡാറ്റ മാനേജ്മെന്റ് ടൂളുകളെ ശക്തിപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.
ഡാറ്റാ സയൻസ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ബിസിനസ് ഇന്റലിജൻസ് തുടങ്ങിയ വിവിധ സംരംഭങ്ങൾക്കായി ഒരൊറ്റ സംവിധാനത്തിലൂടെ കമ്പനിയുടെ എല്ലാ ഡാറ്റയും ആക്സസ് ചെയ്യാൻ ഇത് പല ടീമുകൾക്കും സാധ്യമാക്കുന്നു.
ഡാറ്റ ലേക്ഹൗസിന്റെ പ്രയോജനങ്ങൾ
- ഒരു വലിയ ശ്രേണിയിലുള്ള ജോലിഭാരങ്ങൾക്കുള്ള പിന്തുണ: സങ്കീർണ്ണമായ വിശകലനങ്ങൾ സുഗമമാക്കുന്നതിന്, ഡാറ്റാ ലേക്ഹൗസുകൾ ഉപയോക്താക്കൾക്ക് ഏറ്റവും ജനപ്രിയമായ ചില ബിസിനസ് ഇന്റലിജൻസ് ടൂളുകളിലേക്ക് (ടേബിൾ, പവർബിഐ) നേരിട്ട് പ്രവേശനം നൽകുന്നു. കൂടാതെ, ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകൾക്കും മെഷീൻ ലേണിംഗ് എഞ്ചിനീയർമാർക്കും ഡാറ്റ എളുപ്പത്തിൽ ഉപയോഗിക്കാനാകും, കാരണം ഡാറ്റാ ലേക്ഹൗസുകൾ API-കൾക്കും പൈത്തൺ/ആർ പോലുള്ള മെഷീൻ ലേണിംഗ് ചട്ടക്കൂടുകൾക്കുമൊപ്പം ഓപ്പൺ-ഡാറ്റ ഫോർമാറ്റുകളും (പാർക്കറ്റ് പോലുള്ളവ) ഉപയോഗിക്കുന്നു.
- ചെലവ്-ഫലപ്രാപ്തി: ഡാറ്റ തടാകങ്ങളുടെ ചെലവ് കുറഞ്ഞ സംഭരണ സവിശേഷതകൾ നടപ്പിലാക്കാൻ ഡാറ്റ ലേക്ഹൗസുകൾ വിലകുറഞ്ഞ ഒബ്ജക്റ്റ് സ്റ്റോറേജ് സൊല്യൂഷനുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഒരൊറ്റ പരിഹാരം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, വിവിധ ഡാറ്റ സ്റ്റോറേജ് സിസ്റ്റങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ചെലവുകളും സമയവും ഡാറ്റ ലേക്ഹൗസുകൾ ഇല്ലാതാക്കുന്നു.
- ഡാറ്റാ ലേക്ഹൗസ് ഡിസൈൻ സ്കീമയും ഡാറ്റ ഇന്റഗ്രിറ്റിയും ഉറപ്പാക്കുന്നു, ഫലപ്രദമായ ഡാറ്റാ സുരക്ഷയും ഭരണ സംവിധാനങ്ങളും നിർമ്മിക്കുന്നത് ലളിതമാക്കുന്നു. എളുപ്പം ഡാറ്റ പതിപ്പ്, ഭരണം, സുരക്ഷ.
- ഡാറ്റാ ലേക്ഹൗസുകൾ, കമ്പനിയുടെ എല്ലാ ഡാറ്റാ ഡിമാൻഡുകളും ഉൾക്കൊള്ളാൻ കഴിയുന്ന ഒരൊറ്റ മൾട്ടിപർപ്പസ് ഡാറ്റ സ്റ്റോറേജ് പ്ലാറ്റ്ഫോം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു, ഇത് ഡാറ്റ ഡ്യൂപ്ലിക്കേഷൻ കുറയ്ക്കുന്നു. ഡാറ്റ വെയർഹൗസിന്റെയും ഡാറ്റാ തടാകത്തിന്റെയും പ്രയോജനങ്ങൾ കാരണം ഭൂരിഭാഗം ബിസിനസുകളും ഒരു ഹൈബ്രിഡ് പരിഹാരം തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു. ഈ തന്ത്രം, അതേസമയം, വിലയേറിയ ഡാറ്റ ഡ്യൂപ്ലിക്കേഷനിൽ കലാശിച്ചേക്കാം.
- ഓപ്പൺ ഫോർമാറ്റുകളുടെ പിന്തുണ. ഓപ്പൺ ഫോർമാറ്റുകൾ പല സോഫ്റ്റ്വെയർ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കും ഉപയോഗിക്കാനാകുന്ന ഫയൽ തരങ്ങളാണ്, അവയുടെ സവിശേഷതകൾ പൊതുവായി ലഭ്യമാണ്. റിപ്പോർട്ടുകൾ പ്രകാരം, അപ്പാച്ചെ പാർക്ക്വെറ്റ്, ഒആർസി (ഒപ്റ്റിമൈസ്ഡ് റോ കോളംനാർ) പോലെയുള്ള സാധാരണ ഫയൽ ഫോർമാറ്റുകളിൽ ഡാറ്റ സംഭരിക്കാൻ ലേക്ഹൗസുകൾക്ക് കഴിയും.
ഡാറ്റ ലേക്ഹൗസിന്റെ പരിമിതികൾ
ഒരു ഡാറ്റാ ലേക്ഹൗസിന്റെ ഏറ്റവും വലിയ പോരായ്മ അത് ഇപ്പോഴും ചെറുപ്പവും വികസ്വരവുമായ സാങ്കേതികവിദ്യയാണ് എന്നതാണ്. അതിന്റെ ഫലമായി അതിന്റെ പ്രതിബദ്ധതകൾ നിറവേറ്റുമോ എന്നത് അനിശ്ചിതത്വത്തിലാണ്. സ്ഥാപിതമായ ബിഗ്-ഡാറ്റ സ്റ്റോറേജ് സിസ്റ്റങ്ങളുമായി ഡാറ്റ ലേക്ഹൗസുകൾക്ക് മത്സരിക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, അതിന് വർഷങ്ങൾ എടുത്തേക്കാം.
എന്നിരുന്നാലും, ആധുനിക നവീകരണത്തിന്റെ തോത് കണക്കിലെടുക്കുമ്പോൾ, മറ്റൊരു ഡാറ്റ സ്റ്റോറേജ് സിസ്റ്റം ആത്യന്തികമായി അത് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കില്ല എന്ന് പറയാൻ പ്രയാസമാണ്.
ആരേലും
- ഒരു പ്ലാറ്റ്ഫോമിൽ എല്ലാ ഡാറ്റയും ഉണ്ട്, അതിനർത്ഥം പരിപാലിക്കാൻ കുറച്ച് ഹോസ്റ്റ് നാമങ്ങൾ മാത്രമേയുള്ളൂ എന്നാണ്.
- ആറ്റോമിസിറ്റി, സ്ഥിരത, ഒറ്റപ്പെടൽ, കാഠിന്യം എന്നിവയെ ബാധിക്കില്ല.
- ഇത് ഗണ്യമായി കൂടുതൽ താങ്ങാവുന്ന വിലയാണ്.
- ഒരു പ്ലാറ്റ്ഫോമിൽ എല്ലാ ഡാറ്റയും ഉണ്ട്, അതിനർത്ഥം പരിപാലിക്കാൻ കുറച്ച് ഹോസ്റ്റ് നാമങ്ങൾ മാത്രമേയുള്ളൂ എന്നാണ്.
- കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ ലളിതവും ഏത് പ്രശ്നവും വേഗത്തിൽ പരിഹരിക്കാനും കഴിയും
- പൈപ്പ് ലൈൻ നിർമ്മിക്കുന്നത് ലളിതമാക്കുക
ബാക്ക്ട്രെയിസ്കൊണ്ടു്
- സജ്ജീകരിക്കുന്നതിന് കുറച്ച് സമയമെടുത്തേക്കാം.
- ഒരു സ്ഥാപിത സംഭരണ സംവിധാനമായി യോഗ്യത നേടുന്നതിന് ഇത് വളരെ ചെറുപ്പവും വളരെ അകലെയുമാണ്.
ഡാറ്റ വെയർഹൗസ് Vs ഡാറ്റ ലേക്ക് Vs ഡാറ്റ ലേക്ഹൗസ്
കോർപ്പറേറ്റ് ഇന്റലിജൻസ്, റിപ്പോർട്ടിംഗ്, അനലിറ്റിക്സ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ എന്നിവയിൽ ഡാറ്റ വെയർഹൗസിന് ഒരു നീണ്ട ചരിത്രമുണ്ട്, ഇത് ആദ്യത്തെ വലിയ ഡാറ്റ സംഭരണ സാങ്കേതികവിദ്യയാണ്.
മറുവശത്ത്, ഡാറ്റ വെയർഹൗസുകൾ വിലയേറിയതും സ്ട്രീമിംഗ് ഡാറ്റ പോലുള്ള വൈവിധ്യമാർന്നതും ഘടനാരഹിതവുമായ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിൽ പ്രശ്നമുള്ളതുമാണ്. മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ഡാറ്റാ സയൻസ് വർക്ക്ലോഡുകൾ എന്നിവയ്ക്കായി, താങ്ങാനാവുന്ന സ്റ്റോറേജിൽ വിവിധ രൂപങ്ങളിൽ അസംസ്കൃത ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനായി ഡാറ്റ തടാകങ്ങൾ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തു.
ഘടനാരഹിതമായ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റ തടാകങ്ങൾ ഫലപ്രദമാണെങ്കിലും, അവയ്ക്ക് ഡാറ്റ വെയർഹൗസുകളുടെ എസിഐഡി ഇടപാട് കഴിവുകൾ ഇല്ല, ഇത് ഡാറ്റ സ്ഥിരതയും വിശ്വാസ്യതയും ഉറപ്പുനൽകുന്നത് വെല്ലുവിളിയാക്കുന്നു.
"ഡാറ്റ ലേക്ഹൗസ്" എന്നറിയപ്പെടുന്ന ഏറ്റവും പുതിയ ഡാറ്റ സ്റ്റോറേജ് ആർക്കിടെക്ചർ, ഡാറ്റാ തടാകങ്ങളുടെ താങ്ങാനാവുന്നതും പൊരുത്തപ്പെടുത്താവുന്നതുമായ ഡാറ്റ വെയർഹൗസുകളുടെ വിശ്വാസ്യതയും സ്ഥിരതയും സംയോജിപ്പിക്കുന്നു.
തീരുമാനം
ഉപസംഹാരമായി, ആദ്യം മുതൽ ഒരു ഡാറ്റ ലേക്ഹൗസ് നിർമ്മിക്കുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. കൂടാതെ, ഓപ്പൺ ഡാറ്റ ലേക്ഹൗസ് ആർക്കിടെക്ചർ പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ഒരു പ്ലാറ്റ്ഫോം നിങ്ങൾ തീർച്ചയായും ഉപയോഗിക്കും.
അതിനാൽ, ഒരു വാങ്ങൽ നടത്തുന്നതിന് മുമ്പ് ഓരോ പ്ലാറ്റ്ഫോമിന്റെയും നിരവധി സവിശേഷതകളും നിർവ്വഹണങ്ങളും അന്വേഷിക്കാൻ ശ്രദ്ധിക്കുക. ബിസിനസ്സ് ഇന്റലിജൻസ്, ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് ഉപയോഗ കേസുകൾ എന്നിവയിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ച് പ്രായപൂർത്തിയായ, ഘടനാപരമായ ഡാറ്റ സൊല്യൂഷൻ തിരയുന്ന കമ്പനികൾക്ക് ഒരു ഡാറ്റ വെയർഹൗസ് പരിഗണിക്കാം.
എന്നിരുന്നാലും, ഡാറ്റാ സയൻസിനും ഘടനാരഹിതമായ ഡാറ്റയിൽ മെഷീൻ ലേണിംഗിനും വേണ്ടിയുള്ള പവർ വർക്ക് ലോഡുകൾക്കായി അളക്കാവുന്നതും താങ്ങാനാവുന്നതുമായ ബിഗ് ഡാറ്റ സൊല്യൂഷൻ തേടുന്ന സംരംഭങ്ങൾ ഡാറ്റാ തടാകങ്ങൾ പരിഗണിക്കണം.
ഡാറ്റ വെയർഹൗസും ഡാറ്റാ തടാക സാങ്കേതികവിദ്യകളും നൽകുന്നതിനേക്കാൾ കൂടുതൽ ഡാറ്റ നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സിന് ആവശ്യമാണെന്ന് പരിഗണിക്കുക, അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയിൽ അത്യാധുനിക അനലിറ്റിക്സും മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഓപ്പറേഷനുകളും സമന്വയിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു പരിഹാരമാണ് നിങ്ങൾ അന്വേഷിക്കുന്നത്. എ ഡാറ്റ തടാകം സാഹചര്യത്തിലെ വിവേകപൂർണ്ണമായ ഓപ്ഷനാണ്.
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക