डेटा हा आधुनिक उपक्रमांचा एक महत्त्वाचा घटक आहे. व्यवसायांना अनेक स्त्रोतांकडून डेटा मिळतो, जसे की ग्राहक, पुरवठादार आणि अंतर्गत प्रणाली आणि त्याचा उपयोग सुशिक्षित निर्णय घेण्यासाठी करतात. तरीही, डेटा व्हॉल्यूम आणि गुंतागुंत वाढत असताना, ते व्यवस्थापित करणे आणि कार्यक्षमतेने वापरणे कठीण होऊ शकते.
डेटा कॅटलॉग यामध्ये मदत करू शकतो. हे व्यवसाय त्यांच्या डेटा मालमत्ता व्यवस्थापित करण्यासाठी वापरलेले साधन आहे. दुसऱ्या शब्दांत, ही फक्त कंपनीबद्दलच्या तथ्यांची निर्देशिका आहे. या तथ्यांमध्ये स्थान, रचना आणि अनुप्रयोग समाविष्ट असू शकतात.
प्रभावी डेटा मालमत्ता व्यवस्थापनासाठी, डेटा कॅटलॉग आवश्यक आहे. डेटा कॅटलॉगशिवाय, कंपन्या त्यांच्या डेटाचा मागोवा गमावण्याचा धोका चालवतात. त्यांच्याकडे कोणता डेटा आहे, तो कुठे आहे आणि तो कसा वापरायचा हे जाणून घेण्यापासून ते प्रतिबंधित करते. डेटा त्रुटी, डुप्लिकेशन आणि यामुळे होणारी विसंगती व्यवसायांवर गंभीर परिणाम करू शकतात.
डेटा कॅटलॉगमधील घटक
मेटाडेटा, डेटा वंश, आणि डेटा गुणवत्ता तपशील हे डेटा कॅटलॉगचे तीन प्रमुख भाग आहेत.
मेटाडेटा
कॅटलॉगमधील डेटाचे वर्णन करणारे तपशील मेटाडेटा म्हणून ओळखले जातात. त्यामध्ये डेटाचे नाव, स्थान, स्वरूप आणि इच्छित वापर यासारखे तपशील असतात. डेटा संदर्भ देऊन, मेटाडेटा वापरकर्त्यांना डेटा मालमत्ता अधिक द्रुतपणे शोधण्यात आणि समजून घेण्यास सक्षम करते.
डेटा इतिहास
डेटा वंश म्हणजे डेटाची निर्मिती, परिवर्तन आणि विविध प्रणालींमधील हालचालींचे दस्तऐवजीकरण. हे डेटाच्या मार्गाचा सर्वसमावेशक दृष्टीकोन देते, ज्यामुळे डेटाची अचूकता निर्धारित करणे आणि त्याचा इतिहास ट्रॅक करणे सोपे होते.
गुणवत्ता डेटा माहिती
डेटा गुणवत्तेवरील माहिती पूर्णता, शुद्धता, सातत्य आणि समयबद्धता यासह घटकांचे परीक्षण करते. हे विशिष्ट वापरांसाठी डेटाची उपयुक्तता निर्धारित करण्याचे एक साधन देते. तसेच, ते हमी देते की डेटा संस्थेच्या आवश्यकतांचे पालन करतो.
डेटा कॅटलॉग समजून घेणे
डेटा कॅटलॉग ही डेटा मालमत्तेची संपूर्ण यादी असते ज्यामध्ये प्रत्येक डेटा संकलनाबद्दल अचूक माहिती असते. यामध्ये मेटाडेटा, डेटा वंश आणि डेटा गुणवत्तेची माहिती समाविष्ट आहे ज्यामुळे संस्थांना त्यांच्या डेटा मालमत्ता प्रभावीपणे व्यवस्थापित करण्यात मदत होते.
मेटाडेटा डेटा सेटच्या महत्त्वाच्या वैशिष्ट्यांचे वर्णन करतो, जसे की त्याचा स्कीमा, स्वरूप, डेटा प्रकार आणि डेटा स्रोत. डेटा वंश डेटा सेटचा इतिहास, त्याचे मूळ, बदल आणि अवलंबनांसह स्पष्ट करते. आणि, डेटा गुणवत्ता माहिती डेटा सेटची शुद्धता, पूर्णता आणि विश्वासार्हता दर्शवते.
डेटा कॅटलॉग डेटा डिक्शनरी किंवा डेटा इन्व्हेंटरीजसाठी वारंवार चुकले जातात, जरी ते समान नसतात. जरी डेटा शब्दकोश डेटा तुकड्यांना परिभाषित आणि वर्णन करतात, डेटा कॅटलॉग संपूर्ण डेटा सेटबद्दल तपशीलवार माहिती देतात. याउलट, डेटा इन्व्हेंटरीज कोणतीही माहिती न देता फक्त डेटा मालमत्तांची यादी करतात.
डेटा कॅटलॉगचे नियोजन
डेटा कॅटलॉग तयार करण्यापूर्वी ते कंपनीच्या मागण्या पूर्ण करते याची खात्री करण्यासाठी योग्यरित्या तयार करणे महत्वाचे आहे. डेटा स्रोत ओळखणे, मेटाडेटा मानके स्थापित करणे आणि वापरकर्त्याच्या मागण्या समजून घेणे या सर्व महत्त्वाच्या समस्या आहेत.
संस्थेसाठी डेटा स्रोतांची प्रासंगिकता आणि मूल्य काळजीपूर्वक विचारात घेतले पाहिजे. संपूर्ण कंपनीमध्ये एकसमानता आणि इंटरऑपरेबिलिटी राखण्यासाठी, मेटाडेटा मानके वापरली जावीत. डेटा कॅटलॉग त्यांना लक्षात घेऊन तयार केले आहे याची खात्री करण्यासाठी वापरकर्त्याच्या आवश्यकता परिभाषित केल्या पाहिजेत.
डेटा कॅटलॉग तयार करण्यासाठी पायऱ्या
पायरी 1: डेटा स्रोत शोधा
डेटा कॅटलॉग तयार करण्याची पहिली पायरी म्हणजे तुमच्या संस्थेचे सर्व डेटा स्रोत ओळखणे. यामध्ये डेटाबेसचा समावेश आहे, डेटा गोदामे, स्प्रेडशीट आणि इतर डेटा भांडार. तुम्ही सर्व स्रोत ओळखल्यानंतर, तुम्ही मेटाडेटा गोळा करणे सुरू करू शकता.
पायरी 2: मेटाडेटा गोळा करणे
सर्व सूचीबद्ध डेटा स्रोतांमधून मेटाडेटा गोळा करणे ही पुढील पायरी आहे. मेटाडेटा डेटासेटची मुख्य वैशिष्ट्ये निर्दिष्ट करतो, जसे की त्याचा स्कीमा, स्वरूप, डेटा प्रकार आणि स्रोत. मेटाडेटा संकलन डेटा संस्थेमध्ये मदत करते आणि शोधणे आणि शोधणे सोपे करते.
पायरी 3: डेटा प्रोफाइलिंग
मेटाडेटा संग्रहित केल्यानंतर, डेटा प्रोफाइल केला जातो. त्यांची रचना, पदार्थ आणि गुणवत्ता ओळखण्यासाठी डेटा सेटचे पुनरावलोकन करण्याची प्रक्रिया डेटा प्रोफाइलिंग म्हणून ओळखली जाते. प्रोफाइलिंग डेटा गुणवत्तेची चिंता ओळखण्यात मदत करते जसे की डेटा गहाळ. हे सुनिश्चित करते की डेटा स्वच्छ आणि वापरासाठी योग्य आहे.
पायरी 4: डेटा शब्दकोश तयार करा
खालील पायरी म्हणजे डेटा शब्दकोश तयार करणे. डेटा डिक्शनरी ही तुमच्या कंपनीतील सर्व डेटाची संपूर्ण यादी आहे. हे समृद्ध मेटाडेटा वर्णन, डेटा गुणवत्ता माहिती आणि डेटा वंश ऑफर करते. तुमच्या संस्थेचा डेटा समजून घेण्यासाठी आणि त्याचा अचूक वापर केल्याची खात्री करण्यासाठी डेटा डिक्शनरी महत्त्वाची आहे.
पायरी 5: डेटा संबंध ओळखणे
पुढील पायरी म्हणजे डेटामधील दुवा ओळखणे. यामध्ये डेटासेटमधील दुवा शोधणे आणि हायलाइट करणे समाविष्ट आहे. हे हितधारकांना डेटा स्रोतांमधील दुवा सहजपणे समजून घेण्यास अनुमती देते.
पायरी 6: वंश तयार करणे
डेटाचा प्रवास ठरवण्यासाठी ग्राफिकली चित्रित वंश तयार करणे महत्त्वाचे आहे. वंश डेटा प्रवाहात गुंतलेल्या अनेक प्रक्रियांचे स्पष्टीकरण देते. हे हितधारकांना फक्त वंशाचा मागोवा घेऊन समस्येचे मूळ कारण त्वरित ओळखण्यास सक्षम करते.
7वी पायरी: डेटा ऑर्गनायझेशन
फाइल किंवा टेबलमधील डेटा तांत्रिकदृष्ट्या अस्तित्वात आहे. व्यवसायाच्या आवश्यकतांनुसार, याचा अर्थ असू शकतो किंवा नाही. परिणामी, व्यवसाय वापरकर्ते समजू शकतील आणि विश्वास ठेवू शकतील अशा प्रकारे डेटा व्यवस्थित करण्यासाठी मॅन्युअल प्रयत्न आवश्यक आहेत. डेटा टॅग करणे, वापर आणि वापरकर्त्याच्या भूमिकेवर आधारित डेटाची व्यवस्था करणे आणि डेटा संघटना स्वयंचलित करणे या सर्व डेटा संस्थेच्या पद्धती आहेत.
पायरी 8: सहज प्रवेश प्रदान करा
अधिक प्रभावीपणे वापरण्यासाठी डेटा कॅटलॉग डेटा स्टॅकमध्ये सहज उपलब्ध असावा. जर तुम्ही एखादे साधन वापरत असाल तर तुम्ही वेबसाइटवरील डेटा कॅटलॉग वापरू शकता शिंपडा, जे डेटा कॅटलॉगची उपयोगिता वाढवते.
पायरी 9: सुरक्षिततेचे उपाय जागोजागी ठेवा
डेटा कॅटलॉगमध्ये संस्थेच्या सर्व डेटाचे विहंगावलोकन असल्यामुळे, सुरक्षा आवश्यकतांचे पालन करणे महत्त्वाचे आहे. डेटा कॅटलॉगमध्ये भूमिका-आधारित सुरक्षा, कोणता डेटा आणि कधी वापरला याची माहिती, ऑडिटिंग आणि एन्क्रिप्शन असणे आवश्यक आहे.
तुमच्या डेटा कॅटलॉगचा वापर करणे
वापरकर्त्यांना डेटा मालमत्तेची संपूर्ण माहिती देऊन, डेटा कॅटलॉग डेटा व्यवस्थापन आणि निर्णयक्षमता वाढविण्यात मदत करू शकतो.
डेटा विश्लेषक, उदाहरणार्थ, विशिष्ट अभ्यासासाठी संबंधित डेटा संच शोधण्यासाठी डेटा कॅटलॉग वापरू शकतो. आणि, ते डेटाची रचना आणि पदार्थ समजून घेण्यासाठी मेटाडेटा वापरू शकतात. डेटा कॅटलॉग व्यवसाय वापरकर्त्याद्वारे वेगवेगळ्या डेटा सेटचा अभ्यास करण्यासाठी आणि ग्राहक वर्तन, उत्पादन कार्यप्रदर्शन किंवा बाजारातील ट्रेंडमध्ये अंतर्दृष्टी मिळविण्यासाठी वापरले जाऊ शकते.
सारांश, डेटा कॅटलॉग राखण्यासाठी काळजीपूर्वक नियोजन आणि सातत्यपूर्ण कामाचा समावेश होतो. तरीही, डेटा मालमत्तेची संपूर्ण यादी असण्याचा फायदा खूप आहे. हे निर्णयक्षमता सुधारू शकते आणि उत्पादकता वाढवू शकते.
डेटा डिक्शनरी, डेटा इन्व्हेंटरीज आणि डेटा कॅटलॉग मधील फरक
जरी डेटा डिक्शनरी, डेटा इन्व्हेंटरीज आणि डेटा कॅटलॉग हे सर्व संस्थेच्या डेटा मालमत्तेवर तपशील देतात, परंतु त्यांची व्याप्ती आणि तपशील भिन्न असतात.
शब्दकोश डेटा
डेटा डिक्शनरीमध्ये टेबल, फील्ड आणि कनेक्शनची नावे आणि वर्णनांसह डेटाच्या संरचनेवरील तपशीलांचा समावेश आहे. ते सहसा डेटाबेस प्रशासकांद्वारे विकसित केले जातात आणि विशिष्ट तांत्रिक माहितीवर लक्ष केंद्रित करतात.
डेटाची यादी
डेटा इन्व्हेंटरीमध्ये भौतिक डेटा मालमत्तेचे तपशील, त्यांचे स्थान, मालक आणि सुरक्षितता पातळी यांचा समावेश होतो. डेटा मालमत्तेच्या इन्व्हेंटरीवर व्यवस्थापन-केंद्रित लक्ष केंद्रित करून ते सहसा आयटी युनिट्सद्वारे विकसित केले जातात.
डेटा कॅटलॉग
संस्थेच्या डेटा मालमत्तेचे संपूर्ण चित्र देण्यासाठी डेटा कॅटलॉग मेटाडेटा, डेटा वंश आणि डेटा गुणवत्ता माहिती एकत्रित करतात. ते वापरकर्ता-अनुकूल आणि व्यवसाय वापरकर्ते, डेटा वैज्ञानिक आणि इतर भागधारकांसाठी प्रवेश करण्यायोग्य आहेत ज्यांनी डेटा मालमत्ता समजून घेणे आणि लागू करणे आवश्यक आहे.
महत्वाच्या गोष्टी लक्षात घ्याव्यात
डेटा कॅटलॉग विकसित करताना अनेक व्हेरिएबल्सचा विचार करणे आवश्यक आहे. प्रारंभ करण्यासाठी, कॅटलॉगमध्ये समाविष्ट करणे आवश्यक असलेले डेटा स्रोत निर्धारित करणे महत्वाचे आहे. हे सर्व डेटा रेकॉर्ड आणि प्रवेशयोग्य असल्याची हमी देते.
शिवाय, कॅटलॉगमधील डेटा योग्य, पूर्ण आणि अद्ययावत असल्याची हमी देण्यासाठी मेटाडेटा मानके आणि डेटा गव्हर्नन्स प्रक्रिया स्थापित करणे आवश्यक आहे. डेटा ऑर्गनायझेशन आणि ऍक्सेसिबिलिटी हे देखील महत्त्वाचे घटक आहेत कारण कॅटलॉग वापरकर्त्यांना समजेल आणि डेटा स्टॅकमध्ये सहज उपलब्ध होईल अशा पद्धतीने मांडले जावे.
प्रत्युत्तर द्या