अनुक्रमणिका[लपवा][दाखवा]
डेटा तुमच्या आजूबाजूला सर्वत्र आहे. खऱ्या अर्थाने, ते तुमच्या व्यवसायाच्या प्रत्येक पैलूवर प्रभाव टाकते. तुम्ही तुमचा डेटा कसा हाताळायचा याच्या निर्णयांमध्ये व्यस्त असताना तुमच्या व्यवसायाची सेवा किती चांगली आहे याचे तपशील तपासण्यासाठी पुरेसा वेळ नाही असे वाटू शकते.
याकडे लक्ष द्या. तुमची संस्था 24 तास डेटा वापरत असते. त्यामुळे ते कोठून आले, ते तेथे कसे पोहोचले आणि कंपनीच्या माध्यमातून ते कसे पुढे जात आहे हे समजून घेणे महत्त्वाचे आहे.
या परिस्थितीत डेटा वंश महत्त्वाचा बनतो. डेटा कसा तयार झाला, तो कोठून आला आणि तो कुठे जात आहे हे समजून घेणे सोपे आहे जेव्हा आपण डेटाची उत्पत्ती, स्थलांतर आणि बदल यांचा मागोवा घेऊ शकतो.
या पोस्टमध्ये, आम्ही डेटा वंश, ते कसे कार्य करते, त्याची वापर प्रकरणे, तंत्रे आणि बरेच काही जवळून पाहू.
डेटा वंश म्हणजे काय?
डेटा वंश हा एक प्रकारचा डिजिटल पासपोर्ट म्हणून काम करतो. हे डेटा ट्रिपचे सर्वात व्यापक खाते आहे, जे त्याचे सर्व थांबे, वळण आणि त्याच्या मूळ स्थानापासून त्याच्या अंतिम गंतव्यापर्यंतच्या बदलांचे तपशीलवार वर्णन करते.
In सार, डेटा वंश अनेक सिस्टीम आणि प्लॅटफॉर्मवर डेटाच्या एका भागाचे मूळ, बदल आणि वापर याचे वर्णन करते. वापरकर्त्यांना डेटा कसा तयार केला गेला, तो कुठून आला आणि त्याचा कसा वापर केला गेला याबद्दल माहिती देऊन ते गुप्तहेराचे साधन म्हणून कार्य करते. ही माहिती वापरकर्त्यांना कोणत्याही संभाव्य समस्या ओळखण्यास आणि त्यांचे निराकरण करण्यास सक्षम करते.
डेटा वंश हा त्यांच्या ऑपरेशन्स चालविण्यासाठी डेटावर अवलंबून असलेल्या कंपन्यांसाठी एक अमूल्य संसाधन आहे कारण ते वापरकर्त्यांना कोण, काय, केव्हा आणि कोठे यासारख्या महत्त्वपूर्ण प्रश्नांना प्रतिसाद देऊ देते.
डेटा वंश म्हणजे, सोप्या भाषेत सांगायचे तर, डेटाच्या संपूर्ण मार्गाचा स्पष्ट आणि संक्षिप्त दृष्टीकोन ऑफर करताना डेटा अचूकता, पूर्णता आणि सातत्य याची हमी देणारा अंतिम डेटा ट्रेल आहे.
डेटा वंश कसे कार्य करते?
डेटा वंश हा रस्ता नकाशा आहे जो आपल्याला डेटाच्या प्रारंभ बिंदूपासून त्याच्या शेवटच्या बिंदूपर्यंत अनुसरण करण्यास सक्षम करतो. प्रवासी म्हणून डेटा पॉइंटचा विचार करा आणि त्याचा पासपोर्ट कसा कार्य करतो हे अधिक चांगल्या प्रकारे समजण्यासाठी त्याचा डेटा वंश समजा.
डेटा स्रोत, डेटा ट्रान्सफॉर्मेशन, डेटा स्टोरेज आणि डेटा आउटपुट हे पासपोर्टचे चार प्राथमिक घटक बनतात.
अनेक सिस्टीम, ऍप्लिकेशन्स आणि प्लॅटफॉर्म ज्यामधून डेटाचा उगम होतो ते डेटा स्त्रोतांद्वारे दर्शविले जाते, जे डेटाच्या प्रवासासाठी सुरुवातीचे बिंदू म्हणून काम करतात. डेटा ट्रान्सफॉर्मेशन हा त्यानंतरचा टप्पा आहे आणि डेटा वंशावली या स्त्रोतांकडून डेटाची प्रगती दर्शवते.
डेटा ट्रान्सफॉर्मेशन म्हणजे वापरकर्त्याच्या गरजा पूर्ण करण्यासाठी डेटाचे आकार देणे, बदल करणे आणि हाताळणे. हे डेटाच्या प्रवासादरम्यान विश्रांती थांबा म्हणून कार्य करते, पुढील पायरीसाठी ते तयार करते.
त्यानंतर अंतिम स्थानावर जाण्यापूर्वी डेटा संग्रहित केला जातो. हे क्लाउड सर्व्हर, डेटाबेस किंवा इतर काही प्रकारच्या स्टोरेज डिव्हाइसवर ठेवले जाऊ शकते. डेटा वंश डेटा कुठे संग्रहित केला जातो, तसेच तो कसा संरक्षित, बॅकअप आणि पुनर्प्राप्त केला जातो याचा मागोवा ठेवतो.
अंतिम टप्पा म्हणजे डेटा आउटपुट, जिथे डेटा वापरण्यासाठी पाठविला जातो. अहवाल, इन्फोग्राफिक्स किंवा इतर कोणत्याही प्रकारचे डेटा उत्पादन ते सादर करण्यासाठी वापरले जाऊ शकते. डेटा वंश आउटपुटचा मागोवा ठेवतो आणि डेटाची सातत्य, अचूकता आणि पूर्णतेची हमी देतो.
डेटा वंश मूलत: डेटाच्या प्रवासाचा प्रत्येक टप्पा रेकॉर्ड करून, त्याच्या सुरुवातीपासून त्याच्या आउटपुटपर्यंत, आणि ते विश्वसनीय, सुसंगत आणि सर्व मार्गाने योग्य राहील याची खात्री करून कार्य करते. डेटा वंशावळी संस्थांना सुशिक्षित निर्णय घेण्यास, समस्यांचे निराकरण करण्यात आणि डेटाच्या अस्तित्वाचे संपूर्ण दृश्य देऊन कायदेशीर दायित्वांचे पालन करण्यास मदत करते.
डेटा मालमत्ता समजून घेण्यासाठी आणि ते डेटा पाइपलाइनमधून कसे फिरतात, मेटाडेटा डेटा वंश प्रक्रियेचा एक महत्त्वाचा भाग आहे.
डेटा प्रवाहाचे व्हिज्युअल चित्रण प्रदान करण्यासाठी मेटाडेटा वापरून डेटा वंश साधने वापरून संस्थेमध्ये डेटा कसा रूपांतरित आणि वापरला जातो ते तुम्ही पाहू शकता. हे वापरकर्त्यांना डेटाच्या संभाव्यतेचे मूल्यांकन करण्यास सक्षम करते आणि त्यांना अधिक माहितीपूर्ण निर्णय घेण्यास मदत करते.
डेटा वंशाचे प्रकार
डेटा वंशाचे तीन मूलभूत प्रकार आहेत: फॉरवर्ड डेटा वंश, मागास डेटा वंश आणि द्वि-दिशात्मक डेटा वंश.
फॉरवर्ड डेटा वंश
वन-वे स्ट्रीटप्रमाणे, फॉरवर्ड डेटा वंशामध्ये डेटाचा एक भाग त्याच्या सुरुवातीच्या बिंदूपासून त्याच्या शेवटच्या बिंदूपर्यंत ट्रॅक करणे समाविष्ट आहे. डेटा स्त्रोतापासून सुरुवात करून, ते डेटाचे अनुसरण करते कारण ते त्याच्या आउटपुटपर्यंत पोहोचण्यासाठी अनेक परिवर्तने आणि स्टोरेज सिस्टममधून जाते.
डेटाची प्रक्रिया आणि परिवर्तन समजून घेणे तसेच मार्गात उद्भवलेल्या कोणत्याही समस्या या प्रकारच्या डेटा वंशावळामुळे सुलभ होतात. प्रत्येक पाऊल पुढच्या दिशेने जाते; हे ब्रेडक्रंबच्या मागचे अनुसरण करण्यासारखे आहे.
मागास डेटा वंश
मागास डेटा वंश हा उलटा प्रवासासारखा असतो जिथे आपण डेटाचे आउटपुट त्याच्या स्त्रोताकडे परत शोधतो. प्रक्रिया डेटाच्या अंतिम स्थानापासून सुरू होते आणि डेटा स्त्रोतापर्यंत पोहोचेपर्यंत विविध स्टोरेज आणि ट्रान्सफॉर्मेशन तंत्रांद्वारे मागे सरकते.
डेटाच्या मूळ स्त्रोताची ओळख, त्याच्या परिवर्तनाचे आकलन आणि त्याची अचूकता आणि पूर्णता तपासणे या सर्व गोष्टी या प्रकारच्या डेटा वंशाच्या मदतीने शक्य आहेत. हे एका गुप्तहेराच्या साधनासारखे कार्य करते, जे आम्हाला डेटाच्या मागास जाण्याचा मार्ग अनुमती देते.
द्वि-दिशात्मक डेटा वंश
द्वि-मार्गी, द्वि-दिशात्मक डेटा वंशावली फॉरवर्ड आणि बॅकवर्ड डेटा वंशाचे फायदे एकत्र करते. हे डेटाच्या स्त्रोतापासून ते गंतव्यस्थानापर्यंत तसेच त्या स्थानापासून प्रारंभ बिंदूपर्यंत ट्रॅक करून डेटाच्या मार्गाचे सर्वसमावेशक दृश्य प्रदान करते.
डेटाचा मूळ स्त्रोत निश्चित करण्यासाठी, तो कसा बदलला हे समजून घेण्यासाठी आणि त्याची गुणवत्ता, सातत्य आणि संपूर्णतेची हमी देण्यासाठी, डेटाच्या वंशाचा मागोवा घेणे उपयुक्त ठरते. रीअल-टाइम माहितीसह त्याचे स्थान आणि स्थिती, डेटासाठी GPS ट्रॅकर असण्यासारखे आहे.
डेटा वंशाची अंमलबजावणी
संस्थेमध्ये डेटा वंशाची अंमलबजावणी करण्यासाठी वारंवार खालील टप्प्यांचा समावेश होतो.
डेटा स्रोत परिभाषित करा
तुम्हाला ट्रॅक करण्याचा डेटा धारण करणार्या सिस्टम आणि डेटाबेसेस सर्व ओळखले पाहिजेत. हे करण्यासाठी, तुम्ही प्रथम फाइल्स, API आणि क्लाउड सेवांसह विविध डेटा स्रोत ओळखणे आवश्यक आहे.
मेटाडेटा गोळा करा
पुढील टप्पा म्हणजे डेटाचे स्थान, स्वरूप आणि संस्थेसह तपशील मिळवणे. डेटाची वैशिष्ट्ये समजून घेणे आणि त्याचा वापर कसा केला जातो हे या मेटाडेटाद्वारे शक्य झाले आहे.
डेटा त्रुटी ओळखा
डेटाचा प्रवाह त्याच्या स्त्रोतापासून गंतव्यस्थानापर्यंत मॅप केलेला असल्यास, मार्गावर होणारे कोणतेही परिवर्तन किंवा प्रक्रियेसह डेटा कसा अपडेट केला जातो आणि त्याचा वापर संस्थेमध्ये कसा केला जातो हे समजून घेणे सोपे आहे.
डेटा प्रवेशाचा मागोवा घ्या
डेटा सुरक्षितता आणि अनुपालन राखण्यासाठी, कोण डेटा ऍक्सेस करतो याचा मागोवा घ्या आणि रेकॉर्ड करा.
वंश संग्रहित करा आणि कल्पना करा
साध्या आकलनासाठी आणि विश्लेषणासाठी वंश सादर करण्यासाठी व्हिज्युअलायझेशन साधनांचा वापर करा. गोळा केलेला मेटाडेटा आणि डेटा प्रवाह माहिती एकाच भांडारात साठवा.
स्वयंचलित उपाय लागू करा
ऑटोमेशनद्वारे डेटा वंश गोळा केला जात आहे आणि त्याचे परीक्षण केले जात आहे हे तुम्ही सत्यापित करू शकता, जे चुका कमी करण्यास आणि उत्पादकता वाढविण्यात देखील मदत करेल.
पुनरावलोकन करा आणि अद्यतनित करा
वंशाच्या नोंदी नियमितपणे बरोबर आणि चालू आहेत हे बनवा आणि योग्य ते अद्यतनित करा.
प्रत्येक संस्थेच्या अनन्य आवश्यकता आणि मर्यादांवर अवलंबून अंमलबजावणी प्रक्रियेत फेरबदल करणे किंवा टप्प्याटप्प्याने जोडणे आवश्यक असू शकते.
डेटा वंश तंत्र
नमुना-आधारित वंश
या पद्धतीसह, डेटा व्युत्पन्न किंवा रूपांतरित केलेल्या प्रोग्रामिंगशी संवाद साधल्याशिवाय वंश चालविला जातो. सारण्या, स्तंभ आणि व्यवसाय अहवालांसाठी मेटाडेटा मूल्यांकन हे सर्व त्याचा भाग आहेत. हा मेटाडेटा वापरून ट्रेंड शोधून ते वंश शोधते.
उदाहरणार्थ, समान नाव आणि समान डेटा मूल्यांसह दोन डेटासेटमधील एक स्तंभ त्याच्या अस्तित्वाच्या वेगवेगळ्या टप्प्यांवर समान डेटा दर्शवतो. त्यानंतर त्या दोन स्तंभांना जोडण्यासाठी डेटा वंशाचा चार्ट वापरला जातो.
पॅटर्न-आधारित वंशाचा तंत्रज्ञान स्वतंत्र असण्याचा महत्त्वपूर्ण फायदा आहे कारण ते फक्त डेटा तपासते, डेटा प्रोसेसिंग पद्धती नाही. Oracle, MySQL आणि Spark यासह कोणतेही डेटाबेस तंत्रज्ञान हे त्याच प्रकारे अंमलात आणू शकते. दोष असा आहे की हा दृष्टिकोन नेहमीच अचूक नसतो.
जेव्हा डेटा प्रोसेसिंग लॉजिक संगणक कोडमध्ये लपवले जाते आणि मानवी-वाचनीय मेटाडेटामध्ये सहज स्पष्ट नसते, तेव्हा ते डेटासेटमधील संबंधांकडे दुर्लक्ष करू शकते.
डेटा टॅगिंग द्वारे वंश
ही पद्धत ट्रान्सफॉर्मेशन इंजिन टॅग किंवा अन्यथा मार्कर डेटा या कल्पनेवर आधारित आहे. वंश शोधण्यासाठी ते सुरुवातीपासून शेवटपर्यंत टॅग ट्रेस करते. हा दृष्टीकोन केवळ तेव्हाच यशस्वी होऊ शकतो जेव्हा तुमच्याकडे सर्व डेटा ट्रान्सफर व्यवस्थापित करणारे विश्वसनीय ट्रान्सफॉर्मेशन टूल असेल आणि तुम्ही टूल वापरत असलेल्या टॅगिंग स्ट्रक्चरशी परिचित असाल.
जरी असे साधन अस्तित्वात असले तरी, त्याशिवाय तयार केलेला किंवा बदललेला कोणताही डेटा डेटा टॅगिंगद्वारे वंशाच्या अधीन होऊ शकत नाही. बंद डेटा सिस्टमवर डेटा वंश चालविण्यापुरते हे या संदर्भात मर्यादित आहे.
स्वयंभू वंश
काही व्यवसायांमध्ये डेटा वातावरण असते ज्यामध्ये मेटाडेटा स्टोरेज, प्रोसेसिंग लॉजिक आणि मास्टर डेटा मॅनेजमेंट (MDM) समाविष्ट असते. या सेटिंग्जमध्ये वारंवार अ डेटा तलाव जिथे सर्व डेटा त्याच्या संपूर्ण आयुष्यभर ठेवला जातो.
अतिरिक्त संसाधनांच्या गरजेशिवाय या प्रकारच्या स्वयंपूर्ण प्रणालीद्वारे वंश नैसर्गिकरित्या प्रदान केले जाऊ शकतात. तथापि, डेटा टॅगिंग पद्धतीप्रमाणेच, वंशाला या नियमन केलेल्या वातावरणाच्या बाहेर घडणाऱ्या कोणत्याही गोष्टीची माहिती नसते.
विश्लेषण करून डेटा वंश
वंशाचा सर्वात अत्याधुनिक प्रकार म्हणजे डेटा-प्रोसेसिंग लॉजिक आपोआप वाचतो. संपूर्ण, एंड-टू-एंड ट्रेसिंगसाठी, ही पद्धत डेटा ट्रान्सफॉर्मेशन लॉजिकला उलट अभियंता बनवते.
या उपायाने सर्व समजून घेतले पाहिजे प्रोग्रामिंग भाषा आणि डेटा रूपांतरित आणि वाहतूक करण्यासाठी वापरलेली साधने, त्याची तैनाती क्लिष्ट आहे. हे एक्स्ट्रॅक्ट-ट्रान्सफॉर्म-लोड (ETL) लॉजिक, SQL- आणि Java-आधारित उपाय, जुने डेटा स्वरूप, XML-आधारित उपाय आणि इतर तंत्रे वापरू शकते.
डेटा वंश वापर प्रकरणे
डेटा मॉडेलिंग
कंपन्यांनी अनेक डेटा आयटम्स आणि कंपनीमधील त्यांच्यातील कनेक्शनची कल्पना करण्यासाठी त्यांना आधार देणारी अंतर्निहित डेटा संरचना स्थापित करणे आवश्यक आहे. हे कनेक्शन डेटा वंशाचा वापर करून मॉडेल केलेले आहेत, जे डेटा इकोसिस्टममध्ये उपस्थित असलेल्या अनेक अवलंबित्व देखील दर्शविते.
कालांतराने डेटा बदलत असल्याने, नवीन डेटा स्रोत सतत दिसतात, नवीन डेटा एकत्रीकरण आवश्यक असते, इ. यामुळे, त्यांच्या डेटाचे व्यवस्थापन करण्यासाठी कंपन्यांचे सामान्य डेटा मॉडेल देखील पर्यावरण प्रतिबिंबित करण्यासाठी बदलले पाहिजेत.
पालन
डेटा वंशावली ऑडिटिंग, जोखीम व्यवस्थापन वाढवणे आणि डेटा गव्हर्नन्स धोरणे आणि कायद्यांनुसार डेटा ठेवला आणि हाताळला जातो याची खात्री करण्यासाठी एक अनुपालन पद्धत ऑफर करते.
प्रभाव विश्लेषण
काही व्यवसायातील बदलांचे परिणाम, जसे की कोणतेही डाउनस्ट्रीम रिपोर्टिंग, डेटा वंश साधने वापरून पाहिले जाऊ शकते. डेटा वंश, उदाहरणार्थ, नाव बदलल्याने किती डॅशबोर्डवर परिणाम होईल आणि परिणामी, किती लोक त्या अहवालात प्रवेश करतात हे निर्धारित करण्यात अधिकाऱ्यांना मदत करू शकतात.
डेटा स्थलांतर
नवीन स्टोरेज सिस्टीममध्ये स्थलांतरित करण्यापूर्वी किंवा नवीन सॉफ्टवेअर लागू करण्यापूर्वी डेटा कोठे आहे आणि तो तेथे किती काळ आहे हे समजून घेण्यासाठी संस्था डेटा माइग्रेशनचा वापर करतात.
डेटा वंशावली संघांना संपूर्ण संस्थेमध्ये डेटा कसा हलवला आहे याचे विहंगावलोकन देऊन सिस्टम अपग्रेड किंवा स्थलांतरासाठी तयार होण्यास मदत करते. हे एकूणच नवीन स्टोरेज वातावरणात हस्तांतरणास गती देते.
याव्यतिरिक्त, ते कालबाह्य किंवा निरुपयोगी डेटा संग्रहित करून किंवा काढून टाकून डेटा सिस्टम डिक्लटर करण्याची संधी देते. असे केल्याने, डेटा सिस्टम एकंदरीत चांगली कामगिरी करेल आणि डेटाच्या कमी व्यवस्थापनाची आवश्यकता असेल.
डेटा वंशाच्या अंमलबजावणीची आव्हाने
- डेटा सुरक्षा: डेटा वंश तयार करताना डेटा सुरक्षा ही प्राथमिक चिंता आहे. डेटा प्रवास त्याच्या सुरुवातीच्या बिंदूपासून त्याच्या अंतिम गंतव्यापर्यंत जाण्यासाठी, संवेदनशील डेटामध्ये प्रवेश मंजूर केला जाणे आवश्यक आहे आणि हा डेटा अनधिकृत प्रवेश आणि उल्लंघनांपासून संरक्षित केला जाणे आवश्यक आहे.
- मानकीकरणाचा अभाव: डेटा वंशाचा स्वीकार करण्याच्या प्राथमिक अडथळ्यांपैकी एक म्हणजे मानकांचा अभाव. अनेक प्लॅटफॉर्म, अॅप्स आणि सिस्टम डेटा प्रोव्हेन्स ट्रॅकिंग आणि रेकॉर्डिंगसाठी अनन्य पद्धती वापरत असल्याने, डेटा प्रवासाचे एकत्रित चित्र एकत्र करणे कठीण होऊ शकते.
- डेटा सायलोस: डेटा सिलोस ही दुसरी समस्या आहे जी डेटा वंशाची अंमलबजावणी करताना उद्भवते. जेव्हा डेटा अनेक ऍप्लिकेशन्स आणि सिस्टममध्ये पसरलेला असतो, तेव्हा त्याचा एक ते दुस-या प्रवासाचा मागोवा घेणे आव्हानात्मक असू शकते. यामुळे चुकीचा किंवा अपूर्ण डेटा वंश होऊ शकतो.
निष्कर्ष
शेवटी, डेटा वंश हा प्रत्येक डेटा-चालित एंटरप्राइझचा एक आवश्यक भाग आहे. हे डेटाच्या सुरुवातीच्या बिंदूपासून शेवटच्या बिंदूपर्यंतच्या मार्गाचा सर्वसमावेशक दृष्टीकोन देते, त्याची अचूकता, पूर्णता आणि सातत्य याची हमी देते.
भविष्यातील डेटा वंश ऑटोमेशन आणि मानकीकरण वाढण्याची अपेक्षा आहे, ज्यामुळे संस्थांसाठी अंमलबजावणी आणि देखभाल सुलभ होईल. शेवटी, डेटा वंशाच्या महत्त्वावर जोर दिला जाऊ शकत नाही.
हे कंपन्यांना योग्य निवडी करण्यासाठी, त्यांचे कार्य अधिक कार्यक्षमतेने चालविण्यासाठी आणि यश मिळविण्यासाठी आवश्यक असलेली साधने देते.
प्रत्युत्तर द्या