डेटा आर्किटेक्चर संस्थात्मक संरचना आणि कंपनीच्या डेटा सिस्टमच्या वैयक्तिक घटकांची रूपरेषा देते.
डेटा-आधारित निर्णय घेण्यासाठी कंपन्यांसाठी प्रभावी डेटा प्रशासन, प्रक्रिया आणि संग्रहण महत्त्वपूर्ण आहेत. डेटा फॅब्रिक आणि डेटा मेश सारखी सध्याची केंद्रीकृत डेटा आर्किटेक्चर मॉडेल्स त्यांच्या पारंपारिक पद्धतींना मागे टाकण्याच्या क्षमतेमुळे लोकप्रियता मिळवत आहेत.
डेटा फॅब्रिक डेटा इंटिग्रेशन, वर्च्युअलायझेशन आणि अॅब्स्ट्रॅक्शनवर जोर देते तर डेटा मेश डेटा लोकशाहीकरण, मालकी आणि उत्पादनावर लक्ष केंद्रित करते. त्यांची डेटा व्यवस्थापन धोरणे ऑप्टिमाइझ करण्याचा प्रयत्न करणार्या कंपन्यांसाठी, डेटा गुणवत्ता वाढवणे आणि निर्णय घेण्याची कौशल्ये सुधारणे, हे मॉडेल समजून घेणे महत्त्वाचे आहे.
डेटा मेश आणि डेटा फॅब्रिकमधील फरक आणि समानता समजून घेऊन संस्था त्यांच्या उद्दिष्टांची सर्वोत्तम पूर्तता करणारे मॉडेल निवडू शकतात आणि त्यांच्या तांत्रिक आणि सांस्कृतिक आवश्यकता विचारात घेतात.
या पोस्टमध्ये, आम्ही डेटा मेश आणि डेटा फॅब्रिक, तसेच त्यांच्यातील फरक आणि बरेच काही जवळून पाहू.
डेटा मेष म्हणजे काय?
डेटा मेश ही एक अत्याधुनिक डेटा आर्किटेक्चर संकल्पना आहे जी डेटा लोकशाहीकरण, मालकी आणि उत्पादनीकरणाला प्राधान्य देते. डेटा मेशमध्ये डेटा एक उत्पादन म्हणून पाहिला जातो, म्हणून प्रत्येक कार्यसंघ त्याच्या स्वत: च्या डेटाची अचूकता आणि उपयुक्तता प्रभारी आहे.
सेल्फ-सर्व्हिस प्लॅटफॉर्म प्रदान करणे हे ध्येय आहे जे संघांना केंद्रीकृत संघांवर विसंबून न राहता त्यांना आवश्यक असलेल्या डेटामध्ये प्रवेश करण्यास आणि त्यांचा वापर करण्यास सक्षम करेल. सेल्फ-सर्व्हिस डेटा प्लॅटफॉर्म संघांना त्यांची डेटा संसाधने नियंत्रित आणि व्यवस्थापित करण्यासाठी एक पद्धत देतात, ज्यामुळे डेटा गुणवत्ता सुधारते आणि नावीन्यतेला गती मिळते.
संघांना संपूर्ण एंटरप्राइझमधून त्यांना हवा असलेला डेटा शोधण्यासाठी आणि त्यात प्रवेश करण्यासाठी, डेटा मार्केटप्लेस देखील डेटा मेशचा एक महत्त्वाचा भाग आहेत. डेटा मेष संघांना नियंत्रित करण्यास सक्षम करते आणि त्यांची डेटा मालमत्ता व्यवस्थापित करा डेटाच्या प्रवेशाचे लोकशाहीकरण करताना, उपक्रमांना अधिक डेटा-चालित आणि चपळ बनण्यास मदत करते.
डेटा जाळीचे कार्य
डोमेन-चालित डिझाइन आणि मायक्रो सर्व्हिसेस आर्किटेक्चर डेटा मेशचा पाया आहेत. विकेंद्रित डेटा आर्किटेक्चर तयार करणे आणि डेटा सायलो नष्ट करणे ही मुख्य उद्दिष्टे आहेत.
Data Mesh मधील प्रत्येक टीम त्याच्या स्वत:च्या डेटा डोमेनचा प्रभारी आहे, म्हणून तेच डेटा, डेटा गुणवत्ता आणि डेटा आउटपुट नियंत्रित करतात. संघ सेल्फ-सर्व्हिस डेटा प्लॅटफॉर्म आणि डेटा मार्केटद्वारे त्यांचा डेटा व्यवस्थापित आणि वितरित करतात. डेटा उत्पादने APIs म्हणून व्युत्पन्न केली जातात ही वस्तुस्थिती इतर कार्यसंघांना प्रवेश करणे आणि त्यांचा वापर करणे सोपे करते.
संपूर्ण कंपनीमध्ये एकसमानता आणि नियंत्रण राखण्यासाठी, APIs एकल API व्यवस्थापन संघाद्वारे व्यवस्थापित केले जातात. डेटा गव्हर्नन्स फ्रेमवर्क देखील डेटा मेशचा एक भाग आहे आणि ते डेटा मालकी, डेटा गुणवत्ता आणि डेटा सुरक्षिततेसाठी नियम आणि मार्गदर्शक तत्त्वे दर्शवते.
फायदे
- डेटा मेश टीम्सना त्यांची डेटा मालमत्ता नियंत्रित आणि व्यवस्थापित करण्यास सक्षम करून डेटाचे लोकशाहीकरण करण्यास प्रोत्साहित करते.
- प्रत्येक संघाला स्वतःच्या डेटा डोमेनचा ताबा घेणे शक्य होते, जे डेटाची क्षमता वाढवते.
- केंद्रीकृत संघांवर अवलंबून न राहता, ते सेल्फ-सर्व्हिस डेटा प्लॅटफॉर्म ऑफर करते जे संघांना त्यांना आवश्यक असलेला डेटा ऍक्सेस करू देते आणि वापरू देते.
- हे कार्यसंघांना त्यांच्या डेटा उत्पादनांसह प्रयोग आणि पुनरावृत्ती करण्यास अनुमती देते, जे नाविन्यपूर्णतेला गती देते.
- हे डेटा सायलोस काढून टाकते आणि विकेंद्रित डेटा आर्किटेक्चर स्थापित करते, लवचिकता आणि चपळता वाढवते.
- यामध्ये डेटा मार्केटचा समावेश आहे जे टीम्सना कंपनीच्या आजूबाजूला आवश्यक असलेला डेटा शोधण्याची आणि ऍक्सेस करण्याची पद्धत देतात.
- हे एखाद्या संस्थेच्या विस्तारित डेटा मागणीचे समर्थन करू शकते आणि ते स्केलेबल आहे.
- डेटा टीमना डेटा मेशद्वारे त्यांच्या डेटावर नियंत्रण ठेवण्यासाठी आणि त्याद्वारे निवडी करण्यासाठी सक्षम केले जातात.
- टीम अधिक सहजपणे डेटा ऍक्सेस करू शकतात आणि त्यांना आवश्यक असलेला डेटा वापरू शकतात डेटा उत्पादनांसाठी डेटा मेशच्या API-आधारित दृष्टिकोनामुळे.
तोटे
- डेटा मेश लागू करण्यापूर्वी संस्थेमध्ये मोठे तांत्रिक आणि सांस्कृतिक बदल होणे आवश्यक आहे.
- योग्य प्रकारे देखभाल न केल्यास, डेटा मेशच्या विकेंद्रित स्वरूपामुळे डेटा डुप्लिकेशन होऊ शकते.
- जर संघ योग्यरित्या संरेखित केले नाहीत, तर डेटा मेषचा परिणाम परस्परविरोधी डेटा व्याख्या होऊ शकतो.
- डेटा मेशच्या विकेंद्रित संरचनेमुळे संपूर्ण एंटरप्राइझमध्ये डेटा प्रशासन आणि सुरक्षा व्यवस्थापित करणे कठीण होऊ शकते.
- पारंपारिक केंद्रीकृत तुलनेत डेटा स्ट्रक्चर्स, डेटा जाळी अधिक क्लिष्ट असू शकते.
- संघ योग्यरित्या संरेखित नसल्यास, डेटा मेष खंडित होऊ शकतो.
- पारंपारिक केंद्रीकृत डेटा सिस्टमपेक्षा डेटा मेश लागू करण्यासाठी अधिक खर्च येऊ शकतो.
आता, तुमच्याकडे डेटा मेशचे स्पष्ट चित्र असणे आवश्यक आहे. डेटा फॅब्रिक आणि त्यांच्यामधील समानता आणि फरक पाहण्याची ही वेळ आहे. चला सुरवात करूया.
तर, डेटा फॅब्रिक म्हणजे काय?
डेटा फॅब्रिक हे एक डेटा आर्किटेक्चर आहे जे संस्थेतील सर्व डेटा मालमत्तेचे एकच दृश्य देते, ते कुठेही ठेवलेले असले तरीही. या प्रणालीचा विकास आधुनिक डेटा वातावरणाद्वारे प्रेरित होता, जो डेटाचे प्रमाण, वेग आणि विविधतेच्या वाढीद्वारे परिभाषित केला जातो.
क्लाउड अॅप्स, ऑन-प्रिमाइसेस डेटाबेस आणि डेटा लेकसह संस्था त्यांचा डेटा सहजपणे स्रोतांच्या श्रेणीतून कनेक्ट करू शकतात, डेटा फॅब्रिकचे आभार, जे डेटा एकत्रीकरणासाठी एक लवचिक आणि स्केलेबल उपाय देते.
शिवाय, हे अमूर्ततेची एक डिग्री ऑफर करते जे सार्वत्रिकपणे डेटाला अंतर्निहित तंत्रज्ञानापासून स्वतंत्रपणे प्रवेशयोग्य बनवते.
डेटा फॅब्रिकचे वितरित आर्किटेक्चर रिअल-टाइम डेटा प्रोसेसिंग आणि विश्लेषणास अनुमती देते, संस्थांना अतिरिक्त माहिती आणि निर्णय घेण्याची क्षमता प्रदान करते. डेटाची गोपनीयता, अचूकता आणि अनुपालन याची खात्री डेटा प्रशासन आणि सुरक्षा घटकांद्वारे केली जाते.
डेटा फॅब्रिक हे एक नवीन तंत्रज्ञान आहे जे त्यांच्या डेटा व्यवस्थापन पद्धती अधिक चांगले करण्याचा प्रयत्न करणार्या संस्थांमध्ये झपाट्याने लोकप्रिय होत आहे आणि स्पर्धात्मक धार मिळवत आहे.
डेटा फॅब्रिकचे कार्य
डेटा फॅब्रिक संस्थेच्या सर्व डेटा मालमत्तेचे एकच दृश्य ऑफर करून कार्य करते, ते कुठेही ठेवलेले असले तरीही. डेटा एकत्रीकरण, डेटा अॅब्स्ट्रॅक्शन आणि वितरित संगणन हे पूर्ण करण्यासाठी एकत्रितपणे वापरले जातात.
डेटा इंटिग्रेशनमध्ये ऑन-प्रिमाइसेस डेटाबेस, क्लाउड अॅप्स आणि डेटा लेकसह अनेक स्त्रोतांकडून माहिती एकत्रित करणे आणि ते एकसमान मार्गाने प्रवेशयोग्य बनवणे समाविष्ट आहे.
अंतर्निहित डेटा आर्किटेक्चरची जटिलता अस्पष्ट करणार्या अमूर्ततेचा स्तर स्थापित करण्याच्या प्रक्रियेद्वारे डेटा हाताळणी आणि प्रवेश शक्य झाला आहे. वितरित संगणनाचे उद्दिष्ट संगणकीय संसाधनांच्या विखुरलेल्या नेटवर्कवर रिअल-टाइममध्ये डेटावर प्रक्रिया करणे आणि त्याचे विश्लेषण करणे आहे.
व्यवसाय आता त्यांच्या डेटावरून त्वरीत अंतर्दृष्टी मिळवू शकतात आणि त्यामुळे कृती करू शकतात. डेटा गोपनीयता, अनुपालन आणि गुणवत्ता सुनिश्चित करण्यासाठी डेटा फॅब्रिकमध्ये डेटा प्रशासन आणि सुरक्षा घटक समाविष्ट आहेत.
डेटा फॅब्रिक हा डेटा व्यवस्थापित करण्याचा एक मार्ग आहे जो लवचिक आणि स्केलेबल आहे आणि सध्याच्या डेटा वातावरणास सामावून घेण्यासाठी विकसित केला गेला आहे.
फायदे
- व्यवसाय डेटा फॅब्रिक वापरून रिअल-टाइम डेटावर आधारित जलद आणि अधिक माहितीपूर्ण निवडी करू शकतात, ज्यामुळे डेटाची उपलब्धता आणि प्रवेशयोग्यता वाढू शकते.
- प्रचंड प्रमाणात डेटा व्यवस्थापित करण्यासाठी आणि त्याचे विश्लेषण करण्यासाठी, डेटा फॅब्रिक ऑन-प्रिमाइसेस आणि क्लाउड-आधारित डेटासह अनेक स्त्रोतांकडून डेटाचे अखंड एकत्रीकरण सक्षम करते.
- केंद्रीकृत डेटा व्यवस्थापन प्लॅटफॉर्म तयार करण्यासाठी व्यवसाय डेटा फॅब्रिक वापरू शकतात जे अनेक कार्यसंघ आणि विभागांमध्ये रिअल-टाइम डेटा एक्सचेंज आणि सहयोग सुलभ करते.
- डेटा गोपनीयता आणि नियामक अनुपालन राखण्यात डेटा फॅब्रिक सहाय्यक कंपन्यांद्वारे ऑफर केलेले डेटा प्रशासन आणि सुरक्षा क्षमता.
- डेटा फॅब्रिक डेटा सायलो काढून टाकून अधिक खर्च आणि प्रयत्नांचे डुप्लिकेशन वाचवू शकते, ज्यामुळे उत्पादन आणि कार्यक्षमता वाढेल.
- व्यवसाय डेटा फॅब्रिकचा वापर करून सत्याचा एकच स्रोत स्थापित करू शकतात, डेटामधील विसंगती आणि चुकीच्या गोष्टी कमी करू शकतात ज्यामुळे अनेक डेटा स्त्रोतांमुळे होऊ शकते.
- डेटा फॅब्रिकच्या मदतीने व्यवसाय त्यांचे डेटा आर्किटेक्चर आवश्यकतेनुसार वाढवू शकतात, कार्यक्षमता किंवा स्थिरतेशी तडजोड न करता वाढ आणि विस्तार सक्षम करतात.
- व्यवसाय डेटा अचूकता सुधारू शकतात आणि मॅन्युअल हस्तक्षेपाची आवश्यकता कमी करू शकतात स्वयंचलित डेटा वर्कफ्लो आणि डेटा फॅब्रिकच्या वापरासह प्रक्रिया.
- डेटा एकत्रीकरण आणि विश्लेषणाच्या बाबतीत डेटा फॅब्रिकच्या लवचिकतेमुळे व्यवसाय त्यांच्या डेटा व्यवस्थापन आणि विश्लेषणाच्या आवश्यकतांसाठी विविध साधने आणि प्लॅटफॉर्म वापरू शकतात.
तोटे
- डेटा फॅब्रिक ठेवण्याची प्रक्रिया कठीण आणि वेळ घेणारी असू शकते, ज्यासाठी संसाधने आणि ज्ञान दोन्हीमध्ये मोठ्या प्रमाणात प्रतिबद्धता आवश्यक आहे.
- डेटा फॅब्रिक स्थापित करण्याचा प्रारंभिक खर्च महत्त्वपूर्ण असू शकतो, सिस्टम सेट अप आणि देखरेख करण्यासाठी आवश्यक कर्मचारी सदस्य, सॉफ्टवेअर आणि हार्डवेअरची किंमत लक्षात घेऊन.
- डेटा फॅब्रिक सामावून घेण्यासाठी विद्यमान डेटा व्यवस्थापन आणि विश्लेषण प्रक्रियांमध्ये लक्षणीय बदल करणे आवश्यक असू शकते, ज्यामुळे कॉर्पोरेट ऑपरेशन्समध्ये व्यत्यय येऊ शकतो आणि बदलांना प्रतिकार निर्माण होऊ शकतो.
- डेटा फॅब्रिकच्या जटिलतेचा परिणाम म्हणून व्यवसायांना वापरकर्ता सहाय्य आणि शिक्षणावर खर्च करण्याची आवश्यकता असू शकते, ज्यामुळे वापरकर्त्यांना ते स्वीकारणे आणि प्रशिक्षित करणे कठीण होऊ शकते.
- डेटा फॅब्रिक वापरण्यासाठी अनेक डेटा स्रोत आणि स्वरूप असलेल्या व्यवसायांना त्यांच्या डेटा संरचनांचे मानकीकरण करण्याची आवश्यकता असू शकते, जे कठीण असू शकते.
- डेटा फॅब्रिक लेगसी सिस्टमशी प्रभावीपणे इंटरफेस करू शकत नाही, नवीन सिस्टम डेव्हलपमेंटमध्ये कॉर्पोरेट गुंतवणूक किंवा सध्याच्या सिस्टमच्या सिस्टम अपग्रेडची आवश्यकता आहे.
- डेटा फॅब्रिक सुरक्षेचे उल्लंघन आणि डेटा गोपनीयतेच्या चिंतेसाठी प्रवण असू शकते, एंटरप्राइजेसद्वारे त्यांच्या डेटाचे संरक्षण करण्यासाठी मजबूत सुरक्षा उपायांची अंमलबजावणी करणे आवश्यक आहे.
- डेटा फॅब्रिक सर्व प्रकारच्या डेटासाठी किंवा विश्लेषणाच्या वापरासाठी योग्य असू शकत नाही कारण ते सर्व डेटा स्वरूपनास किंवा सर्व प्रकारच्या डेटा विश्लेषणास समर्थन देत नाही.
डेटा मेष वि डेटा फॅब्रिक
समकालीन डेटा व्यवस्थापनासाठी दोन नवीन आर्किटेक्चरल डिझाईन्स म्हणजे डेटा मेश आणि डेटा फॅब्रिक. त्यांच्या दृष्टीकोनांमध्ये काही महत्त्वपूर्ण फरक आहेत, जरी दोघेही एखाद्या संस्थेमध्ये प्रभावी डेटा एक्सचेंज आणि विश्लेषण सुलभ करण्याचा प्रयत्न करतात.
समानता
स्केलेबल आणि परिणामकारक रीतीने अनेक प्रणाली आणि संघांमध्ये प्रचंड प्रमाणात डेटा व्यवस्थापित करण्यासाठी, दोन पद्धती विकसित केल्या गेल्या आहेत: डेटा मेश आणि डेटा फॅब्रिक. दोन्ही डेटा गोपनीयता आणि अनुपालन जतन करण्यासाठी डेटा प्रशासन आणि सुरक्षिततेच्या मूल्यावर जोर देतात. शिवाय, दोन्ही डिझाईन्स SOA वर अवलंबून असतात, जिथे ग्राहकांना API द्वारे डेटा पुरवला जातो आणि उत्पादन म्हणून गणला जातो.
फरक
डेटा मालकी आणि व्यवस्थापनासाठी त्यांचे दृष्टिकोन हे डेटा मेश आणि डेटा फॅब्रिकमधील मुख्य फरक आहेत.
वैयक्तिक डोमेन टीम डेटा मेशमधील त्यांच्या संबंधित डोमेनमधील डेटाचे प्रभारी आहेत, जे डेटाचे मालकी आणि प्रशासन विकेंद्रित करते. डेटा गव्हर्नन्स आणि सुरक्षेसाठी सामायिक केलेल्या नियमांचे पालन करत असले तरी, प्रत्येक कार्यसंघ आपला डेटा व्यवस्थापित करण्यासाठी स्वतःची साधने आणि तंत्रज्ञान निवडण्यास स्वतंत्र आहे.
केंद्रीकृत डेटा व्यवस्थापन प्रणाली, जसे की डेटा फॅब्रिक, सर्व डेटा एकाच ठिकाणी संग्रहित करते आणि त्याचे व्यवस्थापन करण्यासाठी एकच टीम नियुक्त करते. जरी ही पद्धत डेटा प्रशासन आणि विश्लेषणास अधिक सुसंगत बनवते, तरीही ती वेगवेगळ्या संघांची स्वतःची निवडलेली साधने वापरण्याची क्षमता मर्यादित करू शकते.
डेटा इंटिग्रेशनचा त्यांचा दृष्टिकोन हा डेटा मेश आणि डेटा फॅब्रिकमधील आणखी एक फरक आहे. डोमेन दरम्यान डेटा कसा हस्तांतरित केला जावा हे निर्दिष्ट करणारे API करारांचे संकलन डेटा मेशमध्ये डेटा एकत्रीकरण सक्षम करते. ही रणनीती कार्यसंघांना त्यांच्या स्वत: च्या डेटा पाइपलाइन आणि विश्लेषण पद्धती डिझाइन करण्याची परवानगी देताना डोमेन दरम्यान इंटरऑपरेबिलिटी सुनिश्चित करते.
याउलट, डेटा फॅब्रिक डेटा एकत्रीकरणासाठी अधिक केंद्रीकृत दृष्टीकोन घेते, डेटा अगोदर समाकलित करते आणि ते एका इंटरफेसद्वारे प्रवेशयोग्य बनवते.
जरी ही रणनीती अधिक प्रभावी असू शकते, तरीही ते त्यांच्या स्वत: च्या अद्वितीय डेटा पाइपलाइन डिझाइन करण्याच्या कार्यसंघांच्या क्षमतेस प्रतिबंधित करू शकते.
डेटा मेश आणि डेटा फॅब्रिक डेटा प्रोसेसिंगसाठी वेगळे तंत्र वापरतात. डेटा मेशमधील डोमेन टीम्सद्वारे डेटा प्रक्रिया हाताळली जाते आणि त्यांना हवी असलेली साधने आणि तंत्रज्ञान वापरण्यास ते मोकळे आहेत.
डेटा प्रक्रिया आता समर्पित कार्यसंघाद्वारे हाताळली जाते, तथापि, डेटा फॅब्रिक अधिक केंद्रीकृत पद्धत प्रदान करते. जरी हा दृष्टीकोन अधिक यशस्वी होऊ शकतो, तरीही संघांना त्यांचे स्वतःचे विशिष्ट मूल्यांकन करणे कठीण होऊ शकते.
निष्कर्ष
शेवटी, डेटा फॅब्रिक आणि डेटा मेश दोन्ही समकालीन डेटा व्यवस्थापनासाठी नवीन पद्धती प्रदान करतात, प्रत्येकाचे विशिष्ट फायदे आणि तोटे आहेत.
डेटा मेश विकेंद्रित मालकी आणि डेटाच्या प्रशासनावर जोरदार भर देते, प्रत्येक संघाला सामायिक केलेल्या मानकांचे पालन करताना स्वतःचा डेटा हाताळण्याचे स्वातंत्र्य देते.
डेटा फॅब्रिक, तुलनेत, डेटा प्रशासन आणि विश्लेषणाच्या प्रभारी विशेष कर्मचार्यांसह केंद्रीकृत डेटा व्यवस्थापन समाधान प्रदान करते. या पॅटर्नमधील निर्णय प्रत्येक फर्मच्या अद्वितीय आवश्यकता आणि उद्दिष्टांवर आधारित असेल, डेटा व्हॉल्यूम, टीम स्ट्रक्चर आणि व्यवसायाच्या मागण्या यासारख्या घटकांचा विचार करून.
कोणत्याही योजनेची परिणामकारकता शेवटी ती किती चांगल्या प्रकारे आचरणात आणली जाते आणि कंपनीच्या विस्तृत डेटा व्यवस्थापन धोरणामध्ये समाविष्ट केली जाते यावर अवलंबून असते.
प्रत्युत्तर द्या