IT उद्योगको निरन्तर विस्तार र प्रत्येक सेकेन्डमा उत्पादन हुने लाखौं डेटा पोइन्टहरूको परिणाम स्वरूप डाटा आवागमन र भण्डारणको महत्त्व बढेको छ।
थप रूपमा, सटीक निर्णय-निर्णयलाई समर्थन गर्न यो डाटा स्पष्ट र बुझ्नको लागि सरल हुनुपर्छ।
प्रतिस्पर्धा कायम राख्न र दीर्घकालीन सफलता हासिल गर्नको लागि, तपाईंको कम्पनीले उपलब्ध सबैभन्दा प्रभावकारी समाधानहरू प्रयोग गरेर डाटा भण्डारण र सार्नु पर्छ।
यसका कारण, धेरै व्यवसायहरूले डाटा कपडाहरू प्रयोग गरिरहेका छन्। आफ्नो समय, पैसा र स्रोतहरू जोगाउने सबैभन्दा ठूलो तरिका भनेको डाटा प्रशोधन गर्न र AI मेसिन लर्निङ सक्षम गर्नको लागि डाटा कपडा प्रयोग गर्नु हो।
यस लेखमा, हामी यसको प्रयोगहरू, मुख्य कम्पोनेन्टहरू, फाइदाहरू, र अन्य महत्त्वपूर्ण विवरणहरू सहित डेटा कपडामा गहिरो हेरचाह गर्नेछौं।
त्यसोभए, डाटा कपडा के हो?
तिनीहरू जहाँ भए पनि, आफ्नो डेटा र एपहरू व्यवस्थापन गर्नुहोस् र हेर्नुहोस्। यसको मूलमा, डाटा कपडा एक एकीकृत डाटा वास्तुकला हो जुन सुरक्षित, बहुमुखी, र अनुकूलनीय छ।
एक डाटा कपडा, जसले क्लाउड, कोर, र किनाराको उत्कृष्ट संयोजन गर्दछ, धेरै तरिकामा तपाईंको व्यापार भण्डारण सञ्चालनको लागि नयाँ रणनीतिक दृष्टिकोण हो।
केन्द्रीय रूपमा नियन्त्रित हुँदा, यो सबै ठाउँमा पुग्न सक्छ, जसमा अन-प्रिमाइसेस, सार्वजनिक र निजी क्लाउडहरू, साथै किनारा र IoT उपकरणहरू समावेश छन्।
डेटा साइलो गगनचुम्बी भवनहरूको आकार र विविध, जडान नभएका पूर्वाधारहरू विगतको कुरा हुन्। एक डाटा कपडा डाटा व्यवस्थापन उपकरणहरूको एक व्यापक संग्रहमा आधारित छ जसले तपाईंको लिङ्क गरिएको वातावरणहरूमा स्थिरताको ग्यारेन्टी गर्दछ।
स्वचालन मार्फत, समय-उपभोग व्यवस्थापनलाई सुव्यवस्थित बनाउँछ, विकास, परीक्षण, र तैनातीलाई छिटो बनाउँछ, र चौबीसै घण्टा तपाईंको सम्पत्तिहरूको सुरक्षा गर्दछ।
तपाईको डेटा र एपहरू जहाँ भए पनि, तपाईले एउटै प्लेटफर्मबाट भण्डारण खर्च, कार्यसम्पादन र दक्षता ट्र्याक गर्न सक्नुहुन्छ।
तपाईं द्रुत रूपमा (र, केही अवस्थामा, स्वचालित रूपमा) तपाईंको हाइब्रिड क्लाउड पूर्वाधारमा परिवर्तनहरू गर्न सक्नुहुन्छ जब तपाईंसँग यसको बारेमा कारवाही योग्य ज्ञान हुन्छ, जस्तै त्रुटिहरू समाधान गर्ने, सुरक्षा र अनुपालन मुद्दाहरूलाई सम्बोधन गर्ने, र माथि र तल कम्प्युटिङ स्केल गर्ने।
छोटकरीमा, डाटा फेब्रिकले पूर्वाधार परिनियोजन र मर्मत दक्षता सुधार गर्छ, लागत घटाउँछ, र कार्यसम्पादन बढाउँछ।
तपाईंले डाटा कपडा किन प्रयोग गर्नुपर्छ?
कुनै पनि डाटा-केन्द्रित फर्मलाई समय, ठाउँ, विभिन्न सफ्टवेयर प्रकारहरू, र डाटा स्थानहरू जस्ता अवरोधहरू पार गर्ने व्यापक रणनीति चाहिन्छ। डाटा फायरवालहरू पछाडि लुकाउनु हुँदैन वा धेरै ठाउँहरूमा फैलिएको हुनु हुँदैन तर आवश्यक पर्ने मानिसहरूलाई उपलब्ध हुनुपर्दछ।
सफल हुन, व्यवसायहरूलाई भविष्य-प्रमाण डेटा समाधान, र सुरक्षित, प्रभावकारी, एकीकृत वातावरण चाहिन्छ। यो डाटा कपडा संग गर्न सकिन्छ।
वास्तविक-समय जडान, स्व-सेवा, स्वचालन, र विश्वव्यापी परिवर्तनहरूको लागि आधुनिक व्यवसायहरूको आवश्यकताहरू परम्परागत डेटा एकीकरणद्वारा पूरा गर्न सकिँदैन।
धेरै स्रोतहरूबाट डाटा सङ्कलन गर्दा प्रायः कुनै समस्या हुँदैन, धेरै व्यवसायहरूले अन्य स्रोतहरूबाट डाटालाई एकीकृत गर्न, प्रशोधन गर्न, क्युरेट गर्न र रूपान्तरण गर्न संघर्ष गर्छन्।
उपभोक्ताहरू, साझेदारहरू, र सामानहरूको गहिरो बुझाइ दिनको लागि, डाटा व्यवस्थापन प्रक्रियामा यो महत्वपूर्ण कदम हुनुपर्दछ। तिनीहरूको प्रणालीहरू अपग्रेड गर्ने क्षमताको कारण, ग्राहकहरूलाई अझ राम्रो सेवा दिन र प्रयोग गर्न क्लाउड कम्प्युटिङ, परिणामको रूपमा फर्महरूले प्रतिस्पर्धात्मक किनारा पाउँछन्।
संस्थाका प्रयोगकर्ताहरू जहाँ भए पनि, डाटा फेब्रिकलाई विश्वव्यापी रूपमा फैलिएको कपडाको रूपमा कल्पना गर्न सकिन्छ। यस नेटवर्कमा, प्रयोगकर्ता कुनै पनि स्थानमा हुन सक्छ र अझै पनि अन्य कुनै पनि स्थानमा डेटामा अप्रतिबन्धित, वास्तविक-समय पहुँच हुन सक्छ।
डाटा कपडा को मुख्य घटक
डाटा कपडा बनाउने मुख्य कम्पोनेन्टहरू विभिन्न तरिकाबाट छान्न र जम्मा गर्न सकिन्छ। यसरी डाटा फैब्रिक विभिन्न तरिकामा लागू गर्न सकिन्छ। डेटा कपडाको प्राथमिक तत्वहरू हेरौं।
- संवर्धित डाटा क्याटलग
- दृढता तह
- ज्ञान ग्राफ
- अन्तर्दृष्टि र सिफारिस इन्जिन
- डाटा तयारी र डाटा वितरण तह
- अर्केस्ट्रेशन र डाटा अप्स
तपाईं अनुसार डाटा कपडा वास्तुकला को मुख्य स्तम्भ मा एक नजर छ गार्टनर.
तिनीहरूमध्ये प्रत्येकलाई नजिकबाट हेरौं।
- संवर्धित डाटा क्याटलग - बलियो ज्ञान ग्राफ मार्फत प्रयोगकर्ताहरूलाई सबै प्रकारका मेटाडेटाहरूमा पहुँच दिन्छ। थप रूपमा, यसले अवस्थित जानकारीहरू बीच विशिष्ट सम्बन्धहरू विकास गर्दछ र दृश्यात्मक रूपमा यसलाई बुझ्न योग्य रूपमा देखाउँदछ। प्रयोग गरेर मेशिन सिकाइ संगठनात्मक शब्दावलीसँग डाटा सम्पत्तिहरू लिङ्क गर्न, परिष्कृत डाटा क्याटलगहरूले डाटा कपडाको लागि व्यापार अर्थपूर्ण तह सिर्जना गर्दछ।
- दृढता तह - प्रयोग केसमा निर्भर गर्दै, गतिशील रूपमा डाटा भण्डारण गर्न विभिन्न प्रकारका सम्बन्ध र गैर-सम्बन्धित मोडेलहरू प्रयोग गर्न सकिन्छ।
- सक्रिय मेटाडेटा - डाटा कपडा को एक विशिष्ट भाग। डाटा कपडालाई धेरै प्रकारका मेटाडेटाहरू भेला गर्न, साझेदारी गर्न र विश्लेषण गर्ने क्षमता दिन्छ। निष्क्रिय मेटाडेटाको विपरित, सक्रिय मेटाडेटाले प्रणाली र व्यक्तिहरू (डिजाइन-आधारित र रन-टाइम मेटाडेटा) द्वारा डेटाको चलिरहेको प्रयोगलाई ट्र्याक गर्दछ।
- ज्ञान ग्राफ - डाटा कपडाहरूको लागि अर्को आधारभूत एकाइ। तिनीहरूले लिङ्क गरिएको डेटा वातावरण प्रदर्शन गर्न मानक आईडीहरू, अनुकूलन योग्य योजनाहरू, आदि प्रयोग गर्छन्। ज्ञान ग्राफहरूले डाटा फेब्रिक खोज्न योग्य बनाउँदछ र यसको समझमा मद्दत गर्दछ।
- अन्तर्दृष्टि र सिफारिस इन्जिन - दुबै परिचालन र विश्लेषणात्मक प्रयोग केसहरूको लागि भरपर्दो, बलियो डाटा पाइपलाइनहरू निर्माण गर्दछ।
- डाटा तयारी र डाटा वितरण तह - डाटा कुनै पनि स्रोतबाट प्राप्त गर्न सकिन्छ र ETL (थोक), सन्देश, CDC, भर्चुअलाइजेशन, र API सहित कुनै पनि संयन्त्र प्रयोग गरेर कुनै पनि लक्ष्यमा पठाउन सकिन्छ।
- अर्केस्ट्रेशन र डाटा अप्स - यो कम्पोनेन्टले अन्त-देखि-अन्त कार्यप्रवाहको प्रत्येक चरणमा सबै कार्यहरू समन्वय गर्न डेटा प्रयोग गर्दछ। यसले तपाईंलाई कहिले र कति पटक पाइपलाइनहरू चलाउने र ती पाइपलाइनहरूले उत्पादन गर्ने डेटा कसरी व्यवस्थापन गर्ने भनेर छनौट गर्न सक्षम बनाउँछ।
लाभ
वितरित सन्दर्भमा स्वस्थ डेटा पहुँचयोग्य, लोड, एकीकृत, र डेटा कपडामा साझेदारी गरिएको छ। यसो गरेर, व्यवसायहरूले डिजिटल ट्रान्जिसन छिटो गर्न र आफ्नो डेटाको मूल्य अधिकतम गर्न सक्छन्।
तल डाटा कपडा मोडेल को मुख्य फाइदाहरु लाई उल्लिखित छन्।
दक्षता:
डेटा कपडाले ब्याकइन्डमा कच्चा डाटाको सट्टा समग्र तालिका स्क्यान गर्न प्रणालीलाई सक्षम पार्दै, पहिलेका प्रश्नहरूबाट परिणामहरू संकलन गर्न सक्छ।
व्यक्तिगत अनुरोधहरूको द्रुत प्रतिक्रिया समयको कारणले, अनुरोधहरूलाई पूर्ण स्टोरको कच्चा डाटा स्क्यान गर्नुको सट्टा साना डेटासेटहरू पहुँच गर्न दिनुले धेरै समवर्ती अनुरोधहरूको समस्या पनि समाधान गर्दछ।
डाटा कपडाको क्वेरी प्रतिक्रिया समयलाई उल्लेखनीय रूपमा कटौती गर्ने क्षमताको कारणले गर्दा उद्यमहरूले सोधपुछको लागि द्रुत रूपमा जवाफ दिन सक्छन्।
स्मार्ट एकीकरण
विभिन्न प्रकारका डेटा र अन्तिम बिन्दुहरूमा डेटा एकीकृत गर्न, डेटा कपडाहरूले सिमान्टिक ज्ञान ग्राफहरू, मेटाडेटा व्यवस्थापन, र मेसिन लर्निङको प्रयोग गर्दछ।
यसले डेटा व्यवस्थापन टोलीहरूलाई सान्दर्भिक डेटासेटहरू सँगै समूह बनाउन र कम्पनीको डेटा इकोसिस्टममा ब्रान्ड-नयाँ डेटा स्रोतहरू समावेश गर्न मद्दत गर्दछ।
यो सुविधाले डाटा टास्क व्यवस्थापनका भागहरूलाई स्वचालित बनाउँछ, फलस्वरूप माथि उल्लेख गरिएको उत्पादकता बचत हुन्छ, तर यसले डाटा प्रणाली साइलोहरू भत्काउन, डाटा शासन प्रक्रियाहरू केन्द्रीकृत गर्न, र समग्र डाटा गुणस्तर सुधार गर्न मद्दत गर्दछ।
थप प्रभावकारी डाटा सुरक्षा
यसले डेटा पहुँच विस्तार गर्नका लागि डेटा सुरक्षा र गोपनीयता सुरक्षाहरू त्याग्नु पनि संकेत गर्दैन।
वास्तवमा, यसले पहुँच नियन्त्रण गार्डरेलहरू कडा पार्ने र डेटाको दिइएको सेटमा पहुँच भएका निश्चित भूमिकाहरू मात्र हुन् भन्ने ग्यारेन्टी गर्न थप डेटा प्रशासन उपायहरूको कार्यान्वयन आवश्यक छ।
थप रूपमा, डाटा कपडा आर्किटेक्चरहरूले प्राविधिक र सक्षम गर्दछ डाटा मास्किङ लागू गर्न सुरक्षा टोलीहरू र गोप्य र संवेदनशील जानकारी वरिपरि इन्क्रिप्शन, डाटा साझेदारी र प्रणाली ह्याक को संभावना कम गर्दै।
डाटा को लोकतन्त्रीकरण
सेल्फ-सर्भिस एप्लिकेसनहरू डाटा फेब्रिक डिजाइनहरूद्वारा सहज बनाइन्छ, डाटा पहुँचको पहुँचलाई डाटा इन्जिनियरहरू, विकासकर्ताहरू, र डाटा एनालिटिक्स टोलीहरू भन्दा परे विस्तार गर्दै।
व्यापार प्रयोगकर्ताहरूलाई छिटो व्यापार छनोटहरू गर्न अनुमति दिएर र प्राविधिक प्रयोगकर्ताहरूलाई उनीहरूको सीप सेटहरूको उत्तम उपयोग गर्ने गतिविधिहरूलाई प्राथमिकता दिनको लागि जारी गरेर, डाटा बाधाहरूको उन्मूलनले उत्पादकतामा वृद्धि हुन्छ।
केसहरू प्रयोग गर्नुहोस्
एक डाटा कपडा वास्तुकला भण्डारण जानकारी को सबै रूपहरु ह्यान्डल गर्न को लागी एक व्यापक संरचना प्रदान गर्न को लागी उद्देश्य छ ताकि तिनीहरूलाई आवश्यक पर्दा प्रयोगयोग्य बनाउन सकिन्छ।
यी प्रकारका डेटाहरू बिक्री भविष्यवाणीदेखि लिएर संस्थाको IT पूर्वाधार वा प्रयोगकर्ताको अन्तिम बिन्दुहरूको अवस्थाको रिपोर्टसम्मका लागि प्रयोग गर्न सकिन्छ।
डाटा फेब्रिक आर्किटेक्चर प्रयोग केसहरू बिक्री, मार्केटिङ, IT, साइबर सुरक्षा, र थप सहित कुनै पनि अन्य प्रकारको डेटाको लागि केसहरू प्रयोग गर्न समान छन्।
यद्यपि, एक संगठनमा डेटा प्राय: संगठित, अर्ध-संरचित, वा लगभग सबै प्रयोग केसहरूमा असंरचित हुन्छ। एक रिलेशनल डाटाबेसले संरचित डाटा भण्डारण गर्न सक्छ र तुरुन्तै प्रयोग गर्न सकिन्छ, जस्तै डाटाबेस रेकर्डहरू।
सफा नगरिएको वा वर्गीकृत डाटालाई असंरचित डाटा भनिन्छ र आवश्यक पर्दा प्रयोगको लागि तयार हुनुपर्छ।
धेरै फर्महरूले भविष्यमा प्रयोगको लागि प्राप्त गर्न र भण्डार गर्न सक्ने असंरचित डेटाका धेरै रूपहरू समावेश छन् मेशिन सिकाइ, एनालिटिक्स, सेन्सर डेटा, क्लाउड कम्प्युटिङ, र उत्पादकता एपहरू।
अर्ध-संरचित डेटामा, जसमा असंरचित डेटा (जस्तै जिप फाइलहरू, वेब पृष्ठहरू, र इमेलहरू) सँग सुरक्षित गरिएको मान्यता प्राप्त प्रकारको डेटा समावेश हुन्छ, दुवै पक्षहरू उपस्थित हुन्छन्।
डाटा कपडाको क्षमतामा आधारित धेरै सम्भावित प्रयोग केसहरू कम्पनीहरूलाई उनीहरूको डाटा पहुँच गर्न र प्रयोग गर्न मद्दत गर्नको लागि अझ छिटो र प्रभावकारी रूपमा यसको प्रयोगको अनुसन्धान गरेर फेला पार्न सकिन्छ।
सामान्य उदाहरणहरू समावेश छन्:
- ठगी पत्ता लगाउने
- IoT विश्लेषण
- आपूर्ति श्रृंखला रसद
- वास्तविक समय डाटा एनालिटिक्स
- ग्राहक बुद्धिमत्ता
- परिचालन दक्षतामा वृद्धि हुन्छ
- रोकथाम रखरखाव को विश्लेषण
- थप रूपमा, रिटर्न-टू-काम जोखिम मोडेलहरू
- क्रेडिट कार्ड संग लेनदेन सुरक्षित
- मंथन भविष्यवाणी, धोखाधडी पत्ता लगाउने, र क्रेडिट स्कोरिङ
निष्कर्ष
निष्कर्षमा, डेटा साइलोहरू क्रमशः विघटन हुनैपर्छ किनभने हाम्रो डेटा प्रयोग स्तरहरू जडान गरिएका कम्पनीहरूको लागि ठाउँ बनाउनको लागि बढ्दै जान्छ।
1970s मा रिलेशनल डाटाबेस को विकास पछि सबै भन्दा ग्राउन्डब्रेकिंग खोजहरु बीच श्रेणीकरण, डाटा कपडा को तैनाती यस मार्ग मा एक महत्वपूर्ण प्रगति को प्रतिनिधित्व गर्दछ।
यो यस्तो छ किनभने डाटा कपडा एक प्रविधि वा एकल वस्तु भन्दा बढी छ.
वास्तुकलाको डिजाइन, एक व्यवस्थित प्रक्रिया, र मानसिकता परिवर्तनको माध्यमबाट डाटा र व्यवसाय सञ्चालनहरू जटिल रूपमा संलग्न हुन्छन्।
डाटा फेब्रिकले लागत घटाउँछ, कार्यसम्पादन बढाउँछ, र थप प्रभावकारी पूर्वाधार परिचालन र मर्मतसम्भारलाई सहज बनाउँछ। प्रत्येक प्रक्रिया, अनुप्रयोग, र व्यापार निर्णय डाटा-संचालित छ भनेर सुनिश्चित गर्न यो मुख्य घटक हुन सक्छ।
जवाफ छाड्नुस्