IT ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਨਿਰੰਤਰ ਵਿਸਤਾਰ ਅਤੇ ਹਰ ਸਕਿੰਟ ਵਿੱਚ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਲੱਖਾਂ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਆਵਾਜਾਈ ਅਤੇ ਸਟੋਰੇਜ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਹੋਇਆ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਹੀ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਲਈ ਇਹ ਡੇਟਾ ਸਪਸ਼ਟ ਅਤੇ ਸਮਝਣ ਲਈ ਸਰਲ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ੀ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਅਤੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਡੀ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਉਪਲਬਧ ਸਭ ਤੋਂ ਕੁਸ਼ਲ ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਮੂਵ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਇਸਦੇ ਕਾਰਨ, ਵਧੇਰੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਡੇਟਾ ਫੈਬਰਿਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ. ਤੁਹਾਡੇ ਸਮੇਂ, ਪੈਸੇ ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਬਚਾਉਣ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਫੈਬਰਿਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਅਤੇ AI ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਕਰਨਾ।
ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਡਾਟਾ ਫੈਬਰਿਕ 'ਤੇ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਵਿਚਾਰ ਕਰਾਂਗੇ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇਸਦੇ ਉਪਯੋਗ, ਮੁੱਖ ਭਾਗ, ਫਾਇਦੇ ਅਤੇ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵੇਰਵਿਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਤਾਂ, ਡੇਟਾ ਫੈਬਰਿਕ ਕੀ ਹੈ?
ਚਾਹੇ ਉਹ ਕਿੱਥੇ ਸਥਿਤ ਹਨ, ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਐਪਸ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰੋ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖੋ। ਇਸਦੇ ਮੂਲ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਫੈਬਰਿਕ ਇੱਕ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਡੇਟਾ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਹੈ ਜੋ ਸੁਰੱਖਿਅਤ, ਬਹੁਮੁਖੀ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ।
ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਫੈਬਰਿਕ, ਜੋ ਕਿ ਕਲਾਉਡ, ਕੋਰ, ਅਤੇ ਕਿਨਾਰੇ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ, ਕਈ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸਟੋਰੇਜ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਲਈ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਰਣਨੀਤਕ ਪਹੁੰਚ ਹੈ।
ਕੇਂਦਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਹੋਣ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਇਹ ਹਰ ਜਗ੍ਹਾ ਪਹੁੰਚ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਆਨ-ਪ੍ਰੀਮਿਸ, ਜਨਤਕ ਅਤੇ ਨਿੱਜੀ ਕਲਾਉਡ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਕਿਨਾਰੇ ਅਤੇ IoT ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਗਗਨਚੁੰਬੀ ਇਮਾਰਤਾਂ ਦਾ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨ, ਅਣ-ਸੰਬੰਧਿਤ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਅਤੀਤ ਦੀ ਗੱਲ ਹੈ। ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਫੈਬਰਿਕ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਸਾਧਨਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸੰਗ੍ਰਹਿ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਲਿੰਕ ਕੀਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਇਕਸਾਰਤਾ ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ, ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਵਿਕਾਸ, ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਸੰਪਤੀਆਂ ਦੀ ਚੌਵੀ ਘੰਟੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਕੋਈ ਫਰਕ ਨਹੀਂ ਪੈਂਦਾ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਐਪਸ ਕਿੱਥੇ ਸਥਿਤ ਹਨ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਤੋਂ ਸਟੋਰੇਜ ਖਰਚਿਆਂ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਕਲਾਉਡ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ (ਅਤੇ, ਕੁਝ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ) ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਬਾਰੇ ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨਾ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਸੰਬੰਧੀ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਨੂੰ ਉੱਪਰ ਅਤੇ ਹੇਠਾਂ ਕਰਨਾ।
ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਫੈਬਰਿਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਤੈਨਾਤੀ ਅਤੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਤੁਹਾਨੂੰ ਡੇਟਾ ਫੈਬਰਿਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਉਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?
ਕਿਸੇ ਵੀ ਡਾਟਾ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਫਰਮ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਰਣਨੀਤੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਸਮਾਂ, ਸਪੇਸ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਕਿਸਮਾਂ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਸਥਾਨਾਂ ਵਰਗੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਡਾਟਾ ਫਾਇਰਵਾਲਾਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਲੁਕਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਜਾਂ ਕਈ ਥਾਵਾਂ 'ਤੇ ਖਿੰਡਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਸਫ਼ਲ ਹੋਣ ਲਈ, ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਭਵਿੱਖ-ਪ੍ਰੂਫ਼ ਡਾਟਾ ਹੱਲ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ, ਪ੍ਰਭਾਵੀ, ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਫੈਬਰਿਕ ਨਾਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ.
ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਕਨੈਕਸ਼ਨ, ਸਵੈ-ਸੇਵਾ, ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਲਈ ਆਧੁਨਿਕ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਰਵਾਇਤੀ ਡੇਟਾ ਏਕੀਕਰਣ ਦੁਆਰਾ ਪੂਰੀਆਂ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਹਾਲਾਂਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਅਕਸਰ ਕੋਈ ਮੁੱਦਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੂਜੇ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ, ਸੋਧਣ ਅਤੇ ਬਦਲਣ ਲਈ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ.
ਖਪਤਕਾਰਾਂ, ਭਾਈਵਾਲਾਂ ਅਤੇ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਸਮਝ ਦੇਣ ਲਈ, ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਅਪਗ੍ਰੇਡ ਕਰਨ, ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਬਿਹਤਰ ਸੇਵਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਬੱਦਲ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਫਰਮਾਂ ਨੂੰ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ੀ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਮਿਲਦਾ ਹੈ।
ਜਿੱਥੇ ਵੀ ਸੰਸਥਾ ਦੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਹਨ, ਡੇਟਾ ਫੈਬਰਿਕ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕੱਪੜੇ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕਲਪਨਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵਿਸ਼ਵ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਫੈਲਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਇਸ ਨੈੱਟਵਰਕ 'ਤੇ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਥਾਨ 'ਤੇ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਵੀ ਕਿਸੇ ਵੀ ਹੋਰ ਸਥਾਨ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਅਪ੍ਰਬੰਧਿਤ, ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਫੈਬਰਿਕ ਦੇ ਮੁੱਖ ਹਿੱਸੇ
ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਫੈਬਰਿਕ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕੋਰ ਕੰਪੋਨੈਂਟਸ ਨੂੰ ਕਈ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਚੁਣਿਆ ਅਤੇ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਡਾਟਾ ਫੈਬਰਿਕ ਨੂੰ ਕਈ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਆਉ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਫੈਬਰਿਕ ਦੇ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਵੇਖੀਏ।
- ਵਧਿਆ ਹੋਇਆ ਡਾਟਾ ਕੈਟਾਲਾਗ
- ਸਥਿਰਤਾ ਪਰਤ
- ਗਿਆਨ ਗ੍ਰਾਫ
- ਇਨਸਾਈਟਸ ਅਤੇ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ਾਂ ਇੰਜਣ
- ਡਾਟਾ ਤਿਆਰੀ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਡਿਲਿਵਰੀ ਲੇਅਰ
- ਆਰਕੈਸਟਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਓਪਸ
ਤੁਹਾਡੇ ਅਨੁਸਾਰ ਡਾਟਾ ਫੈਬਰਿਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੇ ਮੁੱਖ ਥੰਮ੍ਹਾਂ 'ਤੇ ਇੱਕ ਨਜ਼ਰ ਹੈ ਗਾਰਟਨਰ.
ਆਉ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰੇਕ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਵੇਖੀਏ.
- ਸੰਗ੍ਰਹਿਤ ਡੇਟਾ ਕੈਟਾਲਾਗ - ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਗਿਆਨ ਗ੍ਰਾਫ ਰਾਹੀਂ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹਰ ਕਿਸਮ ਦੇ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਮੌਜੂਦਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਗਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸਨੂੰ ਸਮਝਣ ਯੋਗ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਵਰਤ ਕੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਸੰਪਤੀਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਲਈ, ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਡੇਟਾ ਕੈਟਾਲਾਗ ਡੇਟਾ ਫੈਬਰਿਕ ਲਈ ਵਪਾਰਕ ਅਰਥ ਪਰਤ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
- ਸਥਿਰਤਾ ਪਰਤ - ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਿਆਂ, ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
- ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਮੈਟਾਡੇਟਾ - ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਫੈਬਰਿਕ ਦਾ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਹਿੱਸਾ। ਡਾਟਾ ਫੈਬਰਿਕ ਨੂੰ ਕਈ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ, ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਪੈਸਿਵ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਦੇ ਉਲਟ, ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਸਿਸਟਮਾਂ ਅਤੇ ਲੋਕਾਂ (ਡਿਜ਼ਾਈਨ-ਅਧਾਰਿਤ ਅਤੇ ਰਨ-ਟਾਈਮ ਮੈਟਾਡੇਟਾ) ਦੁਆਰਾ ਡੇਟਾ ਦੀ ਚੱਲ ਰਹੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਗਿਆਨ ਗ੍ਰਾਫ - ਡੇਟਾ ਫੈਬਰਿਕਸ ਲਈ ਇੱਕ ਹੋਰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਇਕਾਈ। ਉਹ ਇੱਕ ਲਿੰਕ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਟੈਂਡਰਡ ਆਈਡੀ, ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਸਕੀਮਾਂ ਆਦਿ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਗਿਆਨ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਡੇਟਾ ਫੈਬਰਿਕ ਨੂੰ ਖੋਜਣ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਸਮਝ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।
- ਇਨਸਾਈਟਸ ਅਤੇ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਇੰਜਣ - ਸੰਚਾਲਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਦੋਵਾਂ ਮਾਮਲਿਆਂ ਲਈ ਭਰੋਸੇਯੋਗ, ਮਜ਼ਬੂਤ ਡੇਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
- ਡਾਟਾ ਤਿਆਰੀ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਡਿਲਿਵਰੀ ਲੇਅਰ - ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ETL (ਬਲਕ), ਮੈਸੇਜਿੰਗ, CDC, ਵਰਚੁਅਲਾਈਜੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ API ਸਮੇਤ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਟੀਚੇ ਨੂੰ ਭੇਜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਆਰਕੈਸਟਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਓਪਸ - ਇਹ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਹਰੇਕ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਸਾਰੇ ਕੰਮਾਂ ਦਾ ਤਾਲਮੇਲ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਚੁਣਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਕਦੋਂ ਅਤੇ ਕਿੰਨੀ ਵਾਰ ਚਲਾਉਣਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਾਲ ਹੀ ਉਹ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪੈਦਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਲਾਭ
ਇੱਕ ਵਿਤਰਿਤ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿਹਤਮੰਦ ਡੇਟਾ ਪਹੁੰਚਯੋਗ, ਲੋਡ, ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਫੈਬਰਿਕ ਉੱਤੇ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਨਾਲ, ਕਾਰੋਬਾਰ ਡਿਜੀਟਲ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਹੇਠਾਂ ਡੇਟਾ ਫੈਬਰਿਕ ਮਾਡਲ ਦੇ ਮੁੱਖ ਫਾਇਦੇ ਦੱਸੇ ਗਏ ਹਨ।
ਕੁਸ਼ਲਤਾ:
ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਫੈਬਰਿਕ ਪਿਛਲੀਆਂ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਤੋਂ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਕੰਪਾਇਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਬੈਕਐਂਡ ਵਿੱਚ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਬਜਾਏ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਸਾਰਣੀ ਨੂੰ ਸਕੈਨ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਬੇਨਤੀਆਂ ਦੇ ਤੇਜ਼ ਜਵਾਬ ਸਮੇਂ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਪੂਰੇ ਸਟੋਰ ਦੇ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਕੈਨ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਦੇਣਾ ਕਈ ਸਮਕਾਲੀ ਬੇਨਤੀਆਂ ਦੇ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਵੀ ਹੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਫੈਬਰਿਕ ਦੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੱਟਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਦਬਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਦਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਸਮਾਰਟ ਏਕੀਕਰਣ
ਵਿਭਿੰਨ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਬਿੰਦੂਆਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਡੇਟਾ ਫੈਬਰਿਕਸ ਅਰਥ ਗਿਆਨ ਗ੍ਰਾਫ, ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਸਮੂਹ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਡੇਟਾ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਬਿਲਕੁਲ-ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਡੇਟਾ ਟਾਸਕ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ ਦੇ ਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਉੱਪਰ ਦਰਸਾਏ ਗਏ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਬਚਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਇਹ ਡੇਟਾ ਸਿਸਟਮ ਸਿਲੋਜ਼ ਨੂੰ ਤੋੜਨ, ਡੇਟਾ ਗਵਰਨੈਂਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਸਮੁੱਚੇ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਵਿੱਚ ਵੀ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ
ਇਸਦਾ ਅਰਥ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਐਕਸੈਸ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੀ ਬਲੀ ਦਿੱਤੀ ਜਾਵੇ।
ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਨਿਯੰਤਰਣ ਪਹਿਰੇਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਕਠੋਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ ਦੇਣ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਡੇਟਾ ਗਵਰਨੈਂਸ ਉਪਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਦੇ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਸਮੂਹ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਵਾਲੀਆਂ ਕੁਝ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਹੀ ਹਨ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਡਾਟਾ ਫੈਬਰਿਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਤਕਨੀਕੀ ਅਤੇ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਡਾਟਾ ਮਾਸਕਿੰਗ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਸੁਰੱਖਿਆ ਟੀਮਾਂ ਅਤੇ ਗੁਪਤ ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਏਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ, ਡੇਟਾ ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਹੈਕ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਦਾ ਲੋਕਤੰਤਰੀਕਰਨ
ਸਵੈ-ਸੇਵਾ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਫੈਬਰਿਕ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦੁਆਰਾ ਸੁਵਿਧਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਡਾਟਾ ਇੰਜਨੀਅਰ, ਡਿਵੈਲਪਰ, ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਟੀਮਾਂ ਵਰਗੇ ਹੋਰ ਤਕਨੀਕੀ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਡਾਟਾ ਐਕਸੈਸ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਵਪਾਰਕ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਪਾਰਕ ਵਿਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇ ਕੇ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣ ਲਈ ਜਾਰੀ ਕਰਕੇ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਹੁਨਰ ਸੈੱਟਾਂ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਡੇਟਾ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਨਾਲ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਕੇਸਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ
ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਫੈਬਰਿਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਸਟੋਰ ਕੀਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਸਾਰੇ ਰੂਪਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਨਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਲੋੜ ਪੈਣ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ।
ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿਕਰੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਕਿਸੇ ਸੰਸਥਾ ਦੇ IT ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਜਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅੰਤਮ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਬਾਰੇ ਰਿਪੋਰਟ ਤੱਕ ਕਿਸੇ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਫੈਬਰਿਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਕਿਸੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਵੀ ਹੋਰ ਕਿਸਮ ਦੇ ਡੇਟਾ ਲਈ ਕੇਸਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਸਮਾਨ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵਿਕਰੀ, ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ, ਆਈਟੀ, ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕਿਸੇ ਸੰਸਥਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਅਕਸਰ ਸੰਗਠਿਤ, ਅਰਧ-ਸੰਰਚਨਾ, ਜਾਂ ਲਗਭਗ ਸਾਰੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾਬੇਸ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਰੰਤ ਉਪਯੋਗ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡੇਟਾਬੇਸ ਰਿਕਾਰਡ।
ਉਹ ਡੇਟਾ ਜੋ ਸਾਫ਼ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਜਾਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਨੂੰ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲੋੜ ਪੈਣ 'ਤੇ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਦੇ ਕਈ ਰੂਪ ਜੋ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਫਰਮਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਸਟੋਰ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਸੈਂਸਰ ਡੇਟਾ, ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ, ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਐਪਸ।
ਅਰਧ-ਸੰਰਚਨਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜ਼ਿਪ ਫਾਈਲਾਂ, ਵੈਬ ਪੇਜਾਂ ਅਤੇ ਈਮੇਲਾਂ) ਦੇ ਨਾਲ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਮਾਨਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਿਸਮ ਦਾ ਡੇਟਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਦੋਵੇਂ ਪਹਿਲੂ ਮੌਜੂਦ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਡਾਟਾ ਫੈਬਰਿਕ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਐਕਸੈਸ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਰਤਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਖੋਜ ਦੁਆਰਾ ਲੱਭੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਆਮ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
- ਧੋਖਾਧੜੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ
- IoT ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
- ਸਪਲਾਈ ਚੇਨ ਲੌਜਿਸਟਿਕਸ
- ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
- ਗਾਹਕ ਬੁੱਧੀ
- ਸੰਚਾਲਨ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ
- ਰੋਕਥਾਮ ਦੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
- ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕੰਮ ਤੋਂ ਵਾਪਸੀ ਦੇ ਜੋਖਮ ਮਾਡਲ
- ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਕਾਰਡਾਂ ਨਾਲ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨਾ
- ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ, ਧੋਖਾਧੜੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਸਕੋਰਿੰਗ
ਸਿੱਟਾ
ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, ਡਾਟਾ ਸਿਲੋਜ਼ ਨੂੰ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਟੁੱਟਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਸਾਡੇ ਡੇਟਾ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਪੱਧਰਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਜਗ੍ਹਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਧਦੀ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਫੈਬਰਿਕਸ ਦੀ ਤੈਨਾਤੀ ਇਸ ਮਾਰਗ 'ਤੇ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਰੱਕੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ, 1970 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਵਿੱਚ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਖੋਜਾਂ ਵਿੱਚ ਦਰਜਾਬੰਦੀ।
ਇਹ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਡੇਟਾ ਫੈਬਰਿਕ ਇੱਕ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਜਾਂ ਇੱਕ ਆਈਟਮ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ.
ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸੰਚਾਲਨ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਇਨ, ਇੱਕ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਾਨਸਿਕਤਾ ਤਬਦੀਲੀ ਦੁਆਰਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਹਨ।
ਡਾਟਾ ਫੈਬਰਿਕ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਤੈਨਾਤੀ ਅਤੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮੁੱਖ ਭਾਗ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਹਰੇਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਫੈਸਲੇ ਡੇਟਾ-ਚਲਾਏ ਗਏ ਹਨ।
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ