ਵਿਸ਼ਾ - ਸੂਚੀ[ਛੁਪਾਓ][ਦਿਖਾਓ]
ਡਾਟਾ ਤੁਹਾਡੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਹਰ ਥਾਂ ਹੈ। ਅਸਲ ਅਰਥਾਂ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੇ ਹਰ ਪਹਿਲੂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਹੈਂਡਲ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਰੁੱਝੇ ਹੋਏ ਹੋ ਤਾਂ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੀ ਕਿੰਨੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੇਵਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਇਸ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਸਮਾਂ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਇਸ ਦਾ ਧਿਆਨ ਰੱਖੋ। ਤੁਹਾਡੀ ਸੰਸਥਾ 24 ਘੰਟੇ ਡਾਟਾ ਵਰਤ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਕਿ ਇਹ ਕਿੱਥੋਂ ਆਇਆ, ਇਹ ਉੱਥੇ ਕਿਵੇਂ ਪਹੁੰਚਿਆ, ਅਤੇ ਇਹ ਕੰਪਨੀ ਦੁਆਰਾ ਕਿਵੇਂ ਅੱਗੇ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ ਇਸਦੀ ਕੀਮਤ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਵੰਸ਼ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਸੌਖਾ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਬਣਿਆ, ਇਹ ਕਿੱਥੋਂ ਆਇਆ, ਅਤੇ ਇਹ ਕਿੱਥੇ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਮੂਲ, ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਇਸ ਪੋਸਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਡੇਟਾ ਲਾਈਨੇਜ ਨੂੰ ਨੇੜਿਓਂ ਦੇਖਾਂਗੇ, ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ, ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ।
ਡੇਟਾ ਲਾਈਨੇਜ ਕੀ ਹੈ?
ਡੇਟਾ ਵੰਸ਼ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੇ ਡਿਜੀਟਲ ਪਾਸਪੋਰਟ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਟ੍ਰਿਪ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਿਆਪਕ ਖਾਤਾ ਹੈ, ਇਸਦੇ ਮੂਲ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਇਸਦੇ ਅੰਤਮ ਮੰਜ਼ਿਲ ਤੱਕ ਇਸਦੇ ਸਾਰੇ ਸਟਾਪਾਂ, ਚੱਕਰਾਂ ਅਤੇ ਸੋਧਾਂ ਦਾ ਵੇਰਵਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
In ਸਾਰ, ਡੇਟਾ ਵੰਸ਼ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਅਤੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੇ ਇੱਕ ਹਿੱਸੇ ਦੀ ਉਤਪੱਤੀ, ਸੋਧ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਕੇ ਇੱਕ ਜਾਸੂਸ ਦੇ ਟੂਲ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਇਹ ਕਿੱਥੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਇਆ ਸੀ, ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਇਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸੰਭਾਵੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਅਤੇ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਵੰਸ਼ ਉਹਨਾਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਅਨਮੋਲ ਸਰੋਤ ਹੈ ਜੋ ਆਪਣੇ ਸੰਚਾਲਨ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕੌਣ, ਕੀ, ਕਦੋਂ, ਅਤੇ ਕਿੱਥੇ ਵਰਗੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਵੰਸ਼ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਅੰਤਮ ਡੇਟਾ ਟ੍ਰੇਲ ਜੋ ਡੇਟਾ ਦੇ ਪੂਰੇ ਮਾਰਗ ਦੇ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਅਤੇ ਸੰਖੇਪ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਸੰਪੂਰਨਤਾ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਲਾਈਨੇਜ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ?
ਡੇਟਾ ਵੰਸ਼ ਇੱਕ ਰੋਡ ਮੈਪ ਹੈ ਜੋ ਸਾਨੂੰ ਇਸਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ ਤੋਂ ਇਸਦੇ ਅੰਤਮ ਬਿੰਦੂ ਤੱਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਇੱਕ ਟੁਕੜੇ ਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਯਾਤਰੀ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਪਾਸਪੋਰਟ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਲਈ ਇਸਦਾ ਡੇਟਾ ਵੰਸ਼ ਸਮਝੋ।
ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ, ਡੇਟਾ ਪਰਿਵਰਤਨ, ਡੇਟਾ ਸਟੋਰੇਜ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪਾਸਪੋਰਟ ਦੇ ਚਾਰ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਭਾਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਿਸਟਮ, ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਉਤਪੰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਦੁਆਰਾ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਡੇਟਾ ਦੀ ਯਾਤਰਾ ਲਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂਆਂ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਡੇਟਾ ਪਰਿਵਰਤਨ ਬਾਅਦ ਵਾਲਾ ਪੜਾਅ ਹੈ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵੰਸ਼ ਇਹਨਾਂ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਇਸ ਤੱਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਤਰੱਕੀ ਨੂੰ ਚਾਰਟ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਪਰਿਵਰਤਨ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦੇਣ, ਸੋਧਣ ਅਤੇ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕਰਨ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਡੇਟਾ ਦੀ ਯਾਤਰਾ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਇੱਕ ਆਰਾਮ ਸਟਾਪ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਅਗਲੇ ਪੈਰ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਅੰਤਿਮ ਸਥਾਨ 'ਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਕਲਾਉਡ ਸਰਵਰਾਂ, ਡੇਟਾਬੇਸ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਕਿਸਮ ਦੀ ਸਟੋਰੇਜ ਡਿਵਾਈਸ ਤੇ ਰੱਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਵੰਸ਼ ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਧਿਆਨ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਕਿੱਥੇ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਨਾਲ ਹੀ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ, ਬੈਕਅੱਪ ਅਤੇ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਅੰਤਮ ਪੜਾਅ ਡੇਟਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਲਈ ਭੇਜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਰਿਪੋਰਟਾਂ, ਇਨਫੋਗ੍ਰਾਫਿਕਸ, ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਕਿਸਮ ਦੇ ਡੇਟਾ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਇਸ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਵੰਸ਼ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਾ ਰਿਕਾਰਡ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਸੰਪੂਰਨਤਾ ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਵੰਸ਼ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸਫ਼ਰ ਦੇ ਹਰੇਕ ਪੜਾਅ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਕੇ, ਇਸਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਇਸਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਤੱਕ, ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਭਰੋਸੇਮੰਦ, ਇਕਸਾਰ, ਅਤੇ ਹਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਹੀ ਰਹੇ। ਡੇਟਾ ਵੰਸ਼ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਦਾ ਪੂਰਾ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਦੇ ਕੇ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹੇ-ਲਿਖੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ, ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਸੰਪਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਅਤੇ ਉਹ ਡੇਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਰਾਹੀਂ ਕਿਵੇਂ ਅੱਗੇ ਵਧਦੇ ਹਨ, ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਡੇਟਾ ਵੰਸ਼ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਹੈ।
ਤੁਸੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਡੇਟਾ ਵੰਸ਼ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸੰਗਠਨ ਦੇ ਅੰਦਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲਿਆ ਅਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਵਾਹ ਦਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਚਿਤਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ-ਸੂਚਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਵੰਸ਼ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ
ਡੇਟਾ ਵੰਸ਼ ਦੇ ਤਿੰਨ ਮੂਲ ਰੂਪ ਹਨ: ਫਾਰਵਰਡ ਡੇਟਾ ਵੰਸ਼, ਪਿਛਲਾ ਡੇਟਾ ਵੰਸ਼, ਅਤੇ ਦੋ-ਦਿਸ਼ਾਵੀ ਡੇਟਾ ਵੰਸ਼।
ਫਾਰਵਰਡ ਡੇਟਾ ਲਾਈਨੇਜ
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਪਾਸੇ ਵਾਲੀ ਗਲੀ ਦੇ ਨਾਲ, ਫਾਰਵਰਡ ਡੇਟਾ ਵੰਸ਼ ਵਿੱਚ ਇਸਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ ਤੋਂ ਇਸਦੇ ਅੰਤ ਬਿੰਦੂ ਤੱਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਇੱਕ ਟੁਕੜੇ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਇਹ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਇਸਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਲਈ ਕਈ ਪਰਿਵਰਤਨ ਅਤੇ ਸਟੋਰੇਜ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਦਾ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅਤੇ ਨਾਲ ਹੀ ਕਿਸੇ ਵੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਜੋ ਕਿ ਰਸਤੇ ਵਿੱਚ ਪੈਦਾ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਡੇਟਾ ਵੰਸ਼ ਹੋਣ ਦੁਆਰਾ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਹਨ। ਹਰ ਕਦਮ ਅਗਲੇ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਬਰੈੱਡ ਦੇ ਟੁਕੜਿਆਂ ਦੀ ਟ੍ਰੇਲ ਦਾ ਅਨੁਸਰਣ ਕਰਨ ਵਰਗਾ ਹੈ।
ਬੈਕਵਰਡ ਡਾਟਾ ਵੰਸ਼
ਬੈਕਵਰਡ ਡੇਟਾ ਵੰਸ਼ ਰਿਵਰਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਯਾਤਰਾ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਅਸੀਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਸਰੋਤ ਤੇ ਵਾਪਸ ਟਰੇਸ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅੰਤਮ ਸਥਾਨ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸਟੋਰੇਜ ਅਤੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪਿੱਛੇ ਵੱਲ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਇਹ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ ਤੱਕ ਨਹੀਂ ਪਹੁੰਚ ਜਾਂਦੀ।
ਡੇਟਾ ਦੇ ਮੂਲ ਸਰੋਤ ਦੀ ਪਛਾਣ, ਇਸ ਦੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੀ ਸਮਝ, ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਸੰਪੂਰਨਤਾ ਦੀ ਤਸਦੀਕ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਡੇਟਾ ਵੰਸ਼ ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਸੰਭਵ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਜਾਸੂਸ ਦੇ ਟੂਲ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਾਨੂੰ ਡੇਟਾ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਵੱਲ ਜਾਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।
ਦੋ-ਦਿਸ਼ਾਵੀ ਡੇਟਾ ਲਾਈਨੇਜ
ਇੱਕ ਟੂ-ਵੇ ਸਟ੍ਰੀਟ, ਦੋ-ਦਿਸ਼ਾਵੀ ਡੇਟਾ ਵੰਸ਼ ਅੱਗੇ ਅਤੇ ਪਿਛੜੇ ਡੇਟਾ ਵੰਸ਼ ਦੇ ਫਾਇਦਿਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਡੇਟਾ ਦੇ ਰੂਟ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਇਸਦੇ ਮੰਜ਼ਿਲ ਤੱਕ ਅਤੇ ਨਾਲ ਹੀ ਉਸ ਸਥਾਨ ਤੋਂ ਇਸਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ ਤੱਕ ਟਰੈਕ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਦੇ ਮੂਲ ਸਰੋਤ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਿ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲਿਆ ਗਿਆ ਸੀ, ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਇਕਸਾਰਤਾ ਅਤੇ ਪੂਰਨਤਾ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ ਦੇਣ ਲਈ, ਡੇਟਾ ਦੇ ਵੰਸ਼ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨਾ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਸਥਾਨ ਅਤੇ ਸਥਿਤੀ ਬਾਰੇ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਹ ਡੇਟਾ ਲਈ ਇੱਕ GPS ਟਰੈਕਰ ਹੋਣ ਵਰਗਾ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਲਾਈਨੇਜ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ
ਇੱਕ ਸੰਗਠਨ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਵੰਸ਼ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਪੜਾਅ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ
ਸਿਸਟਮ ਅਤੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਜਿਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਉਹ ਡੇਟਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਸਭ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਫਾਈਲਾਂ, API, ਅਤੇ ਕਲਾਉਡ ਸੇਵਾਵਾਂ ਸਮੇਤ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ
ਅਗਲਾ ਪੜਾਅ ਡੇਟਾ ਬਾਰੇ ਵੇਰਵੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇਸਦਾ ਸਥਾਨ, ਫਾਰਮੈਟ ਅਤੇ ਸੰਗਠਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅਤੇ ਇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਇਸ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਦੁਆਰਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਖਾਮੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ
ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਸੌਖਾ ਹੈ ਕਿ ਸੰਗਠਨ ਦੇ ਅੰਦਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਡੇਟਾ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਇਸਦੇ ਮੰਜ਼ਿਲ ਤੱਕ ਮੈਪ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਰੂਟ ਦੇ ਨਾਲ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਪਰਿਵਰਤਨ ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਡਾਟਾ ਐਕਸੈਸ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰੋ
ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ, ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰੋ ਅਤੇ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰੋ।
ਵੰਸ਼ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰੋ ਅਤੇ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ
ਸਧਾਰਨ ਸਮਝ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਵੰਸ਼ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਵਾਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕਰੋ।
ਇੱਕ ਸਵੈਚਲਿਤ ਹੱਲ ਲਾਗੂ ਕਰੋ
ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ ਡੇਟਾ ਵੰਸ਼ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ, ਜੋ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਵਿੱਚ ਵੀ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰੇਗੀ।
ਸਮੀਖਿਆ ਅਤੇ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰੋ
ਇਹ ਬਣਾਓ ਕਿ ਵੰਸ਼ ਦੇ ਰਿਕਾਰਡ ਨਿਯਮਤ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਉਚਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਪਡੇਟ ਕਰੋ।
ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਹਰੇਕ ਸੰਸਥਾ ਦੀਆਂ ਵਿਲੱਖਣ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸੋਧਣ ਜਾਂ ਜੋੜਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਲਾਈਨੇਜ ਤਕਨੀਕਾਂ
ਪੈਟਰਨ-ਆਧਾਰਿਤ ਵੰਸ਼
ਇਸ ਵਿਧੀ ਨਾਲ, ਵੰਸ਼ ਨੂੰ ਉਸ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਿੰਗ ਨਾਲ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਜਾਂ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਟੇਬਲ, ਕਾਲਮ, ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਲਈ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਇਸ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹਨ। ਇਹ ਇਸ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਕੇ ਵੰਸ਼ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇਹ ਕਾਫ਼ੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕੋ ਨਾਮ ਅਤੇ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਡੇਟਾ ਮੁੱਲਾਂ ਵਾਲੇ ਦੋ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਾਲਮ ਆਪਣੀ ਹੋਂਦ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਵੰਸ਼ ਚਾਰਟ ਫਿਰ ਉਹਨਾਂ ਦੋ ਕਾਲਮਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਪੈਟਰਨ-ਅਧਾਰਿਤ ਵੰਸ਼ ਦਾ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਸੁਤੰਤਰ ਹੋਣ ਦਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਲਾਭ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਿਰਫ ਡੇਟਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਨਹੀਂ। Oracle, MySQL, ਅਤੇ Spark ਸਮੇਤ ਕੋਈ ਵੀ ਡਾਟਾਬੇਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਇਸ ਨੂੰ ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸਹੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤਰਕ ਨੂੰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਛੁਪਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ-ਪੜ੍ਹਨ ਯੋਗ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਪੱਸ਼ਟ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ, ਤਾਂ ਇਹ ਕਦੇ-ਕਦਾਈਂ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਟੈਗਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਵੰਸ਼
ਇਹ ਵਿਧੀ ਇਸ ਧਾਰਨਾ 'ਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਪਰਿਵਰਤਨ ਇੰਜਣ ਟੈਗ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਮਾਰਕਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵੰਸ਼ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਅੰਤ ਤੱਕ ਟੈਗ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਤਾਂ ਹੀ ਸਫਲ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਪਰਿਵਰਤਨ ਟੂਲ ਹੈ ਜੋ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਟੈਗਿੰਗ ਢਾਂਚੇ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਹੋ ਜਿਸਨੂੰ ਟੂਲ ਦੁਆਰਾ ਨਿਯੁਕਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਭਾਵੇਂ ਅਜਿਹਾ ਕੋਈ ਸਾਧਨ ਮੌਜੂਦ ਹੁੰਦਾ, ਕੋਈ ਵੀ ਡੇਟਾ ਜੋ ਇਸ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂ ਬਦਲਿਆ ਗਿਆ ਸੀ, ਡੇਟਾ ਟੈਗਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਵੰਸ਼ ਦੇ ਅਧੀਨ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਸੀ। ਇਹ ਇਸ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ ਬੰਦ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਵੰਸ਼ ਨੂੰ ਕਰਨ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਹੈ।
ਸਵੈ-ਨਿਰਮਿਤ ਵੰਸ਼
ਕੁਝ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਵਾਤਾਵਰਣ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਸਟੋਰੇਜ, ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤਰਕ, ਅਤੇ ਮਾਸਟਰ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ (MDM) ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਏ ਡਾਟਾ ਝੀਲ ਜਿੱਥੇ ਸਾਰਾ ਡਾਟਾ ਆਪਣੀ ਸਾਰੀ ਉਮਰ ਦੌਰਾਨ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਵੰਸ਼ ਨੂੰ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਾਧੂ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਸਵੈ-ਨਿਰਭਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਟੈਗਿੰਗ ਵਿਧੀ ਦੇ ਨਾਲ, ਵੰਸ਼ ਇਸ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਵਾਤਾਵਰਣ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਵਾਪਰਨ ਵਾਲੀ ਕਿਸੇ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਬਾਰੇ ਜਾਣੂ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ।
ਪਾਰਸਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਡੇਟਾ ਲਾਈਨੇਜ
ਵੰਸ਼ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕਿਸਮ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਡਾਟਾ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤਰਕ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਪੜ੍ਹਦੀ ਹੈ। ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਅੰਤ-ਤੋਂ-ਅੰਤ ਟਰੇਸਿੰਗ ਲਈ, ਇਹ ਵਿਧੀ ਰਿਵਰਸ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਡਾਟਾ ਪਰਿਵਰਤਨ ਤਰਕ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਹੱਲ ਨੂੰ ਸਭ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਅਤੇ ਟ੍ਰਾਂਸਪੋਰਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਸਾਧਨ, ਇਸਦੀ ਤੈਨਾਤੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ। ਇਹ ਐਕਸਟਰੈਕਟ-ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮ-ਲੋਡ (ETL) ਤਰਕ, SQL- ਅਤੇ Java-ਅਧਾਰਿਤ ਹੱਲ, ਪੁਰਾਣੇ ਡੇਟਾ ਫਾਰਮੈਟ, XML- ਅਧਾਰਿਤ ਹੱਲ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਵੰਸ਼ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ
ਡਾਟਾ ਮਾਡਲਿੰਗ
ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਅੰਦਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਡਾਟਾ ਆਈਟਮਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਕਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਡੇਟਾ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਕਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਵੰਸ਼ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਮਾਡਲ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਡੇਟਾ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਕਿਉਂਕਿ ਡੇਟਾ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ ਨਿਰੰਤਰ ਪ੍ਰਗਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ ਏਕੀਕਰਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਆਦਿ। ਇਸ ਕਰਕੇ, ਫਰਮਾਂ ਦੇ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਆਮ ਡੇਟਾ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਬਦਲਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਪਾਲਣਾ
ਡੇਟਾ ਵੰਸ਼ ਆਡਿਟ ਕਰਨ, ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਪਾਲਣਾ ਵਿਧੀ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਗਵਰਨੈਂਸ ਨੀਤੀਆਂ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਸੰਭਾਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
ਕੁਝ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਿਸੇ ਵੀ ਡਾਊਨਸਟ੍ਰੀਮ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ, ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਵੰਸ਼ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਦੇਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਵੰਸ਼, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਨਾਮ ਬਦਲਣ ਨਾਲ ਕਿੰਨੇ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੋਣਗੇ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਕਿੰਨੇ ਲੋਕ ਉਸ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਡਾਟਾ ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ
ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਮਾਈਗਰੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵਰਤਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਡੇਟਾ ਕਿੱਥੇ ਸਥਿਤ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਸਟੋਰੇਜ਼ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰਨ ਜਾਂ ਨਵੇਂ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਹ ਉੱਥੇ ਕਿੰਨਾ ਸਮਾਂ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਵੰਸ਼ ਟੀਮ ਨੂੰ ਸਿਸਟਮ ਅੱਪਗਰੇਡ ਜਾਂ ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਕੇ ਕਿ ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਸਾਰੀ ਸੰਸਥਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਸਮੁੱਚੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਵੇਂ ਸਟੋਰੇਜ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਪੁਰਾਣੇ ਜਾਂ ਬੇਕਾਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪੁਰਾਲੇਖ ਕਰਕੇ ਜਾਂ ਖਤਮ ਕਰਕੇ ਡਾਟਾ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰਨ ਦਾ ਮੌਕਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਨਾਲ, ਡਾਟਾ ਸਿਸਟਮ ਸਮੁੱਚੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰੇਗਾ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਘੱਟ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਲਾਈਨੇਜ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ
- ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ: ਡੇਟਾ ਵੰਸ਼ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਚਿੰਤਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਯਾਤਰਾ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ ਤੋਂ ਇਸਦੇ ਅੰਤਮ ਮੰਜ਼ਿਲ ਤੱਕ ਜਾਣ ਲਈ, ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਣਅਧਿਕਾਰਤ ਪਹੁੰਚ ਅਤੇ ਉਲੰਘਣਾਵਾਂ ਤੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
- ਮਾਨਕੀਕਰਨ ਦੀ ਘਾਟ: ਡੇਟਾ ਵੰਸ਼ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਲਈ ਮੁੱਖ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਮਿਆਰਾਂ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਐਪਸ, ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਵੇਨੈਂਸ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਅਤੇ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਲੱਖਣ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਡੇਟਾ ਯਾਤਰਾ ਦੀ ਇੱਕ ਤਾਲਮੇਲ ਤਸਵੀਰ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਡੇਟਾ ਸਿਲੋਜ਼: ਡੇਟਾ ਸਿਲੋਜ਼ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮੁੱਦਾ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਵੰਸ਼ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਕਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਫੈਲਿਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਤੋਂ ਦੂਜੇ ਤੱਕ ਇਸਦੀ ਯਾਤਰਾ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨਾ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਗਲਤ ਜਾਂ ਅਧੂਰਾ ਡੇਟਾ ਵੰਸ਼ ਵੱਲ ਅਗਵਾਈ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸਿੱਟਾ
ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, ਡੇਟਾ ਵੰਸ਼ ਹਰ ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਉੱਦਮ ਦਾ ਇੱਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। ਇਹ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ ਤੋਂ ਇਸਦੇ ਅੰਤ ਬਿੰਦੂ ਤੱਕ ਦੇ ਮਾਰਗ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਸੰਪੂਰਨਤਾ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਡੇਟਾ ਵੰਸ਼ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਮਾਨਕੀਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਹੋਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਈ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਵੰਸ਼ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਉੱਤੇ ਜ਼ੋਰ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ।
ਇਹ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਉਹ ਸਾਧਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਦਾਰੀ ਨਾਲ ਚੋਣਾਂ ਕਰਨ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਚਲਾਉਣ ਅਤੇ ਸਫਲਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ