آئي ٽي انڊسٽري جي مسلسل توسيع ۽ لکين ڊيٽا پوائنٽن جي نتيجي ۾ ڊيٽا جي حرڪت ۽ اسٽوريج اهميت ۾ وڌي ويا آهن جيڪي هر سيڪنڊ ۾ پيدا ڪيا ويندا آهن.
اضافي طور تي، هي ڊيٽا واضح ۽ سادو هجڻ گهرجي انهي کي سمجهڻ لاءِ صحيح فيصلو ڪرڻ جي حمايت ڪرڻ لاءِ.
مقابلي کي برقرار رکڻ ۽ ڊگهي مدت جي ڪاميابي حاصل ڪرڻ لاء، توهان جي ڪمپني کي لازمي طور تي موجود تمام موثر حل استعمال ڪندي ڊيٽا کي ذخيرو ۽ منتقل ڪرڻ گهرجي.
انهي جي ڪري، وڌيڪ ڪاروبار ڊيٽا جا ڪپڙا استعمال ڪري رهيا آهن. توهان جي وقت، پئسا، ۽ وسيلن کي محفوظ ڪرڻ جو هڪ بهترين طريقو آهي ڊيٽا کي پروسيس ڪرڻ ۽ AI مشين لرننگ کي فعال ڪرڻ لاءِ ڊيٽا فيبرڪ استعمال ڪرڻ.
هن آرٽيڪل ۾، اسان ڊيٽا فيبرڪ تي هڪ گهرو نظر وجهنداسين، بشمول ان جي استعمال، مکيه اجزاء، فائدن، ۽ ٻيا اهم تفصيل.
پوء، ڊيٽا ڪپڙو ڇا آهي؟
قطع نظر ته اهي ڪٿي آهن، منظم ڪريو ۽ توهان جي ڊيٽا ۽ ايپس کي ڏسو. ان جي بنيادي طور تي، هڪ ڊيٽا ڪپڙو هڪ مربوط ڊيٽا آرڪيٽيڪچر آهي جيڪو محفوظ، ورڇيل، ۽ قابل اطلاق آهي.
هڪ ڊيٽا جو ڪپڙو، جيڪو ڪلائوڊ، ڪور، ۽ ايج جي بهترين کي گڏ ڪري ٿو، ڪيترن ئي طريقن سان توهان جي ڪاروباري اسٽوريج آپريشن لاءِ هڪ نئون اسٽريٽجڪ طريقو آهي.
جڏهن ته مرڪزي طور تي ڪنٽرول ڪيو پيو وڃي، اهو هر هنڌ پهچي سگهي ٿو، بشمول آن-پريمسس، پبلڪ ۽ پرائيويٽ بادل، گڏوگڏ ايج ۽ آئي او ٽي ڊوائيسز.
ڊيٽا سليس اسڪائي اسڪراپر جي سائيز ۽ متنوع، غير منسلڪ انفراسٽرڪچر ماضي جي شيء آهن. ڊيٽا جو ڪپڙو ڊيٽا مينيجمينٽ ٽولز جي هڪ جامع مجموعي تي ٻڌل آهي جيڪو توهان جي ڳنڍيل ماحول ۾ استحڪام جي ضمانت ڏئي ٿو.
آٽوميشن ذريعي، وقت جي استعمال واري انتظام کي منظم ڪري ٿو، ترقي، جاچ، ۽ تعیناتي کي تيز ڪري ٿو، ۽ توهان جي اثاثن کي ڪلاڪ جي چوڌاري محفوظ ڪري ٿو.
ڪو مسئلو ناهي جتي توهان جي ڊيٽا ۽ ايپس واقع آهن، توهان ٽريڪ ڪري سگهو ٿا اسٽوريج خرچن، ڪارڪردگي، ۽ ڪارڪردگي هڪ واحد پليٽ فارم تان.
توهان تيزيءَ سان (۽، ڪجهه حالتن ۾، خود بخود) پنهنجي هائبرڊ ڪلائوڊ انفراسٽرڪچر ۾ تبديليون آڻي سگهو ٿا هڪ دفعو توهان کي ان بابت قابل عمل ڄاڻ آهي، جهڙوڪ غلطين کي درست ڪرڻ، سيڪيورٽي ۽ تعميل جي مسئلن کي حل ڪرڻ، ۽ ڪمپيوٽنگ کي مٿي ۽ هيٺ ڪرڻ.
مختصر ۾، ڊيٽا فيبرڪ انفراسٽرڪچر جي جوڙجڪ ۽ سار سنڀال جي ڪارڪردگي کي بهتر بڻائي ٿو، قيمت گھٽائي ٿو، ۽ ڪارڪردگي وڌائي ٿو.
توهان کي ڊيٽا فيبرڪ ڇو استعمال ڪرڻ گهرجي؟
ڪنهن به ڊيٽا-مرڪزي فرم کي هڪ جامع حڪمت عملي جي ضرورت آهي جيڪا وقت، جڳهه، مختلف سافٽ ويئر جي قسمن، ۽ ڊيٽا جي جڳهن وانگر رڪاوٽون ختم ڪري ٿي. ڊيٽا فائر والز جي پويان لڪائي يا ڪيترن ئي هنڌن تي منتشر نه ٿيڻ گهرجي پر انهن ماڻهن لاءِ دستياب هجڻ گهرجي جن کي ان جي ضرورت آهي.
ڪامياب ٿيڻ لاءِ، ڪاروبار کي مستقبل جي پروف ڊيٽا حل جي ضرورت آهي، ۽ هڪ محفوظ، اثرائتو، متحد ماحول. اهو هڪ ڊيٽا ڪپڙي سان ڪري سگهجي ٿو.
حقيقي وقت جي ڪنيڪشن، سيلف سروس، آٽوميشن، ۽ آفاقي تبديلين لاءِ جديد ڪاروبار جون ضرورتون روايتي ڊيٽا جي انضمام سان پوريون نه ٿيون ڪري سگھجن.
جڏهن ته ڪيترن ئي ذريعن کان ڊيٽا گڏ ڪرڻ اڪثر ڪري ڪو مسئلو ناهي، ڪيترائي ڪاروبار ٻين ذريعن کان ڊيٽا سان گڏ ڊيٽا کي ضم ڪرڻ، پروسيس ڪرڻ، ترتيب ڏيڻ، ۽ تبديل ڪرڻ جي جدوجهد ڪن ٿا.
صارفين، ڀائيوارن، ۽ سامان جي کوٽائي کي سمجهڻ لاء، ڊيٽا جي انتظام جي عمل ۾ هي نازڪ قدم لازمي آهي. انهن جي صلاحيت جي ڪري انهن جي سسٽم کي اپڊيٽ ڪرڻ، بهتر گراهڪن جي خدمت ڪرڻ، ۽ استعمال ڪرڻ ڪڪر ڪمپيوٽنگ، ڪمپنيون نتيجي طور مقابلي ۾ برتري حاصل ڪن ٿيون.
جتي به تنظيم جا صارف آهن، ڊيٽا جي ڪپڙي کي تصور ڪري سگهجي ٿو هڪ ڪپڙي جي طور تي جيڪو عالمي سطح تي پکڙيل آهي. هن نيٽ ورڪ تي، صارف ڪنهن به هنڌ تي ٿي سگهي ٿو ۽ اڃا تائين ڪنهن ٻئي هنڌ تي ڊيٽا تائين غير محدود، حقيقي وقت تائين رسائي حاصل ڪري سگهي ٿو.
ڊيٽا فيبرڪ جا بنيادي اجزاء
بنيادي جزا جيڪي ٺاهيندا آهن ڊيٽا جي ڪپڙي مان چونڊي ۽ گڏ ڪري سگهجن ٿا مختلف طريقن سان. اهڙيء طرح ڊيٽا جي ڪپڙي کي مختلف طريقن سان لاڳو ڪري سگهجي ٿو. اچو ته هڪ ڊيٽا جي ڪپڙي جي بنيادي عناصر کي ڏسو.
- وڌايل ڊيٽا ڪيٽلاگ
- مسلسل پرت
- علم گراف
- بصيرت ۽ تجويزون انجڻ
- ڊيٽا تيار ڪرڻ ۽ ڊيٽا پهچائڻ واري پرت
- آرڪيسٽريشن ۽ ڊيٽا آپريشن
توهان جي مطابق ڊيٽا فيبرڪ فن تعمير جي اهم ٿنڀن تي هڪ نظر رکي سگهو ٿا گارٽنر.
اچو ته انهن مان هر هڪ کي ويجهي نظر اچي.
- وڌايل ڊيٽا ڪيٽلاگ - صارفين کي سڀني قسمن جي ميٽا ڊيٽا تائين رسائي ڏئي ٿو مضبوط ڄاڻ گراف ذريعي. اضافي طور تي، اهو موجوده معلومات جي وچ ۾ مخصوص اتحاد پيدا ڪري ٿو ۽ بصري طور تي ان کي سمجھڻ واري انداز ۾ ڏيکاري ٿو. استعمال ڪندي مشين جي سکيا ڊيٽا جي اثاثن کي تنظيمي اصطلاحن سان ڳنڍڻ لاءِ، وڌايل ڊيٽا ڪيٽلاگ ڊيٽا جي ڪپڙي لاءِ ڪاروباري سيمينٽڪ پرت ٺاهي ٿو.
- مسلسل پرت - استعمال جي صورت تي منحصر ڪري، ڊيٽا کي متحرڪ طور تي ذخيرو ڪرڻ لاء مختلف قسم جي لاڳاپي ۽ غير لاڳاپو ماڊل استعمال ڪري سگھجن ٿيون.
- فعال ميٽاداٽا - ڊيٽا جي ڪپڙي جو هڪ مخصوص حصو. ڊيٽا جي ڪپڙي کي ڪيترن ئي قسمن جي ميٽا ڊيٽا کي گڏ ڪرڻ، حصيداري ڪرڻ ۽ تجزيو ڪرڻ جي صلاحيت ڏئي ٿي. غير فعال ميٽاداٽا جي ابتڙ، فعال ميٽا ڊيٽا سسٽم ۽ ماڻهن طرفان ڊيٽا جي جاري استعمال کي ٽريڪ ڪري ٿو (ڊزائن تي ٻڌل ۽ رن-ٽائم ميٽاداٽا).
- علم گراف - ڊيٽا جي ڪپڙن لاء هڪ ٻيو بنيادي يونٽ. اهي ڳنڍيل ڊيٽا ماحول کي ظاهر ڪرڻ لاء معياري IDs، قابل اطلاق اسڪيما، وغيره استعمال ڪندا آهن. علم جا گراف ڊيٽا جي ڪپڙي کي ڳولڻ جي قابل ۽ ان کي سمجهڻ ۾ مدد ڏين ٿيون.
- بصيرت ۽ تجويز انجڻ - ٻنهي آپريشنل ۽ تجزياتي استعمال جي ڪيسن لاءِ قابل اعتماد، مضبوط ڊيٽا پائپ لائنون ٺاهي ٿو.
- ڊيٽا تيار ڪرڻ ۽ ڊيٽا پهچائڻ واري پرت - ڊيٽا ڪنهن به ذريعن کان حاصل ڪري سگهجي ٿو ۽ ڪنهن به ميکانيزم کي استعمال ڪندي ڪنهن به ٽارگيٽ ڏانهن موڪليو وڃي، بشمول اي ٽي ايل (بلڪ)، پيغام، سي ڊي سي، ورچوئلائيزيشن، ۽ API.
- آرڪيسٽريشن ۽ ڊيٽا آپريشن - هي جزو ڊيٽا استعمال ڪري ٿو سڀني ڪمن کي همٿائڻ لاءِ هر اسٽيج تي آخر کان آخر تائين ڪم فلو. اهو توهان کي اهو چونڊڻ جي قابل بنائي ٿو ته ڪڏهن ۽ ڪيترا ڀيرا پائپ لائنز کي هلائڻ ۽ انهي سان گڏ ڊيٽا کي ڪيئن منظم ڪجي جيڪي اهي پائپ لائنون پيدا ڪن ٿيون.
فائدا
ورهايل حوالي سان صحت مند ڊيٽا ڊيٽا جي ڪپڙي تي رسائي، لوڊ، مربوط، ۽ حصيداري آهي. ائين ڪرڻ سان، ڪاروبار ڊجيٽل منتقلي کي تيز ڪري سگهن ٿا ۽ انهن جي ڊيٽا جي قيمت کي وڌائي سگهن ٿا.
هيٺ ڏنل ڊيٽا فيبرڪ ماڊل جا اهم فائدا بيان ڪيا ويا آهن.
افاديت:
ڊيٽا جو ڪپڙو اڳئين سوالن مان نتيجا گڏ ڪري سگھي ٿو، سسٽم کي چالو ڪري ٿو مجموعي جدول کي اسڪين ڪرڻ بجاءِ پس منظر ۾ خام ڊيٽا جي.
انفرادي درخواستن جي تيز جوابي وقتن جي ڪري، مڪمل اسٽور جي خام ڊيٽا کي اسڪين ڪرڻ بجاءِ ننڍين ڊيٽا سيٽن تائين رسائي جي درخواستن کي پڻ ڪيترن ئي سمورو درخواستن جو مسئلو حل ڪري ٿو.
ڪمپنيون سوالن کي دٻائڻ لاءِ تيزيءَ سان جواب ڏئي سگھن ٿيون ڇاڪاڻ ته ڊيٽا جي ڪپڙي جي قابليت جي ڪري خاص طور تي سوالن جي جوابن جي وقت کي گھٽائڻ جي.
سمارٽ انضمام
ڊيٽا کي ضم ڪرڻ لاءِ مختلف ڊيٽا جي قسمن ۽ آخري پوائنٽن تي، ڊيٽا جا ڪپڙا سيمينٽڪ علم گرافس، ميٽا ڊيٽا مئنيجمينٽ، ۽ مشين لرننگ جو استعمال ڪن ٿا.
هي ڊيٽا مئنيجمينٽ ٽيمن کي گروپ سان لاڳاپيل ڊيٽا سيٽن کي گڏ ڪرڻ ۾ مدد ڪري ٿو ۽ نئين ڊيٽا ذريعن کي ڪمپني جي ڊيٽا ايڪو سسٽم ۾ شامل ڪري ٿو.
هي خصوصيت ڊيٽا ٽاسڪ مئنيجمينٽ جي حصن کي خودڪار ڪري ٿي، جنهن جي نتيجي ۾ پيداوار جي بچت مٿي ڄاڻايل آهي، پر اهو پڻ ڊيٽا سسٽم جي سيلز کي ٽوڙڻ، ڊيٽا گورنمينٽ جي طريقيڪار کي مرڪزي ڪرڻ، ۽ مجموعي ڊيٽا جي معيار کي وڌائڻ ۾ پڻ مدد ڪري ٿو.
وڌيڪ موثر ڊيٽا سيڪيورٽي
اهو پڻ ڊيٽا جي رسائي کي وڌائڻ جي خاطر ڊيٽا جي حفاظت ۽ رازداري جي حفاظت کي قربان ڪرڻ جو مطلب ناهي.
حقيقت ۾، اهو ضروري آهي ته رسائي ڪنٽرول گارڊن کي سخت ڪرڻ ۽ وڌيڪ ڊيٽا جي حڪمراني جي قدمن تي عمل درآمد ڪرڻ جي ضمانت ڏئي ٿي ته ڪجهه ڪردار ئي آهن جيڪي ڊيٽا جي ڏنل سيٽ تائين رسائي سان گڏ آهن.
اضافي طور تي، ڊيٽا فيبرڪ آرڪيٽيڪچرز کي ٽيڪنيڪل ۽ سيڪيورٽي ٽيمون ڊيٽا ماسڪنگ کي لاڳو ڪرڻ لاء ۽ ڳجهي ۽ حساس معلومات جي چوڌاري انڪرپشن، ڊيٽا شيئرنگ ۽ سسٽم هيڪس جي امڪان کي گھٽائڻ.
ڊيٽا جي جمهوريت
سيلف سروس ايپليڪيشنن کي سهولت ڏني وئي آهي ڊيٽا فيبرڪ ڊيزائنز، ڊيٽا جي رسائي جي پهچ کي وڌيڪ ٽيڪنيڪل اهلڪارن جهڙوڪ ڊيٽا انجنيئرز، ڊولپرز، ۽ ڊيٽا اينالائيٽڪس ٽيمن کان وڌيڪ.
ڪاروباري صارفين کي تيز ڪاروباري چونڊون ڪرڻ جي اجازت ڏيڻ سان ۽ ٽيڪنيڪل استعمال ڪندڙن کي جاري ڪندي سرگرمين کي ترجيح ڏيڻ لاءِ جيڪي انهن جي مهارت جي سيٽ کي بهترين طور تي استعمال ڪن ٿيون، ڊيٽا جي رڪاوٽن کي ختم ڪرڻ پيداوار ۾ واڌ جو سبب بڻجي ٿو.
ڪيس استعمال ڪريو
ڊيٽا فيبرڪ آرڪيٽيڪچر جو مقصد ذخيرو ٿيل معلومات جي سڀني شڪلن کي سنڀالڻ لاءِ هڪ وسيع ڍانچي پيش ڪرڻ آهي ته جيئن ضرورت هجي ته انهن کي استعمال لائق بڻائي سگهجي.
انهن قسمن جي ڊيٽا ڪنهن به شيءِ لاءِ استعمال ٿي سگهي ٿي سيلز جي اڳڪٿي کان وٺي ڪنهن تنظيم جي آئي ٽي انفراسٽرڪچر يا صارف جي آخري پوائنٽ جي حالت تي رپورٽ تائين.
ڊيٽا فيبرڪ آرڪيٽيڪچر استعمال جا ڪيس ڪاروبار ۾ ڪنهن ٻئي قسم جي ڊيٽا لاءِ ڪيس استعمال ڪرڻ لاءِ هڪجهڙا آهن، بشمول سيلز، مارڪيٽنگ، آئي ٽي، سائبر سيڪيورٽي، ۽ وڌيڪ.
جڏهن ته، هڪ تنظيم ۾ ڊيٽا اڪثر منظم، نيم تعمير ٿيل، يا تقريبن سڀني استعمال جي ڪيسن ۾ غير منظم آهي. هڪ لاڳاپو ڊيٽابيس شايد منظم ڪيل ڊيٽا کي ذخيرو ڪري سگھن ٿا ۽ فوري طور تي استعمال ڪيو وڃي، جهڙوڪ ڊيٽابيس رڪارڊ.
ڊيٽا جيڪا صاف نه ڪئي وئي آهي يا درجه بندي ڪئي وئي آهي غير منظم ڊيٽا طور حوالو ڏنو ويو آهي ۽ استعمال لاء تيار ڪيو وڃي جڏهن ضرورت هجي.
غير منظم ڊيٽا جا ڪيترائي فارم جيڪي ڪيتريون ئي ڪمپنيون حاصل ڪري سگھن ٿيون ۽ مستقبل جي استعمال لاءِ محفوظ ڪري سگھن ٿيون مشين جي سکيا, analytics, sensor data, cloud computing, and Productivity apps.
نيم ڍانچي واري ڊيٽا ۾، جنهن ۾ اڻ ڄاتل ڊيٽا (جهڙوڪ زپ فائلون، ويب صفحا، ۽ اي ميلون) سان محفوظ ڪيل هڪ سڃاتل قسم جي ڊيٽا شامل آهي، ٻئي پهلو موجود آهن.
ڊيٽا جي ڪپڙي جي صلاحيت جي بنياد تي ڪيترن ئي ممڪن استعمال جا ڪيس ڪمپنين کي انهن جي ڊيٽا تائين رسائي ۽ استعمال ڪرڻ ۾ مدد ڏيڻ لاء وڌيڪ جلدي ۽ مؤثر طريقي سان ڳولي سگهجن ٿا ان جي استعمال جي تحقيق ڪندي.
عام مثالن ۾ شامل آهن:
- فريب جي نشاندهي
- IoT تجزياتي
- سپلائي چين لاجسٽڪ
- حقيقي وقت ڊيٽا اينالائيٽڪس
- ڪسٽمر انٽيليجنس
- آپريشنل ڪارڪردگي ۾ اضافو
- بچاء جي سار سنڀال جو تجزيو
- اضافي طور تي، واپسي-کي-ڪم خطري جا ماڊل
- ڪريڊٽ ڪارڊ سان ٽرانزيڪشن کي محفوظ ڪرڻ
- چرن جي اڳڪٿي، فراڊ جي ڳولا، ۽ ڪريڊٽ اسڪورنگ
ٿڪل
نتيجي ۾، ڊيٽا سائلوز کي لازمي طور تي ختم ٿيڻ گهرجي جيئن اسان جي ڊيٽا استعمال جي سطح وڌائي ٿي ڳنڍيل ڪمپنين لاء ڪمرو.
ڊيٽا فيبرڪس جي تعیناتي هن رستي تي هڪ اهم پيش رفت جي نمائندگي ڪري ٿي، 1970 جي ڏهاڪي ۾ لاڳاپو ڊيٽابيس جي ترقي کان وٺي سڀ کان وڌيڪ بنيادي دريافتن جي وچ ۾ درجه بندي.
اهو ئي سبب آهي ڇاڪاڻ ته ڊيٽا ڪپڙو هڪ ٽيڪنالاجي يا هڪ واحد شيون کان وڌيڪ آهي.
ڊيٽا ۽ ڪاروباري عملن کي پيچيده طور تي فن تعمير جي ڊيزائن، هڪ منظم طريقي سان، ۽ ذهني تبديلي جي ذريعي شامل ڪيو ويو آهي.
ڊيٽا فيبرڪ قيمت گھٽائي ٿو، ڪارڪردگي کي وڌائي ٿو، ۽ وڌيڪ موثر انفراسٽرڪچر جي ترتيب ۽ سار سنڀال کي آسان بڻائي ٿو. اهو اهم جزو ٿي سگهي ٿو انهي کي يقيني بڻائڻ ته هر عمل، ايپليڪيشن، ۽ ڪاروباري فيصلو ڊيٽا تي ٻڌل آهي.
جواب ڇڏي وڃو