ھڪڙي ڊيٽا آرڪيٽيڪچر ھڪڙي ڪمپني جي ڊيٽا سسٽم جي تنظيمي ڍانچي ۽ انفرادي اجزاء کي بيان ڪري ٿو.
مؤثر ڊيٽا انتظاميه، پروسيسنگ، ۽ آرڪائيونگ ڪمپنين لاء ڊيٽا تي ٻڌل فيصلا ڪرڻ لاء اهم آهن. سڀ کان وڌيڪ موجوده مرڪزي ڊيٽا آرڪيٽيڪچر ماڊل، جهڙوڪ ڊيٽا فيبرڪ ۽ ڊيٽا ميش مقبوليت حاصل ڪري رهيا آهن انهن جي روايتي طريقن کي ختم ڪرڻ جي صلاحيت جي نتيجي ۾.
ڊيٽا ڪپڙو ڊيٽا انضمام، ورچوئلائيزيشن، ۽ تجريد تي زور ڏئي ٿو جڏهن ته ڊيٽا ميش ڊيٽا جي جمهوريت، ملڪيت، ۽ پيداوار تي ڌيان ڏئي ٿو. ڪمپنين لاءِ ڪوشش ڪري رهيا آهن انهن جي ڊيٽا مئنيجمينٽ جي حڪمت عملين کي بهتر ڪرڻ، ڊيٽا جي معيار کي وڌائڻ، ۽ فيصلا ڪرڻ جي صلاحيتن کي بهتر ڪرڻ، انهن ماڊلن کي سمجهڻ انتهائي اهم آهي.
تنظيمون اهو نمونو چونڊي سگهن ٿيون جيڪي انهن جي مقصدن جي بهترين خدمت ڪن ۽ ڊيٽا ميش ۽ ڊيٽا فيبرڪ جي وچ ۾ فرق ۽ هڪجهڙائي کي سمجهڻ سان انهن جي ٽيڪنالاجي ۽ ثقافتي گهرجن کي غور ۾ آڻين.
هن پوسٽ ۾، اسان ويجهي نظر ڪنداسين ڊيٽا ميش ۽ ڊيٽا ڪپڙو، انهي سان گڏ انهن جي وچ ۾ فرق ۽ گهڻو ڪجهه.
ڊيٽا ميش ڇا آهي؟
ڊيٽا ميش هڪ جديد ڊيٽا آرڪيٽيڪچر تصور آهي جيڪو ڊيٽا جي جمهوريت، ملڪيت، ۽ پيداوار کي ترجيح ڏئي ٿو. ڊيٽا کي ڊيٽا ميش ۾ هڪ پيداوار جي طور تي ڏٺو ويندو آهي، تنهنڪري هر ٽيم پنهنجي ڊيٽا جي درستگي ۽ افاديت جي ذميواري ۾ آهي.
مقصد هڪ سيلف سروس پليٽ فارم مهيا ڪرڻ آهي جيڪو ٽيمن کي انهن ڊيٽا تائين رسائي ۽ استعمال ڪرڻ جي قابل بڻائيندو جنهن جي انهن کي ضرورت آهي مرڪزي ٽيمن تي ڀروسو ڪرڻ کان سواءِ. سيلف سروس ڊيٽا پليٽ فارمز ٽيمن کي انهن جي ڊيٽا وسيلن کي ڪنٽرول ۽ منظم ڪرڻ جو هڪ طريقو ڏئي ٿو، جيڪو ڊيٽا جي معيار کي بهتر بڻائي ٿو ۽ جدت کي تيز ڪري ٿو.
ٽيمن لاءِ ان ڊيٽا کي ڳولڻ ۽ رسائي حاصل ڪرڻ لاءِ جيڪي اهي چاهين ٿا پوري ڪمپني مان ، ڊيٽا مارڪيٽون پڻ ڊيٽا ميش جو هڪ اهم حصو آهن. ڊيٽا ميش ٽيمن کي ڪنٽرول ڪرڻ جي قابل بڻائي ٿو ۽ انهن جي ڊيٽا اثاثن کي منظم ڪريو جڏهن ته ڊيٽا تائين رسائي کي جمهوري بڻائڻ، ادارن کي وڌيڪ ڊيٽا تي هلندڙ ۽ چست ٿيڻ ۾ مدد ڪندي.
ڊيٽا ميش جو ڪم
ڊومين تي هلندڙ ڊيزائن ۽ microservices فن تعمير ڊيٽا ميش جا بنياد آهن. هڪ غير مرڪزي ڊيٽا آرڪيٽيڪچر جي تعمير ۽ ڊيٽا سائلو کي ختم ڪرڻ بنيادي مقصد آهن.
ڊيٽا ميش ۾ هر ٽيم پنهنجي پنهنجي ڊيٽا ڊومين جي انچارج ۾ آهي، تنهن ڪري اهي اهي آهن جيڪي ڪنٽرول ڪن ٿا ڊيٽا، ڊيٽا جي معيار، ۽ ڊيٽا جي پيداوار. ٽيمون انهن جي ڊيٽا کي منظم ۽ تقسيم ڪن ٿيون سيلف سروس ڊيٽا پليٽ فارمز ۽ ڊيٽا مارڪيٽن ذريعي. حقيقت اها آهي ته ڊيٽا پروڊڪٽس ٺاهيل آهن APIs جي طور تي ٻين ٽيمن لاءِ انهن کي رسائي ۽ استعمال ڪرڻ آسان بڻائي ٿي.
سڄي ڪمپني ۾ هڪجهڙائي ۽ ڪنٽرول برقرار رکڻ لاء، APIs هڪ واحد API انتظامي ٽيم پاران منظم ڪيا ويا آهن. ڊيٽا گورننس فريم ورڪ پڻ ڊيٽا ميش جو حصو آهي، ۽ اهو ڊيٽا جي ملڪيت، ڊيٽا جي معيار، ۽ ڊيٽا سيڪيورٽي لاء قاعدن ۽ هدايتن کي بيان ڪري ٿو.
فائدن
- ڊيٽا ميش ٽيمن کي انهن جي ڊيٽا اثاثن کي ڪنٽرول ۽ منظم ڪرڻ جي قابل بڻائي ڊيٽا جي جمهوريت کي همٿ ڏي ٿو.
- اهو ممڪن بڻائي ٿو ته هر ٽيم پنهنجي پنهنجي ڊيٽا ڊومين جو چارج وٺي، جيڪو ڊيٽا جي معيار کي وڌائي ٿو.
- مرڪزي ٽيمن تي انحصار ڪرڻ کان سواءِ، اهو پيش ڪري ٿو سيلف سروس ڊيٽا پليٽ فارم جيڪي ٽيمن کي رسائي ڏين ٿا ۽ استعمال ڪن ٿا ڊيٽا کي انهن جي ضرورت آهي.
- اها ٽيمن کي انهن جي ڊيٽا پروڊڪٽس سان تجربا ۽ ٻيهر ورجائڻ جي اجازت ڏئي ٿي، جيڪا جدت کي تيز ڪري ٿي.
- اهو ڊيٽا سليوس کي ختم ڪري ٿو ۽ هڪ غير معياري ڊيٽا آرڪيٽيڪچر قائم ڪري ٿو، لچڪدار ۽ چپلائي کي وڌائڻ.
- اهو ڊيٽا مارڪيٽن تي مشتمل آهي جيڪو ٽيمن کي هڪ طريقو ڏئي ٿو ڳولڻ ۽ رسائي حاصل ڪرڻ جو ڊيٽا انهن کي گهربل ڪمپني جي چوڌاري.
- اهو هڪ تنظيم جي ڊيٽا جي مطالبن کي وڌائڻ جي حمايت ڪري سگهي ٿو ۽ اسڪيلبل آهي.
- ڊيٽا ٽيمن کي ڊيٽا ميش پاران بااختيار بڻايو ويو آهي انهن جي ڊيٽا کي سنڀالڻ ۽ ان سان چونڊون ڪرڻ لاء.
- ٽيمون وڌيڪ آساني سان ڊيٽا تائين رسائي ۽ استعمال ڪري سگھن ٿيون جيڪي انهن کي گهربل آهن ڊيٽا ميش جي API-بنياد ڊيٽا پروڊڪٽس لاءِ مهرباني.
وڌڻ
- ڊيٽا ميش کي لاڳو ڪرڻ کان پهريان هڪ تنظيم کي وڏي ٽيڪنالاجي ۽ ثقافتي تبديلين مان گذرڻ گهرجي.
- جيڪڏهن مناسب طور تي برقرار نه رکيو ويو، ڊيٽا ميش جي غير مرڪزي نوعيت جي نتيجي ۾ ڊيٽا جي نقل ٿي سگهي ٿي.
- جيڪڏهن ٽيمون صحيح طرح سان نه ٺهيون آهن، ڊيٽا ميش جي نتيجي ۾ متضاد ڊيٽا جي تعريف ٿي سگهي ٿي.
- ڊيٽا ميش جي غير مرڪزي ڍانچي جي ڪري سڄي اداري ۾ ڊيٽا گورننس ۽ سيڪيورٽي کي منظم ڪرڻ ڏکيو ٿي سگهي ٿو.
- روايتي مرڪزي جي مقابلي ۾ ڊيٽا جو بناوتڊيٽا ميش وڌيڪ پيچيده ٿي سگهي ٿي.
- جيڪڏهن ٽيمون صحيح طرح سان جڙيل نه آهن، ڊيٽا ميش ٽڪرا ٿي سگهي ٿي.
- اهو روايتي مرڪزي ڊيٽا سسٽم جي ڀيٽ ۾ ڊيٽا ميش کي لاڳو ڪرڻ لاء وڌيڪ خرچ ڪري سگھي ٿو.
هاڻي، توهان وٽ هجڻ گهرجي ڊيٽا ميش جي واضح تصوير. اهو وقت آهي ڏسڻ لاءِ ڊيٽا فيبرڪ بعد ۾ انهن جي وچ ۾ هڪجهڙائي ۽ فرق. اچو ته شروع ڪريون.
پوء، ڊيٽا ڪپڙو ڇا آهي؟
ڊيٽا فيبرڪ هڪ ڊيٽا آرڪيٽيڪچر آهي جيڪو هڪ تنظيم جي اندر سڀني ڊيٽا جي اثاثن جو هڪ واحد ڏيک ڏئي ٿو، قطع نظر ته اهي ڪٿي آهن. هن سسٽم جي ترقي جديد ڊيٽا جي ماحول پاران حوصلا افزائي ڪئي وئي، جيڪا ڊيٽا جي مقدار، رفتار، ۽ تنوع ۾ اضافو جي وضاحت ڪئي وئي آهي.
تنظيمون آساني سان پنهنجي ڊيٽا کي ڪيترن ئي ذريعن کان ڳنڍي سگهن ٿيون، بشمول ڪلائوڊ ايپس، آن-پريمسس ڊيٽابيسس، ۽ ڊيٽا ڍنڍون، Data Fabric جي مهرباني، جيڪا ڊيٽا جي انضمام لاءِ لچڪدار ۽ اسپيبلبل حل پيش ڪري ٿي.
ان کان علاوه، اهو تجريد جو هڪ درجو پيش ڪري ٿو جيڪو عالمي طور تي ڊيٽا کي رسائي لائق بڻائي ٿو بنيادي ٽيڪنالاجي کان آزاد.
ڊيٽا فيبرڪ جو ورهايل فن تعمير حقيقي وقت ڊيٽا پروسيسنگ ۽ تجزيو ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو، تنظيمن کي اضافي معلومات تائين رسائي ۽ فيصلو ڪرڻ جي صلاحيت فراهم ڪري ٿي. ڊيٽا جي رازداري، درستگي، ۽ تعميل کي وڌيڪ يقيني بڻايو وڃي ٿو ان جي ڊيٽا گورننس ۽ سيڪيورٽي حصن ذريعي.
Data Fabric هڪ نئين ٽيڪنالاجي آهي جيڪا تيزيءَ سان انهن تنظيمن جي وچ ۾ مقبوليت حاصل ڪري رهي آهي جيڪي انهن جي ڊيٽا مئنيجمينٽ جي عملن کي بهتر بڻائڻ ۽ مقابلي واري برتري حاصل ڪرڻ جي ڪوشش ڪري رهيا آهن.
ڊيٽا فيبرڪ جو ڪم
ڊيٽا فيبرڪ هڪ تنظيم جي سڀني ڊيٽا اثاثن جو هڪ واحد منظر پيش ڪندي ڪم ڪري ٿو، قطع نظر ته اهي ڪٿي آهن. ڊيٽا انضمام، ڊيٽا تجزيه، ۽ ورهايل ڪمپيوٽنگ انهي کي مڪمل ڪرڻ لاء ٽينڊم ۾ استعمال ڪيو ويندو آهي.
ڊيٽا انٽيگريشن ڪيترن ئي ذريعن کان معلومات کي فيوز ڪرڻ ۾ شامل آهي، بشمول آن-پريمسس ڊيٽابيسس، ڪلائوڊ ايپس، ۽ ڊيٽا ڍنڍون، ۽ ان کي هڪ يونيفارم طريقي سان رسائي لائق بنائڻ.
ڊيٽا جي ڦيرڦار ۽ رسائي ممڪن بڻيل آهي تجريد جي هڪ پرت کي قائم ڪرڻ جي عمل جي ذريعي جيڪا بنيادي ڊيٽا آرڪيٽيڪچر جي پيچيدگي کي لڪائيندو آهي. ورهايل ڪمپيوٽنگ جو مقصد ڪمپيوٽنگ وسيلن جي منتشر نيٽ ورڪ ۾ حقيقي وقت ۾ ڊيٽا کي پروسيس ۽ تجزيو ڪرڻ آهي.
ڪاروبار هاڻي جلدي حاصل ڪري سگھن ٿا انهن جي ڊيٽا مان بصيرت ۽ قدم کڻڻ جي مهرباني. ڊيٽا فيبرڪ ۾ ڊيٽا گورننس ۽ سيڪيورٽي حصا شامل آهن انهي سان گڏ ڊيٽا جي رازداري، تعميل ۽ معيار کي يقيني بڻائڻ لاءِ.
ڊيٽا فيبرڪ ڊيٽا کي منظم ڪرڻ جو هڪ طريقو آهي جيڪو لچڪدار ۽ اسپيبلبل آهي ۽ موجوده ڊيٽا ماحول کي ترتيب ڏيڻ لاء تيار ڪيو ويو آهي.
فائدن
- ڪاروبار تيز ۽ وڌيڪ باخبر چونڊون ڪري سگھن ٿا حقيقي وقت جي ڊيٽا جي بنياد تي ڊيٽا جي ڪپڙي کي استعمال ڪندي، جيڪو ڊيٽا جي دستيابي ۽ رسائي کي وڌائي سگھي ٿو.
- ڊيٽا جي وڏي مقدار کي منظم ڪرڻ ۽ تجزيو ڪرڻ لاءِ، ڊيٽا فيبرڪ ڪيترن ئي ذريعن کان ڊيٽا جي بيحد انضمام کي قابل بنائي ٿو، بشمول آن-پريمسس ۽ ڪلائوڊ تي ٻڌل ڊيٽا.
- ڪاروبار هڪ مرڪزي ڊيٽا مئنيجمينٽ پليٽ فارم ٺاهڻ لاءِ ڊيٽا جو ڪپڙو استعمال ڪري سگھن ٿا جيڪو ڪيترن ئي ٽيمن ۽ شعبن جي وچ ۾ حقيقي وقت جي ڊيٽا جي مٽاسٽا ۽ تعاون کي آسان بڻائي ٿو.
- ڊيٽا گورننس ۽ سيڪيورٽي صلاحيتون مهيا ڪيل ڊيٽا فيبرڪ پاران مهيا ڪيل ڪمپنيون ڊيٽا جي رازداري ۽ ريگيوليٽري تعميل کي برقرار رکڻ ۾.
- ڊيٽا فيبرڪ وڌيڪ خرچن کي بچائي سگهي ٿو ۽ ڪوشش جي نقل کي ڊيٽا سلوس کي هٽائڻ سان، جيڪو پيداوار ۽ ڪارڪردگي کي وڌائيندو.
- ڪاروبار ڊيٽا جي ڪپڙي کي استعمال ڪندي سچائي جو هڪ واحد ذريعو قائم ڪري سگهي ٿو، ڊيٽا جي تفاوت ۽ غلطي کي گهٽائڻ جو نتيجو ٿي سگهي ٿو ڪيترن ئي ڊيٽا ذريعن مان.
- ڪاروبار پنهنجي ڊيٽا آرڪيٽيڪچر کي وڌائي سگهن ٿا جيئن ضروري هجي ڊيٽا جي ڪپڙي جي مدد سان، ڪارڪردگي يا استحڪام سان سمجهوتو ڪرڻ کان سواء ترقي ۽ توسيع کي چالو ڪرڻ.
- ڪاروبار ڊيٽا جي درستگي کي بهتر ڪري سگھن ٿا ۽ دستي مداخلت جي ضرورت کي گھٽائي سگھن ٿا خودڪار ڊيٽا ورڪ فلو ۽ ڊيٽا فيبرڪ جي استعمال سان عمل.
- ڪاروبار پنهنجي ڊيٽا جي انتظام ۽ تجزياتي گهرجن لاءِ مختلف اوزارن ۽ پليٽ فارمن کي ملازمت ڪري سگهن ٿا ڇاڪاڻ ته ڊيٽا انضمام ۽ تجزيو جي لحاظ کان ڊيٽا جي ڪپڙي جي لچڪ جي ڪري.
وڌڻ
- ڊيٽا جي ڪپڙي کي جاء تي رکڻ جو عمل ڏکيو ۽ وقت سازي ٿي سگهي ٿو، ٻنهي وسيلن ۽ علم ۾ وڏي عزم جي ضرورت آهي.
- ڊيٽا فيبرڪ کي انسٽال ڪرڻ جي شروعاتي قيمت اهم ٿي سگھي ٿي، سسٽم کي قائم ڪرڻ ۽ برقرار رکڻ لاءِ ضروري عملي جي ميمبرن، سافٽ ويئر ۽ هارڊويئر جي قيمت کي نظر ۾ رکندي.
- موجوده ڊيٽا مئنيجمينٽ ۽ تجزياتي طريقا شايد ڊيٽا جي ڪپڙي کي ترتيب ڏيڻ لاء خاص طور تي تبديل ڪرڻ جي ضرورت پوندي، جيڪا شايد ڪارپوريٽ آپريشن کي خراب ڪري سگهي ٿي ۽ تبديلي جي مزاحمت پيدا ڪري ٿي.
- ڪاروبار شايد ڊيٽا جي ڪپڙي جي پيچيدگي جي نتيجي ۾ صارف جي مدد ۽ تعليم تي خرچ ڪرڻ جي ضرورت پوندي، جيڪا صارفين لاء ان کي گڏ ڪرڻ ۽ تربيت حاصل ڪرڻ ڏکيو بڻائي سگھي ٿي.
- ڪاروبار ڪيترن ئي ڊيٽا ذريعن ۽ فارميٽ سان گڏ ڊيٽا جي ڪپڙي کي استعمال ڪرڻ لاء انهن جي ڊيٽا جي جوڙجڪ کي معياري ڪرڻ جي ضرورت آهي، جيڪو ڏکيو ٿي سگهي ٿو.
- ڊيٽا جو ڪپڙو شايد مؤثر طريقي سان وراثت واري نظام سان گڏ نه هجي، نئين سسٽم جي ترقي ۾ ڪارپوريٽ سيڙپڪاري جي ضرورت هجي يا موجوده سسٽم جي سسٽم کي اپ گريڊ.
- ڊيٽا جو ڪپڙو سيڪيورٽي جي ڀڃڪڙي ۽ ڊيٽا جي رازداري جي خدشات جو شڪار ٿي سگهي ٿو، انهن جي ڊيٽا کي محفوظ ڪرڻ لاء ادارن پاران مضبوط حفاظتي قدمن تي عمل ڪرڻ جي ضرورت آهي.
- ڊيٽا جو ڪپڙو شايد ڊيٽا جي سڀني شڪلن لاءِ مناسب نه هجي يا تجزياتي استعمال جي ڪيسن لاءِ ڇاڪاڻ ته اهو شايد سڀني ڊيٽا فارميٽس يا ڊيٽا جي سڀني قسمن جي تجزيو کي سپورٽ نٿو ڪري.
ڊيٽا ميش بمقابله ڊيٽا ڪپڙو
همعصر ڊيٽا جي انتظام لاءِ ٻه نوان آرڪيٽيڪچرل ڊيزائن ڊيٽا ميش ۽ ڊيٽا فيبرڪ آهن. انهن جي طريقن ۾ ڪجهه اهم تبديليون آهن، جيتوڻيڪ ٻئي هڪ تنظيم جي اندر موثر ڊيٽا جي مٽاسٽا ۽ تجزيو کي آسان ڪرڻ جي ڪوشش ڪندا آهن.
ساڳيون
ڪيترن ئي سسٽم ۽ ٽيمن ۾ ڊيٽا جي وڏي مقدار کي منظم ڪرڻ لاءِ اسپيبلبل ۽ موثر انداز ۾، ٻه طريقا ٺاهيا ويا آهن: ڊيٽا ميش ۽ ڊيٽا فيبرڪ. ٻئي ڊيٽا رازداري ۽ تعميل کي بچائڻ ۾ ڊيٽا گورننس ۽ سيڪيورٽي جي اهميت تي زور ڏين ٿا. ان کان علاوه، ٻئي ڊزائينز هڪ SOA تي ڀاڙين ٿا، جتي ڊيٽا فراهم ڪئي وئي آهي گراهڪن کي APIs ذريعي ۽ هڪ پراڊڪٽ جي حيثيت سان.
فرق
ڊيٽا جي ملڪيت ۽ انتظام لاءِ انهن جا طريقا ڊيٽا ميش ۽ ڊيٽا فيبرڪ جي وچ ۾ بنيادي فرق آهن.
انفرادي ڊومين ٽيمون ڊيٽا ميش ۾ انهن جي لاڳاپيل ڊومينز ۾ ڊيٽا جا انچارج آهن، جيڪي ڊيٽا جي ملڪيت ۽ انتظاميه کي غير مرڪزي بڻائين ٿيون. جيتوڻيڪ ڊيٽا گورننس ۽ سيڪيورٽي لاءِ قاعدن جي گڏيل سيٽ تي عمل ڪندي، هر ٽيم پنهنجي ڊيٽا کي منظم ڪرڻ لاءِ پنهنجا اوزار ۽ ٽيڪنالاجي چونڊڻ لاءِ آزاد آهي.
هڪ مرڪزي ڊيٽا مينيجمينٽ سسٽم، جهڙوڪ ڊيٽا فيبرڪ، سڀني ڊيٽا کي هڪ جاء تي محفوظ ڪري ٿو ۽ هڪ ٽيم کي ان کي منظم ڪرڻ لاء تفويض ڪري ٿو. جيتوڻيڪ هي طريقو ڊيٽا جي انتظام ۽ تجزيو کي وڌيڪ مسلسل بڻائي ٿو، اهو شايد مختلف ٽيمن جي صلاحيت کي محدود ڪري سگهي ٿو انهن جي پنهنجي چونڊيل اوزار کي استعمال ڪرڻ لاء.
ڊيٽا جي انضمام لاءِ انهن جا طريقا ڊيٽا ميش ۽ ڊيٽا فيبرڪ جي وچ ۾ هڪ ٻيو فرق آهن. API معاهدي جو هڪ مجموعو جيڪو بيان ڪري ٿو ته ڪيئن ڊيٽا کي ڊومينز جي وچ ۾ منتقل ڪيو وڃي ڊيٽا ميش ۾ ڊيٽا انضمام کي فعال ڪري ٿو. هي حڪمت عملي ڊومينز جي وچ ۾ مداخلت کي يقيني بڻائي ٿي جڏهن ته ٽيمن کي انهن جي پنهنجي ڊيٽا پائپ لائنز ۽ تجزياتي طريقن کي ڊزائين ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿي.
ان جي ابتڙ، Data Fabric ڊيٽا جي انضمام لاءِ وڌيڪ مرڪزي انداز اختيار ڪري ٿو، ڊيٽا کي اڳ ۾ گڏ ڪرڻ ۽ ان کي هڪ واحد انٽرفيس ذريعي رسائي لائق بنائڻ.
جيتوڻيڪ هي حڪمت عملي وڌيڪ اثرائتو ٿي سگهي ٿي، اهو شايد ٽيمن جي صلاحيت کي محدود ڪري سگهي ٿو انهن جي پنهنجي منفرد ڊيٽا پائپ لائنز کي ڊزائين ڪرڻ لاء.
ڊيٽا ميش ۽ ڊيٽا فيبرڪ ڊيٽا پروسيسنگ لاءِ الڳ ٽيڪنالاجي استعمال ڪن ٿا. ڊيٽا پروسيسنگ کي سنڀاليو ويندو آهي ڊومين ٽيمون ڊيٽا ميش ۾، ۽ اهي آزاد آهن استعمال ڪرڻ لاءِ جيڪي به اوزار ۽ ٽيڪنالاجي اهي چاهين.
ڊيٽا پروسيسنگ هاڻي هڪ وقف ٽيم پاران هٿ ڪيو ويو آهي، جڏهن ته، ڊيٽا ڪپڙو هڪ وڌيڪ مرڪزي طريقو مهيا ڪري ٿو. جيتوڻيڪ اهو طريقو وڌيڪ ڪامياب ٿي سگهي ٿو، اهو شايد ٽيمن لاءِ پنهنجي مخصوص جائزي کي انجام ڏيڻ ۾ مشڪل بڻائي سگهي ٿو.
ٿڪل
نتيجي ۾، ڊيٽا فيبرڪ ۽ ڊيٽا ميش ٻئي معاصر ڊيٽا جي انتظام لاءِ نوان طريقا مهيا ڪن ٿا، هر هڪ کي مخصوص فائدن ۽ نقصانن سان.
ڊيٽا ميش ڊيٽا جي غير مرڪزي ملڪيت ۽ انتظاميه تي مضبوط زور رکي ٿو، هر ٽيم کي پنهنجي ڊيٽا کي سنڀالڻ جي آزادي ڏئي ٿي جڏهن معيار جي گڏيل سيٽ تي عمل ڪندي.
ڊيٽا فيبرڪ، مقابلي ۾، ڊيٽا انتظاميه ۽ تجزيو جي انچارج ۾ خاص عملي سان گڏ مرڪزي ڊيٽا مينيجمينٽ حل مهيا ڪري ٿو. انهن نمونن جي وچ ۾ فيصلو هر فرم جي منفرد ضرورتن ۽ مقصدن تي ٻڌل هوندو، اڪائونٽ جي عناصر جهڙوڪ ڊيٽا جي مقدار، ٽيم جي جوڙجڪ، ۽ ڪاروباري مطالبن ۾.
ڪنهن به منصوبي جي تاثير آخرڪار انحصار ڪندي ته ان کي عملي طور تي ڪيئن رکيو ويو آهي ۽ ڪمپني جي وسيع ڊيٽا مئنيجمينٽ حڪمت عملي ۾ شامل ڪيو ويو آهي.
جواب ڇڏي وڃو