ڪمپنيون هميشه کان وڌيڪ ڊيٽا کي پڪڙي رهيا آهن جيئن اهي اهم ڪاروباري فيصلن کي آگاهي ڏيڻ، پراڊڪٽ جي پيشڪش کي وڌائڻ، ۽ بهتر ڪسٽمر سروس مهيا ڪرڻ لاءِ ان تي وڌيڪ انحصار ڪن ٿا.
ڊيٽا جي مقدار سان ٺهڪندڙ شرح تي پيدا ٿي رهيو آهي، ڪلائوڊ ڊيٽا پروسيسنگ ۽ تجزياتي لاءِ ڪيترائي فائدا پيش ڪري ٿو، بشمول اسڪيلبلٽي، انحصار، ۽ دستيابي.
ڪلائوڊ ايڪو سسٽم ۾، ڊيٽا پروسيسنگ ۽ اينالائيٽڪس لاءِ ڪيترائي اوزار ۽ ٽيڪنالاجيون پڻ آهن. وڏي ڊيٽا اسٽوريج جا ٻه قسم جيڪي اڪثر استعمال ڪيا ويندا آهن ڊيٽا گودام ۽ ڊيٽا ڍنڍون.
جيتوڻيڪ ڊيٽا ڍنڍ کي استعمال ڪرڻ گهٽ پرڪشش آهي ڇو ته توهان ماڊل ۽ ڊيٽا جي سوال نه ٿا ڪري سگهو جڏهن ته اهو اڃا لاڳاپيل آهي، ڊيٽا اسٽوريج لاءِ ڊيٽا گودام کي ملازمت ڏيڻ فضول آهي.
Wڇا اسان ڪھڙي قسم جي بادل فن تعمير کي چونڊيو ٿا؟
ڇا اسان کي ڊيٽا ڍنڍ جي نئين تصورن تي غور ڪرڻ گهرجي، يا اسان کي گودام جي رڪاوٽن يا ڍنڍ جي پابندين سان مطمئن ٿيڻ گهرجي؟
هڪ ناول ڊيٽا اسٽوريج آرڪيٽيڪچر جنهن کي "ڊيٽا ڍنڍ هائوس" سڏيو ويندو آهي، ڊيٽا گودامن جي ڊيٽا جي انتظام سان گڏ ڊيٽا ڍنڍن جي موافقت کي گڏ ڪري ٿو.
ڪاروباري انٽيليجنس (BI)، ڊيٽا اينالائيٽڪس، ۽ مشين جي سکيا (ML) ڪم لوڊ، توهان جي ڪمپني جي مطالبن تي منحصر ڪري ٿو.
هن پوسٽ ۾، اسان ويجهي نظر ڪنداسين ڊيٽا گودام، ڊيٽا ڍنڍ، ۽ ڊيٽا ڍنڍ، انهن جي فائدن، حدن سان گڏ انهن جي فائدي ۽ نقصان سان. اچو ته شروع ڪريون.
ڊيٽا گودام ڇا آهي؟
ڊيٽا گودام هڪ مرڪزي ڊيٽا ذخيرو آهي جيڪو هڪ تنظيم طرفان استعمال ڪيو ويندو آهي ڪيترن ئي ذريعن کان ڊيٽا جي وڏي مقدار کي رکڻ لاء. هڪ ڊيٽا گودام "ڊيٽا سچائي" جي هڪ تنظيم جي واحد ذريعو طور ڪم ڪري ٿو ۽ رپورٽنگ ۽ ڪاروباري تجزياتي لاء ضروري آهي.
عام طور تي، ڊيٽا گودام ڪيترن ئي ذريعن کان لاڳاپو ڊيٽا سيٽ کي گڏ ڪن ٿا، جهڙوڪ ايپليڪيشن، ڪاروبار، ۽ ٽرانزيڪشنل ڊيٽا، تاريخي ڊيٽا کي ذخيرو ڪرڻ لاء. گودام واري نظام ۾ لوڊ ٿيڻ کان اڳ، ڊيٽا کي تبديل ڪيو ويندو آهي ۽ ڊيٽا گودامن ۾ صاف ڪيو ويندو آهي ته جيئن اهو ڊيٽا جي سچائي جي هڪ واحد ذريعو طور استعمال ڪري سگهجي.
ڪمپني جي سڀني علائقن مان ڪاروباري بصيرت کي تيزيء سان پيش ڪرڻ جي صلاحيت جي ڪري، ڪاروبار ڊيٽا گودامن ۾ سيڙپڪاري ڪن ٿا. BI اوزار جي استعمال سان، SQL ڪلائنٽ، ۽ ٻيا گهٽ نفيس (يعني، غير ڊيٽا سائنس) تجزياتي حل، ڪاروباري تجزيه نگار، ڊيٽا انجنيئر، ۽ فيصلا ڪندڙ ڊيٽا گودامن مان ڊيٽا تائين رسائي ڪري سگهن ٿا.
ڊيٽا جي مسلسل وڌندڙ مقدار سان گودام کي برقرار رکڻ قيمتي آهي، ۽ ڊيٽا گودام خام يا غير منظم ٿيل ڊيٽا کي سنڀالي نٿو سگهي. اضافي طور تي، اهو نفيس ڊيٽا جي تجزيي جي ٽيڪنالاجي لاء مثالي اختيار نه آهي جهڙوڪ مشين سکيا يا اڳڪٿي واري ماڊلنگ.
هڪ ڊيٽا گودام، تنهن ڪري، تيز ترين سوالن جا جواب ۽ اعلي معيار جي ڊيٽا مهيا ڪري ٿي. Google Big Query، Amazon Redshift، Azure SQL Data warehouse، ۽ Snowflake ڪلائوڊ خدمتون آھن جيڪي ڊيٽا گودامن لاءِ موجود آھن.
ڊيٽا گودام جا فائدا
- ڪاروباري انٽيليجنس ۽ ڊيٽا اينالائيٽڪس ڪم لوڊ جي ڪارڪردگي ۽ رفتار کي وڌائڻ: ڊيٽا گودام ڊيٽا جي تياري ۽ تجزيو لاءِ گهربل وقت گھٽائي ٿو. اهي آساني سان ڳنڍي سگهن ٿا ڊيٽا اينالائيٽڪس ۽ ڪاروباري انٽيليجنس اوزارن کان وٺي ڊيٽا گودام مان ڊيٽا قابل اعتماد ۽ مسلسل آهي. اضافي طور تي، ڊيٽا گودام ڊيٽا گڏ ڪرڻ لاء گهربل وقت بچائيندو آهي ۽ ٽيمن کي رپورٽون، ڊيش بورڊ، ۽ ٻين تجزياتي گهرجن لاء ڊيٽا استعمال ڪرڻ جي صلاحيت مهيا ڪن ٿا.
- ڊيٽا جي استحڪام، معيار، ۽ معيار کي وڌائڻ: تنظيمون مختلف ذريعن کان ڊيٽا گڏ ڪن ٿيون، بشمول صارف، سيلز، ۽ ٽرانزيڪشنل ڊيٽا. فرم ڪاروباري گهرجن لاءِ ڊيٽا تي ڀروسو ڪري سگهي ٿي ڇاڪاڻ ته ڊيٽا گودام ڪارپوريٽ ڊيٽا کي يونيفارم، معياري شڪل ۾ گڏ ڪري ٿو جيڪو ڊيٽا جي سچائي جي هڪ واحد ذريعو طور ڪم ڪري سگهي ٿو.
- عام طور تي فيصلو سازي کي وڌائڻ: ڊيٽا گودام ٻنهي تازي ۽ پراڻي ڊيٽا لاءِ مرڪزي اسٽور پيش ڪندي بهتر فيصلا ڪرڻ جي سهولت فراهم ڪري ٿي. صحيح بصيرت لاء ڊيٽا گودامن ۾ ڊيٽا پروسيسنگ ڪندي، فيصلا ڪندڙ خطرن جو جائزو وٺي سگهن ٿا، ڪلائنٽ جي خواهش کي سمجهي سگهن ٿا، ۽ سامان ۽ خدمتن کي وڌايو.
- بهتر ڪاروباري ڄاڻ فراهم ڪرڻ: ڊيٽا گودام وڏي خام ڊيٽا جي وچ ۾ فرق کي ختم ڪري ٿو، جيڪو باقاعده طور تي گڏ ڪيو ويندو آهي، ۽ ترتيب ڏنل ڊيٽا جيڪا بصيرت مهيا ڪري ٿي. اهي هڪ تنظيم جي ڊيٽا اسٽوريج جي بنياد جي طور تي ڪم ڪن ٿا، ان کي ان جي ڊيٽا بابت پيچيده سوالن جا جواب ڏيڻ ۽ دفاعي ڪاروباري فيصلا ڪرڻ لاءِ جوابن کي استعمال ڪرڻ جي قابل بڻائي.
ڊيٽا گودام جون حدون
- ڊيٽا لچڪ جي کوٽ: جڏهن ته ڊيٽا گودام منظم ڊيٽا کي هٿي وٺرائڻ ۾ شاندار آهن، نيم-ساخت ٿيل ۽ غير منظم ڊيٽا فارميٽ جهڙوڪ لاگ اينالائيٽڪس، اسٽريمنگ، ۽ سوشل ميڊيا ڊيٽا انهن لاءِ مشڪل ٿي سگهن ٿا. هي سفارش ڪري ٿو ڊيٽا گودامن جي استعمال جي ڪيسن لاءِ جنهن ۾ مشين سکيا شامل آهن ۽ مصنوعي انٽيلي جنس مشڪل.
- انسٽال ڪرڻ ۽ برقرار رکڻ لاء قيمتي: ڊيٽا گودام کي انسٽال ڪرڻ ۽ برقرار رکڻ لاء قيمتي ٿي سگهي ٿو. ان کان سواء، ڊيٽا گودام اڪثر جامد نه آهي؛ اها عمر وڌي ٿي ۽ بار بار سار سنڀال جي ضرورت آهي، جيڪا قيمتي آهي.
گڻ
- ڊيٽا ڳولڻ، ٻيهر حاصل ڪرڻ، ۽ سوال ڪرڻ لاء آسان آهي.
- جيستائين ڊيٽا اڳ ۾ ئي صاف آهي، SQL ڊيٽا تيار ڪرڻ آسان آهي.
اوگڻ
- توهان صرف هڪ تجزياتي وينڊر استعمال ڪرڻ تي مجبور آهيو.
- غير منظم يا وهندڙ ڊيٽا جو تجزيو ۽ ذخيرو ڪرڻ تمام مهانگو آهي.
ڊيٽا ڍنڍ ڇا آهي؟
ڊيٽا جي هر قسم جو واعدو ڪيو ويو آهي ۽ ڊيٽا ڍنڍن جي ذريعي ممڪن آهي. اهو فائدو آهي ته ڊيٽا کي رسائي لائق انداز ۾ مرڪزي طور تي واقع ۽ پڙهڻ لاءِ دستياب هجي.
ڊيٽا ڍنڍ هڪ مرڪزي، انتهائي موافقت واري اسٽوريج جي جاء آهي جتي منظم ۽ غير منظم ڪيل ڊيٽا جي وڏي مقدار کي انهن جي غير پروسيس ٿيل، غير تبديل ٿيل، ۽ غير فارميٽ فارم ۾ رکيو ويندو آهي.
هڪ ڊيٽا ڍنڍ هڪ فليٽ آرڪيٽيڪچر ۽ شيون استعمال ڪري ٿي جيڪا ڊيٽا کي محفوظ ڪرڻ لاءِ ان جي غير پروسيس ٿيل حالت ۾ محفوظ ڪئي وئي آهي، ڊيٽا گودامن جي برخلاف، جيڪي لاڳاپيل ڊيٽا کي محفوظ ڪن ٿيون جيڪي اڳ ۾ "صاف" ڪيون ويون آهن.
ڊيٽا ڍنڍون، ڊيٽا گودامن جي برخلاف، جن کي هن فارميٽ ۾ ڊيٽا کي سنڀالڻ ۾ مشڪل آهي، قابل اطلاق، قابل اعتماد، ۽ سستي آهن ۽ ادارن کي اجازت ڏين ٿيون ته غير منظم ٿيل ڊيٽا مان بهتر بصيرت حاصل ڪن.
ڊيٽا جي ڍنڍن ۾، ڊيٽا کي ڪڍيو ويندو آهي، لوڊ ڪيو ويندو آهي، ۽ تبديل ڪيو ويندو آهي (ELT) تجزياتي مقصدن جي بدران ڊيٽا گڏ ڪرڻ جي وقت تي قائم ڪيل اسڪيما يا ڊيٽا هجڻ جي.
IoT ڊوائيسز مان ڪيترن ئي ڊيٽا جي قسمن لاء ٽيڪنالاجي استعمال ڪندي، سماجي ميڊيا، ۽ اسٽريمنگ ڊيٽا، ڊيٽا ڍنڍون مشين سکيا ۽ اڳڪٿي ڪندڙ تجزياتي کي فعال ڪن ٿيون.
اضافي طور تي، هڪ ڊيٽا سائنسدان جيڪو خام ڊيٽا کي پروسيس ڪري سگهي ٿو ڊيٽا ڍنڍ کي استعمال ڪري سگهي ٿو. هڪ ڊيٽا گودام، ٻئي طرف، ڪاروبار لاء استعمال ڪرڻ آسان آهي. اهو صارف جي پروفائيلنگ لاء ڀرپور آهي، پيش ڪيل تجزياتي، مشين سکيا، ۽ ٻيا ڪم.
جيتوڻيڪ ڊيٽا ڍنڍون ڊيٽا گودامن سان ڪيترن ئي مسئلن کي حل ڪن ٿيون، انهن جي ڊيٽا جي معيار خراب آهي ۽ انهن جي سوال جي رفتار ڪافي نه آهي. اضافي طور تي، اهو ڪاروبار استعمال ڪندڙن لاءِ اضافي اوزار وٺندو آهي SQL سوالن کي منظم ڪرڻ لاءِ. هڪ ڊيٽا ڍنڍ جيڪا خراب ٺهيل آهي شايد ڊيٽا جي جمود سان هڪ مسئلو تجربو ڪري سگھي ٿي.
ڊيٽا ڍنڍ جا فائدا
- مشين لرننگ ۽ ڊيٽا سائنس ايپليڪيشن ڪيسن جي وسيع رينج لاءِ سپورٽ ڊيٽا جي ڍنڍن ۾ ڊيٽا کي سنڀالڻ لاءِ مختلف مشين ۽ ڊيپ لرننگ الگورٿم استعمال ڪرڻ آسان آهي ڇو ته ڊيٽا کليل، خام انداز ۾ رکيل آهي.
- ڊيٽا ڍنڍن جي استحڪام، جيڪا توهان کي ڪنهن به شڪل يا ميڊيا ۾ ڊيٽا کي ذخيرو ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿي بغير ڪنهن اڳوڻي اسڪيما جي گهرج، هڪ وڏو فائدو آهي. مستقبل جي ڊيٽا استعمال ڪيسن کي سپورٽ ڪري سگهجي ٿو، ۽ وڌيڪ ڊيٽا تجزيو ڪري سگهجي ٿو جيڪڏهن ڊيٽا ان جي اصلي حالت ۾ ڇڏي وڃي.
- ٻنهي قسمن جي ڊيٽا کي مختلف حوالن ۾ ذخيرو ڪرڻ کان بچڻ لاءِ، ڊيٽا ڍنڍن ۾ ٻئي منظم ۽ غير منظم ڊيٽا شامل ٿي سگهن ٿا. مختلف قسم جي تنظيمي ڊيٽا جي اسٽوريج لاء، اهي هڪ واحد مقام پيش ڪن ٿا.
- روايتي ڊيٽا گودامن جي مقابلي ۾، ڊيٽا ڍنڍون گهٽ قيمتي هونديون آهن ڇاڪاڻ ته اهي سستا ڪموڊٽي هارڊويئر تي رکڻ لاءِ ٺهيل هونديون آهن، جهڙوڪ آبجیکٹ اسٽوريج، جنهن کي اڪثر گهٽ قيمت في گيگا بائيٽ ذخيرو ڪرڻ لاءِ تيار ڪيو ويندو آهي.
ڊيٽا ڍنڍ جون حدون
- ڊيٽا اينالائيٽڪس ۽ ڪاروباري انٽيليجنس استعمال جا ڪيس خراب ٿين ٿا: ڊيٽا ڍنڍون غير منظم ٿي سگهن ٿيون جيڪڏهن انهن کي مناسب طور تي برقرار نه رکيو وڃي، جنهن ڪري انهن کي ڪاروباري انٽيليجنس ۽ اينالائيٽڪس ٽولز سان ڳنڍڻ مشڪل ٿئي ٿو. اضافي طور تي، جڏهن رپورٽنگ ۽ اينالائيٽڪس استعمال ڪيسن لاء ضروري آهي، مسلسل جي کوٽ ڊيٽا جو بناوت ۽ ACID (atomicity, consistency, solation, and durability) ٽرانزيڪشنل سپورٽ suboptimal پڇا ڳاڇا جي ڪارڪردگي جي ڪري سگھي ٿي.
- ڊيٽا ڍنڍن جي عدم مطابقت ڊيٽا جي انحصار ۽ سيڪيورٽي کي لاڳو ڪرڻ ناممڪن بڻائي ٿي، جنهن جي نتيجي ۾ ٻنهي جي کوٽ آهي. حساس ڊيٽا جي قسمن کي پورو ڪرڻ لاءِ مناسب ڊيٽا سيڪيورٽي ۽ گورننس جي معيار کي ترقي ڪرڻ ڏکيو ٿي سگھي ٿو، ڇاڪاڻ ته ڊيٽا ڍنڍون ڪنهن به ڊيٽا فارم کي سنڀالي سگهن ٿيون.
گڻ
- حل جيڪي سڀني قسمن جي ڊيٽا لاء سستي آهن.
- ڊيٽا کي سنڀالڻ جي قابل آهي جيڪو ٻئي منظم ۽ نيم ٺهيل آهي.
- پيچيده ڊيٽا پروسيسنگ ۽ اسٽريمنگ لاءِ مثالي.
اوگڻ
- تعمير ڪرڻ لاء هڪ نفيس پائيپ لائين جي ضرورت آهي.
- ڊيٽا کي ڪجهه وقت ڏيو سوال جي قابل ٿيڻ لاء.
- ڊيٽا جي ڀروسي ۽ معيار جي ضمانت ڏيڻ لاءِ وقت وٺندو آهي.
ڊيٽا Lakehouse ڇا آهي؟
هڪ ناول بگ ڊيٽا اسٽوريج آرڪيٽيڪچر جنهن کي "ڊيٽا ڍنڍ هائوس" سڏيو ويندو آهي، ڊيٽا جي ڍنڍن ۽ ڊيٽا گودامن جي وڏين حصن کي گڏ ڪري ٿو. توهان جو سمورو ڊيٽا، ڇا ڍانچو، نيم ڍانچو، يا غير منظم، هڪ ئي هنڌ محفوظ ڪري سگهجي ٿو بهترين مشين لرننگ، ڪاروباري ذهانت، ۽ اسٽريمنگ صلاحيتن سان گڏ هڪ ڊيٽا ليڪ هائوس جي مهرباني.
سڀني قسمن جي ڊيٽا ڍنڍون اڪثر ڪري ڊيٽا ڍنڍون لاء شروعاتي نقطي آهن. ان کان پوء، ڊيٽا ڊيلٽا ڍنڍ جي شڪل ۾ تبديل ٿي وئي آهي (هڪ اوپن سورس اسٽوريج پرت جيڪا ڊيٽا جي ڍنڍن تي اعتماد آڻيندي).
ڊيلٽا ڍنڍن سان گڏ ڊيٽا ڍنڍون روايتي ڊيٽا گودامن مان ACID ٽرانزيڪشن جي طريقيڪار کي فعال ڪن ٿيون. جوهر ۾، ڍنڍ هائوس سسٽم سستا اسٽوريج استعمال ڪري ٿو ڊيٽا جي وڏي مقدار کي انهن جي اصل شڪلن ۾ برقرار رکڻ لاء، گهڻو ڪري ڊيٽا ڍنڍن وانگر.
اسٽور جي چوٽي تي ميٽا ڊيٽا پرت کي شامل ڪرڻ پڻ ڊيٽا جي جوڙجڪ کي ڏئي ٿو ۽ ڊيٽا جي انتظام جي اوزار کي طاقت ڏئي ٿو جهڙوڪ ڊيٽا گودامن ۾ مليا آهن.
اهو ڪيترن ئي ٽيمن لاءِ ممڪن بڻائي ٿو ته ڪمپني جي سڀني ڊيٽا تائين رسائي هڪ واحد سسٽم ذريعي مختلف شروعاتن لاءِ ، جهڙوڪ ڊيٽا سائنس ، مشين لرننگ ، ۽ ڪاروباري انٽيليجنس.
ڊيٽا Lakehouse جا فائدا
- ڪم لوڊ جي وڏي حد لاءِ سپورٽ: نفيس تجزين کي آسان ڪرڻ لاءِ، ڊيٽا ليڪ هائوسز صارفين کي ڪجهه مشهور ڪاروباري انٽيليجنس اوزارن تائين سڌو رسائي ڏين ٿا (ٽيبليو، پاور بي آءِ). اضافي طور تي، ڊيٽا سائنسدان ۽ مشين لرننگ انجنيئر آساني سان ڊيٽا کي استعمال ڪري سگھن ٿا ڇو ته ڊيٽا ڍنڍون اي پي آئيز ۽ مشين لرننگ فريم ورڪ سان گڏ اوپن ڊيٽا فارميٽ (جهڙوڪ پارڪيٽ) کي ملازمت ڏين ٿيون، جهڙوڪ Python/R.
- لاڳت-اثر: ڊيٽا ڍنڍن جي لاڳت-مؤثر اسٽوريج خاصيتن کي لاڳو ڪرڻ لاءِ سستا اعتراض اسٽوريج حل استعمال ڪن ٿا. هڪ واحد حل پيش ڪندي، ڊيٽا ڍنڍون پڻ مختلف ڊيٽا اسٽوريج سسٽم کي منظم ڪرڻ سان لاڳاپيل خرچن ۽ وقت سان گڏ ڪن ٿا.
- ڊيٽا ليڪ هاؤس ڊيزائن اسڪيما ۽ ڊيٽا جي سالميت کي يقيني بڻائي ٿي، انهي کي آسان بڻائي ٿي موثر ڊيٽا سيڪيورٽي ۽ گورننس سسٽم ٺاهڻ. جي آساني ڊيٽا ورزننگ، گورننس، ۽ سيڪيورٽي.
- ڊيٽا ڍنڍون هڪ واحد، گهڻ مقصدي ڊيٽا اسٽوريج پليٽ فارم پيش ڪري ٿو جيڪو سڀني ڪمپني جي ڊيٽا جي مطالبن کي گڏ ڪري سگهي ٿو، جيڪو ڊيٽا جي نقل کي گھٽائي ٿو. ڪاروبار جي اڪثريت هڪ هائبرڊ حل چونڊيندا آهن ٻنهي ڊيٽا گودام ۽ ڊيٽا ڍنڍ جي فائدن جي ڪري. اها حڪمت عملي، ساڳئي وقت، نتيجي ۾ ٿي سگهي ٿي قيمتي ڊيٽا جي نقل.
- کليل فارميٽ جي حمايت. اوپن فارميٽ فائل جا قسم آهن جيڪي ڪيترن ئي سافٽ ويئر ايپليڪيشنن پاران استعمال ڪري سگھجن ٿيون ۽ جن جون وضاحتون عوامي طور تي دستياب آهن. رپورٽن مطابق، Lakehouses عام فائل فارميٽ ۾ ڊيٽا محفوظ ڪرڻ جي قابل آهن جهڙوڪ Apache Parquet ۽ ORC (Optimized Row Columnar).
ڊيٽا Lakehouse جون حدون
ڊيٽا ڍنڍ جي وڏي خرابي اها آهي ته اهو اڃا تائين هڪ نوجوان ۽ ترقي يافته ٽيڪنالاجي آهي. اهو غير يقيني آهي ته اهو نتيجو پنهنجي واعدي کي پورو ڪندو. ڊيٽا جي ڍنڍن کان اڳ قائم ڪيل وڏي ڊيٽا اسٽوريج سسٽم سان مقابلو ڪري سگھن ٿا، اهو سال وٺي سگھي ٿو.
بهرحال، اها شرح ڏني وئي جنهن تي جديد جدت اچي رهي آهي، اهو چوڻ ڏکيو آهي ته ڇا هڪ مختلف ڊيٽا اسٽوريج سسٽم آخرڪار ان کي تبديل نه ڪندو.
گڻ
- ھڪڙي پليٽ فارم ۾ سڀ ڊيٽا آھي، جنھن جو مطلب آھي برقرار رکڻ لاءِ گھٽ ھوسٽن جا نالا آھن.
- ايٽمي، مستقل مزاجي، اڪيلائي ۽ سختي متاثر نه ٿيندي آهي.
- اهو خاص طور تي وڌيڪ سستي آهي.
- ھڪڙي پليٽ فارم ۾ سڀ ڊيٽا آھي، جنھن جو مطلب آھي برقرار رکڻ لاءِ گھٽ ھوسٽن جا نالا آھن.
- منظم ڪرڻ لاء آسان، ۽ ڪنهن به مسئلن کي حل ڪرڻ لاء جلدي
- ان کي آسان بڻائي هڪ پائيپ لائين تعمير ڪرڻ
اوگڻ
- سيٽ اپ ٿي سگھي ٿو ڪجھ وقت وٺي.
- اهو تمام ننڍڙو آهي ۽ تمام پري آهي هڪ قائم ڪيل اسٽوريج سسٽم جي حيثيت سان قابليت حاصل ڪرڻ لاء.
ڊيٽا گودام بمقابله ڊيٽا ڍنڍ بمقابله ڊيٽا ڍنڍ
ڊيٽا گودام جي ڪارپوريٽ انٽيليجنس، رپورٽنگ، ۽ اينالائيٽڪس ايپليڪيشنن ۾ هڪ ڊگهي تاريخ آهي ۽ اها پهرين وڏي ڊيٽا اسٽوريج ٽيڪنالاجي آهي.
ڊيٽا گودام، ٻئي طرف، قيمتي آهن ۽ مختلف ۽ غير منظم ٿيل ڊيٽا کي هٿي ڏيڻ ۾ مشڪل آهي، جهڙوڪ اسٽريمنگ ڊيٽا. مشين لرننگ ۽ ڊيٽا سائنس جي ڪم جي لوڊ لاءِ، ڊيٽا ڍنڍون تيار ڪيون ويون آهن ته جيئن خام ڊيٽا کي منظم ڪرڻ لاءِ مختلف شڪلين ۾ سستي اسٽوريج تي.
جيتوڻيڪ ڊيٽا ڍنڍون غير منظم ڊيٽا سان اثرائتو آهن، انهن وٽ ڊيٽا گودامن جي ACID ٽرانزيڪشنل صلاحيتون نه آهن، ان کي ڊيٽا جي استحڪام ۽ انحصار جي ضمانت ڏيڻ مشڪل آهي.
جديد ڊيٽا اسٽوريج آرڪيٽيڪچر، جنهن کي "ڊيٽا ليڪ هاؤس" جي نالي سان سڃاتو وڃي ٿو، ڊيٽا گودامن جي انحصار ۽ استحڪام کي گڏ ڪري ٿو ڊيٽا ڍنڍن جي سستي ۽ موافقت سان.
ٿڪل
نتيجي ۾، شروع کان ڊيٽا ڍنڍ جي تعمير ڪرڻ ڏکيو ٿي سگھي ٿو. ان کان علاوه، توهان لڳ ڀڳ ضرور استعمال ڪري رهيا آهيو پليٽ فارم ٺاهيل کليل ڊيٽا ڍنڍ هاؤس آرڪيٽيڪچر کي فعال ڪرڻ لاءِ.
تنهن ڪري، خريداري ڪرڻ کان پهريان هر پليٽ فارم جي ڪيترن ئي خاصيتن ۽ عملن جي تحقيق ڪرڻ لاء محتاط ڪر. ڪمپنيون ڳولي رهيا آهن هڪ پختو، منظم ڪيل ڊيٽا حل سان گڏ ڪاروباري انٽيليجنس ۽ ڊيٽا اينالائيٽڪس استعمال جي ڪيسن تي ڌيان ڏيڻ سان ڊيٽا گودام تي غور ڪري سگهن ٿيون.
جڏهن ته، ڪمپنيون ڳولي رهيا آهن هڪ اسپيبلبل، سستي وڏي ڊيٽا حل لاء پاور ڪم لوڊ لوڊ ڪرڻ لاء ڊيٽا سائنس ۽ مشين لرننگ لاء غير ترتيب واري ڊيٽا تي ڊيٽا جي ڍنڍن تي غور ڪرڻ گهرجي.
غور ڪريو ته توهان جي ڪاروبار کي ڊيٽا گودام کان وڌيڪ ڊيٽا جي ضرورت آهي ۽ ڊيٽا ڍنڍ ٽيڪنالاجيون مهيا ڪري سگھن ٿيون، يا اهو توهان جي ڊيٽا تي نفيس تجزياتي ۽ مشين لرننگ آپريشنز کي ضم ڪرڻ لاءِ هڪ حل ڳولي رهيا آهيو. اي ڊيٽا ڍنڍ صورتحال ۾ هڪ معقول اختيار آهي.
جواب ڇڏي وڃو