පටුන[සඟවන්න][පෙන්වන්න]
දත්ත ඔබ වටා සෑම තැනකම ඇත. සැබෑ අර්ථයෙන්, එය ඔබේ ව්යාපාරයේ සෑම අංශයකටම බලපායි. ඔබ ඔබේ දත්ත හැසිරවිය යුතු ආකාරය පිළිබඳ තීරණ ගැන කල්පනාකාරීව සිටින විට එය ඔබේ ව්යාපාරයට කෙතරම් හොඳින් සේවය කරන්නේද යන්න පිළිබඳ විශේෂතා පරීක්ෂා කිරීමට ප්රමාණවත් කාලයක් නොමැති බව හැඟෙන්නට පුළුවන.
මෙය නිරීක්ෂණය කරන්න. ඔබේ සංවිධානය දවසේ පැය 24 පුරාම දත්ත භාවිත කරයි. එබැවින් එය පැමිණියේ කොහෙන්ද, එය එහි පැමිණියේ කෙසේද සහ එය සමාගම හරහා ගමන් කරන්නේ කෙසේද යන්න තේරුම් ගැනීම එහි වටිනාකම අවබෝධ කර ගැනීම සඳහා ඉතා වැදගත් වේ.
මෙම තත්ත්වය තුළ දත්ත පෙළ වැදගත් වේ. දත්තවල මූලාරම්භය, සංක්රමණයන් සහ වෙනස්වීම් නිරීක්ෂණය කළ හැකි විට දත්ත සෑදී ඇත්තේ කෙසේද, එය පැමිණියේ කොහෙන්ද සහ එය යන්නේ කොතැනටද යන්න තේරුම් ගැනීම වඩා සරල ය.
මෙම ලිපියෙන්, අපි Data Lineage, එය ක්රියා කරන ආකාරය, එහි භාවිත අවස්ථා, ශිල්පීය ක්රම සහ තවත් බොහෝ දේ දෙස සමීපව බලමු.
Data Lineage යනු කුමක්ද?
දත්ත පරම්පරාව ඩිජිටල් ගමන් බලපත්රයක් ලෙස ක්රියා කරයි. එය දත්ත චාරිකාවක වඩාත් සවිස්තරාත්මක ගිණුම වන අතර, එහි ආරම්භයේ සිට එහි අවසාන ගමනාන්තය දක්වා එහි සියලු නැවතුම්, හැරවුම් සහ වෙනස් කිරීම් විස්තර කරයි.
In සාරය, දත්ත පෙළපත බොහෝ පද්ධති සහ වේදිකා හරහා දත්ත කැබැල්ලක ආරම්භය, වෙනස් කිරීම සහ භාවිතය විස්තර කරයි. එය රහස් පරීක්ෂක මෙවලමක් ලෙස ක්රියා කරන්නේ දත්ත නිපදවන ලද ආකාරය, එය කොහෙන් ආරම්භ වූවාද සහ එය භාවිතා කළ ආකාරය පිළිබඳ තොරතුරු පරිශීලකයින්ට ලබා දීමෙනි. මෙම තොරතුරු පරිශීලකයින්ට ඕනෑම විය හැකි ගැටළු හඳුනා ගැනීමට සහ විසඳීමට හැකියාව ලබා දෙයි.
දත්ත පෙළගැස්ම යනු ඔවුන්ගේ මෙහෙයුම් ක්රියාත්මක කිරීම සඳහා දත්ත මත යැපෙන සමාගම් සඳහා මිල කළ නොහැකි සම්පතකි, මන්ද එය පරිශීලකයින්ට කවුද, කුමක්, කවදාද සහ කොහේද වැනි තීරණාත්මක ප්රශ්නවලට ප්රතිචාර දැක්වීමට ඉඩ සලසයි.
දත්ත පෙළගැස්ම යනු සරලව කිවහොත්, දත්තවල සම්පූර්ණ මාර්ගය පිළිබඳ පැහැදිලි සහ සංක්ෂිප්ත ඉදිරිදර්ශනයක් ඉදිරිපත් කරන අතරම දත්ත නිරවද්යතාව, සම්පූර්ණත්වය සහ අනුකූලතාව සහතික කරන අවසාන දත්ත මාවතයි.
Data Lineage ක්රියා කරන්නේ කෙසේද?
දත්ත පෙළක් යනු දත්ත කොටසක් එහි ආරම්භක ස්ථානයේ සිට එහි අවසානය දක්වා අනුගමනය කිරීමට අපට හැකි මාර්ග සිතියමයි. සංචාරකයෙකු ලෙස දත්ත ලක්ෂ්යයක් සලකා බලන්න, එය ක්රියා කරන ආකාරය වඩා හොඳින් අවබෝධ කර ගැනීම සඳහා එහි ගමන් බලපත්රය එහි දත්ත පෙළපත විය යුතුය.
දත්ත මූලාශ්ර, දත්ත පරිවර්තනය, දත්ත ගබඩා කිරීම සහ දත්ත ප්රතිදානය විදේශ ගමන් බලපත්රයේ මූලික කොටස් හතරක් සෑදේ.
දත්ත ආරම්භ වන බොහෝ පද්ධති, යෙදුම් සහ වේදිකා දත්ත ප්රභවයන් මගින් නිරූපණය කෙරේ, එය දත්ත ගමනේ ආරම්භක ලක්ෂ්යයන් ලෙස සේවය කරයි. දත්ත පරිවර්තනය යනු ඊළඟ අදියර වන අතර, දත්ත පෙළ මෙම මූලාශ්රවලින් දත්ත ප්රගතිය ප්රස්ථාරගත කරයි.
දත්ත පරිවර්තනය යනු පරිශීලක අවශ්යතා සපුරාලීම සඳහා දත්ත හැඩගැස්වීම, වෙනස් කිරීම සහ හැසිරවීමයි. එය දත්ත චාරිකාව අතරතුර විවේක නැවතුමක් ලෙස ක්රියා කරයි, එය ඊළඟ අදියර සඳහා සූදානම් කරයි.
දත්ත එහි අවසාන ස්ථානයට යාමට පෙර ගබඩා කර ඇත. එය වලාකුළු සේවාදායකයන්, දත්ත සමුදායන් හෝ වෙනත් ආකාරයක ගබඩා උපාංගයක තබා ගත හැකිය. දත්ත පෙළගැස්ම දත්ත ගබඩා කරන්නේ කොතැනද යන්න මෙන්ම එය ආරක්ෂා කරන්නේ කෙසේද, උපස්ථ කරන්නේ කෙසේද සහ ප්රතිසාධනය කරන්නේ කෙසේද යන්න නිරීක්ෂණය කරයි.
අවසාන පියවර වන්නේ දත්ත ප්රතිදානයයි, එනම් දත්ත භාවිතා කිරීමට යවනු ලබන ස්ථානයයි. එය ඉදිරිපත් කිරීමට වාර්තා, ඉන්ෆොග්රැෆික්ස් හෝ වෙනත් ඕනෑම ආකාරයක දත්ත නිෂ්පාදනයක් භාවිතා කළ හැක. දත්ත පෙළ ප්රතිදානය නිරීක්ෂණය කරන අතර දත්තවල අනුකූලතාව, නිරවද්යතාවය සහ සම්පූර්ණත්වය සහතික කරයි.
දත්ත පෙළගැස්ම මූලික වශයෙන් ක්රියා කරන්නේ දත්ත ගමනේ එක් එක් අදියර, එහි ආරම්භයේ සිට ප්රතිදානය දක්වා වාර්තා කිරීම සහ එය විශ්වාසදායක, ස්ථාවර සහ නිවැරදි බව සහතික කර ගැනීමෙනි. දත්තවල පැවැත්ම පිළිබඳ පූර්ණ දැක්මක් ලබා දීමෙන් උගත් තීරණ ගැනීමට, ගැටලු නිරාකරණය කිරීමට සහ නීතිමය බැඳීම්වලට අනුගත වීමට දත්ත පෙළපත් සංවිධානවලට උපකාර කරයි.
දත්ත වත්කම් සහ ඒවා දත්ත නල මාර්ගය හරහා ගමන් කරන ආකාරය අවබෝධ කර ගැනීම සඳහා, පාර-දත්ත දත්ත පෙළගැස්මේ ක්රියාවලියේ තීරණාත්මක කොටසකි.
දත්ත ප්රවාහයේ දෘශ්ය නිරූපණයක් සැපයීම සඳහා පාර-දත්ත උත්තෝලනය කරන දත්ත පෙළගැස්මේ මෙවලම් භාවිතයෙන් සංවිධානය තුළ දත්ත පරිවර්තනය කර භාවිතා කරන ආකාරය ඔබට දැක ගත හැකිය. මෙය පරිශීලකයින්ට වඩා හොඳින් දැනුවත් තීරණ ගැනීමට උපකාර වන දත්තවල විභවයන් තක්සේරු කිරීමට හැකියාව ලබා දෙයි.
දත්ත පරම්පරාවේ වර්ග
දත්ත පෙළපතේ මූලික ආකාර තුනක් ඇත: ඉදිරි දත්ත පෙළ, පසුගාමී දත්ත පෙළ සහ ද්වි-දිශා දත්ත පෙළ.
ඉදිරි දත්ත පෙළ
එක්-මාර්ග වීථියක් මෙන්, ඉදිරි දත්ත පෙළගැස්ම යනු දත්ත කොටසක් එහි ආරම්භක ස්ථානයේ සිට එහි අවසන් ස්ථානය දක්වා නිරීක්ෂණය කිරීමයි. දත්ත මූලාශ්රයෙන් පටන්ගෙන, එය එහි ප්රතිදානය කරා ළඟා වීමට පරිවර්තන සහ ගබඩා පද්ධති කිහිපයක් හරහා දත්ත අනුගමනය කරයි.
දත්ත සැකසීම සහ පරිවර්තනය කිරීම අවබෝධ කර ගැනීම මෙන්ම මඟදී ඇති විය හැකි ඕනෑම ගැටළුවක් මෙවැනි දත්ත පෙළක් තිබීමෙන් පහසු වේ. සෑම පියවරක්ම ඊළඟට යොමු කරයි; එය හරියට යමඟ පිටිපස්සෙන් යනවා වගේ.
පසුගාමී දත්ත පෙළ
පසුගාමී දත්ත පෙළ ප්රතිලෝම ගමනකට සමාන වන අතර එහිදී අපි දත්ත ප්රතිදානය එහි ප්රභවය වෙත ආපසු හඹා යයි. මෙම ක්රියාවලිය දත්තයේ අවසාන ස්ථානයෙන් ආරම්භ වන අතර එය දත්ත මූලාශ්රය වෙත ළඟා වන තෙක් විවිධ ගබඩා සහ පරිවර්තන ශිල්පීය ක්රම හරහා පසුපසට ගමන් කරයි.
දත්තවල මුල් මූලාශ්රය හඳුනා ගැනීම, එහි පරිවර්තනය පිළිබඳ අවබෝධය සහ එහි නිවැරදි බව සහ සම්පූර්ණත්වය තහවුරු කිරීම මේ ආකාරයේ දත්ත පෙළක ආධාරයෙන් කළ හැකිය. එය රහස් පරීක්ෂක මෙවලමක් මෙන් ක්රියා කරයි, දත්ත පසුපසට ගමන් කිරීමට අපට ඉඩ සලසයි.
ද්වි-දිශානුගත දත්ත පෙළ
ද්වි-මාර්ග වීථියක්, ද්වි-දිශානුගත දත්ත පෙළක් ඉදිරි සහ පසුගාමී දත්ත පෙළෙහි වාසි ඒකාබද්ධ කරයි. එය එහි මූලාශ්රයේ සිට ගමනාන්තය දක්වා මෙන්ම එම ස්ථානයේ සිට එහි ආරම්භක ස්ථානය දක්වා දත්ත ගමන් මාර්ගය පිළිබඳ සවිස්තරාත්මක දසුනක් සපයයි.
දත්තවල මුල් මූලාශ්රය නිශ්චය කිරීම සඳහා, එය වෙනස් කළ ආකාරය අවබෝධ කර ගැනීම සඳහා, එහි ගුණාත්මකභාවය, අනුකූලතාව සහ සම්පූර්ණත්වය සහතික කිරීම සඳහා, දත්තවල පෙළපත නිරීක්ෂණය කිරීම ප්රයෝජනවත් වේ. එහි පිහිටීම සහ තත්ත්වය පිළිබඳ තත්ය කාලීන තොරතුරු සමඟ, එය දත්ත සඳහා GPS ට්රැකරයක් තිබීම වැනිය.
දත්ත පෙළ ක්රියාත්මක කිරීම
සංවිධානයක දත්ත පෙළගැස්ම ක්රියාත්මක කිරීම සඳහා පහත අදියරයන් නිතර ඇතුළත් වේ.
දත්ත මූලාශ්ර නිර්වචනය කරන්න
ඔබ හඹා යාමට බලාපොරොත්තු වන දත්ත ගබඩා කර ඇති පද්ධති සහ දත්ත සමුදායන් සියල්ල හඳුනාගත යුතුය. මෙය සිදු කිරීම සඳහා, ඔබ මුලින්ම ගොනු, API සහ වලාකුළු සේවා ඇතුළු විවිධ දත්ත මූලාශ්ර හඳුනා ගත යුතුය.
පාරදත්ත එකතු කරන්න
ඊළඟ අදියර වන්නේ දත්තවල පිහිටීම, ආකෘතිය සහ සංවිධානය ඇතුළුව තොරතුරු ලබා ගැනීමයි. දත්තවල ලක්ෂණ සහ එය භාවිතා කරන ආකාරය මෙම පාරදත්ත මගින් අවබෝධ කර ගත හැක.
දත්ත දෝෂ හඳුනා ගන්න
මාර්ගය ඔස්සේ සිදුවන කිසියම් පරිවර්තනයක් හෝ සැකසීමක් ඇතුළුව දත්ත ප්රවාහය එහි මූලාශ්රයේ සිට එහි ගමනාන්තය දක්වා සිතියම්ගත කර ඇත්නම්, සංවිධානය තුළ දත්ත යාවත්කාලීන කර භාවිතා කරන ආකාරය තේරුම් ගැනීම සරල ය.
දත්ත ප්රවේශය නිරීක්ෂණය කරන්න
දත්ත ආරක්ෂාව සහ අනුකූලතාව පවත්වා ගැනීමට, දත්ත වෙත ප්රවේශ වන්නේ කවුරුන්ද යන්න නිරීක්ෂණය කිරීම සහ වාර්තා කිරීම.
පෙළපත ගබඩා කර දර්ශනය කරන්න
සරල අවබෝධය සහ විශ්ලේෂණය සඳහා පෙළපත ඉදිරිපත් කිරීමට දෘශ්යකරණ මෙවලම් භාවිතා කරන්න. එකතු කරන ලද පාර-දත්ත සහ දත්ත ප්රවාහ තොරතුරු තනි ගබඩාවක ගබඩා කරන්න.
ස්වයංක්රීය විසඳුමක් ක්රියාත්මක කරන්න
ස්වයංක්රීයකරණය හරහා දත්ත පෙළගැස්ම එක්රැස් කිරීම සහ අධීක්ෂණය කිරීම ඔබට සත්යාපනය කළ හැකිය, එය වැරදි කපා හැරීමට සහ ඵලදායිතාව ඉහළ නැංවීමට ද උපකාරී වේ.
සමාලෝචනය සහ යාවත්කාලීන කිරීම
පෙළපත් වාර්තා නිත්යානුකූලව නිවැරදි සහ වර්තමාන බවට පත් කර, සුදුසු පරිදි එය යාවත්කාලීන කරන්න.
එක් එක් සංවිධානයේ අනන්ය අවශ්යතා සහ සීමාවන් අනුව ක්රියාත්මක කිරීමේ ක්රියාවලිය වෙනස් කිරීමට හෝ අදියරවලට එක් කිරීමට අවශ්ය විය හැකිය.
දත්ත පෙළ තාක්ෂණය
රටා මත පදනම් වූ පෙළපත
මෙම ක්රමය සමඟ, දත්ත උත්පාදනය කළ හෝ පරිවර්තනය කළ ක්රමලේඛනය සමඟ අන්තර් ක්රියා නොකර පෙළගැස්ම සිදු කරයි. වගු, තීරු සහ ව්යාපාර වාර්තා සඳහා පාරදත්ත තක්සේරුව එහි කොටසකි. එය මෙම පාරදත්ත භාවිතයෙන් ප්රවණතා සෙවීමෙන් පෙළපත ගවේෂණය කරයි.
නිදසුනක් වශයෙන්, එකම නම සහ සමාන දත්ත අගයන් සහිත දත්ත කට්ටල දෙකක තීරුවක් එහි පැවැත්මේ විවිධ අවධීන්හිදී එකම දත්ත නියෝජනය කිරීමට බොහෝ දුරට ඉඩ ඇත. එවිට එම තීරු දෙක සම්බන්ධ කිරීම සඳහා දත්ත පෙළගැස්ම ප්රස්ථාරයක් භාවිතා කරයි.
රටා මත පදනම් වූ පෙළපතට තාක්ෂණය ස්වාධීන වීමේ සැලකිය යුතු ප්රතිලාභයක් ඇත, මන්ද එය දත්ත පිරික්සීම මිස දත්ත සැකසුම් ක්රම නොවේ. Oracle, MySQL සහ Spark ඇතුළු ඕනෑම දත්ත සමුදා තාක්ෂණයකට එය එකම ආකාරයෙන් ක්රියාත්මක කළ හැක. අවාසිය නම් මෙම ප්රවේශය සෑම විටම නිරවද්ය නොවේ.
දත්ත සැකසුම් තර්කනය පරිගණක කේතය තුළ සඟවා ඇති අතර මිනිසාට කියවිය හැකි පාරදත්ත තුළ පහසුවෙන් නොපෙනෙන විට, එය දත්ත කට්ටල අතර සම්බන්ධතාව විටින් විට නොසලකා හැරිය හැක.
දත්ත ටැග් කිරීම මගින් පෙළපත
මෙම ක්රමය පුරෝකථනය කර ඇත්තේ පරිවර්තන එන්ජිමක් දත්ත ටැග් කිරීම හෝ වෙනත් ආකාරයකින් සලකුණු කරයි යන මතය මතය. එය පෙළපත සොයා ගැනීම සඳහා මුල සිට අග දක්වා ටැගය ලුහුබඳියි. මෙම ප්රවේශය සාර්ථක විය හැක්කේ ඔබට සියලු දත්ත හුවමාරුව කළමනාකරණය කරන විශ්වාසනීය පරිවර්තන මෙවලමක් තිබේ නම් සහ මෙවලම භාවිතා කරන ටැග් කිරීමේ ව්යුහය ගැන ඔබ හුරුපුරුදු නම් පමණි.
එවැනි මෙවලමක් පැවතුනද, එය නොමැතිව නිර්මාණය කරන ලද හෝ වෙනස් කරන ලද කිසිදු දත්තයක් දත්ත ටැග් කිරීම හරහා පෙළපතට යටත් කළ නොහැක. සංවෘත දත්ත පද්ධති මත දත්ත පෙළගැස්ම සිදු කිරීමට මේ සම්බන්ධයෙන් සීමා වේ.
ස්වයං අන්තර්ගත පෙළපත
සමහර ව්යාපාරවලට පාර-දත්ත ගබඩා කිරීම, සැකසුම් තර්කනය සහ ප්රධාන දත්ත කළමනාකරණය (MDM) ඇතුළත් දත්ත පරිසරයක් ඇත. මෙම සිටුවම්වලට නිතර ඇතුළත් වේ දත්ත විල එහි මුළු ජීවිත කාලය පුරාම සියලු දත්ත තබා ඇත.
අමතර සම්පත් අවශ්යතාවයකින් තොරව මේ ආකාරයේ ස්වයං අන්තර්ගත පද්ධතියකින් පෙළපත ස්වභාවිකව සැපයිය හැක. කෙසේ වෙතත්, දත්ත ටැග් කිරීමේ ක්රමය මෙන්ම, මෙම නියාමනය කරන ලද පරිසරයෙන් පිටත සිදුවන කිසිවක් පිළිබඳව පෙළපත දැන නොසිටිනු ඇත.
විග්රහ කිරීම මගින් දත්ත පෙළගැස්ම
වඩාත් සංකීර්ණ පෙළපත වන්නේ දත්ත සැකසුම් තර්කය ස්වයංක්රීයව කියවන එකකි. පරිපූර්ණ, අන්තයේ සිට අවසානය දක්වා සොයා ගැනීම සඳහා, මෙම ක්රමය දත්ත පරිවර්තන තර්කනය ප්රතිලෝම ඉංජිනේරු කරයි.
මෙම විසඳුම සියල්ල තේරුම් ගත යුතු බැවින් ක්රමලේඛන භාෂා සහ දත්ත පරිවර්තනය සහ ප්රවාහනය සඳහා භාවිතා කරන මෙවලම්, එහි යෙදවීම සංකීර්ණ වේ. මෙය extract-transform-load (ETL) logic, SQL- සහ Java-පාදක විසඳුම්, පැරණි දත්ත ආකෘති, XML-පාදක විසඳුම්, සහ වෙනත් ශිල්පීය ක්රම භාවිතා කළ හැක.
දත්ත පෙළ භාවිත අවස්ථා
දත්ත ආකෘති නිර්මාණය
සමාගමක් තුළ බොහෝ දත්ත අයිතම සහ ඒවා අතර සම්බන්ධතා දෘශ්යමාන කිරීම සඳහා සමාගම් ඒවාට සහාය දක්වන යටින් පවතින දත්ත ව්යුහයන් ස්ථාපිත කළ යුතුය. මෙම සම්බන්ධතා දත්ත පෙළගැස්ම භාවිතයෙන් ආකෘතිගත කර ඇති අතර, දත්ත පරිසර පද්ධතියේ පවතින බොහෝ පරායත්තතා ද පෙන්වයි.
කාලයාගේ ඇවෑමෙන් දත්ත වෙනස් වන බැවින්, නව දත්ත මූලාශ්ර නිරන්තරයෙන් දිස්වන අතර, නව දත්ත ඒකාබද්ධ කිරීම් ආදිය අවශ්ය වේ. මේ නිසා, ඔවුන්ගේ දත්ත කළමනාකරණය සඳහා සමාගම්වල සාමාන්ය දත්ත ආකෘති පරිසරය පිළිබිඹු කිරීමට වෙනස් විය යුතුය.
අනුකූල
දත්ත පෙළගැස්ම විගණනය, අවදානම් කළමනාකරණය වැඩිදියුණු කිරීම සහ දත්ත පාලන ප්රතිපත්ති සහ නීතිවලට අනුකූලව දත්ත තබා ගැනීම සහ හැසිරවීම සහතික කිරීම සඳහා අනුකූලතා ක්රමයක් ඉදිරිපත් කරයි.
බලපෑම් විශ්ලේෂණය
කිසියම් පහළ ප්රවාහ වාර්තාකරණයක් වැනි ඇතැම් ව්යාපාරික වෙනස්කම්වල බලපෑම් දත්ත පෙළගැස්මේ මෙවලම් භාවිතයෙන් දැකිය හැක. උදාහරණයක් ලෙස, දත්ත පෙළපත, නම වෙනස් කිරීම උපකරණ පුවරු කීයකට බලපාන්නේද යන්න සහ එහි ප්රතිඵලයක් වශයෙන්, එම වාර්තාකරණයට ප්රවේශ වන්නේ කොපමණ පිරිසක්ද යන්න තීරණය කිරීමට විධායකයින්ට සහාය විය හැක.
දත්ත සංක්රමණය
දත්ත නව ගබඩා පද්ධතියකට මාරු කිරීමට හෝ නව මෘදුකාංග ක්රියාවට නැංවීමට පෙර දත්ත පිහිටා ඇත්තේ කොතැනද යන්න සහ එය කොපමණ කාලයක් පැවතියේද යන්න තේරුම් ගැනීමට සංවිධාන දත්ත සංක්රමණය භාවිතා කරයි.
සංවිධානය පුරා දත්ත ගමන් කර ඇති ආකාරය පිළිබඳ දළ විශ්ලේෂණයක් ලබා දීමෙන් පද්ධති වැඩිදියුණු කිරීම් හෝ සංක්රමණ සඳහා සූදානම් වීමට දත්ත පෙළ කණ්ඩායම්වලට උදවු කරයි. මෙය සමස්තයක් ලෙස නව ගබඩා පරිසරයට මාරු කිරීම වේගවත් කරයි.
අතිරේකව, කල් ඉකුත් වූ හෝ නිෂ්ඵල දත්ත සංරක්ෂණය කිරීමෙන් හෝ ඉවත් කිරීමෙන් දත්ත පද්ධතිය ක්ෂය කිරීමට කණ්ඩායම්වලට අවස්ථාව ලබා දේ. එසේ කිරීමෙන්, දත්ත පද්ධතිය සමස්තයක් ලෙස වඩා හොඳින් ක්රියා කරන අතර අඩු දත්ත කළමනාකරණයක් අවශ්ය වේ.
දත්ත පෙළ ක්රියාත්මක කිරීමේ අභියෝග
- දත්ත ආරක්ෂාව: දත්ත පෙළගැස්ම ගොඩනඟන අතරතුර දත්ත ආරක්ෂාව මූලික සැලකිල්ලකි. එහි ආරම්භක ස්ථානයේ සිට එහි අවසාන ගමනාන්තය දක්වා දත්ත ගමනක් අනුගමනය කිරීමට, සංවේදී දත්ත වෙත ප්රවේශය ලබා දිය යුතු අතර, මෙම දත්ත අනවසර ප්රවේශ සහ කඩ කිරීම්වලට එරෙහිව ආරක්ෂා කළ යුතුය.
- ප්රමිතිකරණයක් නොමැතිකම: දත්ත පෙළගැස්ම වැළඳ ගැනීමට ඇති එක් මූලික බාධකයක් වන්නේ ප්රමිති නොමැතිකමයි. බොහෝ වේදිකා, යෙදුම්, සහ පද්ධති දත්ත ප්රවාහය ලුහුබැඳීම සහ පටිගත කිරීම සඳහා අද්විතීය ක්රම භාවිතා කරන බැවින්, දත්ත ගමනක සමෝධානික චිත්රයක් එකට එකතු කිරීම අපහසු විය හැකිය.
- දත්ත සිලෝස්: දත්ත සිලෝස් යනු දත්ත පෙළ ක්රියාත්මක කිරීමේදී පැන නගින තවත් ගැටළුවකි. යෙදුම් සහ පද්ධති කිහිපයක් හරහා දත්ත ව්යාප්ත වන විට, එහි ගමන එකින් එක නිරීක්ෂණය කිරීම අභියෝගාත්මක විය හැකිය. මෙය සාවද්ය හෝ අසම්පූර්ණ දත්ත පෙළකට හේතු විය හැක.
නිගමනය
අවසාන වශයෙන්, දත්ත පෙළගැස්ම සෑම දත්ත මත පදනම් වූ ව්යවසායයක අත්යවශ්ය අංගයකි. එය දත්තයක ආරම්භක ලක්ෂ්යයේ සිට අවසාන ලක්ෂ්යය දක්වා එහි නිරවද්යතාවය, සම්පූර්ණත්වය සහ අනුකූලතාව සහතික කරමින් එහි ගමන් මාර්ගය පිළිබඳ පුළුල් ඉදිරිදර්ශනයක් ඉදිරිපත් කරයි.
අනාගත දත්ත පෙළගැස්ම ස්වයංක්රීයකරණය සහ ප්රමිතිකරණය වැඩි කිරීමට බලාපොරොත්තු වන අතර එමඟින් ආයතන සඳහා ක්රියාත්මක කිරීම සහ නඩත්තු කිරීම පහසු වේ. අවසානයේදී, දත්ත පරම්පරාවේ වැදගත්කම අවධාරණය කළ නොහැක.
එය සමාගම්වලට ඥානවන්ත තේරීම් කිරීමට, ඔවුන්ගේ මෙහෙයුම් වඩාත් කාර්යක්ෂමව ක්රියාත්මක කිරීමට සහ සාර්ථකත්වය ළඟා කර ගැනීමට අවශ්ය මෙවලම් ලබා දෙයි.
ඔබමයි