ఆధునిక ఎంటర్ప్రైజెస్లో డేటా కీలకమైన భాగం. వ్యాపారాలు వినియోగదారులు, సరఫరాదారులు మరియు అంతర్గత వ్యవస్థల వంటి అనేక మూలాల నుండి డేటాను పొందుతాయి మరియు విద్యావంతులైన నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి దానిని ఉపయోగించుకుంటాయి. అయినప్పటికీ, డేటా వాల్యూమ్ మరియు సంక్లిష్టత పెరిగేకొద్దీ, దానిని సమర్థవంతంగా నిర్వహించడం మరియు ఉపయోగించడం కష్టంగా మారవచ్చు.
డేటా కేటలాగ్ దీనికి సహాయపడుతుంది. ఇది వ్యాపారాలు తమ డేటా ఆస్తులను నిర్వహించడానికి ఉపయోగించే సాధనం. మరో మాటలో చెప్పాలంటే, ఇది కేవలం కంపెనీకి సంబంధించిన వాస్తవాల డైరెక్టరీ. ఈ వాస్తవాలు స్థానం, నిర్మాణం మరియు అనువర్తనాలను కలిగి ఉంటాయి.
సమర్థవంతమైన డేటా ఆస్తి నిర్వహణ కోసం, డేటా కేటలాగ్ అవసరం. డేటా కేటలాగ్ లేకుండా, కంపెనీలు తమ డేటాను కోల్పోయే ప్రమాదం ఉంది. వారి వద్ద ఏ డేటా ఉంది, అది ఎక్కడ ఉంది మరియు దానిని ఎలా ఉపయోగించాలో తెలియకుండా ఇది వారిని నిరోధిస్తుంది. దీని వలన సంభవించే డేటా లోపాలు, నకిలీలు మరియు అసమానతలు వ్యాపారాలపై తీవ్రమైన ప్రభావాలను చూపుతాయి.
డేటా కేటలాగ్లోని భాగాలు
మెటాడేటా, డేటా వంశం, మరియు డేటా నాణ్యత వివరాలు డేటా కేటలాగ్ యొక్క మూడు కీలక భాగాలు.
మెటాడేటా
కేటలాగ్లోని డేటాను వివరించే వివరాలను మెటాడేటా అంటారు. ఇది డేటా పేరు, స్థానం, ఫార్మాట్ మరియు ఉద్దేశించిన ఉపయోగం వంటి వివరాలను కలిగి ఉంటుంది. డేటా సందర్భాన్ని అందించడం ద్వారా, మెటాడేటా వినియోగదారులను డేటా ఆస్తులను మరింత త్వరగా కనుగొని, గ్రహించేలా చేస్తుంది.
డేటా చరిత్ర
డేటా వంశం అనేది వివిధ వ్యవస్థల మధ్య డేటా యొక్క సృష్టి, పరివర్తన మరియు కదలిక యొక్క డాక్యుమెంటేషన్. ఇది డేటా యొక్క మార్గం యొక్క సమగ్ర దృక్పథాన్ని అందిస్తుంది, డేటా యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని గుర్తించడం మరియు దాని చరిత్రను ట్రాక్ చేయడం సులభం చేస్తుంది.
నాణ్యమైన డేటా సమాచారం
డేటా నాణ్యతపై సమాచారం సంపూర్ణత, ఖచ్చితత్వం, స్థిరత్వం మరియు సమయపాలన వంటి అంశాలను పరిశీలిస్తుంది. ఇది నిర్దిష్ట ఉపయోగాలకు డేటా అనుకూలతను నిర్ణయించే సాధనాన్ని అందిస్తుంది. అలాగే, డేటా సంస్థ యొక్క అవసరాలకు అనుగుణంగా ఉంటుందని ఇది హామీ ఇస్తుంది.
డేటా కేటలాగ్లను అర్థం చేసుకోవడం
డేటా కేటలాగ్ అనేది ప్రతి డేటా సేకరణ గురించి ఖచ్చితమైన సమాచారాన్ని కలిగి ఉన్న డేటా ఆస్తుల యొక్క పూర్తి జాబితా. సంస్థలకు తమ డేటా ఆస్తులను సమర్థవంతంగా నిర్వహించడంలో సహాయపడటానికి ఇది మెటాడేటా, డేటా వంశం మరియు డేటా నాణ్యత సమాచారాన్ని కలిగి ఉంటుంది.
మెటాడేటా డేటా సెట్ యొక్క స్కీమా, ఫార్మాట్, డేటా రకం మరియు డేటా సోర్స్ వంటి ముఖ్యమైన లక్షణాలను వివరిస్తుంది. డేటా వంశం దాని మూలం, మార్పులు మరియు డిపెండెన్సీలతో సహా డేటా సెట్ చరిత్రను వివరిస్తుంది. మరియు, డేటా నాణ్యత సమాచారం డేటా సెట్ యొక్క ఖచ్చితత్వం, పరిపూర్ణత మరియు విశ్వసనీయతను ప్రదర్శిస్తుంది.
డేటా కేటలాగ్లు తరచుగా డేటా డిక్షనరీలు లేదా డేటా ఇన్వెంటరీల కోసం తప్పుగా భావించబడతాయి, అయినప్పటికీ అవి ఒకేలా ఉండవు. డేటా డిక్షనరీలు డేటా ముక్కలను నిర్వచించినప్పటికీ మరియు వివరించినప్పటికీ, డేటా కేటలాగ్లు పూర్తి డేటా సెట్ల గురించి వివరణాత్మక సమాచారాన్ని అందిస్తాయి. దీనికి విరుద్ధంగా, డేటా ఇన్వెంటరీలు తదుపరి సమాచారం ఇవ్వకుండా డేటా ఆస్తులను జాబితా చేస్తాయి.
డేటా కేటలాగ్ను ప్లాన్ చేస్తోంది
కంపెనీ డిమాండ్లను నెరవేర్చేలా డేటా కేటలాగ్ను రూపొందించడానికి ముందు సరిగ్గా సిద్ధం చేయడం చాలా కీలకం. డేటా మూలాలను గుర్తించడం, మెటాడేటా ప్రమాణాలను ఏర్పాటు చేయడం మరియు వినియోగదారు డిమాండ్లను అర్థం చేసుకోవడం వంటివన్నీ ముఖ్యమైన సమస్యలు.
సంస్థకు డేటా మూలాల యొక్క ఔచిత్యం మరియు విలువను జాగ్రత్తగా పరిశీలించాలి. కంపెనీ అంతటా ఏకరూపత మరియు పరస్పర చర్యను కొనసాగించడానికి, మెటాడేటా ప్రమాణాలను ఉపయోగించాలి. డేటా కేటలాగ్ వాటిని దృష్టిలో ఉంచుకుని రూపొందించబడిందని నిర్ధారించుకోవడానికి వినియోగదారు అవసరాలు నిర్వచించబడాలి.
డేటా కేటలాగ్ను రూపొందించడానికి దశలు
దశ 1: డేటా మూలాలను గుర్తించండి
డేటా కేటలాగ్ను రూపొందించడంలో మొదటి దశ మీ సంస్థ యొక్క అన్ని డేటా సోర్స్లను గుర్తించడం. ఇది డేటాబేస్లను కలిగి ఉంటుంది, డేటా గిడ్డంగులు, స్ప్రెడ్షీట్లు మరియు ఇతర డేటా రిపోజిటరీలు. మీరు అన్ని మూలాధారాలను గుర్తించినప్పుడు, మీరు మెటాడేటాను సేకరించడం ప్రారంభించవచ్చు.
దశ 2: మెటాడేటాను సేకరించడం
జాబితా చేయబడిన అన్ని డేటా మూలాధారాల నుండి మెటాడేటాను సేకరించడం క్రింది దశ. మెటాడేటా దాని స్కీమా, ఫార్మాట్, డేటా రకం మరియు మూలం వంటి డేటాసెట్ యొక్క ముఖ్య లక్షణాలను నిర్దేశిస్తుంది. డేటా ఆర్గనైజేషన్లో మెటాడేటా సేకరణ సహాయం చేస్తుంది మరియు శోధించడం మరియు కనుగొనడం సులభం చేస్తుంది.
దశ 3: డేటా ప్రొఫైలింగ్
మెటాడేటా సేకరణ తర్వాత, డేటా ప్రొఫైల్ చేయబడింది. డేటా సెట్లను వాటి నిర్మాణం, పదార్ధం మరియు నాణ్యతను గుర్తించడానికి సమీక్షించే ప్రక్రియను డేటా ప్రొఫైలింగ్ అంటారు. డేటా మిస్సింగ్ వంటి డేటా నాణ్యత ఆందోళనలను గుర్తించడంలో ప్రొఫైలింగ్ సహాయం చేస్తుంది. ఇది డేటా శుభ్రంగా మరియు వినియోగానికి అనుకూలంగా ఉందని నిర్ధారిస్తుంది.
దశ 4: డేటా నిఘంటువుని సృష్టించండి
డేటా నిఘంటువును రూపొందించడం క్రింది దశ. డేటా నిఘంటువు అనేది మీ కంపెనీలోని మొత్తం డేటా యొక్క సమగ్ర జాబితా. ఇది రిచ్ మెటాడేటా వివరణలు, డేటా నాణ్యత సమాచారం మరియు డేటా వంశాన్ని అందిస్తుంది. మీ సంస్థ యొక్క డేటాను అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు అది సరిగ్గా ఉపయోగించబడిందని నిర్ధారించుకోవడానికి డేటా నిఘంటువు కీలకం.
దశ 5: డేటా సంబంధాలను గుర్తించడం
తదుపరి దశ డేటా మధ్య లింక్ను గుర్తించడం. ఇది డేటాసెట్ల మధ్య లింక్ను గుర్తించడం మరియు హైలైట్ చేయడం అవసరం. ఇది డేటా సోర్స్ల మధ్య లింక్ను సులభంగా అర్థం చేసుకోవడానికి వాటాదారులను అనుమతిస్తుంది.
దశ 6: వంశాన్ని నిర్మించడం
డేటా ప్రయాణాన్ని నిర్ణయించడానికి గ్రాఫికల్గా వర్ణించబడిన వంశాన్ని సృష్టించడం చాలా కీలకం. డేటా ప్రవాహానికి సంబంధించిన అనేక విధానాలను వంశం వివరిస్తుంది. ఇది వంశాన్ని గుర్తించడం ద్వారా సమస్య యొక్క అంతర్లీన కారణాన్ని త్వరగా గుర్తించడానికి వాటాదారులను అనుమతిస్తుంది.
7వ దశ: డేటా ఆర్గనైజేషన్
ఫైల్ లేదా టేబుల్లో ఉన్న డేటా సాంకేతికంగా ఉనికిలో ఉంది. వ్యాపార అవసరాల ప్రకారం, ఇది అర్ధవంతం కావచ్చు లేదా కాకపోవచ్చు. ఫలితంగా, వ్యాపార వినియోగదారులు అర్థం చేసుకునే మరియు విశ్వసించే విధంగా డేటాను నిర్వహించడానికి మాన్యువల్ ప్రయత్నాలు అవసరం. డేటాను ట్యాగ్ చేయడం, వినియోగం మరియు వినియోగదారు పాత్ర ఆధారంగా డేటాను అమర్చడం మరియు డేటా సంస్థను ఆటోమేట్ చేయడం అన్నీ డేటా ఆర్గనైజేషన్ యొక్క పద్ధతులు.
దశ 8: యాక్సెస్ సౌలభ్యాన్ని అందించండి
డేటా కేటలాగ్ మరింత ప్రభావవంతంగా ఉపయోగించడానికి డేటా స్టాక్ లోపల సులభంగా అందుబాటులో ఉండాలి. మీరు వంటి సాధనాన్ని ఉపయోగిస్తే మీరు వెబ్సైట్లోని డేటా కేటలాగ్ని ఉపయోగించవచ్చు చిందించు, ఇది డేటా కేటలాగ్ యొక్క వినియోగాన్ని పెంచుతుంది.
దశ 9: భద్రతా చర్యలను ఉంచండి
డేటా కేటలాగ్ సంస్థ యొక్క మొత్తం డేటా యొక్క అవలోకనాన్ని కలిగి ఉన్నందున, భద్రతా అవసరాలను అనుసరించడం చాలా కీలకం. డేటా కేటలాగ్లో తప్పనిసరిగా రోల్-బేస్డ్ సెక్యూరిటీ, ఎవరు ఏ డేటాను ఎప్పుడు ఉపయోగించారు అనే సమాచారం, ఆడిటింగ్ మరియు ఎన్క్రిప్షన్ ఉండాలి.
మీ డేటా కేటలాగ్ని ఉపయోగించడం
డేటా ఆస్తులపై పూర్తి సమాచారాన్ని వినియోగదారులకు అందించడం ద్వారా, డేటా నిర్వహణ మరియు నిర్ణయం తీసుకోవడాన్ని మెరుగుపరచడంలో డేటా కేటలాగ్ సహాయపడుతుంది.
డేటా విశ్లేషకుడు, ఉదాహరణకు, ఒక నిర్దిష్ట అధ్యయనం కోసం సంబంధిత డేటా సెట్లను గుర్తించడానికి డేటా కేటలాగ్ను ఉపయోగించుకోవచ్చు. మరియు, వారు డేటా యొక్క నిర్మాణం మరియు పదార్థాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి మెటాడేటాను ఉపయోగించవచ్చు. విభిన్న డేటా సెట్లను అధ్యయనం చేయడానికి మరియు వినియోగదారు ప్రవర్తన, ఉత్పత్తి పనితీరు లేదా మార్కెట్ ట్రెండ్లపై అంతర్దృష్టులను పొందడానికి వ్యాపార వినియోగదారు డేటా కేటలాగ్ని ఉపయోగించవచ్చు.
సంగ్రహంగా చెప్పాలంటే, డేటా కేటలాగ్ను నిర్వహించడం అనేది జాగ్రత్తగా ప్రణాళిక మరియు స్థిరమైన పనిని కలిగి ఉంటుంది. అయినప్పటికీ, డేటా ఆస్తుల యొక్క సమగ్ర జాబితాను కలిగి ఉండటం వల్ల ప్రయోజనం చాలా ఉంది. ఇది నిర్ణయం తీసుకోవడాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది మరియు ఉత్పాదకతను పెంచుతుంది.
డేటా డిక్షనరీలు, డేటా ఇన్వెంటరీలు మరియు డేటా కేటలాగ్ మధ్య తేడాలు
డేటా నిఘంటువులు, డేటా ఇన్వెంటరీలు మరియు డేటా కేటలాగ్లు అన్నీ సంస్థ యొక్క డేటా ఆస్తులపై వివరాలను అందిస్తున్నప్పటికీ, వాటి పరిధి మరియు వివరాల పరిమాణం మారుతూ ఉంటాయి.
నిఘంటువు డేటా
డేటా నిఘంటువులలో పట్టికలు, ఫీల్డ్లు మరియు కనెక్షన్ల పేర్లు మరియు వివరణలతో సహా డేటా నిర్మాణంపై వివరాలు ఉంటాయి. అవి తరచుగా డేటాబేస్ నిర్వాహకులచే అభివృద్ధి చేయబడతాయి మరియు నిర్దిష్ట సాంకేతిక సమాచారంపై దృష్టి పెడతాయి.
డేటా ఇన్వెంటరీ
డేటా ఇన్వెంటరీలు వాటి స్థానం, యజమాని మరియు భద్రతా స్థాయితో సహా భౌతిక డేటా ఆస్తుల వివరాలను కలిగి ఉంటాయి. డేటా ఆస్తుల జాబితాపై నిర్వహణ-ఆధారిత దృష్టితో అవి తరచుగా IT యూనిట్లచే అభివృద్ధి చేయబడతాయి.
డేటా కేటలాగ్లు
డేటా కేటలాగ్లు సంస్థ యొక్క డేటా ఆస్తుల పూర్తి చిత్రాన్ని అందించడానికి మెటాడేటా, డేటా వంశం మరియు డేటా నాణ్యత సమాచారాన్ని మిళితం చేస్తాయి. అవి వినియోగదారు-స్నేహపూర్వకంగా ఉండటానికి ఉద్దేశించబడ్డాయి మరియు వ్యాపార వినియోగదారులు, డేటా శాస్త్రవేత్తలు మరియు డేటా ఆస్తులను తప్పనిసరిగా అర్థం చేసుకోవాలి మరియు వర్తించే ఇతర వాటాదారులకు అందుబాటులో ఉంటాయి.
పరిగణనలోకి తీసుకోవలసిన ముఖ్యమైన విషయాలు
డేటా కేటలాగ్ను అభివృద్ధి చేస్తున్నప్పుడు అనేక వేరియబుల్స్ తప్పనిసరిగా పరిగణించాలి. ప్రారంభించడానికి, కేటలాగ్లో తప్పనిసరిగా చేర్చాల్సిన డేటా మూలాలను గుర్తించడం చాలా కీలకం. ఇది మొత్తం డేటా రికార్డ్ చేయబడిందని మరియు యాక్సెస్ చేయబడుతుందని హామీ ఇస్తుంది.
అంతేకాకుండా, కేటలాగ్లోని డేటా సరైనది, పూర్తి మరియు తాజాగా ఉందని హామీ ఇవ్వడానికి మెటాడేటా ప్రమాణాలు మరియు డేటా గవర్నెన్స్ విధానాలు తప్పనిసరిగా ఏర్పాటు చేయబడాలి. డేటా ఆర్గనైజేషన్ మరియు యాక్సెసిబిలిటీ కూడా పరిగణించవలసిన ముఖ్యమైన అంశాలు, ఎందుకంటే కేటలాగ్ వినియోగదారులకు అర్థమయ్యేలా మరియు డేటా స్టాక్లో సులభంగా అందుబాటులో ఉండే విధంగా అమర్చాలి.
సమాధానం ఇవ్వూ