کمپنیاں پہلے سے کہیں زیادہ ڈیٹا حاصل کر رہی ہیں کیونکہ وہ اہم کاروباری فیصلوں کو مطلع کرنے، مصنوعات کی پیشکشوں کو بڑھانے اور بہتر کسٹمر سروس فراہم کرنے کے لیے اس پر تیزی سے انحصار کر رہی ہیں۔
اعداد و شمار کی مقدار کو ایک کفایتی شرح پر بنائے جانے کے ساتھ، کلاؤڈ ڈیٹا پروسیسنگ اور تجزیات کے لیے کئی فوائد پیش کرتا ہے، بشمول اسکیل ایبلٹی، انحصار، اور دستیابی۔
کلاؤڈ ماحولیاتی نظام میں، ڈیٹا پروسیسنگ اور تجزیات کے لیے کئی ٹولز اور ٹیکنالوجیز بھی موجود ہیں۔ دو قسم کے بڑے ڈیٹا اسٹوریج ڈھانچے جو اکثر استعمال ہوتے ہیں وہ ہیں ڈیٹا گودام اور ڈیٹا لیکس۔
اگرچہ ڈیٹا لیک کا استعمال کم دلکش ہے کیوں کہ آپ ماڈل اور ڈیٹا سے استفسار نہیں کر سکتے ہیں جب تک کہ یہ ابھی بھی متعلقہ ہے، ڈیٹا اسٹوریج کو اسٹریم کرنے کے لیے ڈیٹا گودام کو ملازمت دینا فضول ہے۔
Wکیا ہم کس قسم کے کلاؤڈ فن تعمیر کا انتخاب کرتے ہیں؟
کیا ہمیں ڈیٹا لیک ہاؤس کے لیے نئے تصورات پر غور کرنا چاہیے، یا ہمیں گودام کی رکاوٹوں یا جھیل کی پابندیوں سے مطمئن رہنا چاہیے؟
ڈیٹا ذخیرہ کرنے کا ایک نیا فن تعمیر جسے "ڈیٹا لیک ہاؤس" کہا جاتا ہے ڈیٹا گوداموں کے ڈیٹا مینجمنٹ کے ساتھ ڈیٹا لیکس کی موافقت کو جوڑتا ہے۔
بزنس انٹیلی جنس (BI)، ڈیٹا اینالیٹکس، اور مشین لرننگ (ML) کام کا بوجھ، آپ کی کمپنی کے مطالبات پر منحصر ہے۔
اس پوسٹ میں، ہم ڈیٹا ویئر ہاؤس، ڈیٹا لیک، اور ڈیٹا لیک ہاؤس کو قریب سے دیکھیں گے، ان کے فوائد، حدود کے ساتھ ساتھ ان کے فوائد اور نقصانات۔ چلو شروع کریں.
ڈیٹا گودام کیا ہے؟
ڈیٹا گودام ایک مرکزی ڈیٹا ریپوزٹری ہے جو ایک تنظیم کے ذریعہ بہت سے ذرائع سے ڈیٹا کی بہت زیادہ مقدار کو رکھنے کے لئے استعمال کیا جاتا ہے۔ ڈیٹا گودام ایک تنظیم کے "ڈیٹا سچائی" کے واحد ذریعہ کے طور پر کام کرتا ہے اور رپورٹنگ اور کاروباری تجزیات کے لیے ضروری ہے۔
عام طور پر، ڈیٹا گودام تاریخی ڈیٹا کو ذخیرہ کرنے کے لیے متعدد ذرائع، جیسے ایپلیکیشن، کاروبار، اور لین دین کے ڈیٹا سے متعلقہ ڈیٹا سیٹ کو یکجا کرتے ہیں۔ گودام کے نظام میں لوڈ کیے جانے سے پہلے، ڈیٹا کو ڈیٹا گوداموں میں تبدیل اور صاف کیا جاتا ہے تاکہ اسے ڈیٹا کی سچائی کے واحد ذریعہ کے طور پر استعمال کیا جا سکے۔
کمپنی کے تمام شعبوں سے تیزی سے کاروباری بصیرت پیش کرنے کی صلاحیت کی وجہ سے، کاروبار ڈیٹا گوداموں میں سرمایہ کاری کرتے ہیں۔ BI ٹولز، SQL کلائنٹس، اور دیگر کم نفیس (یعنی نان ڈیٹا سائنس) تجزیاتی حل کے استعمال کے ساتھ، کاروباری تجزیہ کار، ڈیٹا انجینئرز، اور فیصلہ ساز ڈیٹا گوداموں سے ڈیٹا تک رسائی حاصل کر سکتے ہیں۔
ڈیٹا کے بڑھتے ہوئے حجم کے ساتھ گودام کو برقرار رکھنا مہنگا ہے، اور ڈیٹا گودام خام یا غیر ساختہ ڈیٹا کو ہینڈل نہیں کر سکتا۔ مزید برآں، یہ جدید ترین ڈیٹا تجزیہ تکنیک جیسے مشین لرننگ یا پیشین گوئی ماڈلنگ کے لیے مثالی آپشن نہیں ہے۔
ایک ڈیٹا گودام، لہذا، تیز تر استفسار کے جوابات اور اعلیٰ معیار کا ڈیٹا فراہم کرتا ہے۔ Google Big Query، Amazon Redshift، Azure SQL Data warehouse، اور Snowflake کلاؤڈ سروسز ہیں جو ڈیٹا گوداموں کے لیے دستیاب ہیں۔
ڈیٹا گودام کے فوائد
- کاروباری ذہانت اور ڈیٹا اینالیٹکس ورک بوجھ کی کارکردگی اور رفتار میں اضافہ: ڈیٹا گودام ڈیٹا کی تیاری اور تجزیہ کے لیے درکار وقت کو کم کرتے ہیں۔ وہ ڈیٹا اینالیٹکس اور بزنس انٹیلی جنس ٹولز سے باآسانی لنک کر سکتے ہیں کیونکہ ڈیٹا گودام کا ڈیٹا قابل اعتماد اور مستقل ہوتا ہے۔ مزید برآں، ڈیٹا گودام ڈیٹا اکٹھا کرنے کے لیے درکار وقت بچاتے ہیں اور ٹیموں کو رپورٹس، ڈیش بورڈز اور دیگر تجزیاتی تقاضوں کے لیے ڈیٹا استعمال کرنے کی صلاحیت فراہم کرتے ہیں۔
- ڈیٹا کی مستقل مزاجی، معیار اور معیاری کاری میں اضافہ: تنظیمیں مختلف ذرائع سے ڈیٹا اکٹھا کرتی ہیں، بشمول صارف، فروخت اور لین دین کا ڈیٹا۔ فرم کاروباری ضروریات کے لیے ڈیٹا پر بھروسہ کر سکتی ہے کیونکہ ڈیٹا گودام کارپوریٹ ڈیٹا کو یکساں، معیاری شکل میں مرتب کرتا ہے جو ڈیٹا کی سچائی کے واحد ذریعہ کے طور پر کام کر سکتا ہے۔
- عام طور پر فیصلہ سازی کو بہتر بنانا: ڈیٹا گودام حالیہ اور پرانے دونوں ڈیٹا کے لیے مرکزی اسٹور کی پیشکش کرکے بہتر فیصلہ سازی کی سہولت فراہم کرتا ہے۔ درست بصیرت کے لیے ڈیٹا گوداموں میں ڈیٹا پر کارروائی کرکے، فیصلہ ساز خطرات کا اندازہ لگا سکتے ہیں، کلائنٹ کی خواہشات کو سمجھ سکتے ہیں، اور سامان اور خدمات کو بڑھا سکتے ہیں۔
- بہتر کاروباری ذہانت فراہم کرنا: ڈیٹا سٹور ہاؤسنگ بڑے پیمانے پر خام ڈیٹا کے درمیان فرق کو پُر کرتی ہے، جو یقیناً معمول کے مطابق اکٹھا کیا جاتا ہے، اور کیوریٹ شدہ ڈیٹا جو بصیرت فراہم کرتا ہے۔ وہ کسی تنظیم کے ڈیٹا سٹوریج کی بنیاد کے طور پر کام کرتے ہیں، اسے اس کے ڈیٹا کے بارے میں پیچیدہ سوالات کے جوابات دینے اور کاروباری فیصلے کرنے کے لیے جوابات کو استعمال کرنے کے قابل بناتے ہیں۔
ڈیٹا گودام کی حدود
- ڈیٹا کی لچک کا فقدان: جب کہ ڈیٹا گودام سٹرکچرڈ ڈیٹا کو ہینڈل کرنے میں مہارت رکھتے ہیں، نیم ساختہ اور غیر ساختہ ڈیٹا فارمیٹس جیسے لاگ اینالیٹکس، اسٹریمنگ، اور سوشل میڈیا ڈیٹا ان کے لیے چیلنجنگ ہو سکتا ہے۔ یہ مشین لرننگ اور استعمال کے معاملات کے لیے ڈیٹا گوداموں کی سفارش کرتا ہے۔ مصنوعی ذہانت مشکل.
- انسٹال کرنے اور برقرار رکھنے کے لئے مہنگا: ڈیٹا گوداموں کی تنصیب اور دیکھ بھال مہنگی ہو سکتی ہے۔ مزید برآں، ڈیٹا گودام اکثر جامد نہیں ہوتا ہے۔ اس کی عمر بڑھتی ہے اور اسے بار بار دیکھ بھال کی ضرورت ہوتی ہے، جو کہ مہنگا ہے۔
پیشہ
- ڈیٹا تلاش کرنا، بازیافت کرنا اور استفسار کرنا آسان ہے۔
- جب تک ڈیٹا پہلے سے صاف ہے، SQL ڈیٹا کی تیاری آسان ہے۔
خامیاں
- آپ کو صرف ایک تجزیاتی وینڈر استعمال کرنے پر مجبور کیا جاتا ہے۔
- غیر ساختہ یا بہتے ڈیٹا کا تجزیہ اور ذخیرہ کرنا کافی مہنگا ہے۔
ڈیٹا لیک کیا ہے؟
ہر قسم کے ڈیٹا کا وعدہ کیا گیا ہے اور ڈیٹا لیکس کے ذریعے ممکن بنایا گیا ہے۔ قابل رسائی انداز میں ڈیٹا کا مرکزی طور پر واقع اور پڑھنے کے لیے دستیاب ہونا فائدہ مند ہے۔
ڈیٹا لیک ایک مرکزی، انتہائی موافقت پذیر ذخیرہ کرنے کی جگہ ہے جہاں منظم اور غیر ساختہ ڈیٹا کی بڑی مقدار کو ان کی غیر پروسیس شدہ، غیر تبدیل شدہ اور غیر فارمیٹ شدہ شکلوں میں رکھا جاتا ہے۔
ڈیٹا لیک ایک فلیٹ فن تعمیر اور ڈیٹا کو ذخیرہ کرنے کے لیے اپنی غیر پروسیس شدہ حالت میں ذخیرہ کردہ اشیاء کو ملازمت دیتی ہے، جیسا کہ ڈیٹا گوداموں کے برخلاف، جو متعلقہ ڈیٹا کو بچاتا ہے جو پہلے "صاف" ہو چکا ہے۔
ڈیٹا لیکس، ڈیٹا گوداموں کے برعکس، جن کو اس فارمیٹ میں ڈیٹا کو سنبھالنے میں دشواری ہوتی ہے، قابل قبول، قابل اعتماد، اور سستی ہیں اور کاروباری اداروں کو غیر ساختہ ڈیٹا سے بہتر بصیرت حاصل کرنے کی اجازت دیتی ہیں۔
ڈیٹا لیکس میں، ڈیٹا اکٹھا کرنے کے وقت اسکیما یا ڈیٹا قائم کرنے کے بجائے تجزیاتی مقاصد کے لیے ڈیٹا کو نکالا جاتا ہے، لوڈ کیا جاتا ہے اور تبدیل کیا جاتا ہے (ELT)۔
IoT آلات سے ڈیٹا کی بہت سی اقسام کے لیے ٹیکنالوجیز کا استعمال، سوشل میڈیا، اور سٹریمنگ ڈیٹا، ڈیٹا لیکس مشین لرننگ اور پیشین گوئی کے تجزیات کو فعال کرتی ہیں۔
مزید برآں، ایک ڈیٹا سائنسدان جو خام ڈیٹا پر کارروائی کرسکتا ہے وہ ڈیٹا لیک کا استعمال کرسکتا ہے۔ دوسری طرف، ڈیٹا گودام کاروبار کے لیے استعمال کرنا آسان ہے۔ یہ صارف کی پروفائلنگ کے لیے بہترین ہے، پیش گوئی تجزیات، مشین لرننگ، اور دیگر کام۔
اگرچہ ڈیٹا لیکس ڈیٹا گوداموں کے ساتھ کئی مسائل کو حل کرتی ہیں، لیکن ان کا ڈیٹا کا معیار خراب ہے اور ان کے استفسار کی رفتار ناکافی ہے۔ مزید برآں، کاروباری صارفین کو SQL سوالات کرنے کے لیے اضافی ٹولز کی ضرورت ہوتی ہے۔ ایک ڈیٹا لیک جس کا ڈھانچہ ناقص ہے اس میں ڈیٹا کے جمود کا مسئلہ ہو سکتا ہے۔
ڈیٹا لیک کے فوائد
- مشین لرننگ اور ڈیٹا سائنس ایپلیکیشن کیسز کی وسیع رینج کے لیے سپورٹ ڈیٹا لیکس میں ڈیٹا کو ہینڈل کرنے کے لیے مختلف مشین اور ڈیپ لرننگ الگورتھم کا استعمال آسان ہے کیونکہ ڈیٹا کو کھلے، کچے انداز میں رکھا جاتا ہے۔
- ڈیٹا لیکس کی استعداد، جو آپ کو پہلے سے طے شدہ اسکیما کی ضرورت کے بغیر کسی بھی فارمیٹ یا میڈیا میں ڈیٹا ذخیرہ کرنے کی اجازت دیتی ہے، ایک بڑا فائدہ ہے۔ مستقبل میں ڈیٹا کے استعمال کے معاملات کو سپورٹ کیا جا سکتا ہے، اور اگر ڈیٹا کو اس کی اصل حالت میں چھوڑ دیا جائے تو مزید ڈیٹا کا تجزیہ کیا جا سکتا ہے۔
- مختلف سیاق و سباق میں دونوں قسم کے ڈیٹا کو ذخیرہ کرنے سے بچنے کے لیے، ڈیٹا لیکس میں سٹرکچرڈ اور غیر ساختہ ڈیٹا دونوں شامل ہو سکتے ہیں۔ مختلف قسم کے تنظیمی ڈیٹا کو ذخیرہ کرنے کے لیے، وہ ایک ہی جگہ پیش کرتے ہیں۔
- روایتی ڈیٹا گوداموں کے مقابلے میں، ڈیٹا لیکس کم مہنگے ہوتے ہیں کیونکہ یہ سستے اجناس کے ہارڈ ویئر پر رکھنے کے لیے بنائے جاتے ہیں، جیسے آبجیکٹ اسٹوریج، جو اکثر ذخیرہ شدہ فی گیگا بائٹ کی کم قیمت کے لیے تیار کی جاتی ہے۔
ڈیٹا لیک کی حدود
- ڈیٹا اینالیٹکس اور کاروباری ذہانت کے استعمال کے کیسز کا اسکور خراب ہے: ڈیٹا لیکس غیر منظم ہو سکتے ہیں اگر ان کی مناسب دیکھ بھال نہ کی جائے، جس کی وجہ سے انہیں کاروباری ذہانت اور تجزیاتی ٹولز سے منسلک کرنا مشکل ہو جاتا ہے۔ مزید برآں، رپورٹنگ اور تجزیات کے لیے ضروری ہونے پر معاملات کا استعمال، مستقل کی کمی ڈیٹا ڈھانچے اور ACID (ایٹمی، مستقل مزاجی، تنہائی، اور پائیداری) لین دین کی معاونت سب سے زیادہ استفسار کی کارکردگی کا باعث بن سکتی ہے۔
- ڈیٹا لیکس کی عدم مطابقت ڈیٹا پر انحصار اور سیکیورٹی کو نافذ کرنا ناممکن بنا دیتی ہے، جس کے نتیجے میں دونوں کی کمی ہوتی ہے۔ حساس ڈیٹا کی اقسام کو پورا کرنے کے لیے مناسب ڈیٹا سیکیورٹی اور گورننس کے معیارات تیار کرنا مشکل ہو سکتا ہے، کیونکہ ڈیٹا لیکس کسی بھی ڈیٹا فارم کو سنبھال سکتی ہیں۔
پیشہ
- ایسے حل جو ہر قسم کے ڈیٹا کے لیے سستی ہوں۔
- ڈیٹا کو ہینڈل کرنے کے قابل جو منظم اور نیم ساختہ دونوں ہے۔
- پیچیدہ ڈیٹا پروسیسنگ اور اسٹریمنگ کے لیے مثالی۔
خامیاں
- ایک جدید ترین پائپ لائن کی تعمیر کی ضرورت ہے۔
- ڈیٹا کو استفسار کرنے کے لیے کچھ وقت دیں۔
- ڈیٹا پر انحصار اور معیار کی ضمانت دینے میں وقت لگتا ہے۔
ڈیٹا لیک ہاؤس کیا ہے؟
"ڈیٹا لیک ہاؤس" نامی ایک نیا بڑا ڈیٹا اسٹوریج فن تعمیر ڈیٹا لیکس اور ڈیٹا گوداموں کے سب سے بڑے پہلوؤں کو یکجا کرتا ہے۔ ڈیٹا لیک ہاؤس کی بدولت آپ کا تمام ڈیٹا، چاہے وہ سٹرکچرڈ، نیم اسٹرکچرڈ، یا غیر ساختہ، بہترین مشین لرننگ، بزنس انٹیلی جنس، اور اسٹریمنگ کی ممکنہ صلاحیتوں کے ساتھ ایک جگہ پر اسٹور کیا جا سکتا ہے۔
ہر قسم کی ڈیٹا جھیلیں اکثر ڈیٹا لیک ہاؤسز کا نقطہ آغاز ہوتی ہیں۔ اس کے بعد، ڈیٹا ڈیلٹا لیک فارمیٹ میں تبدیل ہو جاتا ہے (ایک اوپن سورس سٹوریج پرت جو ڈیٹا لیکس میں قابل اعتماد لاتی ہے)۔
ڈیلٹا جھیلوں والی ڈیٹا جھیلیں روایتی ڈیٹا گوداموں سے ACID ٹرانزیکشن کے طریقہ کار کو قابل بناتی ہیں۔ خلاصہ یہ ہے کہ، جھیل ہاؤس سسٹم سستی اسٹوریج کا استعمال کرتا ہے تاکہ ڈیٹا کی بڑی مقدار کو ان کی اصل شکلوں میں برقرار رکھا جا سکے، جیسا کہ ڈیٹا لیکس کی طرح۔
سٹور کے اوپر میٹا ڈیٹا پرت کو شامل کرنے سے ڈیٹا کا ڈھانچہ بھی ملتا ہے اور ڈیٹا مینجمنٹ ٹولز کو بااختیار بناتا ہے جیسے ڈیٹا گوداموں میں پایا جاتا ہے۔
اس سے متعدد ٹیموں کے لیے ڈیٹا سائنس، مشین لرننگ، اور کاروباری ذہانت جیسے مختلف اقدامات کے لیے ایک ہی نظام کے ذریعے کمپنی کے تمام ڈیٹا تک رسائی ممکن ہو جاتی ہے۔
ڈیٹا لیک ہاؤس کے فوائد
- کام کے بوجھ کی ایک بڑی رینج کے لیے سپورٹ: نفیس تجزیوں کی سہولت کے لیے، ڈیٹا لیک ہاؤسز صارفین کو کاروباری ذہانت کے کچھ مشہور ٹولز (ٹیبلاؤ، پاور بی آئی) تک براہ راست رسائی فراہم کرتے ہیں۔ مزید برآں، ڈیٹا سائنسدان اور مشین لرننگ انجینئر ڈیٹا کو آسانی سے استعمال کر سکتے ہیں کیونکہ ڈیٹا لیک ہاؤسز APIs اور مشین لرننگ فریم ورک، جیسے Python/R کے ساتھ اوپن ڈیٹا فارمیٹس (جیسے Parquet) کو استعمال کرتے ہیں۔
- لاگت کی تاثیر: ڈیٹا لیک ہاؤسز ڈیٹا لیکس کی لاگت سے مؤثر اسٹوریج کی خصوصیات کو لاگو کرنے کے لیے سستے آبجیکٹ اسٹوریج سلوشنز کو استعمال کرتے ہیں۔ ایک واحد حل پیش کرتے ہوئے، ڈیٹا لیک ہاؤسز مختلف ڈیٹا اسٹوریج سسٹمز کے انتظام سے وابستہ اخراجات اور وقت کو بھی ختم کر دیتے ہیں۔
- ڈیٹا لیک ہاؤس ڈیزائن اسکیما اور ڈیٹا کی سالمیت کو یقینی بناتا ہے، جس سے ڈیٹا کی حفاظت اور گورننس کے مؤثر نظام کی تعمیر آسان ہوتی ہے۔ کی آسانی ڈیٹا ورژننگ، گورننس، اور سیکورٹی۔
- ڈیٹا لیک ہاؤسز ایک واحد، کثیر مقصدی ڈیٹا سٹوریج پلیٹ فارم پیش کرتے ہیں جو کمپنی کے ڈیٹا کے تمام مطالبات کو پورا کر سکتا ہے، جس سے ڈیٹا کی نقل کم ہوتی ہے۔ ڈیٹا گودام اور ڈیٹا لیک دونوں کے فوائد کی وجہ سے زیادہ تر کاروبار ہائبرڈ حل کا انتخاب کرتے ہیں۔ دریں اثنا، اس حکمت عملی کا نتیجہ مہنگا ڈیٹا ڈپلیکیشن ہو سکتا ہے۔
- اوپن فارمیٹس کی حمایت۔ اوپن فارمیٹس فائل کی قسمیں ہیں جو بہت سے سافٹ ویئر ایپلی کیشنز کے ذریعہ استعمال کی جاسکتی ہیں اور جن کی وضاحتیں عوامی طور پر دستیاب ہیں۔ رپورٹس کے مطابق، لیک ہاؤسز عام فائل فارمیٹس جیسے Apache Parquet اور ORC (Optimized Row Columnar) میں ڈیٹا اسٹور کرنے کی صلاحیت رکھتے ہیں۔
ڈیٹا لیک ہاؤس کی حدود
ڈیٹا لیک ہاؤس کی سب سے بڑی خرابی یہ ہے کہ یہ اب بھی ایک نوجوان اور ترقی پذیر ٹیکنالوجی ہے۔ یہ غیر یقینی ہے کہ آیا اس کے نتیجے میں وہ اپنے وعدوں کو پورا کرے گا۔ اس سے پہلے کہ ڈیٹا لیک ہاؤسز بڑے ڈیٹا اسٹوریج سسٹم کا مقابلہ کر سکیں، اس میں برسوں لگ سکتے ہیں۔
تاہم، جس شرح سے جدید اختراع ہو رہی ہے، اس کے پیش نظر یہ کہنا مشکل ہے کہ آیا کوئی مختلف ڈیٹا اسٹوریج سسٹم بالآخر اس کی جگہ نہیں لے گا۔
پیشہ
- ایک پلیٹ فارم میں تمام ڈیٹا ہوتا ہے، جس کا مطلب ہے کہ برقرار رکھنے کے لیے میزبان نام کم ہیں۔
- جوہری، مستقل مزاجی، تنہائی اور سختی متاثر نہیں ہوتی۔
- یہ نمایاں طور پر زیادہ سستی ہے۔
- ایک پلیٹ فارم میں تمام ڈیٹا ہوتا ہے، جس کا مطلب ہے کہ برقرار رکھنے کے لیے میزبان نام کم ہیں۔
- انتظام کرنے کے لئے آسان، اور کسی بھی مسائل کو حل کرنے کے لئے فوری
- پائپ لائن کی تعمیر کو آسان بنائیں
خامیاں
- ترتیب دینے میں کچھ وقت لگ سکتا ہے۔
- یہ بہت کم عمر ہے اور ایک قائم شدہ سٹوریج سسٹم کے طور پر اہل ہونے کے لیے بہت دور ہے۔
ڈیٹا گودام بمقابلہ ڈیٹا لیک بمقابلہ ڈیٹا لیک ہاؤس
ڈیٹا گودام کی کارپوریٹ انٹیلی جنس، رپورٹنگ، اور تجزیاتی ایپلی کیشنز میں ایک طویل تاریخ ہے اور یہ پہلی بڑی ڈیٹا اسٹوریج ٹیکنالوجی ہے۔
دوسری طرف، ڈیٹا گودام مہنگے ہیں اور متنوع اور غیر ساختہ ڈیٹا، جیسے اسٹریمنگ ڈیٹا کو سنبھالنے میں دشواری کا سامنا ہے۔ مشین لرننگ اور ڈیٹا سائنس کے کام کے بوجھ کے لیے، سستی اسٹوریج پر مختلف شکلوں میں خام ڈیٹا کو منظم کرنے کے لیے ڈیٹا لیکس تیار کیے گئے تھے۔
اگرچہ ڈیٹا لیکس غیر ساختہ ڈیٹا کے ساتھ موثر ہیں، لیکن ان میں ڈیٹا گوداموں کی ACID ٹرانزیکشن کی صلاحیتوں کی کمی ہے، جس سے ڈیٹا کی مستقل مزاجی اور انحصار کی ضمانت دینا مشکل ہو جاتا ہے۔
ڈیٹا سٹوریج کا جدید ترین فن تعمیر، جسے "ڈیٹا لیک ہاؤس" کہا جاتا ہے، ڈیٹا گوداموں کی انحصار اور مستقل مزاجی کو ڈیٹا لیکس کی استطاعت اور موافقت کے ساتھ جوڑتا ہے۔
نتیجہ
آخر میں، شروع سے ڈیٹا لیک ہاؤس بنانا مشکل ہوسکتا ہے۔ مزید برآں، آپ تقریباً یقینی طور پر اوپن ڈیٹا لیک ہاؤس آرکیٹیکچر کو فعال کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا پلیٹ فارم استعمال کر رہے ہوں گے۔
لہذا، خریداری کرنے سے پہلے ہر پلیٹ فارم کی بہت سی خصوصیات اور نفاذ کی چھان بین کرنے کے لیے محتاط رہیں۔ کاروباری ذہانت اور ڈیٹا اینالیٹکس کے استعمال کے معاملات پر توجہ کے ساتھ ایک پختہ، منظم ڈیٹا حل تلاش کرنے والی کمپنیاں ڈیٹا گودام پر غور کر سکتی ہیں۔
تاہم، غیر ساختہ ڈیٹا پر ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ کے لیے پاور ورک بوجھ کے لیے قابل توسیع، سستی بڑا ڈیٹا حل تلاش کرنے والے اداروں کو ڈیٹا لیکس پر غور کرنا چاہیے۔
اس بات پر غور کریں کہ آپ کے کاروبار کو ڈیٹا گودام اور ڈیٹا لیک ٹیکنالوجیز سے زیادہ ڈیٹا کی ضرورت ہے، یا یہ کہ آپ اپنے ڈیٹا پر جدید ترین تجزیات اور مشین لرننگ آپریشنز کو مربوط کرنے کے لیے کوئی حل تلاش کر رہے ہیں۔ اے ڈیٹا لیک ہاؤس صورت حال میں ایک سمجھدار آپشن ہے.
جواب دیجئے