डेटा फैब्रिक क्या है?

अक्सर कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) से जुड़ा डेटा फैब्रिक कच्चे डेटा को बिजनेस इंटेलिजेंस में परिवर्तित करने के लिए मुख्य उपकरणों में से एक है।

लेकिन वास्तव में डेटा फैब्रिक क्या है?

डेटा फैब्रिक एक आर्किटेक्चर और सॉफ्टवेयर है जो एक उद्यम के भीतर डेटा एसेट्स, डेटाबेस और डेटाबेस आर्किटेक्चर का एकीकृत संग्रह प्रदान करता है। यह बुद्धिमान और स्वचालित प्रणालियों के उपयोग के माध्यम से विभिन्न डेटा पाइपलाइनों और क्लाउड वातावरणों के अंत-से-अंत एकीकरण की सुविधा प्रदान करता है।

डेटा फैब्रिक्स अधिक महत्वपूर्ण हो गए हैं क्योंकि हाइब्रिड क्लाउड, इंटरनेट ऑफ थिंग्स (आईओटी), एआई और एज कंप्यूटिंग के साथ प्रमुख विकास जारी है। इससे बड़े डेटा में भारी वृद्धि हुई है, जिसका अर्थ है कि संगठनों के पास प्रबंधन करने के लिए और भी अधिक है।

इस बड़े डेटा से निपटने के लिए, कंपनियों को डेटा वातावरण के एकीकरण और शासन पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए, जिसने डेटा साइलो, सुरक्षा जोखिम और निर्णय लेने में बाधाओं जैसी कई चुनौतियाँ पैदा की हैं। इन चुनौतियों के कारण डेटा प्रबंधन टीमों ने डेटा फैब्रिक समाधान अपनाया है, जो डेटा सिस्टम को एकीकृत करने, गोपनीयता और सुरक्षा को मजबूत करने, प्रशासन में सुधार करने और श्रमिकों को अधिक डेटा पहुंच प्रदान करने में मदद करता है।

डेटा एकीकरण अधिक डेटा-संचालित निर्णय लेने की ओर ले जाता है, और जबकि उद्यमों ने ऐतिहासिक रूप से व्यवसाय के विशिष्ट पहलुओं के लिए विभिन्न डेटा प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग किया है, डेटा फैब्रिक्स डेटा को अधिक सामंजस्यपूर्ण रूप से देखने में सक्षम बनाते हैं। यह सब ग्राहक जीवनचक्र की बेहतर समझ की ओर ले जाता है, और डेटा के बीच संबंध स्थापित करने में मदद करता है।

डेटा फैब्रिक का उद्देश्य क्या है?

डेटा फैब्रिक्स का उपयोग संबंधित डेटा का एक एकीकृत दृश्य स्थापित करने के लिए किया जाता है, जो इसके स्थान, डेटाबेस एसोसिएशन या संरचना की परवाह किए बिना जानकारी तक पहुंच की सुविधा प्रदान करता है। डेटा फैब्रिक्स एआई और मशीन लर्निंग के साथ विश्लेषण को भी सरल बनाते हैं।

डेटा फैब्रिक का एक अन्य उद्देश्य एप्लिकेशन विकास को सुविधाजनक बनाना है क्योंकि यह पारंपरिक एप्लिकेशन और डेटाबेस साइलो से अलग जानकारी तक पहुंचने के लिए एक सामान्य मॉडल बनाता है। ये मॉडल बेहतर सूचना पहुंच प्रदान करते हैं, लेकिन वे एक एकल परत स्थापित करके दक्षता में भी सुधार करते हैं जहां सभी संसाधनों में डेटा पहुंच को प्रबंधित किया जा सकता है।

हालाँकि डेटा फैब्रिक के लिए एक भी डेटा आर्किटेक्चर नहीं है, अक्सर यह कहा जाता है कि इस प्रकार के डेटा फ्रेमवर्क में छह मूलभूत घटक होते हैं:

1. डाटा प्रबंधन: डेटा प्रशासन और डेटा की सुरक्षा के लिए जिम्मेदार।

2. डेटा अंतर्ग्रहण: क्लाउड डेटा को एक साथ लाता है और संरचित और असंरचित डेटा के बीच कनेक्शन की पहचान करता है।

3. डाटा प्रासेसिंग: यह सुनिश्चित करने के लिए डेटा को परिष्कृत करता है कि डेटा निष्कर्षण के लिए केवल प्रासंगिक डेटा ही सामने आता है।

4. डेटा ऑर्केस्ट्रेशन: डेटा को बदलने, एकीकृत करने और साफ़ करने के लिए जिम्मेदार ढांचे की एक वास्तव में महत्वपूर्ण परत ताकि इसका उपयोग पूरे व्यवसाय में किया जा सके।

5. डेटा डिस्कवरी: डेटा स्रोतों को एकीकृत करने के नए तरीके सामने आए।

6. डेटा प्राप्त करना: डेटा की खपत को सक्षम बनाता है, कुछ टीमों के लिए विनियमन का अनुपालन करने के लिए सही अनुमतियां सुनिश्चित करता है, और डैशबोर्ड और अन्य डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल के उपयोग के माध्यम से प्रासंगिक डेटा को सामने लाने में मदद करता है।

डेटा फैब्रिक के लाभ

डेटा फैब्रिक्स के कई व्यावसायिक और तकनीकी लाभ हैं, जैसे:

• डेटा साइलो तोड़ें: आधुनिक व्यवसाय अक्सर डेटा साइलो से पीड़ित होते हैं क्योंकि आधुनिक डेटाबेस अनुप्रयोगों के समूहों से जुड़े होते हैं और अक्सर उद्यम में नए जोड़े जाने पर बढ़ते हैं। डेटा साइलो विभिन्न संरचनाओं और प्रारूपों का डेटा रखता है, लेकिन डेटा फैब्रिक उद्यम जानकारी तक पहुंच में सुधार कर सकता है और परिचालन दक्षता में सुधार के लिए एकत्रित डेटा का उपयोग कर सकता है।

• डेटाबेस को एकजुट करें: डेटा फैब्रिक्स कंपनियों को बड़े क्षेत्र में फैले डेटाबेस को एकजुट करने में भी मदद करते हैं। वे सुनिश्चित करते हैं कि स्थान के अंतर के कारण पहुंच में बाधाएं न आएं। डेटा फैब्रिक्स अनुप्रयोग विकास को सरल बनाते हैं और अन्य अनुप्रयोगों के लिए डेटा को कम सुलभ बनाए बिना विशिष्ट एप्लिकेशन डेटा उपयोग को अनुकूलित करने के लिए उपयोग किया जा सकता है। वे उस डेटा को भी एकीकृत कर सकते हैं जो पहले से ही साइलो में स्थानांतरित हो चुका है।

• सूचना तक पहुँचने का एकल तरीका: डेटा फैब्रिक्स एप्लिकेशन पोर्टेबिलिटी में सुधार करते हैं और क्लाउड और डेटा सेंटर दोनों में जानकारी तक पहुंचने के एकल तरीके के रूप में कार्य करते हैं।

• त्वरित गति से अंतर्दृष्टि उत्पन्न करें: डेटा फैब्रिक समाधान जटिल डेटासेट को आसानी से संभाल सकते हैं, जो अंतर्दृष्टि के समय को तेज करता है। उनका आर्किटेक्चर पूर्व-निर्मित एनालिटिक्स मॉडल और संज्ञानात्मक एल्गोरिदम को बड़े पैमाने पर और गति से डेटा संसाधित करने में सक्षम बनाता है।

• तकनीकी और गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं द्वारा उपयोग किया जाता है: डेटा फैब्रिक्स का लक्ष्य केवल तकनीकी उपयोगकर्ता नहीं हैं। आर्किटेक्चर लचीला है और इसका उपयोग कई प्रकार के यूजर इंटरफेस के साथ किया जा सकता है। वे ऐसे डैशबोर्ड बनाने में मदद कर सकते हैं जिन्हें व्यावसायिक अधिकारी समझ सकें, या उनके परिष्कृत उपकरणों का उपयोग डेटा वैज्ञानिकों द्वारा डेटा अन्वेषण के लिए किया जा सकता है।

डेटा फैब्रिक्स को लागू करने के लिए सर्वोत्तम अभ्यास

वैश्विक डेटा बाज़ार का लगातार विस्तार हो रहा है, और इस क्षेत्र में मजबूत मांग है। कई कंपनियां अपने एंटरप्राइज़ डेटा को अनुकूलित करने के लिए डेटा आर्किटेक्चर को लागू करना चाहती हैं, और वे कुछ सामान्य सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन करती हैं।

ऐसा ही एक अभ्यास डेटाऑप्स प्रक्रिया मॉडल को अपनाना है। डेटा फैब्रिक और डेटाऑप्स समान नहीं हैं, लेकिन डेटाऑप्स मॉडल के अनुसार, डेटा प्रक्रियाओं, टूल और उपयोगकर्ताओं के बीच घनिष्ठ कनेक्टिविटी है। उपयोगकर्ताओं को डेटा पर भरोसा करने के लिए तैयार करके, वे टूल का लाभ उठा सकते हैं और अंतर्दृष्टि लागू कर सकते हैं। डेटाऑप्स मॉडल के बिना, उपयोगकर्ता डेटा फैब्रिक से पर्याप्त मात्रा में डेटा निकालने के लिए संघर्ष कर सकते हैं।

एक और सर्वोत्तम अभ्यास डेटा फैब्रिक को सिर्फ एक अन्य डेटा झील में बदलने से बचना है, जो एक सामान्य घटना है। उदाहरण के लिए, यदि आपके पास डेटा स्रोत और एनालिटिक्स जैसे सभी वास्तुशिल्प घटक हैं, लेकिन एपीआई और एसडीके में से कोई भी नहीं है, तो एक वास्तविक डेटा फैब्रिक प्राप्त नहीं किया जा सकता है। डेटा फैब्रिक का तात्पर्य आर्किटेक्चर डिज़ाइन से है, किसी एक तकनीक से नहीं। और वास्तुकला के कुछ परिभाषित लक्षण घटकों और एकीकरण तत्परता के बीच अंतरसंचालनीयता हैं।

संगठन के लिए इसके अनुपालन और नियामक आवश्यकताओं को समझना भी महत्वपूर्ण है। डेटा फैब्रिक आर्किटेक्चर सुरक्षा, शासन और नियामक अनुपालन में सुधार कर सकता है।

चूंकि डेटा पूरे सिस्टम में बिखरा हुआ नहीं है, इसलिए संवेदनशील डेटा एक्सपोज़र का खतरा कम है। जैसा कि कहा गया है, डेटा फैब्रिक को लागू करने से पहले अनुपालन और नियामक आवश्यकताओं को समझना महत्वपूर्ण है। विभिन्न डेटा प्रकार विभिन्न नियामक न्यायक्षेत्रों के अंतर्गत आ सकते हैं। एक समाधान स्वचालित अनुपालन नीतियों का उपयोग करना है जो सुनिश्चित करता है कि डेटा परिवर्तन कानूनों का अनुपालन करता है।

डेटा फैब्रिक उपयोग मामले

डेटा फैब्रिक के कई अलग-अलग उपयोग हैं, लेकिन कुछ अत्यधिक सामान्य हैं। ऐसा एक सामान्य उदाहरण पहुंच और विश्लेषण की सुविधा के लिए भौगोलिक रूप से विविध डेटा परिसंपत्तियों का आभासी/तार्किक संग्रह है। इस मामले में डेटा फैब्रिक का उपयोग आमतौर पर केंद्रीकृत व्यवसाय प्रबंधन के लिए किया जाता है। क्योंकि वितरित लाइन संचालन जो डेटा एकत्र करते हैं और उपयोग करते हैं, पारंपरिक एप्लिकेशन और डेटा एक्सेस/क्वेरी इंटरफेस के माध्यम से समर्थित होते हैं, ऐसे संगठनों द्वारा बहुत कुछ हासिल किया जा सकता है जिनकी गतिविधियों का क्षेत्रीय या राष्ट्रीय विभाजन होता है। इन संगठनों को अक्सर केंद्रीय प्रबंधन और समन्वय की आवश्यकता होती है।

डेटा फैब्रिक्स के लिए एक अन्य प्रमुख उपयोग मामला विलय या अधिग्रहण के बाद एक एकीकृत डेटा मॉडल की स्थापना है। जब ऐसा होता है, तो पहले से स्वतंत्र संगठन की डेटाबेस और डेटा प्रबंधन नीतियां अक्सर बदल जाती हैं, जिसका अर्थ है कि संगठनात्मक सीमाओं के पार जानकारी एकत्र करना अधिक कठिन हो जाता है। एक डेटा फैब्रिक डेटा का एक एकीकृत दृश्य बनाकर इस पर काबू पा सकता है जो संयुक्त इकाई को एकल डेटा मॉडल पर सामंजस्य स्थापित करने में सक्षम बनाता है।