डेटा फैब्रिक क्या है?

अक्सर आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) से जुड़े, डेटा फैब्रिक व्यवसायिक बुद्धिमत्ता में कच्चे डेटा को परिवर्तित करने के लिए मुख्य उपकरणों में से एक है।

लेकिन वास्तव में डेटा फैब्रिक क्या है?

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

डेटा फैब्रिक्स हाइब्रिड क्लाउड, इंटरनेट ऑफ़ थिंग्स (आईओटी), एआई और एज कंप्यूटिंग के साथ होने वाले प्रमुख विकास के कारण अधिक महत्वपूर्ण हो गए हैं। इसके परिणामस्वरूप बड़े डेटा में वृद्धि हुई है, जिसका अर्थ है कि संगठनों को अब और अधिक प्रबंधन करना होगा।

इस बड़े डेटा से निपटने के लिए, कंपनियों को डेटा पर्यावरण के एकीकरण और शासन पर ध्यान केंद्रित करना होगा, जिसने डेटा सिलोस, सुरक्षा जोखिमों और निर्णय लेने में बोतलेंक की तरह कई चुनौतियों को प्रस्तुत किया है। ये चुनौतियाँ डेटा प्रबंधन टीमों को डेटा फैब्रिक समाधानों को अपनाने के लिए प्रेरित करती हैं, जो डेटा प्रणालियों को एकीकृत करने, गोपनीयता और सुरक्षा को मजबूत करने, शासन में सुधार करने और कर्मचारियों के लिए अधिक डेटा पहुंच प्रदान करने में मदद करते हैं।

डेटा एकीकरण 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 संगठित रूप से देखने की अनुमति देते हैं। यह सभी ग्राहक जीवन चक्र की बेहतर समझ की ओर ले जाता है और डेटा के बीच संबंधों को स्थापित करने में मदद करता है।

डेटा फैब्रिक का उद्देश्य क्या है?

डेटा फैब्रिक्स संबद्ध डेटा का एक एकीकृत दृश्य स्थापित करने के लिए उपयोग किए जाते हैं, जो स्थान, डेटाबेस संघ और 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।

एक डेटा फैब्रिक का एक और उद्देश्य अनुप्रयोग विकास की सुविधा प्रदान करना है, क्योंकि यह जानकारी तक पहुंच के लिए एक सामान्य मॉडल बनाता है जो पारंपरिक अनुप्रयोग और डेटाबेस सिलोस से अलग है। ये मॉडल बेहतर जानकारी पहुंच प्रदान करते हैं, लेकिन वे एक एकल परत स्थापित करके जहां सभी संसाधनों में डेटा पहुंच प्रबंधित की जा सकती है, कुशलता में भी सुधार करते हैं।

हालांकि डेटा फैब्रिक के लिए एक ही डेटा वास्तुकला नहीं है, अक्सर कहा जाता है कि इस प्रकार के डेटा फ्रेमवर्क में छह मूलभूत घटक होते हैं:

1. डेटा प्रबंधन: डेटा शासन और डेटा सुरक्षा के लिए जिम्मेदार।

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

3. डेटा प्रसंस्करण: डेटा को परिष्कृत करता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि केवल प्रासंगिक डेटा डेटा निकासी के लिए सतह पर हो।

4. डेटा ऑर्केस्ट्रेशन: फ्रेमवर्क की एक बहुत ही महत्वपूर्ण परत जो डेटा को व्यवसाय भर में उपयोग किए जाने के लिए परिवर्तित, एकीकृत और साफ़ करने के लिए जिम्मेदार है।

5. डेटा खोज: डेटा स्रोतों को एकीकृत करने के नए तरीके प्रस्तुत करता है।

6. डेटा पहुंच: डेटा की खपत को सक्षम बनाता है, नियामक अनुपालन के लिए विशिष्ट टीमों के लिए सही अनुमतियों को सुनिश्चित करता है और डैशबोर्ड और अन्य डेटा दृश्यकरण उपकरणों के माध्यम से प्रासंगिक डेटा को सतह पर लाने में मदद करता है।

डेटा फैब्रिक के लाभ

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

• डेटा सिलोस तोड़ें: आधुनिक व्यवसाय अक्सर डेटा सिलोस से पीड़ित होते हैं क्योंकि आधुनिक डेटाबेस अनुप्रयोगों के समूहों से जुड़े होते हैं और अक्सर नए जोड़े जाने पर बढ़ते हैं। डेटा सिलोस विभिन्न संरचनाओं और प्रारूपों के डेटा को पकड़ते हैं, लेकिन डेटा फैब्रिक्स उद्यम जानकारी तक पहुंच में सुधार कर सकते हैं और एकत्रित डेटा का उपयोग करके संचालन की दक्षता में सुधार कर सकते हैं।

• डेटाबेस को एकजुट करें: डेटा फैब्रिक्स कंपनियों को विभिन्न क्षेत्रों में फैले डेटाबेस को एकजुट करने में मदद करते हैं। वे सुनिश्चित करते हैं कि स्थान के अंतर डेटा तक पहुंच में बाधा नहीं बनते हैं। डेटा फैब्रिक्स अनुप्रयोग विकास को सरल बनाते हैं और विशिष्ट अनुप्रयोग डेटा उपयोग को अनुकूलित करने के लिए उपयोग किए जा सकते हैं बिना डेटा को अन्य अनुप्रयोगों के लिए कम सुलभ बनाए। वे पहले से ही सिलोस में चले गए डेटा को भी एकजुट कर सकते हैं।

• जानकारी तक पहुंच का एक ही तरीका: डेटा फैब्रिक्स अनुप्रयोग पोर्टेबिलिटी में सुधार करते हैं और क्लाउड और डेटा केंद्र में जानकारी तक पहुंच के लिए एक ही तरीके के रूप में कार्य करते हैं।

• तेजी से अंतर्दृष्टि प्राप्त करें: डेटा फैब्रिक समाधान जटिल डेटासेट को आसानी से संभाल सकते हैं, जो अंतर्दृष्टि तक पहुंच के समय को तेज करता है। उनकी वास्तुकला पूर्व-निर्मित विश्लेषण मॉडल और संज्ञानात्मक एल्गोरिदम को डेटा को पैमाने और गति पर संसाधित करने की अनुमति देती है।

• तकनीकी और गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं द्वारा उपयोग किया जाता है: डेटा फैब्रिक्स केवल तकनीकी उपयोगकर्ताओं के लिए लक्षित नहीं हैं। वास्तुकला लचीली है और विभिन्न प्रकार के उपयोगकर्ता इंटरफेस के साथ उपयोग की जा सकती है। वे व्यवसायिक कार्यकारियों द्वारा समझी जाने वाली डैशबोर्ड बनाने में मदद कर सकते हैं, या उनके जटिल उपकरण डेटा वैज्ञानिकों द्वारा डेटा अन्वेषण के लिए उपयोग किए जा सकते हैं।

डेटा फैब्रिक्स को लागू करने के लिए सर्वोत्तम अभ्यास

वैश्विक डेटा बाजार लगातार विस्तार कर रहा है, और इस क्षेत्र में मजबूत मांग है। कई कंपनियां अपने उद्यम डेटा को अनुकूलित करने के लिए एक डेटा वास्तुकला लागू करने की तलाश में हैं, और वे कुछ सामान्य सर्वोत्तम अभ्यासों का पालन करते हैं।

एक ऐसा अभ्यास डेटाओप्स प्रक्रिया मॉडल को अपनाना है। डेटा फैब्रिक और डेटाओप्स समान नहीं हैं, लेकिन डेटाओप्स मॉडल के अनुसार, डेटा प्रक्रियाओं, उपकरणों और उपयोगकर्ताओं के बीच घनिष्ठ संबंध है। उपयोगकर्ताओं को डेटा पर निर्भर करने के लिए संरेखित करके, वे उपकरणों का लाभ उठा सकते हैं और अंतर्दृष्टि लागू कर सकते हैं। डेटाओप्स मॉडल के बिना, उपयोगकर्ता डेटा फैब्रिक से पर्याप्त निकालने के लिए संघर्ष कर सकते हैं।

एक और सर्वोत्तम अभ्यास यह है कि डेटा फैब्रिक को केवल एक और डेटा झील में बदलने से बचें, जो एक सामान्य घटना है। उदाहरण के लिए, यदि आपके पास सभी वास्तुकला घटक हैं, जैसे कि डेटा स्रोत और विश्लेषण, लेकिन कोई एपीआई और एसडीके नहीं हैं, तो एक सच्चा डेटा फैब्रिक प्राप्त नहीं किया जा सकता है। डेटा फैब्रिक वास्तुकला डिज़ाइन को संदर्भित करता है, न कि एक单 технологी को। और वास्तुकला की कुछ परिभाषित विशेषताएं घटकों के बीच अंतरपरिवर्तनशीलता और एकीकरण तैयारी हैं।

यह भी महत्वपूर्ण है कि संगठन अपनी अनुपालन और नियामक आवश्यकताओं को समझे। एक डेटा फैब्रिक वास्तुकला सुरक्षा, शासन और नियामक अनुपालन में सुधार कर सकती है।

चूंकि डेटा प्रणालियों में बिखरा हुआ नहीं है, इसलिए संवेदनशील डेटा एक्सपोज़र का खतरा कम है। हालांकि, डेटा फैब्रिक लागू करने से पहले अनुपालन और नियामक आवश्यकताओं को समझना महत्वपूर्ण है। विभिन्न डेटा प्रकार विभिन्न नियामक क्षेत्राधिकारों के अधीन आ सकते हैं। एक समाधान स्वचालित अनुपालन नीतियों का उपयोग करना है जो यह सुनिश्चित करता है कि डेटा परिवर्तन कानूनों के अनुरूप है।

डेटा फैब्रिक उपयोग के मामले

डेटा फैब्रिक्स के लिए कई अलग-अलग उपयोग हैं, लेकिन कुछ बहुत ही सामान्य हैं। एक ऐसा सामान्य उदाहरण भौगोलिक रूप से विविध डेटा संपत्तियों का आभासी/तार्किक संग्रह है जो पहुंच और विश्लेषण की सुविधा प्रदान करता है। इस मामले में डेटा फैब्रिक आमतौर पर केंद्रीय व्यवसाय प्रबंधन के लिए उपयोग किया जाता है। क्योंकि वितरित लाइन संचालन जो डेटा एकत्र करते हैं और उपयोग करते हैं उन्हें पारंपरिक अनुप्रयोग और डेटा पहुंच/प्रश्न इंटरफ़ेस के माध्यम से समर्थित किया जाता है, क्षेत्रीय या राष्ट्रीय खंडों वाले संगठनों के लिए बहुत कुछ हासिल किया जा सकता है जिन्हें केंद्रीय प्रबंधन और समन्वय की आवश्यकता होती है।

डेटा फैब्रिक्स के लिए एक और प्रमुख उपयोग का मामला एक एकल डेटा मॉडल की स्थापना है जो एक विलय या अधिग्रहण के बाद होता है। जब ऐसा होता है, तो पूर्व 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 इसे डेटा का एक एकीकृत दृश्य बनाकर पार कर सकता है जो संयुक्त इकाई को एक ही डेटा मॉडल पर समन्वय करने की अनुमति देता है।