डेटा फैब्रिक क्या है?

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

लेकिन डेटा फैब्रिक वास्तव में क्या है?

एक डेटा फैब्रिक 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 को बुद्धिमान और स्वचालित प्रणालियों के माध्यम से सुविधाजनक बनाता है।

हाइब्रिड क्लाउड, इंटरनेट ऑफ़ थिंग्स (आईओटी), एआई और एज़ कंप्यूटिंग के साथ हो रहे प्रमुख विकास के कारण डेटा फैब्रिक का महत्व बढ़ गया है, जिसके परिणामस्वरूप बड़े डेटा में वृद्धि हुई है, जिसका अर्थ है कि संगठनों के पास अब और अधिक प्रबंधन करना है।

इस बड़े डेटा से निपटने के लिए, कंपनियों को डेटा वातावरण के एकीकरण और शासन पर ध्यान केंद्रित करना होगा, जिसने डेटा सिलोस, सुरक्षा जोखिम और निर्णय लेने में बोतलेंक की तरह कई चुनौतियाँ पेश की हैं। 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 कार्यकर्ताओं के लिए अधिक डेटा पहुँच 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 फैब्रिक डेटा को अधिक सुसंगत दृष्टिकोण से देखने में सक्षम बनाता है। यह सभी ग्राहक जीवन चक्र की बेहतर समझ और डेटा के बीच संबंधों को स्थापित करने में मदद करता है।

डेटा फैब्रिक का उद्देश्य क्या है?

डेटा फैब्रिक का उपयोग संबंधित डेटा का एक एकीकृत दृश्य स्थापित करने के लिए किया जाता है, जो स्थान, डेटाबेस संघ और संरचना की परवाह किए बिना जानकारी तक पहुँच की सुविधा प्रदान करता है। डेटा फैब्रिक एआई और मशीन लर्निंग के साथ विश्लेषण को भी सरल बनाता है।

एक डेटा फैब्रिक का एक और उद्देश्य एप्लिकेशन विकास को सुविधाजनक बनाना है क्योंकि यह जानकारी तक पहुँच के लिए एक सामान्य मॉडल बनाता है जो पारंपरिक एप्लिकेशन और डेटाबेस सिलोस से अलग है। ये मॉडल बेहतर जानकारी पहुँच प्रदान करते हैं, लेकिन वे सभी संसाधनों पर डेटा पहुँच को प्रबंधित करने के लिए एक एकल परत स्थापित करके दक्षता में भी सुधार करते हैं।

एक डेटा फैब्रिक के लिए एक ही डेटा वास्तुकला नहीं है, लेकिन 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 इनजेस्ट: क्लाउड डेटा को एक साथ लाता है और संरचित और असंरचित डेटा के बीच संबंधों की पहचान करता है।

3. डेटा प्रोसेसिंग: डेटा को परिष्कृत करता है ताकि केवल प्रासंगिक डेटा को डेटा निकासी के लिए सतह पर लाया जा सके।

4. डेटा ऑर्केस्ट्रेशन: फ्रेमवर्क की एक बहुत ही महत्वपूर्ण परत जो डेटा को व्यवसाय भर में उपयोग किया जा सके इसके लिए परिवर्तित, एकीकृत और साफ़ करती है।

5. डेटा डिस्कवरी: डेटा स्रोतों को एकीकृत करने के नए तरीके को उजागर करता है।

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

डेटा फैब्रिक के लाभ

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

• डेटा सिलोस तोड़ें: आधुनिक व्यवसाय अक्सर डेटा सिलोस से पीड़ित होते हैं क्योंकि आधुनिक डेटाबेस अक्सर एप्लिकेशन समूहों से जुड़े होते हैं और अक्सर नए जोड़े जाने पर बढ़ते हैं। डेटा सिलोस विभिन्न संरचनाओं और प्रारूपों के डेटा को रखते हैं, लेकिन डेटा फैब्रिक उद्यम जानकारी तक पहुँच में सुधार कर सकते हैं और एकत्रित डेटा का उपयोग करके परिचालन दक्षता में सुधार कर सकते हैं।

• डेटाबेस को एकजुट करें: डेटा फैब्रिक कंपनियों को व्यापक क्षेत्र में फैले डेटाबेस को एकजुट करने में भी मदद करते हैं। वे सुनिश्चित करते हैं कि स्थान के अंतर डेटा तक पहुँच में बाधा नहीं बनते हैं। डेटा फैब्रिक एप्लिकेशन विकास को सरल बनाते हैं और विशिष्ट एप्लिकेशन डेटा उपयोग को अनुकूलित करने के लिए उपयोग किए जा सकते हैं बिना डेटा को अन्य एप्लिकेशन के लिए कम पहुँच योग्य बनाए। वे पहले से ही सिलोस में चले गए डेटा को भी एकजुट कर सकते हैं।

• जानकारी तक पहुँच का एक ही तरीका: डेटा फैब्रिक एप्लिकेशन पोर्टेबिलिटी में सुधार करते हैं और क्लाउड और डेटा सेंटर दोनों में जानकारी तक पहुँच का एक ही तरीका के रूप में कार्य करते हैं।

• तेज़ी से अंतर्दृष्टि उत्पन्न करें: डेटा फैब्रिक समाधान जटिल डेटासेट को आसानी से संभाल सकते हैं, जो अंतर्दृष्टि के समय को तेज़ करता है। उनकी वास्तुकला पूर्व-निर्मित विश्लेषण मॉडल और संज्ञानात्मक एल्गोरिदम को बड़े पैमाने पर और गति से डेटा को संसाधित करने में सक्षम बनाती है।

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

डेटा फैब्रिक को लागू करने के लिए सर्वोत्तम प्रथाएं

वैश्विक डेटा बाजार लगातार विस्तार कर रहा है, और इस क्षेत्र में मांग मजबूत 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 प्रथाओं का पालन करते हैं।

एक ऐसी प्रथा है डेटाओप्स प्रक्रिया मॉडल को अपनाना। डेटा फैब्रिक और डेटाओप्स समान नहीं हैं, लेकिन डेटाओप्स मॉडल के अनुसार, डेटा प्रक्रियाओं, उपकरणों और उपयोगकर्ताओं के बीच निकट संबंध है। उपयोगकर्ताओं को डेटा पर निर्भर करने के लिए प्रोत्साहित 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 प्रथा यह है कि डेटा फैब्रिक को केवल एक और डेटा लेक में बदलने से बचना है। उदाहरण के लिए, यदि आपके पास सभी वास्तुकला घटक हैं, जैसे डेटा स्रोत और विश्लेषण, लेकिन कोई एपीआई और एसडीके नहीं हैं, तो सच्चा डेटा फैब्रिक हासिल नहीं किया जा सकता है। डेटा फैब्रिक वास्तुकला डिज़ाइन को संदर्भित करता है, न कि एक单 तकनीक को। और वास्तुकला की कुछ परिभाषित विशेषताएं घटकों के बीच अंतरक्रियाशीलता और एकीकरण तैयारी हैं।

यह 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, यह महत्वपूर्ण है कि डेटा फैब्रिक लागू करने से पहले अनुपालन और नियामक आवश्यकताओं को समझा जाए। विभिन्न डेटा प्रकार विभिन्न नियामक क्षेत्राधिकार के तहत 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 फैब्रिक के 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 ताकि पहुँच और विश्लेषण को सुविधाजनक बनाया जा सके। इस मामले में आमतौर पर केंद्रीय व्यवसाय प्रबंधन के लिए डेटा फैब्रिक का उपयोग किया जाता है। क्योंकि वितरित रेखा संचालन जो डेटा एकत्र करते हैं और इसका उपयोग करते हैं पारंपरिक अनुप्रयोग और डेटा पहुँच/प्रश्न इंटरफ़ेस के माध्यम से समर्थित हैं, क्षेत्रीय या राष्ट्रीय सेगमेंटेशन वाले संगठनों के लिए बहुत कुछ हासिल किया जा सकता है। इन संगठनों को अक्सर केंद्रीय प्रबंधन और समन्वय की आवश्यकता होती है।

डेटा फैब्रिक का एक और प्रमुख उपयोग मामला विलय या अधिग्रहण के बाद एक एकीकृत डेटा मॉडल की स्थापना है। जब ऐसा होता है, तो पहले स्वतंत्र संगठन के डेटाबेस और डेटा प्रबंधन नीतियां अक्सर बदलती हैं, जिसका अर्थ है कि संगठनात्मक सीमाओं के पार जानकारी एकत्र करना अधिक कठिन हो जाता है। एक डेटा फैब्रिक एक एकीकृत डेटा दृश्य बनाकर इसे पार कर सकता है जो मिली जुली इकाई को एक ही डेटा मॉडल पर संगत बनाने में सक्षम बनाता है।