लॉजिकल आर्किटेक्चर के साथ डेनोडो के फ्यूचर-प्रूफ डेटा मैनेजमेंट के बारे में जानें: डेमो के माध्यम से डेटा फैब्रिक और डेटा मेश

आज के तेज-तर्रार कारोबारी माहौल में, डेटा प्रबंधन हर संगठन का एक महत्वपूर्ण पहलू बन गया है। विभिन्न स्रोतों द्वारा उत्पन्न डेटा की लगातार बढ़ती मात्रा के साथ, एक मजबूत और भविष्य-प्रूफ डेटा प्रबंधन प्रणाली का होना आवश्यक हो गया है। डेनोडो, एक प्रमुख डेटा वर्चुअलाइजेशन कंपनी, दो तार्किक आर्किटेक्चर प्रदान करती है जो संगठनों को अपने डेटा को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने में मदद कर सकती है: डेटा फैब्रिक और डेटा मेश।

डेटा फैब्रिक एक लॉजिकल आर्किटेक्चर है जो संगठनों को विभिन्न स्रोतों से अपने डेटा का एकीकृत दृश्य बनाने की अनुमति देता है। यह अपने स्थान या प्रारूप की परवाह किए बिना, सभी डेटा तक एकल पहुंच बिंदु प्रदान करता है। डेटा फैब्रिक के साथ, संगठन क्लाउड-आधारित एप्लिकेशन, ऑन-प्रिमाइसेस सिस्टम और बाहरी डेटा स्रोतों सहित कई स्रोतों से डेटा को आसानी से एकीकृत कर सकते हैं।

दूसरी ओर डेटा मेश, एक लॉजिकल आर्किटेक्चर है जो डेटा प्रबंधन को विकेंद्रीकृत करने पर केंद्रित है। यह संगठनों को विभिन्न टीमों और विभागों में डेटा स्वामित्व वितरित करने की अनुमति देता है, जिससे वे अपने डेटा को स्वतंत्र रूप से प्रबंधित कर सकें। डेटा मेश के साथ, संगठन इंटरकनेक्टेड डेटा डोमेन का एक नेटवर्क बना सकते हैं जिसे विभिन्न टीमों द्वारा उनकी आवश्यकताओं के अनुसार एक्सेस किया जा सकता है।

यह समझने के लिए कि डेनोडो का डेटा फैब्रिक और डेटा मेश कैसे काम करता है, आइए एक डेमो देखें। इस डेमो में, हम देखेंगे कि कैसे डेनोडो के तार्किक आर्किटेक्चर किसी संगठन को अपने डेटा को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने में मदद कर सकते हैं।

डेमो एक ऐसे संगठन के साथ शुरू होता है जिसके पास ऑन-प्रिमाइसेस सिस्टम, क्लाउड-आधारित एप्लिकेशन और बाहरी डेटा स्रोत सहित कई डेटा स्रोत होते हैं। संगठन निर्णय लेने में सुधार और संचालन को कारगर बनाने के लिए अपने डेटा का एक एकीकृत दृश्य बनाना चाहता है।

इसे प्राप्त करने के लिए, संगठन डेनोडो के डेटा फैब्रिक का उपयोग करता है। डेटा फैब्रिक के साथ, संगठन एक आभासी परत बनाता है जो अपने मौजूदा डेटा स्रोतों के शीर्ष पर बैठती है। यह आभासी परत डेटा का एक एकीकृत दृश्य प्रदान करती है, जिससे संगठन के लिए डेटा का उपयोग और विश्लेषण करना आसान हो जाता है।

संगठन विभिन्न टीमों और विभागों में डेटा स्वामित्व वितरित करने के लिए डेनोडो के डेटा मेश का भी उपयोग कर सकता है। डेटा मेश के साथ, प्रत्येक टीम अपने डेटा को स्वतंत्र रूप से प्रबंधित कर सकती है, जबकि अभी भी अन्य टीमों के डेटा को उनकी आवश्यकताओं के अनुसार एक्सेस करने में सक्षम है।

उदाहरण के लिए, मार्केटिंग टीम अपने ग्राहक डेटा को स्वतंत्र रूप से प्रबंधित कर सकती है, जबकि अभी भी उत्पाद टीम से उत्पाद डेटा तक पहुँचने में सक्षम है। इसी तरह, वित्त टीम अपने वित्तीय डेटा को स्वतंत्र रूप से प्रबंधित कर सकती है, जबकि अभी भी बिक्री टीम से बिक्री डेटा तक पहुँचने में सक्षम है।

अंत में, डेनोडो का डेटा फैब्रिक और डेटा मेश दो लॉजिकल आर्किटेक्चर हैं जो संगठनों को अपने डेटा को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने में मदद कर सकते हैं। डेटा फैब्रिक के साथ, संगठन विभिन्न स्रोतों से अपने डेटा का एकीकृत दृश्य बना सकते हैं, जबकि डेटा मेश के साथ, वे विभिन्न टीमों और विभागों में डेटा स्वामित्व वितरित कर सकते हैं। इन तार्किक संरचनाओं का उपयोग करके, संगठन अपने डेटा प्रबंधन प्रणाली को भविष्य-प्रमाणित कर सकते हैं और आज के प्रतिस्पर्धी कारोबारी माहौल में आगे रह सकते हैं।

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• स्रोत: प्लेटो डेटा इंटेलिजेंस: प्लेटोडाटा