डेटा की मात्रा, विविधता और स्रोतों में विस्तार हो रहा है; इसलिए, व्यवसाय को ऑन-डिमांड "प्रतिस्पर्धी बुद्धिमत्ता" के लिए भरोसेमंद, सटीक और समय पर डेटा की आवश्यकता है। डेटा फैब्रिक उपयोग के मामले ऐसे जटिल डेटा पारिस्थितिकी तंत्र के साथ आने वाली असंख्य चुनौतियों से निपटने के लिए एक लंबी दूरी का तकनीकी समाधान प्रदान करते हैं। एक अद्वितीय वास्तुकला और डेटा सेवाओं के बंडल के साथ डिजाइन किया गया यह "अभिसरण मंच", एक जटिल डेटा पारिस्थितिकी तंत्र की विविध डेटा प्रबंधन आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए अच्छी तरह से सुसज्जित है।
के अनुसार सहयोगी बाजार अनुसंधान4,546.9 तक डेटा फैब्रिक मार्केट 2026 मिलियन डॉलर तक पहुंचने की उम्मीद है। रिपोर्ट तैनाती, प्रकार, उद्यम आकार और उद्योग वर्टिकल द्वारा डेटा फैब्रिक मार्केट: वैश्विक अवसर विश्लेषण और उद्योग पूर्वानुमान, 2019-2026 पुष्टि करता है कि डेटा फैब्रिक बाजार 23.8 से 2019 के बीच 2026% की सीएजीआर से बढ़ने का अनुमान है - 4,546.9 तक 2026 मिलियन डॉलर तक पहुंच जाएगा। इस अनुमानित अवधि के दौरान, उत्तरी अमेरिकी डेटा फैब्रिक बाजार के "प्रमुख बने रहने" की उम्मीद है, जैसा कि क्लाउड सेवा प्रदाता बाजार, डेटा फैब्रिक समाधानों को अपनाने वाला शीर्ष स्थान, भी इसी अवधि में उल्लेखनीय रूप से बढ़ेगा।
डेटा फैब्रिक: एक अभिनव डेटा प्रबंधन समाधान बताते हैं कि "विभिन्न डेटा प्रकारों, भ्रष्ट डेटा, अपर्याप्त भंडारण, अनुपालन की कमी और साइबर खतरों से जुड़े जोखिमों" को कम करने के लिए, एक डेटा फैब्रिक जोखिम मूल्यांकन के लिए प्लेटफ़ॉर्म टूल, बहु-प्रकार के डेटा के लिए बड़े भंडारण, एकल-बिंदु पहुंच प्रदान करता है। बहु-स्रोत डेटा, और पूरे उद्यम में एकल डेटा दृश्य।
डेटा फैब्रिक क्या है?
एक डेटा फैब्रिक, गार्टनर में से एक 10 के लिए डेटा और एनालिटिक्स में शीर्ष 2023 रुझानों को इस प्रकार परिभाषित किया गया है:
“एक डेटा प्रबंधन डिज़ाइन पैटर्न जो डेटा प्रबंधन समाधानों का अवलोकन, विश्लेषण और अनुशंसा करने के लिए सभी प्रकार के मेटाडेटा का लाभ उठाता है। यह व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं को आत्मविश्वास के साथ डेटा का उपभोग करने में सक्षम बनाता है और कम-कुशल नागरिक डेवलपर्स को एकीकरण और मॉडलिंग प्रक्रिया में अधिक बहुमुखी बनने की सुविधा प्रदान करता है।
डिजिटल युग में, एकाधिक ग्राहक संपर्क
वास्तविक समय विश्लेषण के लिए बिंदुओं को सूचना के सुचारू प्रवाह की आवश्यकता होती है
तत्काल निर्णय लेना. डेटा फैब्रिक जैसा तकनीकी ढांचा सहज विश्लेषण प्रदान करता है
विभिन्न डेटा पाइपलाइनों और सेवा प्लेटफार्मों पर प्रक्रिया।
ऐसे युग में जब उद्यम डेटा प्रबंधन की सफलता के लिए विश्वसनीय भंडारण सुविधाएं महत्वपूर्ण हैं, पर्याप्त सुरक्षा, स्केलेबिलिटी, प्रतिकृति विकल्प और उच्च प्रदर्शन विशेषताओं के साथ डेटा फैब्रिक का "री-आर्किटेक्टेड स्टोरेज" इसके लिए एकदम उपयुक्त प्रतीत होता है। क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर-ए-ए-सर्विस (IaaS) प्लेटफ़ॉर्म। एक्सेलडेटा में उत्पाद विपणन के वरिष्ठ निदेशक जॉन मॉरेल, एंटरप्राइज़ डेटा फैब्रिक के महत्वपूर्ण तत्वों पर प्रकाश डालते हैं उनकी वीडियो श्रृंखला.
बड़ा डेटा
उन्नत विश्लेषिकी के लिए फैब्रिक उपयोग के मामले
विशिष्ट बड़ी डेटा परियोजनाओं में, सबसे आगे
चुनौती विश्लेषण के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा की उच्च मात्रा और जटिलता है।
डेटा फैब्रिक की चपलता और लचीलापन
बुनियादी ढांचा सही समय पर सही डेटा तक त्वरित पहुंच सक्षम बनाता है
उन्नत विश्लेषण.
जैसा कि हाल ही में बड़े डेटा उपयोग के मामलों ने संदेह से परे पुष्टि की है, बड़े डेटा फैब्रिक एक गेम-चेंजर था, जैसा कि इसमें बताया गया है बिग डेटा फैब्रिक: किसी भी सफल बिग डेटा पहल के लिए एक आवश्यकता। बिग डेटा फैब्रिक प्लेटफ़ॉर्म सहायता के साथ शुरू से अंत तक सुरक्षा प्रदान करता है डेटा एकीकरण और औसत व्यावसायिक उपयोगकर्ता के लिए स्व-सेवा विश्लेषण क्षमताएं। लेख एक अन्य संबंधित तकनीक पर भी चर्चा करता है - डेटा वर्चुअलाइजेशन, जो इसके लिए अमूल्य है:
- एक्सेस करना
डेटा की एक विस्तृत विविधता - आयोजन
तकनीकी कौशल के बिना बड़े डेटा का विश्लेषण - तलाश
विभिन्न उपयोग के मामले
फॉरेस्टर के अनुसार, बिग डेटा फैब्रिक है:
“डेटा स्रोतों को स्वचालित रूप से, समझदारी से और सुरक्षित रूप से व्यवस्थित करके, फिर उन्हें Hadoop और Apache Spark, डेटा लेक, इन-मेमोरी और NoSQL जैसे बड़े डेटा प्लेटफ़ॉर्म में तैयार और संसाधित करके व्यावसायिक डेटा का एक एकीकृत, विश्वसनीय और व्यापक दृश्य तैयार किया जाता है। ”
जानकारी
व्यावसायिक अनुप्रयोगों के लिए कपड़ा उपयोग के मामले
आधुनिक व्यवसाय किनारे पर फल-फूल रहे हैं, इसलिए वे
उपयोग की एक श्रृंखला के लिए वास्तविक समय में प्रौद्योगिकी-सक्षम समाधानों का दोहन करने की आवश्यकता है
मामले. ऐसे उपयोग के मामले हो सकते हैं:
- डाउनटाइम से बचने के लिए निवारक रखरखाव विश्लेषण का संचालन करना
- मंथन की भविष्यवाणी करने के लिए ग्राहकों की भावनाओं पर नज़र रखें
- धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए बाज़ारों की निगरानी करना
- के लिए उन्नत भविष्य कहनेवाला और अनुदेशात्मक विश्लेषण का संचालन करना
उत्पादों या प्रक्रियाओं का अनुकूलन
हालाँकि ये उपयोग के मामले किसी भी आकार के व्यवसाय में काफी सामान्य हैं, लेकिन समाधान प्रदान करने के तकनीकी साधन और तरीके पूरे व्यावसायिक परिदृश्य में समान नहीं हैं। जो व्यवसाय खुद को "डेटा-संचालित" मानते हैं और पहले से ही उन्नत डेटा प्रौद्योगिकी प्रणालियों को तैनात कर चुके हैं, उनके प्रतिस्पर्धियों की तुलना में तेजी से सफल होने की संभावना है।
A डेटा फैब्रिक ऐसे व्यवसाय की सफलता और विफलता के बीच का अंतर हो सकता है, क्योंकि यह अद्वितीय डेटा प्रबंधन पारिस्थितिकी तंत्र कई लाभ प्रदान करता है, उदाहरण के लिए, लचीलापन, स्केलेबिलिटी, सुरक्षा, वास्तविक समय विश्लेषण और उन्नत विश्लेषण क्षमताएं - सभी एक ही स्थान पर। यह क्लौडेरा ब्लॉग पोस्ट आश्वासन देता है कि बड़ा डेटा फैब्रिक "अपर्याप्त डेटा उपलब्धता, डेटा भंडारण और सुरक्षा की अविश्वसनीयता, गुप्त डेटा, खराब स्केलेबिलिटी और खराब प्रदर्शन करने वाली विरासत प्रणालियों पर निर्भरता की चुनौतियों पर काबू पाता है।"
डेटा डेमोक्रेटाइजेशन और डेटा फैब्रिक डेटा फैब्रिक में मल्टी-सोर्स डेटा की "इंटरऑपरेबिलिटी" के बारे में बात करता है, जो एक तरह से डेटा के लोकतंत्रीकरण का संकेत देता है। लेखक बताते हैं कि कैसे यह ढांचा क्लाउड और ऑन-प्रिमाइसेस डेटा स्रोतों में डेटा प्रबंधन कार्यों को सरल बनाता है।
RSI मैपआर डेटा प्रबंधन उदाहरण के लिए, प्लेटफ़ॉर्म सामूहिक विश्लेषण के लिए "वास्तविक समय, मृत और बैच" डेटा को एक साथ जोड़ता है। मैपआर डेटा फैब्रिक उपयोगकर्ता को मौजूदा एप्लिकेशन या टूल और नए टूल दोनों तक पहुंच प्रदान करने में सक्षम बनाता है। यह प्लेटफ़ॉर्म "सभी स्थानों" पर "सभी रूपों में डेटा" तक पहुंच सक्षम बनाता है। मैपआर डेटा फैब्रिक का मूल उद्देश्य सभी प्रकार के डेटा तक सही समय पर पहुंच के लिए डेटा साइलो को तोड़ना है। जैसा कि इसमें बताया गया है आधुनिक डेटा फैब्रिक - आपके व्यवसाय के लिए इसका क्या अर्थ है.
RSI Talend डेटा फैब्रिक समाधान आईटी टीमों को बिना किसी सीखने की अवस्था के परियोजनाओं के बीच स्विच करने में मदद करता है। यह प्लेटफ़ॉर्म डेटा एकीकरण उपकरण, क्लाउड, मास्टर डेटा प्रबंधन (एमडीएम), डेटा गुणवत्ता (डीक्यू), और डेटा एकीकरण उपकरण को "एक सामान्य विकास और प्रबंधन वातावरण के साथ एकल मंच" पर जोड़ता है। अंतिम लक्ष्य उत्पादकता में वृद्धि है.
मशीन लर्निंग के लिए डेटा फैब्रिक उपयोग के मामले
मशीन लर्निंग (एमएल) मॉडल का उपयोग डेटा फैब्रिक वातावरण में कुशलतापूर्वक किया जा सकता है क्योंकि डेटा तैयारी समय कम हो जाता है जबकि मॉडलों और अनुप्रयोगों में तैयार डेटा की उपयोगिता बढ़ जाती है। जब डेटा को किसी उद्यम में वितरित किया जाता है - क्लाउड पर, ऑन-प्रिमाइस और किनारे पर (IoT) - डेटा फैब्रिक प्रावधान डेटा को सुरक्षित करने के लिए "नियंत्रित पहुंच" प्रदान करता है, जो उन्नत एमएल प्रक्रियाओं को सुविधाजनक बनाता है। जब एमएल मॉडल को सही समय पर सही डेटा खिलाया जाता है तो उनकी सीखने की क्षमता काफी बढ़ जाती है।
आम तौर पर,
एक ही उपयोग के मामले में कई मॉडलों का उपयोग किया जा सकता है। एक सामान्य व्यवसाय में
एनालिटिक्स परिदृश्य में, डेटा फैब्रिक वितरित की चुनौतियों से प्रभावी ढंग से निपट सकता है
डेटा ढेर और समय लेने वाली एमएल प्रक्रियाएं।
एक और दिलचस्प डेटा फैब्रिक उपयोग का मामला "डेटा इन मोशन" है, जिसे रेस्ट मोड में एक्सेस और विश्लेषण किया जाना चाहिए। ग्लोबल डेटा फैब्रिक के साथ सफल मशीन लर्निंग बताता है कि उन्नत विश्लेषण के लिए डेटा वैज्ञानिकों को डेटा प्रबंधित, नियंत्रित और वितरित करके, डेटा फैब्रिक प्लेटफ़ॉर्म उन्हें डेटा तैयारी पर समय बर्बाद करने के बजाय डेटा विश्लेषण चरण पर ध्यान केंद्रित करने में मदद करते हैं।
केडी नगेट्स के अनुसार:
"डेटा विज्ञान और निश्चित रूप से मशीन लर्निंग के लिए प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्यता महत्वपूर्ण है, इसलिए हमें डेटा सेट के कैटलॉग को प्रबंधित करके सामंजस्यपूर्ण संरचित और असंरचित डेटा का पुन: उपयोग करने का एक आसान तरीका चाहिए।"
KDNuggets ट्यूटोरियल चालू है एमएल के लिए डेटा फैब्रिक सिखाता है कि कैसे एक ग्राफ़ डेटाबेस और एक सिमेंटिक डेटा लेयर एक साथ मिलकर डेटा फैब्रिक वातावरण में सभी डेटा स्रोतों को "एकीकृत और सुसंगत" बनाता है।
डेटा खोज के लिए डेटा फैब्रिक उपयोग के मामले
डेटा डिस्कवरी बिजनेस एनालिटिक्स प्रक्रिया की एक बहुत ही महत्वपूर्ण परत है, क्योंकि यह परत सही डेटा तक पहुंच को नियंत्रित करती है। जब व्यवसाय डेटा वर्चुअलाइजेशन और डेटा फैब्रिक प्लेटफॉर्म दोनों का एक साथ उपयोग करते हैं, तो उन्हें बिजनेस एनालिटिक्स में महत्वपूर्ण लाभ मिलते हैं। डेटा खोज परत यह बताती है कि उपयोग के लिए कौन सा डेटा उपलब्ध है, जो पारंपरिक ईटीएल टूल के "लोड" फ़ंक्शन के समान है। जो चीज़ डेटा फैब्रिक फ्रेमवर्क को इतना शक्तिशाली बनाती है वह अंतिम डेटा प्रबंधन परत है, जो अन्य सभी परतों से होकर गुजरती है और सुरक्षा, डेटा गवर्नेंस और एमडीएम का प्रबंधन करती है।
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- स्रोत: https://www.dataversity.net/data-fabric-use-cases/
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