जिस तरह विक्रेता ग्राहकों तक अपना सामान पहुंचाने के लिए यूएस मेल या यूपीएस पर भरोसा करते हैं, वैसे ही कर्मचारी डेटा पाइपलाइनों पर भरोसा करते हैं ताकि उन्हें व्यावसायिक जानकारी हासिल करने और निर्णय लेने के लिए आवश्यक जानकारी प्रदान की जा सके। डेटा चैनलों का यह नेटवर्क, पृष्ठभूमि में काम कर रहा है, कंप्यूटर सिस्टम में संसाधित डेटा वितरित करता है, जो किसी के लिए एक आवश्यक रूपरेखा और कार्य है डेटा पर ही आधारित व्यापार।
डेटा सिस्टम को पाइपलाइनों से जोड़ने का मूल्य लगातार बढ़ रहा है क्योंकि कंपनियों को बहुत सारे स्ट्रीमिंग डेटा का तेजी से उपभोग करने की आवश्यकता होती है, जो विभिन्न स्वरूपों में परोसा जाता है। इसलिए, जो प्रबंधक उच्च स्तर पर डेटा पाइपलाइनों को समझते हैं, वे कच्चे डेटा को बेहतर ढंग से डैशबोर्ड या रिपोर्ट पर देखी गई जानकारी की ओर ले जा सकते हैं, सबसे अधिक आर्थिक रूप से।
डेटा पाइपलाइन क्या हैं?
डेटा पाइपलाइन डेटा प्रोसेसिंग तत्वों का वर्णन करती है श्रृंखला में जुड़े, एक चैनल के डेटा आउटपुट के साथ अगले चैनल के लिए इनपुट के रूप में कार्य करता है। ये नलिकाएं स्रोत से शुरू होती हैं, जहां सिस्टम इसे स्थानांतरित करके या इसकी नकल करके इसे एक नए गंतव्य पर ले जाता है।
कंप्यूटर प्रोग्राम अपने इनपुट को अधिक में बनाते हैं, संशोधित करते हैं, रूपांतरित करते हैं या पैकेज करते हैं परिष्कृत डेटा उत्पाद उस नई जगह पर। फिर, एक अन्य कंप्यूटर सिस्टम इनपुट के रूप में, अपने डेटा पाइपलाइन में संसाधित डेटा आउटपुट ले सकता है।
डेटा प्रत्येक कनेक्शन के साथ और विभिन्न सफाई प्रक्रियाओं और पाइपलाइनों के माध्यम से तब तक जारी रहता है जब तक कि यह उपभोग योग्य स्थिति तक नहीं पहुंच जाता। फिर कर्मचारी काम पर इसका इस्तेमाल करते हैं, या वह डेटा रिपॉजिटरी में स्टोर हो जाता है, जैसे a डाटा गोदाम.
डेटा को ट्रांसपोर्ट करने के अलावा, कुछ कंड्यूट्स डेटा को साफ़ करते हैं, परिवर्तित करते हैं और डेटा को रूपांतरित करते हैं, जैसे कि किसी व्यक्ति का पाचन तंत्र भोजन को कैसे तोड़ता है। अन्य डेटा चैनल संगठन-व्यापी पाइपलाइन नेटवर्क के बारे में डेटा एकत्र करते हैं और उसका विश्लेषण करते हैं, इसके स्वास्थ्य की एंड-टू-एंड निगरानी प्रदान करते हैं, जिसे के रूप में भी जाना जाता है डेटा अवलोकन.
कंपनियां डेटा पाइपलाइन का उपयोग क्यों करती हैं?
कंपनियों को अच्छा डेटा पाइपलाइन स्केलेबल, लचीला, रखरखाव योग्य और तेज़ लगता है। एल्गोरिदम द्वारा निर्मित और प्रबंधित स्वचालित डेटा पाइपलाइन, आवश्यकता पड़ने पर प्रकट या वापस ले सकते हैं। साथ ही, डेटा पाइपलाइन डेटा जाम से बचने और डेटा को तेज़ी से ट्रांसपोर्ट करने से बचने के लिए डेटा को अन्य माध्यमों में फिर से रूट कर सकती हैं।
डेटा पाइपलाइन विभिन्न महत्वपूर्ण में योगदान करती हैं आँकड़ा प्रबंधन उद्यम भर में जरूरत है। उदाहरणों में शामिल:
- डेटा एकीकरण: कनेक्टर्स जो डेटा को एक सिस्टम से दूसरे सिस्टम में पैकेज और ट्रांसपोर्ट करते हैं और डेटा स्ट्रीम के इवेंट-आधारित और बैच प्रोसेसिंग को शामिल करते हैं
- डेटा गुणवत्ता/डेटा सरकार: डेटा आउटपुट के लिए कॉर्पोरेट नीतियों और उद्योग नियमों के अनुसार डेटा गुणवत्ता नियमों को परिभाषित और लागू करने वाले कंडक्ट
- डेटा कैटलॉगिंग/मेटाडेटा प्रबंधन: पाइपलाइन जो सभी प्रकार के डेटाबेस के लिए मेटाडेटा को कनेक्ट और स्कैन करती हैं और एंटरप्राइज़ डेटा संदर्भ देती हैं
- डाटा प्राइवेसी: चैनल कि संवेदनशील डेटा का पता लगाएं और उल्लंघनों से बचाएं
संगठनों द्वारा सामना की जाने वाली तीन चुनौतियाँ
डेटा पाइपलाइनों का लाभ उठाने वाले संगठनों को कम से कम तीन चुनौतियों का सामना करना पड़ता है: जटिलता, बढ़ी हुई लागत और सुरक्षा।
जटिलता
इंजीनियरों को डेटा पाइपलाइनों को जोड़ना या बदलना चाहिए क्योंकि व्यावसायिक डेटा आवश्यकताएं बदलती हैं, जिससे चैनलों का उपयोग करने और बनाए रखने की जटिलता बढ़ जाती है। इसके अलावा, कर्मचारियों को इंटरलिंकिंग हाइब्रिड क्लाउड वातावरण में डेटा स्थानांतरित करने की आवश्यकता होती है, जिसमें Microsoft Azure जैसे सार्वजनिक रूप से उपलब्ध ऑन-प्रिमाइसेस शामिल हैं।
कई अलग-अलग संभालना बादल कंप्यूटिंग स्थान डेटा पाइपलाइन नेटवर्क को स्केल करने में चुनौतियों के कारण डेटा पाइपलाइनों के साथ निराशा जोड़ते हैं। जब इंजीनियर सक्षम रूप से आर्किटेक्ट करने में विफल होते हैं, तो एक संगठन में डेटा चैनल, डेटा की गति धीमी हो जाती है, या कर्मचारियों को आवश्यक डेटा प्राप्त करने में विफल होते हैं और उन्हें अतिरिक्त करना होगा डेटा सफाई.
बीएमसी सॉफ्टवेयर में डिजिटल बिजनेस ऑटोमेशन के अध्यक्ष गुड़ स्टीफ कैसे के बारे में बात करते हैं निगम संघर्ष एक जटिल पाइपलाइन प्रणाली को उनके महत्वपूर्ण अनुप्रयोगों में एम्बेड करने के लिए। नतीजतन, उद्यमों को डेटा वर्कफ़्लो ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफ़ॉर्म में निवेश करने की आवश्यकता होगी जो डेटा प्रवाहित करते हैं और परिष्कृत की आवश्यकता होती है डेटाऑप्स ज्ञान।
बढ़ी हुई लागत
जैसे-जैसे नई डेटा प्रौद्योगिकियां उभरती हैं, व्यवसायों का सामना करना पड़ता है बढ़ी हुई लागत अनुकूलित करने के लिए उनकी प्रत्येक डेटा पाइपलाइन का आधुनिकीकरण करना। इसके अलावा, कंपनियों को पाइपलाइन के रखरखाव और तकनीकी ज्ञान को आगे बढ़ाने पर अधिक खर्च करना चाहिए।
लागत का एक अन्य स्रोत से उत्पन्न होता है बदलाव पूरा हुआ अपस्ट्रीम इंजीनियरों द्वारा, स्रोत के करीब। कभी-कभी, ये डेवलपर कम से कम एक डेटा प्रक्रिया को तोड़ते हुए, अपने कोड के प्रभाव को सीधे नहीं देख सकते हैं क्योंकि डेटा पाइपलाइनों से नीचे जाता है।
डेटा सुरक्षा
इंजीनियरों को अनुपालन के लिए डेटा सुरक्षा सुनिश्चित करने की आवश्यकता होती है क्योंकि डेटा विभिन्न डेटा चैनलों से दर्शकों तक प्रवाहित होता है। उदाहरण के लिए, कंपनी लेखाकारों को पाइपलाइनों के माध्यम से भेजी जाने वाली संवेदनशील क्रेडिट कार्ड जानकारी की आवश्यकता हो सकती है जो ग्राहक सेवा कर्मचारियों के पास नहीं जानी चाहिए।
इसलिए, सुरक्षा जोखिम बढ़ जाते हैं यदि इंजीनियरों के पास डेटा को देखने का कोई तरीका नहीं है क्योंकि यह पाइपलाइन से नीचे बहता है। पोमोनॉन रिसर्च ने नोट किया है 63% तक सुरक्षा विश्लेषकों के नेटवर्क और बुनियादी ढांचे में दृश्यता की कमी को तनाव का कारण बताते हैं।
डेटा पाइपलाइनों का उपयोग करने के लिए सर्वोत्तम अभ्यास
डेटा पाइपलाइनों का उपयोग करने के लिए आवश्यक डेटा को निर्माण और रखरखाव के लिए न्यूनतम लागत पर जितनी जल्दी हो सके उपयोगकर्ताओं के लिए सुलभ बनाने में एक नाजुक संतुलन बनाने की आवश्यकता होती है। निश्चित रूप से, उद्यमों को सर्वश्रेष्ठ चुनने की आवश्यकता है डेटा आर्किटेक्चर सुरक्षित, चुस्त और परिचालन रूप से मजबूत डेटा पाइपलाइनों के साथ।
इसके अतिरिक्त, कंपनियों को निम्नलिखित पर विचार करने की आवश्यकता है:
- एआई और मशीन लर्निंग (एमएल) प्रौद्योगिकियां: संगठन डेटा प्रवाह पैटर्न की पहचान करने के लिए एमएल पर भरोसा करेंगे, संगठन के सभी हिस्सों में डेटा प्रवाह को सर्वोत्तम-अनुकूलित करेंगे। इसके अतिरिक्त, अच्छी ML सेवाएँ डेटा पाइपलाइनों को स्व-एकीकृत करने, उपचार करने और ट्यूनिंग करने की सुविधा प्रदान करके डेटा प्रवाह को और अधिक कुशल बनाती हैं। 2025 तक एआई मॉडल तक की जगह ले लेंगे 60% तक मौजूदा वाले, जिनमें पारंपरिक डेटा पर निर्मित डेटा पाइपलाइन शामिल हैं।
- डेटा पर्यवेक्षणीयता: डेटा अवलोकन इंजीनियरों को इसके ऑर्केस्ट्रेशन सहित संपूर्ण डेटा पाइपलाइन नेटवर्क का समग्र निरीक्षण प्रदान करता है। डेटा ऑब्जर्वेबिलिटी की मदद से, इंजीनियर जानते हैं कि डेटा पाइपलाइन कैसे काम कर रही हैं और क्या बदलना है, ठीक करना है या काट-छाँट करनी है।
- मेटाडेटा प्रबंधन: अच्छी डेटा अवलोकन क्षमता प्राप्त करने के लिए मेटाडेटा का सर्वोत्तम उपयोग करने की आवश्यकता होती है, जिसे डेटा का वर्णन करने वाले डेटा के रूप में भी जाना जाता है। नतीजतन, कंपनियां ए लागू करेंगी मेटाडेटा प्रबंधन डेटा पाइपलाइनों में वांछित स्वचालन, अंतर्दृष्टि और जुड़ाव प्राप्त करने के लिए उभरते हुए सक्रिय मेटाडेटा के साथ मौजूदा को संयोजित करने के लिए संरचना।
उपकरण जो डेटा पाइपलाइनों को प्रबंधित करने में मदद करते हैं
व्यवसाय डेटा कनेक्शन बनाने, तैनात करने और बनाए रखने में सहायता के लिए डेटा पाइपलाइन टूल पर निर्भर करते हैं। ये संसाधन एकाधिक से डेटा ले जाते हैं स्रोतों से गंतव्यों तक अधिक कुशलता से, एंड-टू-एंड प्रक्रियाओं का समर्थन करना।
जबकि कुछ उद्यम विशेष आंतरिक उपकरणों को विकसित करने और बनाए रखने की योजना बनाते हैं, वे उन्हें प्रबंधित करने के लिए संगठनों के संसाधनों को खाली कर सकते हैं, खासकर जब डेटा मल्टी-क्लाउड वातावरण में प्रसारित होता है। परिणामस्वरूप, कुछ व्यवसाय इन लागतों को बचाने के लिए तृतीय-पक्ष विक्रेताओं की ओर रुख करेंगे।
तृतीय-पक्ष डेटा पाइपलाइन उपकरण दो स्वादों में आते हैं। कुछ सामान्य कई क्लाउड सेवाओं में डेटा एकत्र, संसाधित और वितरित करते हैं। उदाहरणों में शामिल:
- एडब्ल्यूएस गोंद: एक सर्वर रहित लो कोड, एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफ़ॉर्म, लोड (ETL) प्लेटफ़ॉर्म जिसमें एक केंद्रीय मेटाडेटा रिपॉजिटरी है और एमएल का उपयोग करता है डेटा को डुप्लीकेट और साफ़ करने के लिए
- Azure डेटा फ़ैक्टरी: डेटा मूवमेंट को ऑर्केस्ट्रेट करने और डेटा को बीच में बदलने के लिए एक सेवा Azure संसाधन, डेटा प्रेक्षणशीलता का उपयोग करके, मेटाडेटा, तथा यंत्र अधिगम
- क्लौडेरा: डेटा सेवाएँ जो कई उद्यम बादलों में डेटा को संभालती हैं, डेटा प्रतिकृति को सुव्यवस्थित करती हैं और उपयोग करती हैं निफ़ी - एक तेज़, आसान और सुरक्षित डेटा एकीकरण उपकरण
- Google मेघ डेटा फ़्यूज़न: Google डेटा एकीकरण का एक उच्च अंत उत्पाद और नींव शामिल डेटा अवलोकन और एकीकरण मेटाडेटा।
- डेटा के लिए आईबीएम क्लाउड पाक के लिए आईबीएम सूचना सर्वर: एमएल क्षमताओं का उपयोग करते हुए डेटा एकीकरण, गुणवत्ता और शासन क्षमताओं वाला एक सर्वर
- आईबीएम इन्फोस्फीयर सूचना सर्वर: किसी भी क्लाउड पर प्रबंधित सेवा या ML का उपयोग करने वाली ग्राहक संरचना के लिए स्व-प्रबंधित
- सूचना विज्ञान: एक बुद्धिमान डेटा प्लेटफ़ॉर्म जिसमें मूल कनेक्टिविटी, अंतर्ग्रहण, गुणवत्ता, शासन, उद्यम-व्यापी मेटाडेटा, गोपनीयता और कई बादलों में मास्टर डेटा प्रबंधन के माध्यम से सूचीबद्ध करना शामिल है
- प्रतिभा: एक संपूर्ण डेटा इकोसिस्टम जो क्लाउड-इंडिपेंडेंट है और एमएल को अपने डेटा फैब्रिक में एम्बेड करता है
अन्य उपकरण वितरण के लिए डेटा तैयार करने और पैकेजिंग करने में विशेषज्ञ हैं:
- फाइवट्रान: एक कम-सेटअप, नो-कॉन्फ़िगरेशन, और नो-मेंटेनेंस डेटा पाइपलाइन जो परिचालन स्रोतों से डेटा उठाती है और इसे एक आधुनिक क्लाउड वेयरहाउस में डिलीवर करती है
- मैटिलियन: एक गतिशील ईटीएल प्लेटफॉर्म जो डेटा प्रक्रियाओं में बहुत अधिक समय लगने या विफल होने पर वास्तविक समय में समायोजन करता है
- एलूमा: स्वचालित डेटा प्रक्रियाओं के आसान नियंत्रण और दृश्यता के लिए Google की ओर से एक डेटा पाइपलाइन टूल
- टांका: टैलेंड के साथ जोड़ा गया एक ईटीएल और डेटा वेयरहाउस टूल, जो कई स्रोतों से डेटा को स्थानांतरित और प्रबंधित करता है
एंटरप्राइज़ स्तर पर, व्यवसाय कम से कम एक सामान्य डेटा पाइपलाइन संसाधन का उपयोग करेंगे जो कई बादलों में सेवाओं को फैलाता है और डेटा तैयार करने की पेचीदगियों को संभालने के लिए एक और विशेष।
निष्कर्ष
किसी भी आधुनिक डेटा आर्किटेक्चर को डेटा पाइपलाइन नेटवर्क की आवश्यकता होती है ताकि डेटा को उसके कच्चे राज्य से प्रयोग करने योग्य स्थिति में ले जाया जा सके। डेटा पाइपलाइन व्यापार और डेटा प्रबंधन की जरूरतों को पूरा करने के लिए डेटा को सर्वोत्तम परिवहन के लिए लचीलापन और गति प्रदान करती है।
जबकि खराब तरीके से निष्पादित डेटा पाइपलाइनों से जटिलता, लागत और सुरक्षा जोखिम बढ़ जाते हैं, अच्छे डेटा टूल के साथ एक अच्छा डेटा आर्किटेक्चर लागू करने से संगठन में डेटा पाइपलाइनों की क्षमता अधिकतम हो जाती है।
As Oient के सह-संस्थापक और सीईओ क्रिस ग्लैडविन, नोट, डेटा की एक विस्तृत विविधता को अच्छी तरह से निगलने के लिए डेटा पाइपलाइन अधिक आवश्यक हो जाएगी। भविष्य अधिक परिष्कृत डेटा एकीकरण के साथ डेटा पाइपलाइन में सुधार लाता है जिसे प्रबंधित करना आसान है।
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