डेटाऑप्स किसी संगठन के भीतर डेटा को डिजाइन करने, निर्माण करने, स्थानांतरित करने और उपयोग करने के लिए एक समग्र दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है। इसका लक्ष्य ऑन-प्रिमाइसेस और क्लाउड दोनों में डेटा और उसके अंतर्निहित बुनियादी ढांचे के व्यावसायिक मूल्य को अधिकतम करना है। क्लाउड माइग्रेशन, डेवऑप्स, ओपन-सोर्स डेटाबेस अपनाने और डेटा गवर्नेंस जैसी डिजिटल परिवर्तन पहल के लिए डेटाऑप्स आवश्यक है।
हालाँकि, डेटाऑप्स को डेटा संचालन के साथ भ्रमित नहीं किया जाना चाहिए, जो किसी संगठन के डेटा बुनियादी ढांचे के प्रबंधन और रखरखाव के लिए आवश्यक नियमित कार्यों और गतिविधियों को संदर्भित करता है। डेटा संचालन किसी भी डेटा रणनीति का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है, लेकिन डेटाऑप्स इन बुनियादी कार्यों से आगे बढ़कर निरंतर सुधार और स्वचालन के माध्यम से व्यावसायिक मूल्य बढ़ाने के लिए डेटा का उपयोग करने पर ध्यान केंद्रित करता है।
डेटाऑप्स मानसिकता और दृष्टिकोण अपनाकर, संगठन अपने डेटा-संचालित निर्णय लेने की गुणवत्ता और गति में सुधार कर सकते हैं, बदलती व्यावसायिक आवश्यकताओं के प्रति अधिक चुस्त और उत्तरदायी बन सकते हैं। आइए पहले डेटाऑप्स पर एक व्यापक नज़र डालें ताकि हम बड़ी तस्वीर देख सकें।
DataOps क्या है?
डेटाऑप्स वितरित डेटा आर्किटेक्चर के निर्माण और प्रबंधन के लिए एक पुनरावृत्त तकनीक है जो विभिन्न प्रकार के ओपन-सोर्स एप्लिकेशन चला सकती है। डेटाऑप्स का मिशन बड़े डेटा सेट से व्यवसायों के लिए मूल्य प्राप्त करना है।
यह “एक सहयोगात्मक डेटा प्रबंधन अभ्यास है जो एक संगठन में डेटा प्रबंधकों और डेटा उपभोक्ताओं के बीच डेटा प्रवाह के संचार, एकीकरण और स्वचालन को बेहतर बनाने पर केंद्रित है। डेटाऑप्स का लक्ष्य डेटा, डेटा मॉडल और संबंधित कलाकृतियों की पूर्वानुमानित डिलीवरी और परिवर्तन प्रबंधन बनाकर तेजी से मूल्य प्रदान करना है। डेटाऑप्स प्रशासन के उचित स्तरों के साथ डेटा वितरण के डिजाइन, तैनाती और प्रबंधन को स्वचालित करने के लिए प्रौद्योगिकी का उपयोग करता है, और यह गतिशील वातावरण में डेटा की उपयोगिता और मूल्य में सुधार करने के लिए मेटाडेटा का उपयोग करता है। गार्टनर.
डिजिटल परिवर्तन में तेजी लाने के लिए SDDC और DevOps को अपनाएं
डेटाऑप्स दृष्टिकोण, जो डेवऑप्स प्रतिमान बदलाव से संकेत लेता है, उस दर को बढ़ाने पर केंद्रित है जिस पर बड़े डेटा प्रोसेसिंग ढांचे के साथ उपयोग के लिए सॉफ्टवेयर विकसित किया जाता है। डेटाऑप्स आईटी संचालन और सॉफ्टवेयर विकास टीमों के बीच साइलो को कम करने के प्रयास में डेटा इंजीनियरिंग, डेटा विज्ञान और एनालिटिक्स टीमों के साथ सहयोग करने के लिए लाइन-ऑफ-बिजनेस हितधारकों को भी प्रोत्साहित करता है। यह सुनिश्चित करता है कि व्यवसाय संचालन के लिए वांछनीय परिणाम प्रदान करने के लिए संगठन के डेटा का उपयोग सबसे अनुकूलनीय और कुशल तरीके से किया जा सकता है।
डेटाऑप्स आईटी के कई पहलुओं को एकीकृत करता है, जैसे डेटा विकास, डेटा परिवर्तन, डेटा निष्कर्षण, डेटा गुणवत्ता, डेटा प्रशासन, डेटा एक्सेस नियंत्रण, डेटा सेंटर क्षमता योजना और सिस्टम संचालन, क्योंकि इसमें डेटा जीवनचक्र का बहुत कुछ शामिल है। आमतौर पर, किसी कंपनी का मुख्य डेटा वैज्ञानिक या मुख्य विश्लेषण अधिकारी डेटाऑप्स टीम का नेतृत्व करता है जिसमें डेटा इंजीनियर और विश्लेषक जैसे विशेषज्ञ शामिल होते हैं।
सहयोग और अधिक चपलता के लिए डेटाऑप्स दृष्टिकोण का समर्थन करने के लिए फ्रेमवर्क और संबंधित टूलसेट मौजूद हैं, लेकिन डेवऑप्स के विपरीत, "डेटाऑप्स" के लिए समर्पित कोई सॉफ़्टवेयर समाधान नहीं हैं। इस उद्देश्य के लिए उपकरणों में एक्सट्रैक्ट-ट्रांसफ़ॉर्म-लोड (ईटीएल) प्रोग्राम, लॉग एनालाइज़र और सिस्टम मॉनिटर शामिल हैं। ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर के अलावा, जो अनुप्रयोगों को संरचित और असंरचित डेटा को संयोजित करने में सक्षम बनाता है, माइक्रोसर्विसेज आर्किटेक्चर का समर्थन करने वाले उपकरण भी आमतौर पर डेटाऑप्स आंदोलन से जुड़े होते हैं।
डेटा संचालन डेटाऑप्स नहीं है
डेटाऑप्स के साथ, निर्णय-निर्माता और निर्णय लेने वाले सॉफ़्टवेयर बढ़े हुए सहयोग और डेटा और अंतर्दृष्टि की तीव्र आपूर्ति से लाभान्वित हो सकते हैं। DataOps का एक प्रमुख घटक DevOps के समान प्रक्रियाओं का स्वचालन है, जो डेटा साझाकरण और पारदर्शिता को बढ़ावा देता है। "डेटाऑप्स" शब्द का अर्थ किसी भी प्रकार का सहायक हार्डवेयर या सॉफ़्टवेयर नहीं है।
इसके विपरीत, डेटा ऑपरेशन बड़ी तस्वीर का विश्लेषण करते हैं। डेटा और डेटा पाइपलाइन इस तस्वीर का हिस्सा हैं, जैसे डेटा उपलब्धता, अखंडता और प्रदर्शन की परिचालन आवश्यकताएं, साथ ही हाइब्रिड बुनियादी ढांचा जिस पर डेटा रहता है। डेटा संचालन का उद्देश्य डेटा और पाइपलाइन दोनों के व्यावसायिक मूल्य को अधिकतम करना है। जिस चीज़ का परीक्षण, निगरानी, विश्लेषण, सुधार, सुरक्षा आदि की आवश्यकता है, वह पाइपलाइन के भीतर बुनियादी ढाँचा है।
डेटाऑप्स कैसे काम करता है?
DataOps, DevOps और Agile पद्धतियों को एकीकृत करके व्यावसायिक उद्देश्यों के अनुरूप डेटा का प्रबंधन करना चाहता है। उदाहरण के लिए, यदि लीड रूपांतरण दर बढ़ाना उद्देश्य था, तो डेटाऑप्स डेटा को इस तरह से व्यवस्थित करेगा कि बेहतर विपणन उत्पाद सिफारिशें की जा सकें। DevOps तकनीकों का उपयोग कोड, उत्पाद निर्माण और वितरण को अनुकूलित करने के लिए किया जाता है, जबकि एजाइल प्रक्रियाओं का उपयोग डेटा गवर्नेंस और एनालिटिक्स विकास के लिए किया जाता है।
डेटाऑप्स केवल नया कोड लिखने के बारे में नहीं है; यह डेटा वेयरहाउस को सुव्यवस्थित और बेहतर बनाने के बारे में भी है। डेटाऑप्स, जो लीन मैन्युफैक्चरिंग से प्रेरित है, एनालिटिक्स पाइपलाइन की हमेशा निगरानी और सत्यापन सुनिश्चित करने के लिए सांख्यिकीय प्रक्रिया नियंत्रण (एसपीसी) का उपयोग करता है। एसपीसी का उपयोग करके, आप निश्चिंत हो सकते हैं कि आपके आँकड़े हमेशा उचित सीमा के भीतर हैं, साथ ही आपके डेटा प्रोसेसिंग की गति और सटीकता में भी सुधार होता है। एसपीसी के उपयोग से, अप्रत्याशित घटना या त्रुटि होने पर डेटा विश्लेषकों को तुरंत सूचित किया जा सकता है।
एक सेवा के रूप में DataOps क्या पेशकश करता है?
एक सेवा के रूप में डेटाऑप्स मल्टी-क्लाउड बड़े डेटा/डेटा एनालिटिक्स प्रबंधन प्लेटफ़ॉर्म के साथ डेटा एकत्र करने और संसाधित करने के लिए प्रबंधित सेवाओं को जोड़ती है। अपने घटकों की मदद से, यह स्केलेबल, उद्देश्य-निर्मित बड़े डेटा प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करता है जो डेटा सुरक्षा, सुरक्षा और शासन में सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन करते हैं।
डिजिटल-फर्स्ट दुनिया में सेवा के रूप में डेटा के महत्व को समझना
वास्तविक समय डेटा अंतर्दृष्टि प्रदान करना एक सेवा के रूप में डेटा संचालन की परिभाषा है। यह टीमों और टीम के सदस्यों के बीच बेहतर संचार और टीम वर्क की सुविधा प्रदान करता है और डेटा विज्ञान अनुप्रयोगों के चक्र समय को कम करता है। किसी भी घटित होने वाली परिस्थिति का पूर्वाभास करने के लिए डेटा एनालिटिक्स को नियोजित करके पारदर्शिता बढ़ाना आवश्यक है। जब भी संभव हो, प्रक्रियाओं को कोड का पुन: उपयोग करने और बेहतर डेटा गुणवत्ता सुनिश्चित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। हर चीज के परिणामस्वरूप एक एकल, इंटरऑपरेबल डेटा हब तैयार होता है।
किसी व्यवसाय में डेटा संचालन की क्या भूमिका है?
डेटा संचालन किसी संगठन के डेटा बुनियादी ढांचे के समर्थन और रखरखाव में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। कुछ सामान्य कार्य और गतिविधियाँ जो डेटा संचालन का हिस्सा हैं, उनमें शामिल हैं:
- डेटा अंतर्ग्रहण: संगठन की डेटा पाइपलाइन या भंडारण प्रणाली में डेटा लाने की प्रक्रिया।
- डेटा परिवर्तन: डेटा को साफ़ करने, समृद्ध करने और फ़ॉर्मेट करने की प्रक्रिया ताकि इसका प्रभावी ढंग से उपयोग किया जा सके।
- आधार सामग्री भंडारण: डेटा को सुरक्षित, स्केलेबल और सुलभ तरीके से व्यवस्थित और संग्रहीत करने की प्रक्रिया।
- डेटा प्राप्त करना: उपयोगकर्ताओं को नियंत्रित और सुरक्षित तरीके से डेटा तक पहुंच प्रदान करने की प्रक्रिया।
- डेटा बैकअप और रिकवरी: आपदा पुनर्प्राप्ति उद्देश्यों के लिए डेटा की प्रतियां बनाने की प्रक्रिया।
यह सुनिश्चित करके कि ये कार्य कुशलतापूर्वक और प्रभावी ढंग से किए जाते हैं, डेटा संचालन संगठनों को अपने डेटा से मूल्य प्राप्त करने और सूचित निर्णय लेने में मदद करता है। वे संगठन के डेटा बुनियादी ढांचे की विश्वसनीयता, सुरक्षा और प्रदर्शन को बनाए रखने में भी महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।
किसी व्यवसाय में डेटा परिचालन किन समस्याओं का समाधान करता है?
डेटा संचालन व्यवसायों को विभिन्न प्रकार की समस्याओं को हल करने में मदद कर सकता है, जिनमें शामिल हैं:
- क्लाउड माइग्रेशन मुद्दे: डेटा संचालन यह सुनिश्चित करने में मदद कर सकता है कि प्रदर्शन समस्याओं का मूल कारण सटीक रूप से पहचाना गया है, चाहे वह क्लाउड वातावरण या अन्य कारकों के कारण हो।
- प्रतिक्रियाशील मानसिकता: डेटा संचालन व्यवसायों को प्रदर्शन समस्याओं पर प्रतिक्रिया करने के बजाय उनका अनुमान लगाने में मदद कर सकता है, जिससे व्यवसाय-महत्वपूर्ण अनुप्रयोगों में उपयोगकर्ता अनुभव में सुधार हो सकता है।
- कौशल अंतराल: डेटा संचालन संगठनों को क्लाउड आर्किटेक्चर, आईटी प्लानिंग और ऑर्केस्ट्रेशन और ऑटोमेशन जैसे प्रमुख क्षेत्रों में कमी को दूर करने में मदद कर सकता है।
- डेटा पाइपलाइन में व्यवधान: डेटा संचालन व्यवसायों को यह सुनिश्चित करने में मदद कर सकता है कि आंतरिक सिस्टम या डेटा अंतर्ग्रहण समस्याओं का सामना करने पर भी डेटा सुचारू और निर्बाध रूप से प्रवाहित होता रहे।
- स्व-सेवा डेटा खपत: डेटा संचालन संगठनों को लाइन-ऑफ-बिजनेस (एलओबी) उपयोगकर्ताओं के लिए कई स्रोतों से सही डेटा का पता लगाना, पहुंच और व्याख्या करना आसान बनाने में मदद कर सकता है।
- डेटाबेस परिवर्तन: डेटा संचालन संगठनों को बिना किसी रुकावट या जोखिम के अपने डेटा संरचनाओं में अधिक तेज़ी से और सुरक्षित रूप से परिवर्तन करने के लिए DevOps प्रथाओं को लागू करने में मदद कर सकता है।
- उच्च उपलब्धता और लागत को संतुलित करना: डेटा संचालन संगठनों को मिशन-महत्वपूर्ण अनुप्रयोगों को "हमेशा चालू" बनाए रखने और लागत प्रबंधन के बीच संतुलन खोजने में मदद कर सकता है।
- संचालन टीमों का परिवर्तन: डेटा ऑपरेशंस ऑपरेशंस टीमों को परिवर्तन को अपनाने और डेटाबेस में विशेषज्ञ से डेटा में विशेषज्ञ बनने, स्वायत्त डेटाबेस, एआई और मशीन लर्निंग जैसी नई तकनीकों का लाभ उठाने में मदद कर सकते हैं।
एक डेटा ऑपरेशन इंजीनियर क्या करता है?
एक डेटा ऑपरेशंस इंजीनियर किसी संगठन के डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर को डिजाइन करने, तैनात करने और बनाए रखने के लिए जिम्मेदार होता है। इसमें ऐसे कार्य शामिल हैं:
- डेटा भंडारण प्रणालियों की स्थापना और विन्यास जैसे डेटाबेस, डेटा लेक और डेटा वेयरहाउस।
- डेटा पाइपलाइनों को डिजाइन और कार्यान्वित करना विभिन्न प्रणालियों के बीच डेटा स्थानांतरित करने के लिए।
- डेटा अवसंरचना की निगरानी और समस्या निवारण यह सुनिश्चित करने के लिए कि यह सुचारू रूप से और कुशलता से चल रहा है।
- सुरक्षा उपाय लागू करना डेटा की सुरक्षा और अनधिकृत पहुंच को रोकने के लिए।
- सहयोग कर रहे हैं डेटा विश्लेषक, डेटा वैज्ञानिक और अन्य हितधारक डेटा आवश्यकताओं को समझना और यह सुनिश्चित करना कि डेटा का उपयोग प्रभावी ढंग से किया जा रहा है।
इन तकनीकी कार्यों के अलावा, डेटा संचालन इंजीनियर बजट प्रबंधन, डेटा प्रबंधन के लिए रणनीति विकसित करने और डेटा से संबंधित मुद्दों के बारे में हितधारकों के साथ संवाद करने के लिए भी जिम्मेदार हो सकते हैं। वे वित्त, स्वास्थ्य देखभाल, खुदरा और प्रौद्योगिकी सहित विभिन्न उद्योगों में काम कर सकते हैं।
डेटा ऑपरेशंस इंजीनियर वेतन
डेटा नया सोना है और उद्योग सुनारों की मांग करता है. क्या आप जानते हैं कि जर्मनी में डेटा सेंटर या संचालन प्रबंधक के लिए औसत सकल आय EUR 74.763 प्रति वर्ष या EUR 36 प्रति घंटा है, जैसा कि रिपोर्ट किया गया है Salaryexpert.com? इसके अलावा, उन्हें प्रति वर्ष औसतन 5,256 € का बोनस मिलता है। जर्मनी में व्यवसायों और उनके अज्ञात श्रमिकों के सर्वेक्षण के आधार पर अनुमानित वेतन। एक प्रवेश स्तर के डेटा सेंटर या संचालन प्रबंधक (1-3 वर्ष का अनुभव) के लिए औसत मुआवजा 52.556 यूरो है। इसके विपरीत, एक वरिष्ठ डेटा सेंटर या संचालन प्रबंधक (8+ वर्ष का अनुभव) का औसत मुआवजा 92.791 € है।
चाबी छीन लेना
डेटा संचालन;
- किसी व्यवसाय के भीतर डेटा को प्रबंधित और संभालने के लिए उपयोग की जाने वाली प्रक्रियाओं और प्रणालियों का संदर्भ लें। इसमें डेटा संग्रह, भंडारण, प्रसंस्करण, विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन जैसे कार्य शामिल हैं।
- व्यवसायों के लिए महत्वपूर्ण हैं क्योंकि वे संगठनों को सटीक और अद्यतन डेटा के आधार पर सूचित निर्णय लेने में सक्षम बनाते हैं। इससे दक्षता में सुधार, बेहतर ग्राहक सेवा और लाभप्रदता में वृद्धि हो सकती है।
- यह सुनिश्चित करने के लिए सावधानीपूर्वक योजना और प्रबंधन की आवश्यकता है कि डेटा को सुरक्षित और अनुपालन तरीके से प्रबंधित किया जाए। इसमें डेटा उल्लंघनों से बचाव करना और यह सुनिश्चित करना शामिल है कि डेटा का उपयोग केवल अधिकृत उद्देश्यों के लिए किया जाता है।
- जटिल हो सकता है, विशेष रूप से बड़ी मात्रा में डेटा वाले व्यवसायों या विनियमित उद्योगों में काम करने वाले व्यवसायों के लिए। इन मामलों में, डेटा को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने के लिए विशेष उपकरणों और प्रौद्योगिकियों में निवेश करना आवश्यक हो सकता है।
- एक सफल डेटा रणनीति का एक प्रमुख घटक हैं। प्रभावी डेटा संचालन में निवेश करके, व्यवसाय डेटा-संचालित निर्णय लेने और व्यवसाय विकास को गति देने की अपनी क्षमता में सुधार कर सकते हैं।
निष्कर्ष
जैसे-जैसे डेटा की मात्रा, वेग और विविधता बढ़ती है, नई अंतर्दृष्टि-निष्कर्षण तकनीकों और प्रक्रियाओं की आवश्यकता होती है। आईडीसी का अनुमान है 163 तक बनाए गए डेटा की मात्रा बढ़कर 2025 ज़ेटाबाइट्स हो जाएगी, जिसमें से 36% डेटा व्यवस्थित किया जाएगा। वर्तमान प्रौद्योगिकियाँ, प्रक्रियाएँ और संगठनात्मक संरचनाएँ डेटा इनपुट में जबरदस्त वृद्धि और डेटा आउटपुट के लिए बढ़ती मूल्य अपेक्षाओं को संभालने के लिए अपर्याप्त हैं। चूंकि कार्यबल के एक बड़े हिस्से को अपने कार्यों को निष्पादित करने के लिए इस डेटा तक पहुंच की आवश्यकता होती है, स्केलेबल, दोहराने योग्य और पूर्वानुमानित डेटा प्रवाह प्रदान करने के लिए सांस्कृतिक और संगठनात्मक बाधाओं को तोड़ने के लिए दर्शन में बदलाव की आवश्यकता होती है।
यह परिवर्तन DataOps क्रांति के कारण हो रहा है। कंपनियों से भविष्य में डेटा-संबंधी सिरदर्द से बचने के लिए आवश्यक प्रक्रियाओं और प्रौद्योगिकियों को अपनाने का आग्रह किया जाएगा। डेटा संचालन प्रत्येक उपयोग के मामले के लिए स्केलेबल, दोहराने योग्य और पूर्वानुमानित डेटा प्रवाह बनाने की सुविधा प्रदान करता है। संगठन डेटा इंजीनियरों, विश्लेषकों और व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं के लिए डेटा प्रवाह के एकीकरण, स्वचालन और निगरानी को सक्षम करने के लिए डेटा संचालन का उपयोग कर सकते हैं।
- एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
- प्लेटोब्लॉकचैन। Web3 मेटावर्स इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
- स्रोत: https://dataconomy.com/2022/12/data-operations-dataops/
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