Should You Consider A Unified Data Model? - DATAVERSITY

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एक एकीकृत डेटा मॉडल व्यवसायों को बेहतर जानकारीपूर्ण निर्णय लेने की अनुमति देता है। कैसे? संगठनों को उनके द्वारा उपयोग किए जा रहे डेटा स्रोतों के बारे में अधिक व्यापक दृष्टिकोण प्रदान करके, जिससे उनके ग्राहकों के अनुभवों को समझना आसान हो जाता है।

एक एकल, परस्पर संबंधित नेटवर्क जो सत्य के एक स्रोत से जुड़ा है, संगठनों को उनके उपयोगकर्ता प्रदर्शन का अधिक कुशल, सटीक और व्यापक विश्लेषण देता है। इस तथ्य को ध्यान में रखते हुए कि, 2019 तक, कंपनियां औसतन उस डेटा के साथ काम करती हैं जो आ रहा है 400 से अधिक स्रोत, उस एकल नेटवर्क का सत्य के एकल स्रोत से जुड़ा होना पहले से कहीं अधिक महत्वपूर्ण है।

तो, क्या आपके संगठन को एकीकृत डेटा मॉडल का उपयोग करने पर विचार करना चाहिए? शायद ऐसा है - आइए इस बारे में बात करें कि कैसे एकीकृत डेटा मॉडल आपको अधिक विश्वसनीय जानकारी दे सकते हैं ताकि आपका संगठन अधिक तेज़ी से विकसित हो सके। हम उन कुछ चुनौतियों को भी कवर करेंगे जो यह मॉडल प्रस्तुत करता है ताकि आपको यह निर्धारित करने में मदद मिल सके कि इसका उपयोग आपके व्यावसायिक लक्ष्यों और योजना के अनुरूप है या नहीं।

एकीकृत डेटा मॉडल: वे क्या हैं और वे महत्वपूर्ण क्यों हैं?

एकीकृत डेटा मॉडल (यूडीएम) डेटा को केंद्रीकृत करते हैं विषम डेटा स्रोत (सीआरएम, ईआरपी, या बीआई टूल के बारे में सोचें) एक एकल पहुंच बिंदु के लिए धन्यवाद। यह सारा डेटा एक डेटा वेयरहाउस में संग्रहीत होता है, जो किसी व्यवसाय की डेटा टीमों को एआई/एमएल-आधारित शिक्षण एल्गोरिदम के साथ आने के लिए उस सभी केंद्रीकृत डेटा का विश्लेषण करने देता है।

आप यूडीएम को डेटाबेस स्कीमा के रूप में सोच सकते हैं; यूडीएम विभिन्न स्थानों पर संग्रहीत डेटा को डी-क्लस्टर करने के लिए एकीकरण पहचान का उपयोग करते हैं। इस डी-क्लस्टरिंग के बाद, उन अलग-अलग स्रोतों से सारा डेटा एक ही डेटा वेयरहाउस में संग्रहीत हो जाता है।

यूडीएम के बारे में सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि वे संगठनों को सभी डेटा बिंदु देखने की अनुमति दें वे एकत्र करते हैं, जिसका अर्थ है कि उन्हें वह संपूर्ण विवरण भी देखने को मिलता है जो उनका डेटा बताता है। व्यापक डेटा विवरण के अभाव में, संगठनों को बहुत सारे साइलो से निपटना पड़ता है जो संभावित रूप से अपूर्ण डेटा संग्रहीत करते हैं।

यदि आप इसे पढ़ रहे हैं, तो आप शायद जानते हैं कि कई डेटा साइलो को छानना कितना बड़ा दर्द हो सकता है, और आपको शायद यह जानकर आश्चर्य नहीं होगा कि अपनी मानक संचालन प्रक्रियाओं के लिए मैन्युअल प्रक्रियाओं का उपयोग करने वाली कंपनियां औसतन कितना खर्च करती हैं उनके कार्यसप्ताह का 19% खोज डेटा के लिए. हालाँकि, एकीकृत डेटा के साथ, संगठनों को ऐसा डेटा मिलता है जो कार्रवाई योग्य और सटीक दोनों होता है।

एकीकृत डेटा मॉडल बनाने से पहले इन तीन बातों पर विचार करें

अपना पहला एकीकृत डेटा मॉडल बनाने से पहले तीन बड़ी बातों पर विचार करना होगा। सोचने वाली पहली बात यह है कि आपके पास डेटा लक्ष्य हैं जो आपके व्यवसाय के लिए विशिष्ट हैं, साथ ही आप अपने डेटा को कैसे एकत्र करना और रिपोर्ट करना चाहते हैं। आपका एकीकृत डेटा उतना ही मूल्यवान है जितना आपके डेटा-संबंधी लक्ष्यों की विशिष्टता। यह इस बारे में सोचने का भी एक अच्छा समय है कि अपनी व्यावसायिक इकाइयों में सर्वोत्तम समन्वय कैसे स्थापित किया जाए अपनी डेटा प्रक्रियाओं को एकीकृत करें.

दूसरा, आप इस बात पर विचार करना चाहेंगे कि वर्तमान में आपके कौन से डेटा प्लेटफ़ॉर्म और स्रोतों का उपयोग किया जा रहा है। यह जानकर कि कौन से प्लेटफ़ॉर्म और स्रोत उपयोग में हैं, आप अपने डेटा स्रोतों की अनुकूलता को समझ सकेंगे और यह निर्धारित कर सकेंगे कि आपको किसे परिवर्तित करने की आवश्यकता है।

अंतिम लेकिन महत्वपूर्ण बात, आपको यह पता लगाना होगा कि आपके डेटा तक कौन पहुंच रहा है और वे किस डेटा प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करने जा रहे हैं। यदि आप अपनी डेटा टीमों के बीच समान रूप से भिन्न चीजों की पहचान कर सकते हैं तो आपके लिए यह पता लगाना बहुत आसान हो जाएगा कि कौन सा यूडीएम आपके व्यवसाय के लिए सबसे अच्छा है।

आपके एकीकृत डेटा मॉडल को आपके लिए कार्यशील बनाना

अपना एकीकृत डेटा मॉडल बनाना जटिल होने की आवश्यकता नहीं है, लेकिन इसके लिए आवश्यक है कि आप कुछ महत्वपूर्ण चरणों का पालन करें। आपको यह सुनिश्चित करना होगा कि आप अपना डेटा उसी प्लेटफ़ॉर्म पर निकाल और आयात कर सकते हैं जिसमें आपका अन्य डेटा संग्रहीत किया जाएगा। याद रखें कि इससे आपका निकालना आसान हो जाएगा संरचित बनाम आपका असंरचित डेटा - आपके लिए CRM डेटाबेस को निकालना और आयात करना आसान होगा, उदाहरण के लिए, MP3 फ़ाइलों या दस्तावेज़ों की तुलना में।

साथ ही, ध्यान रखें कि यदि अलग-अलग डेटासेट असंगत हों तो उन्हें आयात करना और कनेक्ट करना मुश्किल हो सकता है। इस चुनौती से निपटने के लिए, आपको अपने डेटा को परिवर्तित करने की आवश्यकता है ताकि यह आपके एकल भंडारण स्थान पर पढ़ने योग्य हो जाए। जो डेटा आप अपने केंद्रीय प्लेटफ़ॉर्म में संग्रहीत करते हैं वह पढ़ने योग्य होना चाहिए ताकि आपकी डेटा टीमें इसका विश्लेषण कर सकें और उस पर रिपोर्ट कर सकें।

यूडीएम क्या चुनौतियाँ प्रस्तुत करते हैं?

क्योंकि यूडीएम अलग-अलग स्थानों पर संग्रहीत डेटा के विभिन्न सेटों को एकत्रित करते हैं, ऐसे डेटा प्लेटफ़ॉर्म में चलना असामान्य नहीं है जो संगत नहीं हैं और इसलिए अपेक्षा के अनुरूप व्यवहार नहीं करते हैं। असंगति की इस समस्या को दूर करने के लिए, आपको यह सुनिश्चित करना होगा कि आप नियमित रूप से अपना डेटा साफ़ करना अपने डेटा वेयरहाउस को अत्यधिक अव्यवस्थित होने से रोकने के लिए। हालांकि यह सच है कि नियमित डेटा सफाई में निवेश करने से आपको कुछ अतिरिक्त रखरखाव लागत वहन करनी पड़ेगी, लेकिन लंबे समय में यह आपके लिए फायदेमंद साबित होगा।

जैसा कि आप अब तक समझ चुके होंगे, ऐसे बहुत से लाभ हैं जिनका आनंद संगठन तब उठा सकते हैं जब वे अपने डेटा को एक ही भंडारण स्थान पर एकीकृत करते हैं। चाहे यह बेहतर दक्षता हो या डेटा तक बेहतर पहुंच हो, यूडीएम आपके संगठन को उच्च-स्तरीय आधार पर स्केलेबल समाधान और वर्चुअलाइजेशन के साथ काम करने की अनुमति देता है।

इससे भी बड़ी बात यह है कि संगठन यूडीएम की बदौलत अपनी डेटा टीमों को अधिक उत्पादक बनते देख सकते हैं, और डेटा विश्लेषण की उनकी प्रक्रिया में कम लागत आएगी और उन्नत पूर्वानुमानित डेटा मॉडलिंग से लाभ होगा। दिन के अंत में, और बेहतर या बदतर के लिए, डेटा मुद्रा है हमारी आधुनिक हाइपरकनेक्टेड दुनिया में; आपके डेटा को अनुकूलित करने और भविष्यवाणी करने की शक्ति अत्यधिक प्रतिष्ठित है, और यह सही भी है। यूडीएम संभावित रूप से पेश की जा सकने वाली चुनौतियों पर काबू पाकर, आपका संगठन अप्रभावी डेटा प्रथाओं पर भी काबू पा सकता है।

निष्कर्ष

इन दिनों हमारे पास उपलब्ध डेटा के अंतहीन बिंदुओं के लिए धन्यवाद, संगठन अब तक अनदेखी विकास दर का आनंद ले रहे हैं। इसमें कोई संदेह नहीं है कि डेटा - और इसमें से बहुत सारे - व्यवसायों को सशक्त बना सकते हैं और उन्हें अपने ग्राहकों के व्यवहार के बारे में अधिक जानकारी दे सकते हैं।

हालाँकि, यह भी निश्चित है कि उप-इष्टतम और अप्रभावी डेटा प्रबंधन बहुत ही निराशाजनक परिणाम देता है जो महंगे और खंडित दोनों होते हैं। संगठनों के लिए अलग-अलग डेटा मॉडल को होस्ट करना और उन्हें बनाए रखने और अद्यतन करने का प्रयास करना अब पर्याप्त (या संभव) नहीं है।

शुक्र है, यूडीएम आपके लिए अलग-अलग डेटा स्रोतों की मांग करना और आपके द्वारा उपयोग किए जा रहे डेटा के बारे में अधिक व्यापक दृश्य प्राप्त करने और आपके कई सिस्टम सुइट्स को कनेक्ट करने के लिए असंख्य प्लेटफार्मों से डेटा प्राप्त करना संभव बनाता है।