डेटा मेश: आधुनिक उद्यम के लिए विकेंद्रीकृत डेटा स्वामित्व

आज की डेटा-संचालित दुनिया में, संगठन सूचित निर्णय लेने, नवाचार को बढ़ावा देने और प्रतिस्पर्धी बढ़त हासिल करने के लिए डेटा पर तेजी से निर्भर हो रहे हैं। हालाँकि, पारंपरिक केंद्रीकृत डेटा आर्किटेक्चर अक्सर डेटा की बढ़ती मात्रा, गति और विविधता के साथ तालमेल बिठाने के लिए संघर्ष करते हैं। इसने डेटा मेश जैसे नए दृष्टिकोणों को जन्म दिया है, जो विकेंद्रीकृत डेटा स्वामित्व और डेटा प्रबंधन के लिए डोमेन-उन्मुख दृष्टिकोण की वकालत करता है।

डेटा मेश क्या है?

डेटा मेश बड़े पैमाने पर विश्लेषणात्मक डेटा के प्रबंधन और उस तक पहुँचने के लिए एक विकेंद्रीकृत सामाजिक-तकनीकी दृष्टिकोण है। यह एक तकनीक नहीं बल्कि एक आदर्श बदलाव है जो पारंपरिक केंद्रीकृत डेटा वेयरहाउस और डेटा लेक आर्किटेक्चर को चुनौती देता है। डेटा मेश के पीछे मुख्य विचार डेटा के स्वामित्व और जिम्मेदारी को उन टीमों को वितरित करना है जो डेटा के सबसे करीब हैं – यानी डोमेन टीमें। यह तेजी से डेटा डिलीवरी, बढ़ी हुई चपलता और बेहतर डेटा गुणवत्ता को सक्षम बनाता है।

एक बड़ी बहुराष्ट्रीय ई-कॉमर्स कंपनी की कल्पना करें। परंपरागत रूप से, ग्राहक ऑर्डर, उत्पाद सूची, शिपिंग लॉजिस्टिक्स और मार्केटिंग अभियानों से संबंधित सभी डेटा एक केंद्रीय डेटा टीम द्वारा प्रबंधित एकल डेटा वेयरहाउस में केंद्रीकृत होगा। डेटा मेश के साथ, इनमें से प्रत्येक व्यावसायिक डोमेन (ऑर्डर, इन्वेंट्री, शिपिंग, मार्केटिंग) अपने स्वयं के डेटा का स्वामी होगा और उसका प्रबंधन करेगा, इसे एक उत्पाद के रूप में मानेगा।

डेटा मेश के चार सिद्धांत

डेटा मेश आर्किटेक्चर चार प्रमुख सिद्धांतों पर आधारित है:

1. डोमेन-उन्मुख विकेंद्रीकृत डेटा स्वामित्व

यह सिद्धांत इस बात पर जोर देता है कि डेटा का स्वामित्व और जिम्मेदारी उन डोमेन टीमों के पास होनी चाहिए जो डेटा के बारे में सबसे अधिक जानकार हैं। प्रत्येक डोमेन टीम अपने स्वयं के डेटा उत्पादों को परिभाषित करने, बनाने और बनाए रखने के लिए जिम्मेदार है, जो ऐसे डेटासेट हैं जो संगठन के भीतर अन्य टीमों द्वारा आसानी से सुलभ और उपयोग करने योग्य हैं।

उदाहरण: एक वित्तीय सेवा कंपनी में खुदरा बैंकिंग, निवेश बैंकिंग और बीमा के लिए डोमेन हो सकते हैं। प्रत्येक डोमेन ग्राहकों, लेनदेन और उत्पादों से संबंधित अपने स्वयं के डेटा का स्वामी होगा। वे अपने डोमेन के भीतर डेटा गुणवत्ता, सुरक्षा और पहुंच के लिए जिम्मेदार हैं।

2. डेटा एक उत्पाद के रूप में

डेटा को एक उत्पाद के रूप में माना जाना चाहिए, उसी स्तर की देखभाल और ध्यान के साथ जैसा कि संगठन द्वारा पेश किए गए किसी अन्य उत्पाद के साथ होता है। इसका मतलब है कि डेटा उत्पाद अच्छी तरह से परिभाषित, आसानी से खोजने योग्य और आसानी से सुलभ होने चाहिए। उन्हें उच्च-गुणवत्ता, विश्वसनीय और सुरक्षित भी होना चाहिए।

उदाहरण: केवल रॉ डेटा डंप प्रदान करने के बजाय, एक शिपिंग लॉजिस्टिक्स डोमेन "शिपिंग प्रदर्शन डैशबोर्ड" डेटा उत्पाद बना सकता है जो समय पर डिलीवरी दर, औसत शिपिंग समय और प्रति शिपमेंट लागत जैसे प्रमुख मेट्रिक्स प्रदान करता है। यह डैशबोर्ड उन अन्य टीमों द्वारा आसान खपत के लिए डिज़ाइन किया जाएगा जिन्हें शिपिंग प्रदर्शन को समझने की आवश्यकता है।

3. एक प्लेटफॉर्म के रूप में सेल्फ-सर्व डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर

संगठन को एक सेल्फ-सर्व डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर प्लेटफॉर्म प्रदान करना चाहिए जो डोमेन टीमों को अपने डेटा उत्पादों को आसानी से बनाने, तैनात करने और प्रबंधित करने में सक्षम बनाता है। इस प्लेटफॉर्म को डेटा अंतर्ग्रहण, भंडारण, प्रसंस्करण और पहुंच के लिए आवश्यक उपकरण और क्षमताएं प्रदान करनी चाहिए।

उदाहरण: एक क्लाउड-आधारित डेटा प्लेटफॉर्म जो डेटा पाइपलाइन, डेटा स्टोरेज, डेटा ट्रांसफॉर्मेशन टूल और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल जैसी सेवाएं प्रदान करता है। यह डोमेन टीमों को जटिल बुनियादी ढांचे के निर्माण और रखरखाव के बिना डेटा उत्पाद बनाने की अनुमति देता है।

4. संघीय कम्प्यूटेशनल गवर्नेंस

जबकि डेटा स्वामित्व विकेंद्रीकृत है, संगठन में डेटा की निरंतरता, सुरक्षा और अनुपालन सुनिश्चित करने के लिए एक संघीय गवर्नेंस मॉडल की आवश्यकता है। इस मॉडल को डेटा प्रबंधन के लिए स्पष्ट मानक और नीतियां परिभाषित करनी चाहिए, जबकि डोमेन टीमों को स्वायत्तता और लचीलापन बनाए रखने की अनुमति भी देनी चाहिए।

उदाहरण: एक वैश्विक डेटा गवर्नेंस परिषद जो डेटा गुणवत्ता, सुरक्षा और गोपनीयता के लिए मानक निर्धारित करती है। डोमेन टीमें अपने डोमेन के भीतर इन मानकों को लागू करने के लिए जिम्मेदार हैं, जबकि परिषद निरीक्षण और मार्गदर्शन प्रदान करती है।

डेटा मेश के लाभ

डेटा मेश आर्किटेक्चर को लागू करने से संगठनों को कई लाभ मिल सकते हैं, जिनमें शामिल हैं:

• बढ़ी हुई चपलता: डोमेन टीमें एक केंद्रीय डेटा टीम पर निर्भर हुए बिना बदलती व्यावसायिक जरूरतों पर जल्दी से प्रतिक्रिया दे सकती हैं।
• बेहतर डेटा गुणवत्ता: डोमेन टीमों को अपने डेटा की गहरी समझ होती है, जिससे बेहतर डेटा गुणवत्ता और सटीकता होती है।
• तेज डेटा डिलीवरी: डेटा उत्पाद अधिक तेज़ी से वितरित किए जा सकते हैं क्योंकि डोमेन टीमें पूरे डेटा जीवनचक्र के लिए जिम्मेदार होती हैं।
• उन्नत डेटा लोकतंत्रीकरण: डेटा संगठन के भीतर उपयोगकर्ताओं की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए अधिक सुलभ है।
• स्केलेबिलिटी: डेटा मेश की विकेंद्रीकृत प्रकृति इसे केंद्रीकृत आर्किटेक्चर की तुलना में अधिक आसानी से स्केल करने की अनुमति देती है।
• नवाचार: डोमेन टीमों को डेटा के साथ प्रयोग करने के लिए सशक्त बनाकर, डेटा मेश नवाचार को बढ़ावा दे सकता है और नए व्यावसायिक अवसरों को जन्म दे सकता है।

डेटा मेश की चुनौतियाँ

जबकि डेटा मेश कई लाभ प्रदान करता है, यह कुछ चुनौतियाँ भी प्रस्तुत करता है जिनसे संगठनों को निपटने की आवश्यकता है:

• संगठनात्मक परिवर्तन: डेटा मेश को लागू करने के लिए संगठनात्मक संरचना और संस्कृति में एक महत्वपूर्ण बदलाव की आवश्यकता होती है।
• कौशल की कमी: डोमेन टीमों को डेटा प्रबंधन और डेटा इंजीनियरिंग में नए कौशल विकसित करने की आवश्यकता हो सकती है।
• गवर्नेंस जटिलता: एक संघीय गवर्नेंस मॉडल स्थापित करना जटिल और समय लेने वाला हो सकता है।
• प्रौद्योगिकी जटिलता: एक सेल्फ-सर्व डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर प्लेटफॉर्म बनाने के लिए सावधानीपूर्वक योजना और निष्पादन की आवश्यकता होती है।
• डेटा की निरंतरता: विभिन्न डोमेन में डेटा की निरंतरता बनाए रखना चुनौतीपूर्ण हो सकता है।
• सुरक्षा चिंताएँ: विकेंद्रीकृत डेटा स्वामित्व को संवेदनशील डेटा की सुरक्षा के लिए मजबूत सुरक्षा उपायों की आवश्यकता होती है।

डेटा मेश को लागू करना: एक चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका

डेटा मेश आर्किटेक्चर को लागू करना एक जटिल कार्य है, लेकिन इसे कई चरणों में विभाजित किया जा सकता है:

1. अपने डोमेन को परिभाषित करें

पहला कदम आपके संगठन के भीतर प्रमुख व्यावसायिक डोमेन की पहचान करना है। ये डोमेन आपकी व्यावसायिक रणनीति और संगठनात्मक संरचना के अनुरूप होने चाहिए। विचार करें कि आपके व्यवसाय के भीतर डेटा स्वाभाविक रूप से कैसे व्यवस्थित होता है। उदाहरण के लिए, एक विनिर्माण कंपनी में आपूर्ति श्रृंखला, उत्पादन और बिक्री के लिए डोमेन हो सकते हैं।

2. डेटा स्वामित्व स्थापित करें

एक बार जब आप अपने डोमेन को परिभाषित कर लेते हैं, तो आपको उपयुक्त डोमेन टीमों को डेटा स्वामित्व सौंपने की आवश्यकता होती है। प्रत्येक डोमेन टीम को उस डेटा के लिए जिम्मेदार होना चाहिए जो उनके डोमेन के भीतर उत्पन्न और उपयोग किया जाता है। डेटा प्रबंधन के संबंध में प्रत्येक डोमेन टीम की जिम्मेदारियों और जवाबदेही को स्पष्ट रूप से परिभाषित करें।

3. डेटा उत्पाद बनाएँ

डोमेन टीमों को डेटा उत्पाद बनाना शुरू करना चाहिए जो संगठन के भीतर अन्य टीमों की जरूरतों को पूरा करते हैं। ये डेटा उत्पाद अच्छी तरह से परिभाषित, आसानी से खोजने योग्य और आसानी से सुलभ होने चाहिए। उन डेटा उत्पादों को प्राथमिकता दें जो महत्वपूर्ण व्यावसायिक जरूरतों को पूरा करते हैं और डेटा उपभोक्ताओं को महत्वपूर्ण मूल्य प्रदान करते हैं।

4. एक सेल्फ-सर्व डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर प्लेटफॉर्म विकसित करें

संगठन को एक सेल्फ-सर्व डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर प्लेटफॉर्म प्रदान करना चाहिए जो डोमेन टीमों को अपने डेटा उत्पादों को आसानी से बनाने, तैनात करने और प्रबंधित करने में सक्षम बनाता है। इस प्लेटफॉर्म को डेटा अंतर्ग्रहण, भंडारण, प्रसंस्करण और पहुंच के लिए आवश्यक उपकरण और क्षमताएं प्रदान करनी चाहिए। एक ऐसा प्लेटफॉर्म चुनें जो विकेंद्रीकृत डेटा प्रबंधन का समर्थन करता हो और डेटा उत्पाद विकास के लिए आवश्यक उपकरण प्रदान करता हो।

5. संघीय गवर्नेंस लागू करें

संगठन में डेटा की निरंतरता, सुरक्षा और अनुपालन सुनिश्चित करने के लिए एक संघीय गवर्नेंस मॉडल स्थापित करें। इस मॉडल को डेटा प्रबंधन के लिए स्पष्ट मानक और नीतियां परिभाषित करनी चाहिए, जबकि डोमेन टीमों को स्वायत्तता और लचीलापन बनाए रखने की अनुमति भी देनी चाहिए। डेटा गवर्नेंस नीतियों के कार्यान्वयन और प्रवर्तन की देखरेख के लिए एक डेटा गवर्नेंस परिषद बनाएँ।

6. डेटा-संचालित संस्कृति को बढ़ावा दें

डेटा मेश को लागू करने के लिए संगठनात्मक संस्कृति में बदलाव की आवश्यकता है। आपको एक डेटा-संचालित संस्कृति को बढ़ावा देने की आवश्यकता है जहाँ डेटा को महत्व दिया जाता है और सूचित निर्णय लेने के लिए उपयोग किया जाता है। डोमेन टीमों को डेटा को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने और उपयोग करने के लिए आवश्यक कौशल विकसित करने में मदद करने के लिए प्रशिक्षण और शिक्षा में निवेश करें। विभिन्न डोमेन में सहयोग और ज्ञान साझाकरण को प्रोत्साहित करें।

डेटा मेश बनाम डेटा लेक

डेटा मेश और डेटा लेक डेटा प्रबंधन के दो अलग-अलग दृष्टिकोण हैं। डेटा लेक सभी प्रकार के डेटा को संग्रहीत करने के लिए एक केंद्रीकृत भंडार है, जबकि डेटा मेश एक विकेंद्रीकृत दृष्टिकोण है जो डेटा स्वामित्व को डोमेन टीमों को वितरित करता है।

यहाँ प्रमुख अंतरों को सारांशित करने वाली एक तालिका है:

विशेषता	डेटा लेक	डेटा मेश
आर्किटेक्चर	केंद्रीकृत	विकेंद्रीकृत
डेटा स्वामित्व	केंद्रीकृत डेटा टीम	डोमेन टीमें
डेटा गवर्नेंस	केंद्रीकृत	संघीय
डेटा एक्सेस	केंद्रीकृत	विकेंद्रीकृत
चपलता	कम	उच्च
स्केलेबिलिटी	केंद्रीय टीम द्वारा सीमित	अधिक स्केलेबल

डेटा लेक का उपयोग कब करें: जब आपके संगठन को सभी डेटा के लिए सत्य के एकल स्रोत की आवश्यकता होती है और एक मजबूत केंद्रीय डेटा टीम होती है। डेटा मेश का उपयोग कब करें: जब आपका संगठन बड़ा और वितरित हो, विविध डेटा स्रोतों और जरूरतों के साथ, और डोमेन टीमों को अपने डेटा का स्वामित्व और प्रबंधन करने के लिए सशक्त बनाना चाहता है।

डेटा मेश उपयोग के मामले

डेटा मेश जटिल डेटा परिदृश्य और चपलता की आवश्यकता वाले संगठनों के लिए अच्छी तरह से अनुकूल है। यहाँ कुछ सामान्य उपयोग के मामले दिए गए हैं:

• ई-कॉमर्स: ग्राहक ऑर्डर, उत्पाद सूची, शिपिंग लॉजिस्टिक्स और मार्केटिंग अभियानों से संबंधित डेटा का प्रबंधन करना।
• वित्तीय सेवाएँ: खुदरा बैंकिंग, निवेश बैंकिंग और बीमा से संबंधित डेटा का प्रबंधन करना।
• स्वास्थ्य सेवा: रोगी रिकॉर्ड, क्लिनिकल परीक्षण और दवा विकास से संबंधित डेटा का प्रबंधन करना।
• विनिर्माण: आपूर्ति श्रृंखला, उत्पादन और बिक्री से संबंधित डेटा का प्रबंधन करना।
• मीडिया और मनोरंजन: सामग्री निर्माण, वितरण और खपत से संबंधित डेटा का प्रबंधन करना।

उदाहरण: एक वैश्विक खुदरा श्रृंखला डेटा मेश का लाभ उठा सकती है ताकि प्रत्येक क्षेत्रीय व्यापार इकाई (जैसे, उत्तरी अमेरिका, यूरोप, एशिया) को अपने क्षेत्र के लिए विशिष्ट ग्राहक व्यवहार, बिक्री के रुझान और इन्वेंट्री स्तरों से संबंधित अपने स्वयं के डेटा का प्रबंधन करने की अनुमति मिल सके। यह स्थानीयकृत निर्णय लेने और बाजार परिवर्तनों के प्रति तेजी से प्रतिक्रिया की अनुमति देता है।

डेटा मेश का समर्थन करने वाली प्रौद्योगिकियाँ

कई प्रौद्योगिकियाँ डेटा मेश आर्किटेक्चर के कार्यान्वयन का समर्थन कर सकती हैं, जिनमें शामिल हैं:

• क्लाउड कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म: AWS, Azure, और Google Cloud एक सेल्फ-सर्व डेटा प्लेटफॉर्म बनाने के लिए आवश्यक बुनियादी ढाँचा और सेवाएँ प्रदान करते हैं।
• डेटा वर्चुअलाइजेशन टूल: Denodo, Tibco Data Virtualization डेटा को भौतिक रूप से स्थानांतरित किए बिना कई स्रोतों से एक्सेस करने की अनुमति देते हैं।
• डेटा कैटलॉग टूल: Alation, Collibra मेटाडेटा और डेटा वंश के लिए एक केंद्रीय भंडार प्रदान करते हैं।
• डेटा पाइपलाइन टूल: Apache Kafka, Apache Flink, Apache Beam रीयल-टाइम डेटा पाइपलाइन बनाने में सक्षम बनाते हैं।
• डेटा गवर्नेंस टूल: Informatica, Data Advantage Group डेटा गवर्नेंस नीतियों को लागू करने और लागू करने में मदद करते हैं।
• API प्रबंधन प्लेटफॉर्म: Apigee, Kong डेटा उत्पादों तक सुरक्षित और नियंत्रित पहुंच की सुविधा प्रदान करते हैं।

डेटा मेश और डेटा प्रबंधन का भविष्य

डेटा मेश इस बात में एक महत्वपूर्ण बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है कि संगठन डेटा का प्रबंधन और उस तक कैसे पहुँचते हैं। डेटा स्वामित्व को विकेंद्रीकृत करके और डोमेन टीमों को सशक्त बनाकर, डेटा मेश तेज डेटा डिलीवरी, बेहतर डेटा गुणवत्ता और बढ़ी हुई चपलता को सक्षम बनाता है। जैसे-जैसे संगठन बढ़ते डेटा की मात्रा के प्रबंधन की चुनौतियों से जूझ रहे हैं, डेटा मेश डेटा प्रबंधन के लिए एक तेजी से लोकप्रिय दृष्टिकोण बनने की संभावना है।

डेटा प्रबंधन का भविष्य हाइब्रिड होने की संभावना है, जिसमें संगठन केंद्रीकृत और विकेंद्रीकृत दोनों दृष्टिकोणों का लाभ उठाएंगे। डेटा लेक रॉ डेटा को संग्रहीत करने में एक भूमिका निभाते रहेंगे, जबकि डेटा मेश डोमेन टीमों को डेटा उत्पाद बनाने और प्रबंधित करने में सक्षम करेगा जो उनकी व्यावसायिक इकाइयों की विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करते हैं। मुख्य बात यह है कि अपने संगठन की विशिष्ट आवश्यकताओं और चुनौतियों के लिए सही दृष्टिकोण चुनें।

निष्कर्ष

डेटा मेश डेटा प्रबंधन के लिए एक शक्तिशाली दृष्टिकोण है जो संगठनों को उनके डेटा की पूरी क्षमता को अनलॉक करने में मदद कर सकता है। विकेंद्रीकृत डेटा स्वामित्व को अपनाकर, डेटा को एक उत्पाद के रूप में मानकर, और एक सेल्फ-सर्व डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर प्लेटफॉर्म का निर्माण करके, संगठन अधिक चपलता, बेहतर डेटा गुणवत्ता और तेज डेटा डिलीवरी प्राप्त कर सकते हैं। जबकि डेटा मेश को लागू करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है, वास्तव में डेटा-संचालित बनने की तलाश करने वाले संगठनों के लिए लाभ प्रयास के लायक हैं।

यह मूल्यांकन करते समय कि क्या डेटा मेश आपके लिए सही दृष्टिकोण है, अपने संगठन की अनूठी चुनौतियों और अवसरों पर विचार करें। अनुभव प्राप्त करने और पूरे संगठन में इसे लागू करने से पहले डेटा मेश के लाभों को मान्य करने के लिए एक विशिष्ट डोमेन में एक पायलट प्रोजेक्ट के साथ शुरुआत करें। याद रखें कि डेटा मेश एक-आकार-सभी-के-लिए-फिट समाधान नहीं है, और इसे कार्यान्वयन के लिए एक सावधानीपूर्वक और विचारशील दृष्टिकोण की आवश्यकता है।