ഡാറ്റാ മെഷ്: ആധുനിക സംരംഭങ്ങൾക്കുള്ള വികേന്ദ്രീകൃത ഡാറ്റാ ഉടമസ്ഥാവകാശം

ഇന്നത്തെ ഡാറ്റാ-അധിഷ്ഠിത ലോകത്ത്, സ്ഥാപനങ്ങൾ അറിവോടെയുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിനും, നൂതനാശയങ്ങൾ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നതിനും, മത്സരപരമായ നേട്ടങ്ങൾ കൈവരിക്കുന്നതിനും ഡാറ്റയെ കൂടുതലായി ആശ്രയിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, പരമ്പരാഗത കേന്ദ്രീകൃത ഡാറ്റാ ആർക്കിടെക്ചറുകൾക്ക് വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന ഡാറ്റയുടെ അളവ്, വേഗത, വൈവിധ്യം എന്നിവയുമായി പൊരുത്തപ്പെടാൻ പലപ്പോഴും ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. ഇത് ഡാറ്റാ മെഷ് പോലുള്ള പുതിയ സമീപനങ്ങളുടെ ആവിർഭാവത്തിലേക്ക് നയിച്ചു, ഇത് വികേന്ദ്രീകൃത ഡാറ്റാ ഉടമസ്ഥാവകാശത്തിനും ഡാറ്റാ മാനേജ്മെന്റിനോടുള്ള ഡൊമെയ്ൻ-അധിഷ്ഠിത സമീപനത്തിനും വേണ്ടി വാദിക്കുന്നു.

എന്താണ് ഡാറ്റാ മെഷ്?

വലിയ തോതിലുള്ള അനലിറ്റിക്കൽ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും ആക്‌സസ് ചെയ്യുന്നതിനുമുള്ള ഒരു വികേന്ദ്രീകൃത സാമൂഹിക-സാങ്കേതിക സമീപനമാണ് ഡാറ്റാ മെഷ്. ഇത് ഒരു സാങ്കേതികവിദ്യയല്ല, മറിച്ച് പരമ്പരാഗത കേന്ദ്രീകൃത ഡാറ്റാ വെയർഹൗസ്, ഡാറ്റാ ലേക്ക് ആർക്കിടെക്ചറുകളെ വെല്ലുവിളിക്കുന്ന ഒരു മാതൃകാപരമായ മാറ്റമാണ്. ഡാറ്റാ ഉടമസ്ഥാവകാശവും ഉത്തരവാദിത്തവും ഡാറ്റയോട് ഏറ്റവും അടുത്തുള്ള ടീമുകൾക്ക് - അതായത് ഡൊമെയ്ൻ ടീമുകൾക്ക് - വിതരണം ചെയ്യുക എന്നതാണ് ഡാറ്റാ മെഷിന്റെ പ്രധാന ആശയം. ഇത് വേഗതയേറിയ ഡാറ്റാ ഡെലിവറി, വർദ്ധിച്ച ചടുലത, മെച്ചപ്പെട്ട ഡാറ്റാ നിലവാരം എന്നിവ സാധ്യമാക്കുന്നു.

ഒരു വലിയ ബഹുരാഷ്ട്ര ഇ-കൊമേഴ്‌സ് കമ്പനി സങ്കൽപ്പിക്കുക. പരമ്പരാഗതമായി, ഉപഭോക്തൃ ഓർഡറുകൾ, ഉൽപ്പന്നങ്ങളുടെ സ്റ്റോക്ക്, ഷിപ്പിംഗ് ലോജിസ്റ്റിക്‌സ്, മാർക്കറ്റിംഗ് കാമ്പെയ്‌നുകൾ എന്നിവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട എല്ലാ ഡാറ്റയും ഒരു കേന്ദ്ര ഡാറ്റാ ടീം നിയന്ത്രിക്കുന്ന ഒരൊറ്റ ഡാറ്റാ വെയർഹൗസിൽ കേന്ദ്രീകരിച്ചിരിക്കും. ഒരു ഡാറ്റാ മെഷ് ഉപയോഗിച്ച്, ഈ ബിസിനസ്സ് ഡൊമെയ്‌നുകളിൽ ഓരോന്നും (ഓർഡറുകൾ, സ്റ്റോക്ക്, ഷിപ്പിംഗ്, മാർക്കറ്റിംഗ്) അവരുടെ സ്വന്തം ഡാറ്റയുടെ ഉടമസ്ഥാവകാശം ഏറ്റെടുക്കുകയും അത് ഒരു ഉൽപ്പന്നമായി പരിഗണിച്ച് കൈകാര്യം ചെയ്യുകയും ചെയ്യും.

ഡാറ്റാ മെഷിന്റെ നാല് തത്വങ്ങൾ

ഡാറ്റാ മെഷ് ആർക്കിടെക്ചർ നാല് പ്രധാന തത്വങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്:

1. ഡൊമെയ്ൻ-അധിഷ്ഠിത വികേന്ദ്രീകൃത ഡാറ്റാ ഉടമസ്ഥാവകാശം

ഡാറ്റയെക്കുറിച്ച് ഏറ്റവും കൂടുതൽ അറിവുള്ള ഡൊമെയ്ൻ ടീമുകൾക്ക് ഡാറ്റാ ഉടമസ്ഥാവകാശവും ഉത്തരവാദിത്തവും നൽകണമെന്ന് ഈ തത്വം ഊന്നിപ്പറയുന്നു. ഓരോ ഡൊമെയ്ൻ ടീമും അവരുടെ സ്വന്തം ഡാറ്റാ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ നിർവചിക്കുന്നതിനും നിർമ്മിക്കുന്നതിനും പരിപാലിക്കുന്നതിനും ഉത്തരവാദികളാണ്. ഈ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ സ്ഥാപനത്തിലെ മറ്റ് ടീമുകൾക്ക് എളുപ്പത്തിൽ ലഭ്യമാക്കുകയും ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യാം.

ഉദാഹരണം: ഒരു സാമ്പത്തിക സേവന കമ്പനിക്ക് റീട്ടെയിൽ ബാങ്കിംഗ്, ഇൻവെസ്റ്റ്‌മെന്റ് ബാങ്കിംഗ്, ഇൻഷുറൻസ് എന്നിവയ്ക്കായി ഡൊമെയ്‌നുകൾ ഉണ്ടായിരിക്കാം. ഓരോ ഡൊമെയ്‌നും ഉപഭോക്താക്കൾ, ഇടപാടുകൾ, ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ എന്നിവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട സ്വന്തം ഡാറ്റയുടെ ഉടമസ്ഥരായിരിക്കും. അവരുടെ ഡൊമെയ്‌നിനുള്ളിലെ ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരം, സുരക്ഷ, ലഭ്യത എന്നിവയ്ക്ക് അവർ ഉത്തരവാദികളായിരിക്കും.

2. ഡാറ്റ ഒരു ഉൽപ്പന്നം എന്ന നിലയിൽ

സ്ഥാപനം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന മറ്റേതൊരു ഉൽപ്പന്നത്തെയും പോലെ അതേ ശ്രദ്ധയും പരിഗണനയും നൽകി ഡാറ്റയെ ഒരു ഉൽപ്പന്നമായി പരിഗണിക്കണം. ഇതിനർത്ഥം ഡാറ്റാ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ നന്നായി നിർവചിക്കപ്പെട്ടതും എളുപ്പത്തിൽ കണ്ടെത്താവുന്നതും എളുപ്പത്തിൽ ലഭ്യമാക്കാവുന്നതുമായിരിക്കണം. അവ ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ളതും വിശ്വസനീയവും സുരക്ഷിതവുമായിരിക്കണം.

ഉദാഹരണം: അസംസ്‌കൃത ഡാറ്റാ ഡമ്പുകൾ നൽകുന്നതിനുപകരം, ഒരു ഷിപ്പിംഗ് ലോജിസ്റ്റിക്‌സ് ഡൊമെയ്‌നിന് 'ഷിപ്പിംഗ് പെർഫോമൻസ് ഡാഷ്‌ബോർഡ്' എന്ന ഡാറ്റാ ഉൽപ്പന്നം സൃഷ്‌ടിക്കാം. ഇത് കൃത്യസമയത്തുള്ള ഡെലിവറി നിരക്കുകൾ, ശരാശരി ഷിപ്പിംഗ് സമയം, ഓരോ ഷിപ്പ്‌മെന്റിനുമുള്ള ചെലവ് തുടങ്ങിയ പ്രധാന മെട്രിക്കുകൾ നൽകുന്നു. ഷിപ്പിംഗ് പ്രകടനം മനസ്സിലാക്കേണ്ട മറ്റ് ടീമുകൾക്ക് എളുപ്പത്തിൽ ഉപയോഗിക്കാനാവുന്ന തരത്തിലായിരിക്കും ഈ ഡാഷ്‌ബോർഡ് രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുക.

3. ഒരു പ്ലാറ്റ്ഫോം എന്ന നിലയിൽ സെൽഫ്-സെർവ് ഡാറ്റാ ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ

ഡൊമെയ്ൻ ടീമുകൾക്ക് അവരുടെ ഡാറ്റാ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ എളുപ്പത്തിൽ നിർമ്മിക്കാനും വിന്യസിക്കാനും നിയന്ത്രിക്കാനും പ്രാപ്‌തമാക്കുന്ന ഒരു സെൽഫ്-സെർവ് ഡാറ്റാ ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ പ്ലാറ്റ്ഫോം സ്ഥാപനം നൽകണം. ഈ പ്ലാറ്റ്ഫോം ഡാറ്റാ ഇൻജഷൻ, സ്റ്റോറേജ്, പ്രോസസ്സിംഗ്, ആക്സസ് എന്നിവയ്ക്ക് ആവശ്യമായ ഉപകരണങ്ങളും കഴിവുകളും നൽകണം.

ഉദാഹരണം: ഡാറ്റാ പൈപ്പ് ലൈനുകൾ, ഡാറ്റാ സംഭരണം, ഡാറ്റാ ട്രാൻസ്ഫോർമേഷൻ ടൂളുകൾ, ഡാറ്റാ വിഷ്വലൈസേഷൻ ടൂളുകൾ തുടങ്ങിയ സേവനങ്ങൾ നൽകുന്ന ഒരു ക്ലൗഡ് അധിഷ്ഠിത ഡാറ്റാ പ്ലാറ്റ്ഫോം. ഇത് സങ്കീർണ്ണമായ ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ നിർമ്മിക്കുകയും പരിപാലിക്കുകയും ചെയ്യാതെ തന്നെ ഡാറ്റാ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ നിർമ്മിക്കാൻ ഡൊമെയ്ൻ ടീമുകളെ അനുവദിക്കുന്നു.

4. ഫെഡറേറ്റഡ് കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ഗവേണൻസ്

ഡാറ്റാ ഉടമസ്ഥാവകാശം വികേന്ദ്രീകൃതമാണെങ്കിലും, സ്ഥാപനത്തിലുടനീളം ഡാറ്റയുടെ സ്ഥിരത, സുരക്ഷ, അനുസരണ എന്നിവ ഉറപ്പാക്കാൻ ഒരു ഫെഡറേറ്റഡ് ഗവേണൻസ് മോഡൽ ആവശ്യമാണ്. ഡൊമെയ്ൻ ടീമുകൾക്ക് സ്വയംഭരണവും വഴക്കവും നിലനിർത്താൻ അനുവദിക്കുമ്പോൾ തന്നെ, ഈ മോഡൽ ഡാറ്റാ മാനേജ്‌മെന്റിനായി വ്യക്തമായ മാനദണ്ഡങ്ങളും നയങ്ങളും നിർവചിക്കണം.

ഉദാഹരണം: ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരം, സുരക്ഷ, സ്വകാര്യത എന്നിവയ്ക്ക് മാനദണ്ഡങ്ങൾ നിശ്ചയിക്കുന്ന ഒരു ആഗോള ഡാറ്റാ ഗവേണൻസ് കൗൺസിൽ. ഡൊമെയ്ൻ ടീമുകൾ അവരുടെ ഡൊമെയ്‌നുകളിൽ ഈ മാനദണ്ഡങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കാൻ ഉത്തരവാദികളായിരിക്കും, അതേസമയം കൗൺസിൽ മേൽനോട്ടവും മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശവും നൽകുന്നു.

ഡാറ്റാ മെഷിന്റെ പ്രയോജനങ്ങൾ

ഒരു ഡാറ്റാ മെഷ് ആർക്കിടെക്ചർ നടപ്പിലാക്കുന്നത് സ്ഥാപനങ്ങൾക്ക് നിരവധി പ്രയോജനങ്ങൾ നൽകും, അവയിൽ ചിലത് താഴെ നൽകുന്നു:

• വർദ്ധിച്ച ചടുലത: ഒരു കേന്ദ്ര ഡാറ്റാ ടീമിനെ ആശ്രയിക്കാതെ മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്ന ബിസിനസ്സ് ആവശ്യങ്ങളോട് വേഗത്തിൽ പ്രതികരിക്കാൻ ഡൊമെയ്ൻ ടീമുകൾക്ക് കഴിയും.
• മെച്ചപ്പെട്ട ഡാറ്റാ നിലവാരം: ഡൊമെയ്ൻ ടീമുകൾക്ക് അവരുടെ ഡാറ്റയെക്കുറിച്ച് ആഴത്തിലുള്ള ധാരണയുണ്ട്, ഇത് മികച്ച ഡാറ്റാ ഗുണനിലവാരത്തിലേക്കും കൃത്യതയിലേക്കും നയിക്കുന്നു.
• വേഗതയേറിയ ഡാറ്റാ ഡെലിവറി: ഡാറ്റാ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ കൂടുതൽ വേഗത്തിൽ വിതരണം ചെയ്യാൻ കഴിയും, കാരണം ഡൊമെയ്ൻ ടീമുകൾ മുഴുവൻ ഡാറ്റാ ലൈഫ് സൈക്കിളിനും ഉത്തരവാദികളാണ്.
• മെച്ചപ്പെട്ട ഡാറ്റാ ജനാധിപത്യവൽക്കരണം: സ്ഥാപനത്തിലെ വിശാലമായ ഉപയോക്താക്കൾക്ക് ഡാറ്റ കൂടുതൽ ലഭ്യമാണ്.
• സ്കേലബിലിറ്റി: ഡാറ്റാ മെഷിന്റെ വികേന്ദ്രീകൃത സ്വഭാവം കേന്ദ്രീകൃത ആർക്കിടെക്ചറുകളേക്കാൾ എളുപ്പത്തിൽ സ്കെയിൽ ചെയ്യാൻ അനുവദിക്കുന്നു.
• നൂതനാശയം: ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് പരീക്ഷിക്കാൻ ഡൊമെയ്ൻ ടീമുകളെ ശാക്തീകരിക്കുന്നതിലൂടെ, ഡാറ്റാ മെഷിന് നൂതനാശയങ്ങൾ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കാനും പുതിയ ബിസിനസ്സ് അവസരങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാനും കഴിയും.

ഡാറ്റാ മെഷിന്റെ വെല്ലുവിളികൾ

ഡാറ്റാ മെഷ് നിരവധി നേട്ടങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നുണ്ടെങ്കിലും, സ്ഥാപനങ്ങൾ അഭിമുഖീകരിക്കേണ്ട ചില വെല്ലുവിളികളും ഇത് ഉയർത്തുന്നു:

• സംഘടനാപരമായ മാറ്റം: ഡാറ്റാ മെഷ് നടപ്പിലാക്കുന്നതിന് സംഘടനാ ഘടനയിലും സംസ്കാരത്തിലും കാര്യമായ മാറ്റം ആവശ്യമാണ്.
• നൈപുണ്യ വിടവുകൾ: ഡൊമെയ്ൻ ടീമുകൾക്ക് ഡാറ്റാ മാനേജ്മെന്റിലും ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയറിംഗിലും പുതിയ കഴിവുകൾ വികസിപ്പിക്കേണ്ടി വന്നേക്കാം.
• ഗവേണൻസ് സങ്കീർണ്ണത: ഒരു ഫെഡറേറ്റഡ് ഗവേണൻസ് മോഡൽ സ്ഥാപിക്കുന്നത് സങ്കീർണ്ണവും സമയമെടുക്കുന്നതുമാണ്.
• സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ സങ്കീർണ്ണത: ഒരു സെൽഫ്-സെർവ് ഡാറ്റാ ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ പ്ലാറ്റ്ഫോം നിർമ്മിക്കുന്നതിന് ശ്രദ്ധാപൂർവ്വമായ ആസൂത്രണവും നിർവ്വഹണവും ആവശ്യമാണ്.
• ഡാറ്റാ സ്ഥിരത: വ്യത്യസ്ത ഡൊമെയ്‌നുകളിലുടനീളം ഡാറ്റാ സ്ഥിരത നിലനിർത്തുന്നത് വെല്ലുവിളിയാണ്.
• സുരക്ഷാ ആശങ്കകൾ: വികേന്ദ്രീകൃത ഡാറ്റാ ഉടമസ്ഥാവകാശത്തിന് തന്ത്രപ്രധാനമായ ഡാറ്റ പരിരക്ഷിക്കുന്നതിന് ശക്തമായ സുരക്ഷാ നടപടികൾ ആവശ്യമാണ്.

ഡാറ്റാ മെഷ് നടപ്പിലാക്കുന്നു: ഒരു ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള ഗൈഡ്

ഒരു ഡാറ്റാ മെഷ് ആർക്കിടെക്ചർ നടപ്പിലാക്കുന്നത് സങ്കീർണ്ണമായ ഒരു ഉദ്യമമാണ്, പക്ഷേ അതിനെ നിരവധി ഘട്ടങ്ങളായി തിരിക്കാം:

1. നിങ്ങളുടെ ഡൊമെയ്‌നുകൾ നിർവചിക്കുക

നിങ്ങളുടെ സ്ഥാപനത്തിലെ പ്രധാന ബിസിനസ്സ് ഡൊമെയ്‌നുകൾ തിരിച്ചറിയുക എന്നതാണ് ആദ്യപടി. ഈ ഡൊമെയ്‌നുകൾ നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സ് തന്ത്രത്തിനും സംഘടനാ ഘടനയ്ക്കും അനുസൃതമായിരിക്കണം. നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സിൽ ഡാറ്റ സ്വാഭാവികമായി എങ്ങനെ ക്രമീകരിച്ചിരിക്കുന്നുവെന്ന് പരിഗണിക്കുക. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു നിർമ്മാണ കമ്പനിക്ക് വിതരണ ശൃംഖല, ഉത്പാദനം, വിൽപ്പന എന്നിവയ്ക്കായി ഡൊമെയ്‌നുകൾ ഉണ്ടായിരിക്കാം.

2. ഡാറ്റാ ഉടമസ്ഥാവകാശം സ്ഥാപിക്കുക

നിങ്ങളുടെ ഡൊമെയ്‌നുകൾ നിർവചിച്ചുകഴിഞ്ഞാൽ, ഉചിതമായ ഡൊമെയ്ൻ ടീമുകൾക്ക് ഡാറ്റാ ഉടമസ്ഥാവകാശം നൽകേണ്ടതുണ്ട്. ഓരോ ഡൊമെയ്ൻ ടീമും അവരുടെ ഡൊമെയ്‌നിനുള്ളിൽ ഉത്പാദിപ്പിക്കുകയും ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ഡാറ്റയ്ക്ക് ഉത്തരവാദികളായിരിക്കണം. ഡാറ്റാ മാനേജ്മെന്റുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് ഓരോ ഡൊമെയ്ൻ ടീമിന്റെയും ഉത്തരവാദിത്തങ്ങളും ബാധ്യതകളും വ്യക്തമായി നിർവചിക്കുക.

3. ഡാറ്റാ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുക

സ്ഥാപനത്തിലെ മറ്റ് ടീമുകളുടെ ആവശ്യങ്ങൾ നിറവേറ്റുന്ന ഡാറ്റാ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ നിർമ്മിക്കാൻ ഡൊമെയ്ൻ ടീമുകൾ ആരംഭിക്കണം. ഈ ഡാറ്റാ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ നന്നായി നിർവചിക്കപ്പെട്ടതും എളുപ്പത്തിൽ കണ്ടെത്താവുന്നതും എളുപ്പത്തിൽ ലഭ്യമാക്കാവുന്നതുമായിരിക്കണം. നിർണായകമായ ബിസിനസ്സ് ആവശ്യങ്ങൾ പരിഹരിക്കുകയും ഡാറ്റാ ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് കാര്യമായ മൂല്യം നൽകുകയും ചെയ്യുന്ന ഡാറ്റാ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾക്ക് മുൻഗണന നൽകുക.

4. ഒരു സെൽഫ്-സെർവ് ഡാറ്റാ ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ പ്ലാറ്റ്ഫോം വികസിപ്പിക്കുക

ഡൊമെയ്ൻ ടീമുകൾക്ക് അവരുടെ ഡാറ്റാ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ എളുപ്പത്തിൽ നിർമ്മിക്കാനും വിന്യസിക്കാനും നിയന്ത്രിക്കാനും പ്രാപ്‌തമാക്കുന്ന ഒരു സെൽഫ്-സെർവ് ഡാറ്റാ ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ പ്ലാറ്റ്ഫോം സ്ഥാപനം നൽകണം. ഈ പ്ലാറ്റ്ഫോം ഡാറ്റാ ഇൻജഷൻ, സ്റ്റോറേജ്, പ്രോസസ്സിംഗ്, ആക്സസ് എന്നിവയ്ക്ക് ആവശ്യമായ ഉപകരണങ്ങളും കഴിവുകളും നൽകണം. വികേന്ദ്രീകൃത ഡാറ്റാ മാനേജ്മെന്റിനെ പിന്തുണയ്ക്കുകയും ഡാറ്റാ ഉൽപ്പന്ന വികസനത്തിന് ആവശ്യമായ ടൂളുകൾ നൽകുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു പ്ലാറ്റ്ഫോം തിരഞ്ഞെടുക്കുക.

5. ഫെഡറേറ്റഡ് ഗവേണൻസ് നടപ്പിലാക്കുക

സ്ഥാപനത്തിലുടനീളം ഡാറ്റയുടെ സ്ഥിരത, സുരക്ഷ, അനുസരണ എന്നിവ ഉറപ്പാക്കാൻ ഒരു ഫെഡറേറ്റഡ് ഗവേണൻസ് മോഡൽ സ്ഥാപിക്കുക. ഡൊമെയ്ൻ ടീമുകൾക്ക് സ്വയംഭരണവും വഴക്കവും നിലനിർത്താൻ അനുവദിക്കുമ്പോൾ തന്നെ, ഈ മോഡൽ ഡാറ്റാ മാനേജ്‌മെന്റിനായി വ്യക്തമായ മാനദണ്ഡങ്ങളും നയങ്ങളും നിർവചിക്കണം. ഡാറ്റാ ഗവേണൻസ് നയങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുന്നതിനും നടപ്പിലാക്കുന്നതിനും മേൽനോട്ടം വഹിക്കുന്നതിനായി ഒരു ഡാറ്റാ ഗവേണൻസ് കൗൺസിൽ രൂപീകരിക്കുക.

6. ഡാറ്റാ-അധിഷ്ഠിത സംസ്കാരം വളർത്തുക

ഡാറ്റാ മെഷ് നടപ്പിലാക്കുന്നതിന് സംഘടനാ സംസ്കാരത്തിൽ ഒരു മാറ്റം ആവശ്യമാണ്. നിങ്ങൾ ഒരു ഡാറ്റാ-അധിഷ്ഠിത സംസ്കാരം വളർത്തിയെടുക്കേണ്ടതുണ്ട്, അവിടെ ഡാറ്റയെ വിലമതിക്കുകയും അറിവോടെയുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഡൊമെയ്ൻ ടീമുകൾക്ക് ഡാറ്റ ഫലപ്രദമായി കൈകാര്യം ചെയ്യാനും ഉപയോഗിക്കാനും ആവശ്യമായ കഴിവുകൾ വികസിപ്പിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നതിന് പരിശീലനത്തിലും വിദ്യാഭ്യാസത്തിലും നിക്ഷേപിക്കുക. വിവിധ ഡൊമെയ്‌നുകളിലുടനീളം സഹകരണവും വിജ്ഞാന പങ്കുവെക്കലും പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുക.

ഡാറ്റാ മെഷ് vs. ഡാറ്റാ ലേക്ക്

ഡാറ്റാ മെഷും ഡാറ്റാ ലേക്കും ഡാറ്റാ മാനേജ്‌മെന്റിനുള്ള രണ്ട് വ്യത്യസ്ത സമീപനങ്ങളാണ്. ഡാറ്റാ ലേക്ക് എല്ലാത്തരം ഡാറ്റയും സംഭരിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു കേന്ദ്രീകൃത ശേഖരമാണ്, അതേസമയം ഡാറ്റാ മെഷ് ഡാറ്റാ ഉടമസ്ഥാവകാശം ഡൊമെയ്ൻ ടീമുകൾക്ക് വിതരണം ചെയ്യുന്ന ഒരു വികേന്ദ്രീകൃത സമീപനമാണ്.

പ്രധാന വ്യത്യാസങ്ങൾ സംഗ്രഹിക്കുന്ന ഒരു പട്ടിക ഇതാ:

സവിശേഷത	ഡാറ്റാ ലേക്ക്	ഡാറ്റാ മെഷ്
ആർക്കിടെക്ചർ	കേന്ദ്രീകൃതം	വികേന്ദ്രീകൃതം
ഡാറ്റാ ഉടമസ്ഥാവകാശം	കേന്ദ്രീകൃത ഡാറ്റാ ടീം	ഡൊമെയ്ൻ ടീമുകൾ
ഡാറ്റാ ഗവേണൻസ്	കേന്ദ്രീകൃതം	ഫെഡറേറ്റഡ്
ഡാറ്റാ ആക്സസ്	കേന്ദ്രീകൃതം	വികേന്ദ്രീകൃതം
ചടുലത	കുറവ്	കൂടുതൽ
സ്കേലബിലിറ്റി	കേന്ദ്ര ടീമിനാൽ പരിമിതപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു	കൂടുതൽ സ്കേലബിൾ

ഡാറ്റാ ലേക്ക് എപ്പോൾ ഉപയോഗിക്കണം: നിങ്ങളുടെ സ്ഥാപനത്തിന് എല്ലാ ഡാറ്റയ്ക്കും ഒരൊറ്റ സത്യസ്രോതസ്സ് ആവശ്യമായി വരുമ്പോൾ, ശക്തമായ ഒരു കേന്ദ്ര ഡാറ്റാ ടീം ഉള്ളപ്പോൾ. ഡാറ്റാ മെഷ് എപ്പോൾ ഉപയോഗിക്കണം: നിങ്ങളുടെ സ്ഥാപനം വലുതും വിതരണം ചെയ്യപ്പെട്ടതും, വൈവിധ്യമാർന്ന ഡാറ്റാ ഉറവിടങ്ങളും ആവശ്യകതകളും ഉള്ളതും, ഡൊമെയ്ൻ ടീമുകളെ അവരുടെ ഡാറ്റ സ്വന്തമാക്കാനും നിയന്ത്രിക്കാനും ശാക്തീകരിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുമ്പോൾ.

ഡാറ്റാ മെഷിന്റെ ഉപയോഗ സാഹചര്യങ്ങൾ

സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റാ ലാൻഡ്‌സ്‌കേപ്പുകളും ചടുലതയുടെ ആവശ്യകതയുമുള്ള സ്ഥാപനങ്ങൾക്ക് ഡാറ്റാ മെഷ് വളരെ അനുയോജ്യമാണ്. ചില സാധാരണ ഉപയോഗ സാഹചര്യങ്ങൾ ഇതാ:

• ഇ-കൊമേഴ്‌സ്: ഉപഭോക്തൃ ഓർഡറുകൾ, ഉൽപ്പന്ന സ്റ്റോക്ക്, ഷിപ്പിംഗ് ലോജിസ്റ്റിക്‌സ്, മാർക്കറ്റിംഗ് കാമ്പെയ്‌നുകൾ എന്നിവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു.
• സാമ്പത്തിക സേവനങ്ങൾ: റീട്ടെയിൽ ബാങ്കിംഗ്, ഇൻവെസ്റ്റ്‌മെന്റ് ബാങ്കിംഗ്, ഇൻഷുറൻസ് എന്നിവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു.
• ആരോഗ്യപരിപാലനം: രോഗികളുടെ രേഖകൾ, ക്ലിനിക്കൽ ട്രയലുകൾ, മരുന്ന് വികസനം എന്നിവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു.
• നിർമ്മാണം: വിതരണ ശൃംഖല, ഉത്പാദനം, വിൽപ്പന എന്നിവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു.
• മീഡിയയും വിനോദവും: ഉള്ളടക്ക നിർമ്മാണം, വിതരണം, ഉപഭോഗം എന്നിവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു.

ഉദാഹരണം: ഒരു ആഗോള റീട്ടെയിൽ ശൃംഖലയ്ക്ക് ഓരോ പ്രാദേശിക ബിസിനസ്സ് യൂണിറ്റിനെയും (ഉദാ. വടക്കേ അമേരിക്ക, യൂറോപ്പ്, ഏഷ്യ) അവരുടെ ഉപഭോക്തൃ പെരുമാറ്റം, വിൽപ്പന പ്രവണതകൾ, അവരുടെ പ്രദേശത്തിന് പ്രത്യേകമായുള്ള ഇൻവെന്ററി ലെവലുകൾ എന്നിവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ ഡാറ്റാ മെഷ് ഉപയോഗിക്കാം. ഇത് പ്രാദേശികവൽക്കരിച്ച തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിനും വിപണിയിലെ മാറ്റങ്ങളോട് വേഗത്തിൽ പ്രതികരിക്കുന്നതിനും അനുവദിക്കുന്നു.

ഡാറ്റാ മെഷിനെ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന സാങ്കേതികവിദ്യകൾ

ഒരു ഡാറ്റാ മെഷ് ആർക്കിടെക്ചർ നടപ്പിലാക്കുന്നതിനെ നിരവധി സാങ്കേതികവിദ്യകൾക്ക് പിന്തുണയ്ക്കാൻ കഴിയും, അവയിൽ ചിലത് താഴെ നൽകുന്നു:

• ക്ലൗഡ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ: AWS, Azure, Google Cloud എന്നിവ ഒരു സെൽഫ്-സെർവ് ഡാറ്റാ പ്ലാറ്റ്ഫോം നിർമ്മിക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറും സേവനങ്ങളും നൽകുന്നു.
• ഡാറ്റാ വെർച്വലൈസേഷൻ ടൂളുകൾ: Denodo, Tibco Data Virtualization എന്നിവ ഡാറ്റ ഭൗതികമായി നീക്കാതെ ഒന്നിലധികം ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്ന് ആക്സസ് ചെയ്യാൻ അനുവദിക്കുന്നു.
• ഡാറ്റാ കാറ്റലോഗ് ടൂളുകൾ: Alation, Collibra എന്നിവ മെറ്റാഡാറ്റയ്ക്കും ഡാറ്റാ ലിനിയേജിനും ഒരു കേന്ദ്ര ശേഖരം നൽകുന്നു.
• ഡാറ്റാ പൈപ്പ് ലൈൻ ടൂളുകൾ: Apache Kafka, Apache Flink, Apache Beam എന്നിവ തത്സമയ ഡാറ്റാ പൈപ്പ് ലൈനുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.
• ഡാറ്റാ ഗവേണൻസ് ടൂളുകൾ: Informatica, Data Advantage Group എന്നിവ ഡാറ്റാ ഗവേണൻസ് നയങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കാനും നടപ്പിലാക്കാനും സഹായിക്കുന്നു.
• API മാനേജ്മെന്റ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ: Apigee, Kong എന്നിവ ഡാറ്റാ ഉൽപ്പന്നങ്ങളിലേക്കുള്ള സുരക്ഷിതവും നിയന്ത്രിതവുമായ ആക്‌സസ് സുഗമമാക്കുന്നു.

ഡാറ്റാ മെഷും ഡാറ്റാ മാനേജ്‌മെന്റിന്റെ ഭാവിയും

സ്ഥാപനങ്ങൾ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിലും ആക്‌സസ് ചെയ്യുന്നതിലും ഒരു സുപ്രധാന മാറ്റത്തെയാണ് ഡാറ്റാ മെഷ് പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നത്. ഡാറ്റാ ഉടമസ്ഥാവകാശം വികേന്ദ്രീകരിക്കുന്നതിലൂടെയും ഡൊമെയ്ൻ ടീമുകളെ ശാക്തീകരിക്കുന്നതിലൂടെയും, ഡാറ്റാ മെഷ് വേഗതയേറിയ ഡാറ്റാ ഡെലിവറി, മെച്ചപ്പെട്ട ഡാറ്റാ നിലവാരം, വർദ്ധിച്ച ചടുലത എന്നിവ സാധ്യമാക്കുന്നു. വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന ഡാറ്റയുടെ അളവ് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള വെല്ലുവിളികളുമായി സ്ഥാപനങ്ങൾ പോരാട്ടം തുടരുമ്പോൾ, ഡാറ്റാ മെഷ് ഡാറ്റാ മാനേജ്മെന്റിന് കൂടുതൽ പ്രചാരമുള്ള ഒരു സമീപനമായി മാറാൻ സാധ്യതയുണ്ട്.

ഡാറ്റാ മാനേജ്മെന്റിന്റെ ഭാവി ഹൈബ്രിഡ് ആകാനാണ് സാധ്യത, സ്ഥാപനങ്ങൾ കേന്ദ്രീകൃതവും വികേന്ദ്രീകൃതവുമായ സമീപനങ്ങൾ ഒരുപോലെ ഉപയോഗിക്കും. അസംസ്കൃത ഡാറ്റ സംഭരിക്കുന്നതിൽ ഡാറ്റാ ലേക്കുകൾ തുടർന്നും ഒരു പങ്ക് വഹിക്കും, അതേസമയം ഡാറ്റാ മെഷ് അവരുടെ ബിസിനസ്സ് യൂണിറ്റുകളുടെ പ്രത്യേക ആവശ്യങ്ങൾ നിറവേറ്റുന്ന ഡാറ്റാ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ നിർമ്മിക്കാനും നിയന്ത്രിക്കാനും ഡൊമെയ്ൻ ടീമുകളെ പ്രാപ്തമാക്കും. നിങ്ങളുടെ സ്ഥാപനത്തിന്റെ പ്രത്യേക ആവശ്യങ്ങൾക്കും വെല്ലുവിളികൾക്കും അനുയോജ്യമായ സമീപനം തിരഞ്ഞെടുക്കുക എന്നതാണ് പ്രധാനം.

ഉപസംഹാരം

ഡാറ്റാ മെഷ് ഡാറ്റാ മാനേജ്മെന്റിനുള്ള ശക്തമായ ഒരു സമീപനമാണ്, അത് സ്ഥാപനങ്ങളെ അവരുടെ ഡാറ്റയുടെ മുഴുവൻ സാധ്യതകളും പ്രയോജനപ്പെടുത്താൻ സഹായിക്കും. വികേന്ദ്രീകൃത ഡാറ്റാ ഉടമസ്ഥാവകാശം സ്വീകരിക്കുന്നതിലൂടെയും, ഡാറ്റയെ ഒരു ഉൽപ്പന്നമായി പരിഗണിക്കുന്നതിലൂടെയും, ഒരു സെൽഫ്-സെർവ് ഡാറ്റാ ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ പ്ലാറ്റ്ഫോം നിർമ്മിക്കുന്നതിലൂടെയും, സ്ഥാപനങ്ങൾക്ക് കൂടുതൽ ചടുലത, മെച്ചപ്പെട്ട ഡാറ്റാ നിലവാരം, വേഗതയേറിയ ഡാറ്റാ ഡെലിവറി എന്നിവ നേടാൻ കഴിയും. ഡാറ്റാ മെഷ് നടപ്പിലാക്കുന്നത് വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞതാണെങ്കിലും, യഥാർത്ഥത്തിൽ ഡാറ്റാ-അധിഷ്ഠിതമാകാൻ ശ്രമിക്കുന്ന സ്ഥാപനങ്ങൾക്ക് അതിന്റെ പ്രയോജനങ്ങൾ വിലമതിക്കാനാവാത്തതാണ്.

ഡാറ്റാ മെഷ് നിങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യമായ സമീപനമാണോ എന്ന് വിലയിരുത്തുമ്പോൾ നിങ്ങളുടെ സ്ഥാപനത്തിന്റെ തനതായ വെല്ലുവിളികളും അവസരങ്ങളും പരിഗണിക്കുക. ഒരു പ്രത്യേക ഡൊമെയ്‌നിൽ ഒരു പൈലറ്റ് പ്രോജക്റ്റ് ഉപയോഗിച്ച് ആരംഭിച്ച് അനുഭവം നേടുകയും, സ്ഥാപനത്തിലുടനീളം വിന്യസിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഡാറ്റാ മെഷിന്റെ പ്രയോജനങ്ങൾ സാധൂകരിക്കുകയും ചെയ്യുക. ഡാറ്റാ മെഷ് എല്ലാവർക്കും അനുയോജ്യമായ ഒരു പരിഹാരമല്ലെന്നും, അത് നടപ്പിലാക്കുന്നതിന് ശ്രദ്ധാപൂർവ്വവും ചിന്തനീയവുമായ ഒരു സമീപനം ആവശ്യമാണെന്നും ഓർമ്മിക്കുക.