मल्टी-मॉडेल डेटाबेस: डेटा-चालित जगात पॉलीग्लॉट पर्सिस्टन्स

आजच्या डेटा-चालित जगात, ऍप्लिकेशन्सना अनेकदा विविध प्रकारच्या डेटा हाताळावा लागतो, ज्यात स्ट्रक्चर्ड रिलेशनल डेटापासून ते अनस्ट्रक्चर्ड डॉक्युमेंट्स आणि गुंतागुंतीच्या ग्राफ संबंधांपर्यंतचा समावेश असतो. या सर्व गरजांसाठी एकच डेटाबेस तंत्रज्ञान सर्वोत्तम ठरू शकत नाही. इथेच पॉलीग्लॉट पर्सिस्टन्स आणि मल्टी-मॉडेल डेटाबेस या संकल्पना महत्त्वाच्या ठरतात.

पॉलीग्लॉट पर्सिस्टन्स म्हणजे काय?

पॉलीग्लॉट पर्सिस्टन्स म्हणजे एकाच ऍप्लिकेशन किंवा सिस्टममध्ये वेगवेगळ्या डेटा स्टोरेज गरजांसाठी विविध डेटाबेस तंत्रज्ञानाचा वापर करणे. सर्व डेटा एकाच रिलेशनल डेटाबेसमध्ये टाकण्याऐवजी, पॉलीग्लॉट पर्सिस्टन्स हे ओळखते की वेगवेगळे डेटा मॉडेल्स वेगवेगळ्या वापरासाठी अधिक योग्य आहेत.

यामागील मुख्य कल्पना म्हणजे कामासाठी योग्य साधन निवडणे. उदाहरणार्थ:

• रिलेशनल डेटाबेस (RDBMS) हे व्यवहारिक डेटा आणि मजबूत सुसंगततेच्या आवश्यकता असलेल्या स्ट्रक्चर्ड डेटासाठी (उदा. आर्थिक व्यवहार, ऑर्डर व्यवस्थापन) योग्य आहेत. उदाहरणे: PostgreSQL, MySQL, Oracle.
• डॉक्युमेंट डेटाबेस हे JSON किंवा XML डॉक्युमेंट्ससारख्या अर्ध-संरचित डेटासाठी (उदा. उत्पादन कॅटलॉग, सामग्री व्यवस्थापन) आदर्श आहेत. उदाहरणे: MongoDB, Couchbase, Amazon DocumentDB.
• की-व्हॅल्यू स्टोअर्स एका की वर आधारित सोप्या डेटामध्ये जलद प्रवेश देतात (उदा. कॅशिंग, सेशन व्यवस्थापन). उदाहरणे: Redis, Memcached, Amazon DynamoDB.
• ग्राफ डेटाबेस डेटा間の संबंध व्यवस्थापित करण्यासाठी आणि क्वेरी करण्यासाठी उत्कृष्ट आहेत (उदा. सोशल नेटवर्क्स, शिफारस इंजिन). उदाहरणे: Neo4j, Amazon Neptune.
• टाइम-सिरीज डेटाबेस टाइम-स्टँप केलेल्या डेटाचे संग्रहण आणि विश्लेषण करण्यासाठी ऑप्टिमाइझ केलेले आहेत (उदा. सेन्सर डेटा, आर्थिक बाजार डेटा). उदाहरणे: InfluxDB, TimescaleDB.
• सर्च इंजिन्स मोठ्या प्रमाणात टेक्स्ट डेटा इंडेक्स करण्यासाठी आणि शोधण्यासाठी अत्यंत कार्यक्षम आहेत (उदा. वेबसाइट शोध, लॉग विश्लेषण). उदाहरणे: Elasticsearch, Apache Solr.

वेगवेगळ्या डेटाबेस तंत्रज्ञानाची धोरणात्मक निवड करून, डेव्हलपर त्यांच्या ऍप्लिकेशन्सच्या विशिष्ट भागांसाठी कार्यप्रदर्शन, स्केलेबिलिटी आणि डेटा व्यवस्थापन ऑप्टिमाइझ करू शकतात.

पॉलीग्लॉट पर्सिस्टन्सचे फायदे

• सुधारित कार्यप्रदर्शन: प्रत्येक डेटाबेस त्याच्या विशिष्ट डेटा मॉडेलसाठी ऑप्टिमाइझ केलेला असतो, ज्यामुळे क्वेरीचे कार्यप्रदर्शन जलद होते आणि लेटन्सी कमी होते. उदाहरणार्थ, गुंतागुंतीचे संबंध पार करण्यासाठी ग्राफ डेटाबेस वापरणे त्याच कामासाठी रिलेशनल डेटाबेस वापरण्यापेक्षा खूपच जलद असेल.
• वाढीव स्केलेबिलिटी: वेगवेगळ्या डेटाबेसमध्ये वेगवेगळी स्केलिंग वैशिष्ट्ये असतात. पॉलीग्लॉट पर्सिस्टन्समुळे तुम्ही प्रत्येक डेटा स्टोअरला त्याच्या विशिष्ट वर्कलोडनुसार स्वतंत्रपणे स्केल करू शकता. उदाहरणार्थ, Redis सारखे की-व्हॅल्यू स्टोअर वाढत्या कॅशिंग मागण्या हाताळण्यासाठी सहजपणे आडवे स्केल केले जाऊ शकते.
• वर्धित लवचिकता: तुम्ही एकाच डेटाबेस तंत्रज्ञानाच्या मर्यादांनी बांधलेले नाही. तुम्ही प्रत्येक विशिष्ट वापरासाठी सर्वोत्तम डेटा मॉडेल निवडू शकता, ज्यामुळे अधिक लवचिक आणि जुळवून घेणारे ऍप्लिकेशन्स तयार होतात. उदाहरणार्थ, तुम्ही उत्पादनाचे तपशील संग्रहित करण्यासाठी डॉक्युमेंट डेटाबेस आणि ग्राहकांच्या ऑर्डर व्यवस्थापित करण्यासाठी रिलेशनल डेटाबेस वापरू शकता.
• कमी विकास खर्च: कामासाठी योग्य साधन वापरून, तुम्ही विकास प्रक्रिया सोपी करू शकता आणि तुमचे ऍप्लिकेशन्स तयार करण्याचा आणि देखरेख करण्याचा एकूण खर्च कमी करू शकता. उदाहरणार्थ, फुल-टेक्स्ट शोधासाठी Elasticsearch सारखे विशेष शोध इंजिन वापरल्यास रिलेशनल डेटाबेसमध्ये शोध कार्यक्षमता लागू करण्याच्या तुलनेत महत्त्वपूर्ण विकास प्रयत्न वाचू शकतात.
• उत्तम डेटा गव्हर्नन्स: डेटा जिथे तो सर्वात कार्यक्षमतेने सांभाळला जातो आणि ऍक्सेस केला जातो तिथे संग्रहित करण्याची परवानगी देते, ज्यामुळे संस्थांना प्रादेशिक डेटा गव्हर्नन्स नियमांचे पालन करण्यास मदत होते, उदाहरणार्थ EU नागरिकांच्या डेटासाठी GDPR जो EU मध्ये अनुरूप डेटाबेस आणि पायाभूत सुविधा वापरून व्यवस्थापित केला जातो.

पॉलीग्लॉट पर्सिस्टन्सची आव्हाने

पॉलीग्लॉट पर्सिस्टन्स अनेक फायदे देत असले तरी, ते काही गुंतागुंत देखील निर्माण करते:

• वाढीव गुंतागुंत: एकापेक्षा जास्त डेटाबेस व्यवस्थापित करण्यासाठी वेगवेगळ्या तंत्रज्ञानात कौशल्य आवश्यक असते आणि यामुळे तुमच्या पायाभूत सुविधांची गुंतागुंत वाढू शकते.
• डेटा सुसंगतता: एकापेक्षा जास्त डेटाबेसमध्ये डेटा सुसंगतता राखणे आव्हानात्मक असू शकते, विशेषतः जेव्हा वितरित व्यवहारांशी सामना करावा लागतो.
• ऑपरेशनल ओव्हरहेड: एकापेक्षा जास्त डेटाबेसचे निरीक्षण, व्यवस्थापन आणि देखभाल केल्याने ऑपरेशनल ओव्हरहेड वाढू शकतो आणि त्यासाठी विशेष साधने आणि कौशल्ये आवश्यक असतात.
• डेटा इंटिग्रेशन: वेगवेगळ्या डेटाबेसमधून डेटा एकत्रित करणे गुंतागुंतीचे असू शकते आणि त्यासाठी ETL (Extract, Transform, Load) प्रक्रिया किंवा डेटा व्हर्च्युअलायझेशन तंत्रांची आवश्यकता असू शकते.
• शिकण्याची प्रक्रिया (लर्निंग कर्व्ह): टीमला अनेक डेटाबेस तंत्रज्ञानांमध्ये कौशल्य शिकून ते टिकवून ठेवावे लागते, ज्यामुळे प्रशिक्षण आणि संसाधनांमध्ये सुरुवातीची गुंतवणूक वाढते.

मल्टी-मॉडेल डेटाबेस म्हणजे काय?

मल्टी-मॉडेल डेटाबेस पॉलीग्लॉट पर्सिस्टन्सशी संबंधित काही आव्हानांवर संभाव्य उपाय देतात. मल्टी-मॉडेल डेटाबेस ही एक डेटाबेस व्यवस्थापन प्रणाली (DBMS) आहे जी एकाच डेटाबेस इंजिनमध्ये अनेक डेटा मॉडेल्सना समर्थन देते. यामुळे तुम्हाला एकाच डेटाबेसमध्ये विविध प्रकारचे डेटा संग्रहित आणि क्वेरी करण्याची परवानगी मिळते, ज्यामुळे अनेक सिस्टम्स व्यवस्थापित करण्याची गुंतागुंत कमी होते.

मल्टी-मॉडेल डेटाबेसची प्रमुख वैशिष्ट्ये:

• एकाधिक डेटा मॉडेल्ससाठी समर्थन: ते डेटा डॉक्युमेंट्स, ग्राफ्स, की-व्हॅल्यू पेअर्स, रिलेशनल टेबल्स आणि बरेच काही म्हणून हाताळू शकतात.
• एकीकृत क्वेरी भाषा: अनेक मल्टी-मॉडेल डेटाबेस एकच क्वेरी भाषा देतात जी वेगवेगळ्या डेटा मॉडेल्समधील डेटा क्वेरी करण्यासाठी वापरली जाऊ शकते.
• एकात्मिक डेटा व्यवस्थापन: ते डेटा व्यवस्थापनासाठी एकच प्लॅटफॉर्म प्रदान करतात, ज्यामुळे ऑपरेशनल ओव्हरहेड कमी होतो आणि डेटा इंटिग्रेशन सोपे होते.
• ACID व्यवहार: काही मल्टी-मॉडेल डेटाबेस एकाधिक डेटा मॉडेल्सवर ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) व्यवहारांना समर्थन देतात.

मल्टी-मॉडेल डेटाबेसची उदाहरणे

• ArangoDB: डॉक्युमेंट, ग्राफ आणि की-व्हॅल्यू डेटा मॉडेल्सना एका एकीकृत क्वेरी भाषेसह (AQL) समर्थन देते.
• Cosmos DB: मायक्रोसॉफ्टची जागतिक स्तरावर वितरित, मल्टी-मॉडेल डेटाबेस सेवा डॉक्युमेंट, ग्राफ, की-व्हॅल्यू आणि कॉलम-फॅमिली डेटा मॉडेल्सना समर्थन देते.
• MarkLogic: एक NoSQL डेटाबेस जो डॉक्युमेंट आणि सिमेंटिक (RDF) डेटा मॉडेल्सना मजबूत ACID व्यवहारांसह समर्थन देतो.
• OrientDB: ग्राफ, डॉक्युमेंट, की-व्हॅल्यू आणि ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड डेटा मॉडेल्सना समर्थन देते.

मल्टी-मॉडेल डेटाबेसचे फायदे

• कमी गुंतागुंत: अनेक स्वतंत्र डेटाबेस व्यवस्थापित करण्याची गरज दूर करून ऍप्लिकेशन आर्किटेक्चर सोपे करते.
• सुधारित डेटा इंटिग्रेशन: एकाच डेटाबेसमध्ये वेगवेगळ्या डेटा मॉडेल्समधील डेटाचे अखंड एकत्रीकरण सक्षम करते.
• वर्धित लवचिकता: अनेक सिस्टम्स व्यवस्थापित करण्याच्या ओव्हरहेडशिवाय प्रत्येक विशिष्ट वापरासाठी योग्य डेटा मॉडेल निवडण्याची लवचिकता प्रदान करते.
• सोपे विकास: एक एकीकृत क्वेरी भाषा आणि एकात्मिक डेटा व्यवस्थापन साधने प्रदान करून विकासाची गुंतागुंत कमी करते.
• कमी ऑपरेशनल खर्च: व्यवस्थापित आणि देखरेख कराव्या लागणाऱ्या डेटाबेस सिस्टम्सची संख्या कमी करून ऑपरेशनल खर्च कमी करते.

मल्टी-मॉडेल डेटाबेस कधी वापरावे

मल्टी-मॉडेल डेटाबेस विशेषतः अशा ऍप्लिकेशन्ससाठी योग्य आहेत ज्यांना आवश्यक आहे:

• गुंतागुंतीचे डेटा संबंध: असे ऍप्लिकेशन्स ज्यांना डेटा दरम्यानचे गुंतागुंतीचे संबंध व्यवस्थापित आणि क्वेरी करण्याची आवश्यकता असते, जसे की सोशल नेटवर्क्स किंवा नॉलेज ग्राफ्स.
• विविध डेटा प्रकार: असे ऍप्लिकेशन्स ज्यांना डॉक्युमेंट्स, ग्राफ्स आणि की-व्हॅल्यू पेअर्स यांसारख्या विविध प्रकारच्या डेटा संग्रहित आणि प्रक्रिया करण्याची आवश्यकता असते.
• चपळ विकास (Agile development): असे ऍप्लिकेशन्स ज्यांना जलद पुनरावृत्ती आणि बदलत्या डेटा आवश्यकतांशी जुळवून घेण्याची क्षमता आवश्यक असते.
• मायक्रो सर्व्हिसेस आर्किटेक्चर: असे ऍप्लिकेशन्स जे मायक्रो सर्व्हिसेस आर्किटेक्चर वापरून तयार केले जातात, जिथे प्रत्येक सेवेच्या वेगवेगळ्या डेटा स्टोरेज आवश्यकता असू शकतात.

योग्य डेटा मॉडेल निवडणे: व्यावहारिक उदाहरणे

चला काही व्यावहारिक उदाहरणे पाहूया की वेगवेगळ्या वापरासाठी योग्य डेटा मॉडेल कसे निवडायचे:

उदाहरण १: ई-कॉमर्स प्लॅटफॉर्म

एका ई-कॉमर्स प्लॅटफॉर्मला पॉलीग्लॉट पर्सिस्टन्स किंवा मल्टी-मॉडेल दृष्टिकोनातून खूप फायदा होऊ शकतो:

• उत्पादन कॅटलॉग: उत्पादनाचे तपशील JSON डॉक्युमेंट्स म्हणून संग्रहित करण्यासाठी डॉक्युमेंट डेटाबेस (उदा. MongoDB) वापरा. यामुळे लवचिक स्कीमा आणि उत्पादनाची माहिती बदलल्यास सोपे अपडेट्स मिळतात.
• ग्राहक ऑर्डर्स: ग्राहक ऑर्डर्स आणि व्यवहारिक डेटा व्यवस्थापित करण्यासाठी रिलेशनल डेटाबेस (उदा. PostgreSQL) वापरा. हे आर्थिक व्यवहारांसाठी डेटा सुसंगतता आणि ACID गुणधर्म सुनिश्चित करते.
• ग्राहक परीक्षणे (Reviews): परीक्षणांवर आधारित ग्राहक आणि उत्पादनांमधील संबंधांचे विश्लेषण करण्यासाठी ग्राफ डेटाबेस (उदा. Neo4j) वापरा. यामुळे लोकप्रिय उत्पादने ओळखण्यात आणि वैयक्तिकृत शिफारसी प्रदान करण्यात मदत होऊ शकते.
• शोध (Search): उत्पादन कॅटलॉग आणि ग्राहक परीक्षणांमध्ये फुल-टेक्स्ट शोध सक्षम करण्यासाठी शोध इंजिन (उदा. Elasticsearch) एकत्रित करा.
• सेशन व्यवस्थापन: जलद आणि कार्यक्षम सेशन व्यवस्थापनासाठी की-व्हॅल्यू स्टोअर (उदा. Redis) वापरा.

उदाहरण २: सोशल मीडिया प्लॅटफॉर्म

एक सोशल मीडिया प्लॅटफॉर्म संबंध आणि एकमेकांशी जोडलेल्या डेटावर मोठ्या प्रमाणावर अवलंबून असतो, ज्यामुळे ग्राफ डेटाबेस एक नैसर्गिक निवड ठरतो, परंतु इतर मॉडेल्स देखील उपयुक्त आहेत:

• वापरकर्ता प्रोफाइल: वापरकर्ता प्रोफाइल माहिती JSON डॉक्युमेंट्स म्हणून संग्रहित करण्यासाठी डॉक्युमेंट डेटाबेस (उदा. Couchbase) वापरा. यामुळे लवचिक स्कीमा आणि वापरकर्ता प्रोफाइलमध्ये सोपे बदल करता येतात.
• सोशल ग्राफ: वापरकर्ते, पोस्ट्स आणि टिप्पण्यांमधील संबंध व्यवस्थापित करण्यासाठी ग्राफ डेटाबेस (उदा. Neo4j) वापरा. यामुळे सामाजिक कनेक्शनची कार्यक्षम क्वेरी आणि वैयक्तिकृत सामग्री फीड्स सक्षम होतात.
• रिअल-टाइम अपडेट्स: वापरकर्त्यांसाठी रिअल-टाइम अपडेट्स आणि सूचना कॅश करण्यासाठी की-व्हॅल्यू स्टोअर (उदा. Redis) वापरा.
• सामग्री शोध: वापरकर्ता पोस्ट्स आणि टिप्पण्यांमध्ये फुल-टेक्स्ट शोध सक्षम करण्यासाठी शोध इंजिन (उदा. Elasticsearch) एकत्रित करा.

उदाहरण ३: इंटरनेट ऑफ थिंग्ज (IoT) प्लॅटफॉर्म

एक IoT प्लॅटफॉर्म मोठ्या प्रमाणात टाइम-सिरीज डेटा तयार करतो, ज्यामुळे टाइम-सिरीज डेटाबेस एक महत्त्वाचा घटक बनतो:

• सेन्सर डेटा: IoT उपकरणांमधून गोळा केलेला सेन्सर डेटा संग्रहित आणि विश्लेषण करण्यासाठी टाइम-सिरीज डेटाबेस (उदा. InfluxDB) वापरा. यामुळे देखरेख आणि विश्लेषणासाठी टाइम-स्टँप केलेल्या डेटाची कार्यक्षम क्वेरी सक्षम होते.
• डिव्हाइस मेटाडेटा: IoT उपकरणांविषयी मेटाडेटा संग्रहित करण्यासाठी रिलेशनल डेटाबेस (उदा. PostgreSQL) वापरा, जसे की डिव्हाइसचा प्रकार, स्थान आणि कॉन्फिगरेशन.
• अलर्टिंग: रिअल-टाइममध्ये सेन्सर डेटाचे विश्लेषण करण्यासाठी आणि पूर्वनिर्धारित अटींवर आधारित अलर्ट ट्रिगर करण्यासाठी रूल्स इंजिन किंवा स्ट्रीम प्रोसेसिंग फ्रेमवर्क वापरा.

अंमलबजावणीसाठी व्यावहारिक विचार

पॉलीग्लॉट पर्सिस्टन्सची अंमलबजावणी करताना किंवा मल्टी-मॉडेल डेटाबेसचा अवलंब करताना, खालील व्यावहारिक बाबींचा विचार करा:

• डेटा मॉडेलिंग: तुमच्या डेटा आवश्यकतांचे काळजीपूर्वक विश्लेषण करा आणि प्रत्येक वापरासाठी योग्य डेटा मॉडेल निवडा.
• डेटा सुसंगतता: एकापेक्षा जास्त डेटाबेसमध्ये डेटा सुसंगतता सुनिश्चित करण्यासाठी यंत्रणा लागू करा, विशेषतः जेव्हा वितरित व्यवहारांशी सामना करावा लागतो. जिथे कठोर ACID गुणधर्मांची आवश्यकता नसते तिथे इव्हेंचुअल कन्सिस्टन्सी मॉडेल्सचा विचार करा.
• डेटा इंटिग्रेशन: वेगवेगळ्या डेटाबेसमधून डेटा एकत्रित करण्यासाठी ETL प्रक्रिया, डेटा व्हर्च्युअलायझेशन तंत्र किंवा डेटा रेप्लिकेशन वापरा.
• डेटाबेस प्रशासन: एकापेक्षा जास्त डेटाबेस व्यवस्थापित आणि देखरेख करण्यात कौशल्य विकसित करा. बॅकअप, मॉनिटरिंग आणि सुरक्षा पॅचिंग यांसारखी कामे स्वयंचलित करा.
• मॉनिटरिंग आणि अलर्टिंग: प्रत्येक डेटाबेसच्या कार्यप्रदर्शन आणि आरोग्याचा मागोवा घेण्यासाठी व्यापक मॉनिटरिंग आणि अलर्टिंग सिस्टम्स लागू करा.
• सुरक्षा: प्रत्येक डेटाबेसला योग्य सुरक्षा उपायांनी सुरक्षित करा, जसे की ऍक्सेस कंट्रोल, एन्क्रिप्शन आणि ऑडिटिंग.
• टीम प्रशिक्षण: तुमच्या टीमला वेगवेगळ्या डेटाबेस तंत्रज्ञानावर आणि पॉलीग्लॉट पर्सिस्टन्सच्या तत्त्वांवर प्रशिक्षित करण्यासाठी गुंतवणूक करा.
• क्लाउड विचार: डेटाबेस प्रशासन सोपे करण्यासाठी आणि ऑपरेशनल ओव्हरहेड कमी करण्यासाठी क्लाउड-मॅनेज्ड डेटाबेस सेवांचा लाभ घ्या. क्लाउड प्रदाते रिलेशनल डेटाबेस, NoSQL डेटाबेस आणि मल्टी-मॉडेल डेटाबेससह विविध डेटाबेस पर्याय देतात. उदाहरणार्थ, AWS RDS, DynamoDB आणि Neptune ऑफर करते; Azure SQL Database, Cosmos DB आणि Azure Database for PostgreSQL ऑफर करते; आणि Google Cloud Cloud SQL, Cloud Spanner आणि Cloud Datastore ऑफर करते.

निष्कर्ष

पॉलीग्लॉट पर्सिस्टन्स आणि मल्टी-मॉडेल डेटाबेस आधुनिक ऍप्लिकेशन्समध्ये विविध डेटा आवश्यकता व्यवस्थापित करण्यासाठी शक्तिशाली दृष्टिकोन देतात. प्रत्येक वापरासाठी योग्य डेटा मॉडेल निवडून, तुम्ही कार्यप्रदर्शन, स्केलेबिलिटी आणि लवचिकता ऑप्टिमाइझ करू शकता. पॉलीग्लॉट पर्सिस्टन्समुळे गुंतागुंत वाढत असली तरी, मल्टी-मॉडेल डेटाबेस आर्किटेक्चर सोपे करण्यास आणि ऑपरेशनल ओव्हरहेड कमी करण्यास मदत करू शकतात. तुमच्या संस्थेमध्ये पॉलीग्लॉट पर्सिस्टन्स यशस्वीरित्या लागू करण्यासाठी किंवा मल्टी-मॉडेल डेटाबेसचा अवलंब करण्यासाठी तुमच्या डेटा आवश्यकतांचे काळजीपूर्वक मूल्यांकन करा आणि या लेखात नमूद केलेल्या व्यावहारिक बाबींचा विचार करा. या तंत्रज्ञानाचा स्वीकार केल्याने व्यवसायांना डेटाचा अधिक प्रभावीपणे फायदा घेऊन आणि जागतिक प्रेक्षकांसाठी अधिक जुळवून घेणारे आणि स्केलेबल ऍप्लिकेशन्स तयार करून स्पर्धात्मक फायदा मिळवता येतो.

शेवटी, पॉलीग्लॉट पर्सिस्टन्स धोरण अवलंबायचे की मल्टी-मॉडेल डेटाबेस वापरायचा हा निर्णय तुमच्या विशिष्ट गरजा आणि मर्यादांवर अवलंबून असतो. निर्णय घेण्यापूर्वी प्रत्येक दृष्टिकोनाचे फायदे आणि आव्हाने काळजीपूर्वक विचारात घ्या. लक्षात ठेवा की ध्येय हे आहे की तुमचा डेटा प्रभावीपणे व्यवस्थापित करण्यासाठी आणि वाढत्या डेटा-चालित जगात तुमच्या व्यावसायिक उद्दिष्टांना समर्थन देण्यासाठी सर्वोत्तम साधने आणि तंत्र निवडणे.