प्रकार-सुरक्षित डेटा मेश: विकेंद्रित डेटा प्रकार अंमलबजावणी

आधुनिक डेटा लँडस्केप वेगाने विकसित होत आहे, अधिक चपळ, स्केलेबल आणि स्वयं-सेवा डेटा सोल्यूशन्सची गरज आहे. डेटा मेश आर्किटेक्चर एक आकर्षक प्रतिमान म्हणून उदयास आले आहे, जे विकेंद्रित डेटा मालकी आणि व्यवस्थापनाचे समर्थन करते. तथापि, एक महत्त्वाचा पैलू ज्याकडे अनेकदा दुर्लक्ष केले जाते तो म्हणजे या वितरीत वातावरणात प्रकार सुरक्षिततेचे महत्त्व. हा ब्लॉग पोस्ट प्रकार-सुरक्षित डेटा मेशच्या संकल्पनेत आणि विशेषत: विकेंद्रित डेटा प्रकार अंमलबजावणी या आर्किटेक्चरल दृष्टिकोनाची पूर्ण क्षमता अनलॉक करण्यासाठी कशा महत्त्वाच्या आहेत याबद्दल सांगतो. जागतिक दृष्टिकोणातून प्रकार-सुरक्षित डेटा मेशची अंमलबजावणी करण्याचे फायदे, आव्हाने आणि व्यावहारिक विचार आपण शोधू.

डेटा मेश आणि त्याची आव्हाने समजून घेणे

डेटा मेश हा डेटा व्यवस्थापनासाठी एक विकेंद्रित, डोमेन-आधारित दृष्टिकोन आहे. हे केंद्रीकृत डेटा वेअरहाउस मॉडेलपासून दूर जाते आणि वितरीत आर्किटेक्चरकडे जाते जिथे डेटा डोमेन-विशिष्ट टीमच्या मालकीचा आणि व्यवस्थापित केला जातो. या टीम डेटा उत्पादने म्हणून त्यांच्या डेटासाठी जबाबदार आहेत, ते त्यांच्या डोमेनमध्ये आणि बाहेर ग्राहकांना देतात. डेटा मेशच्या प्रमुख तत्त्वांमध्ये हे समाविष्ट आहे:

• डोमेन मालकी: डेटा त्या टीमच्या मालकीचा आणि व्यवस्थापित केला जातो ज्या तो सर्वोत्तम प्रकारे समजतात.
• डेटा एक उत्पादन म्हणून: डेटाला एक उत्पादन मानले जाते, ज्यामध्ये परिभाषित इंटरफेस, डॉक्युमेंटेशन आणि शोधण्यायोग्यता आहे.
• स्वयं-सेवा डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर: प्लॅटफॉर्म टीम डोमेन टीमना त्यांचे डेटा उत्पादने स्वतंत्रपणे व्यवस्थापित करण्यासाठी आवश्यक असलेले इन्फ्रास्ट्रक्चर आणि साधने पुरवतात.
• संघटित संगणकीय प्रशासन: एक सामायिक प्रशासन मॉडेल मेशमध्ये इंटरऑपरेबिलिटी आणि अनुपालन सुनिश्चित करते.

डेटा मेश महत्त्वपूर्ण फायदे देत असताना, ते डेटा गुणवत्ता, सातत्य आणि इंटरऑपरेबिलिटीशी संबंधित आव्हाने देखील सादर करते. काळजीपूर्वक लक्ष न दिल्यास, विकेंद्रित वातावरण डेटा साइलो, विसंगत डेटा स्वरूप आणि डोमेनमध्ये डेटा एकत्रित करण्यात अडचणींमध्ये लवकर बदलू शकते. विकेंद्रीकरणाचे स्वरूप डेटा व्याख्या आणि डेटा उत्पादक आणि ग्राहक डेटाच्या अर्थ आणि संरचनेवर सहमत असल्याची खात्री करण्याशी संबंधित गुंतागुंत सादर करते.

डेटा मेशमध्ये प्रकार सुरक्षिततेचे महत्त्व

प्रकार सुरक्षा हे सुनिश्चित करते की डेटा पूर्वनिर्धारित संरचनेचे किंवा स्कीमाचे पालन करतो. हे डेटा गुणवत्ता आणि इंटरऑपरेबिलिटीसाठी महत्त्वपूर्ण आहे. हे चुकीचे डेटा स्वरूप, गहाळ फील्ड आणि प्रकार विसंगतीमुळे होणारे दोष टाळते. वितरीत डेटा मेशमध्ये, जिथे डेटा विविध टीम आणि सिस्टमद्वारे व्युत्पन्न, रूपांतरित आणि वापरला जातो, तिथे प्रकार सुरक्षा अधिक महत्त्वपूर्ण आहे. त्याशिवाय, डेटा पाइपलाइन खंडित होऊ शकतात, एकत्रीकरण अयशस्वी होऊ शकतात आणि डेटापासून मिळणारे मूल्य लक्षणीयरीत्या कमी होऊ शकते.

डेटा मेशमध्ये प्रकार सुरक्षिततेच्या फायद्यांमध्ये हे समाविष्ट आहे:

• सुधारित डेटा गुणवत्ता: डेटा परिभाषित स्कीमाचे पालन करतो याची खात्री करून डेटा अखंडतेची अंमलबजावणी करते.
• वर्धित डेटा इंटरऑपरेबिलिटी: भिन्न डेटा उत्पादने आणि डोमेनमध्ये अखंड डेटा एक्सचेंज सुलभ करते.
• कमी दोष: डेटा पाइपलाइनमध्ये लवकर दोष पकडते, महागड्या डीबगिंग आणि रीवर्कला प्रतिबंधित करते.
• जलद विकास चक्र: स्पष्ट डेटा करार प्रदान करून आणि अनपेक्षित डेटा-संबंधित समस्यांची शक्यता कमी करून जलद विकास आणि पुनरावृत्ती सक्षम करते.
• उत्तम डेटा गव्हर्नन्स: डेटा मास्किंग आणि ऍक्सेस कंट्रोल यांसारख्या डेटा गव्हर्नन्स धोरणांची उत्तम अंमलबजावणी सक्षम करते.
• वाढलेली शोधण्यायोग्यता: प्रकार व्याख्या डॉक्युमेंटेशन म्हणून काम करतात, ज्यामुळे डेटा उत्पादने समजून घेणे आणि शोधणे सोपे होते.

विकेंद्रित डेटा प्रकार अंमलबजावणी: यशाची गुरुकिल्ली

डेटा मेशमध्ये प्रकार सुरक्षिततेचे फायदे लक्षात घेण्यासाठी, डेटा प्रकार अंमलबजावणीसाठी विकेंद्रित दृष्टिकोन आवश्यक आहे. याचा अर्थ असा आहे की डेटा प्रकार प्रत्येक डोमेनच्या संदर्भात परिभाषित आणि व्यवस्थापित केले जातात, परंतु मेशमध्ये सामायिक करण्यासाठी आणि पुन्हा वापरण्यासाठी यंत्रणा आहेत. केंद्रीकृत स्कीमा रजिस्ट्रीऐवजी जी एक अडथळा बनते, प्रत्येक डोमेनला त्याच्या स्वत: च्या स्कीमाचे व्यवस्थापन करण्यास सक्षम केले जाऊ शकते, तर डेटा मेशमध्ये डेटा प्रकारांची एक सामान्य समज राखली जाईल याची खात्री केली जाईल.

विकेंद्रित डेटा प्रकार अंमलबजावणी कशी साध्य करता येईल ते येथे आहे:

• डोमेन-विशिष्ट स्कीमा व्याख्या: प्रत्येक डोमेन टीम त्यांच्या डेटा उत्पादनांसाठी स्कीमा परिभाषित करण्यासाठी जबाबदार आहे. हे सुनिश्चित करते की त्यांच्याकडे त्यांचा डेटा सर्वोत्तम प्रकारे दर्शविण्यासाठी ज्ञान आणि नियंत्रण आहे.
• कोड म्हणून स्कीमा: स्कीमा कोड म्हणून परिभाषित केले जावे, Avro, Protobuf किंवा JSON स्कीमासारखे स्वरूप वापरून. हे आवृत्ती नियंत्रण, स्वयंचलित प्रमाणीकरण आणि डेटा पाइपलाइनमध्ये सुलभ एकत्रीकरण करण्यास अनुमती देते.
• स्कीमा रजिस्ट्री/कॅटलॉग: स्कीमा व्याख्या संग्रहित आणि व्यवस्थापित करण्यासाठी एक मध्यवर्ती किंवा संघटित स्कीमा रजिस्ट्री किंवा कॅटलॉग वापरला जाऊ शकतो. हे डोमेनमध्ये स्कीमा शोध, आवृत्तीकरण आणि सामायिकरण सक्षम करते. तथापि, डोमेन टीमना त्यांच्या डोमेनमध्ये त्यांचे स्कीमा विकसित करण्याचे स्वातंत्र्य असावे.
• स्कीमा प्रमाणीकरण: डेटा इनजेशन, रूपांतरण आणि सर्व्हिंग यांसारख्या डेटा पाइपलाइनमधील विविध बिंदूंवर स्कीमा प्रमाणीकरण लागू करा. हे सुनिश्चित करते की डेटा परिभाषित स्कीमाचे पालन करतो आणि दोषांना प्रतिबंधित करतो.
• डेटा करार अंमलबजावणी: डेटा उत्पादक आणि ग्राहक यांच्यात डेटा करार लागू करण्यासाठी स्कीमा प्रमाणीकरण वापरा. हे सुनिश्चित करते की डेटा ग्राहक डेटाच्या संरचनेवर आणि सामग्रीवर अवलंबून राहू शकतात.
• स्वयंचलित डेटा पाइपलाइन निर्मिती: स्कीमा व्याख्यांवर आधारित डेटा पाइपलाइन स्वयंचलितपणे व्युत्पन्न करण्यासाठी साधनांचा वापर करा, मॅन्युअल प्रयत्न कमी करा आणि सातत्य सुनिश्चित करा.
• क्रॉस-डोमेन स्कीमा सहयोग: स्कीमा सामायिक करण्यासाठी आणि सामान्य डेटा प्रकारांचा पुनर्वापर करण्यासाठी डोमेन टीममध्ये सहकार्याला प्रोत्साहन द्या. हे अनावश्यकता कमी करते आणि इंटरऑपरेबिलिटी सुधारते.

व्यावहारिक उदाहरणे आणि जागतिक अनुप्रयोग

प्रकार-सुरक्षित डेटा मेशची शक्ती दर्शविण्यासाठी काही व्यावहारिक उदाहरणे आणि जागतिक अनुप्रयोग विचारात घेऊया:

उदाहरण: युरोपमधील ई-कॉमर्स

युरोपमध्ये कार्यरत असलेल्या जागतिक ई-कॉमर्स कंपनीची कल्पना करा. भिन्न डोमेन टीम उत्पादन कॅटलॉग, ग्राहक ऑर्डर आणि शिपिंग लॉजिस्टिक्स यासारख्या विविध बाबी हाताळतात. प्रकार-सुरक्षित डेटा मेशशिवाय, उत्पादन कॅटलॉग टीम ऑर्डर टीमपेक्षा वेगळी 'उत्पादन' वस्तू परिभाषित करू शकते. एक टीम 'SKU' आणि दुसरी 'ProductID' वापरू शकते. प्रकार सुरक्षा हे सुनिश्चित करते की ते उत्पादन वस्तू सातत्याने परिभाषित करतात, स्कीमा वापरून जे त्यांच्या डोमेनसाठी विशिष्ट आहेत आणि त्यांच्यामध्ये सामायिक करण्यायोग्य आहेत. उत्पादन डेटा सर्व डेटा उत्पादनांमध्ये सातत्यपूर्ण आहे याची खात्री करण्यासाठी स्कीमा प्रमाणीकरण वापरले जाऊ शकते. यामुळे ग्राहकांचा अनुभव सुधारतो.

उदाहरण: युनायटेड स्टेट्समधील आरोग्य सेवा डेटा

यू.एस. मध्ये, आरोग्य सेवा संस्थांना अनेकदा इंटरऑपरेबिलिटीसाठी संघर्ष करावा लागतो. प्रकार-सुरक्षित डेटा मेश रुग्ण डेटा, वैद्यकीय नोंदी आणि बिलिंग माहितीसाठी मानक स्कीमा परिभाषित करून मदत करू शकते. HL7 FHIR (फास्ट हेल्थकेअर इंटरऑपरेबिलिटी रिसोर्सेस) सारखी साधने वापरणे डेटा मेशद्वारे सुलभ केले जाऊ शकते. रुग्ण सेवा, विमा दावे आणि संशोधनासाठी जबाबदार डोमेन टीम हे स्कीमा वापरू शकतात, डेटा सातत्यपूर्ण आहे आणि सुरक्षितपणे सामायिक केला जाऊ शकतो याची खात्री करतात. हे यू.एस. मधील रुग्णालये, विमा कंपन्या आणि संशोधन संस्थांना डेटा इंटरऑपरेबिलिटी करण्यास अनुमती देते.

उदाहरण: आशियातील वित्तीय सेवा

आशियातील वित्तीय संस्थांना प्रकार-सुरक्षित डेटा मेशचा फायदा होऊ शकतो. आशियातील अनेक देशांमध्ये कार्यरत असलेल्या वित्तीय सेवा कंपनीची कल्पना करा. भिन्न डोमेन टीम व्यवहार, ग्राहक प्रोफाइल आणि जोखीम व्यवस्थापन हाताळतात. एक प्रकार-सुरक्षित डेटा मेश व्यवहार, ग्राहक डेटा आणि वित्तीय उत्पादनांसाठी सामायिक स्कीमा तयार करू शकते. प्रमाणीकरण हे सुनिश्चित करते की डेटा प्रत्येक देशासाठी स्थानिक नियमांचे पालन करतो, ज्यामुळे अधिक अखंड वित्तीय इकोसिस्टम तयार होते.

उदाहरण: जागतिक स्तरावर हवामान डेटा

देश आणि संशोधन संस्थांमध्ये हवामान डेटा सामायिक करण्याच्या गरजेचा विचार करा. हवामान स्टेशन्स, उपग्रह आणि हवामान मॉडेलमधील डेटा प्रकार-सुरक्षित डेटा मेश वापरून एकत्रित केला जाऊ शकतो. प्रमाणित स्कीमा व्याख्या इंटरऑपरेबिलिटी सुनिश्चित करू शकतात आणि सहकार्याला प्रोत्साहन देऊ शकतात. प्रकार-सुरक्षित डेटा मेश हवामान बदलांचे व्यवस्थापन करण्यासाठी मौल्यवान साधने तयार करण्यासाठी जगभरातील संशोधकांना सक्षम करते.

योग्य तंत्रज्ञान निवडणे

प्रकार-सुरक्षित डेटा मेशची अंमलबजावणी करण्यासाठी योग्य तंत्रज्ञान निवडणे आवश्यक आहे. स्कीमा व्याख्या, प्रमाणीकरण आणि प्रशासनासाठी अनेक साधने आणि तंत्रज्ञान मदत करू शकतात. खालील गोष्टी विचारात घ्या:

• स्कीमा व्याख्या भाषा: Avro, Protobuf आणि JSON स्कीमा स्कीमा परिभाषित करण्यासाठी लोकप्रिय पर्याय आहेत. निवड कार्यप्रदर्शन, भाषा समर्थन आणि वापरणी सुलभता यासारख्या घटकांवर अवलंबून असते.
• स्कीमा रजिस्ट्री: Apache Kafka Schema Registry, Confluent Schema Registry आणि AWS Glue Schema Registry केंद्रीकृत स्कीमा व्यवस्थापन प्रदान करतात.
• डेटा प्रमाणीकरण साधने: ग्रेट एक्सपेक्टेशन्स, डीक्यू आणि Apache Beam सारखी साधने डेटा प्रमाणीकरण आणि गुणवत्ता तपासणीसाठी वापरली जाऊ शकतात.
• डेटा कॅटलॉग/डिस्कव्हरी: Apache Atlas, DataHub किंवा Amundsen सारखी साधने डेटा शोध, डॉक्युमेंटेशन आणि वंश मागोवा सक्षम करतात.
• डेटा पाइपलाइन ऑर्केस्ट्रेशन: Apache Airflow, Prefect किंवा Dagster चा वापर डेटा पाइपलाइन ऑर्केस्ट्रेट करण्यासाठी आणि डेटा गुणवत्ता तपासणी लागू करण्यासाठी केला जाऊ शकतो.
• क्लाउड-विशिष्ट सेवा: AWS (Glue, S3), Azure (Data Lake Storage, Data Factory) आणि Google Cloud (Cloud Storage, Dataflow) सारखे क्लाउड प्रदाते डेटा मेश तयार करण्यासाठी आणि व्यवस्थापित करण्यासाठी वापरल्या जाणार् ऱ्या सेवा देतात.

प्रकार-सुरक्षित डेटा मेश तयार करणे: सर्वोत्तम पद्धती

प्रकार-सुरक्षित डेटा मेशची यशस्वीपणे अंमलबजावणी करण्यासाठी एक चांगली परिभाषित धोरण आणि सर्वोत्तम पद्धतींचे पालन करणे आवश्यक आहे:

• लहान सुरुवात करा: संस्थेमध्ये स्केल करण्यापूर्वी संकल्पना सिद्ध करण्यासाठी आणि अनुभवातून शिकण्यासाठी पायलट प्रकल्पाने सुरुवात करा.
• डोमेन मालकीला प्राधान्य द्या: डोमेन टीमना त्यांचे डेटा उत्पादने आणि स्कीमा मालकी आणि व्यवस्थापित करण्यास सक्षम करा.
• स्पष्ट डेटा करार स्थापित करा: डेटा उत्पादक आणि ग्राहक यांच्यात डेटा करार परिभाषित करा, स्कीमा, डेटा गुणवत्ता आणि सेवा-स्तर करार निर्दिष्ट करा.
• डेटा गव्हर्नन्समध्ये गुंतवणूक करा: डेटा गुणवत्ता, अनुपालन आणि सुरक्षा सुनिश्चित करण्यासाठी एक मजबूत डेटा गव्हर्नन्स फ्रेमवर्क लागू करा.
• सर्वकाही स्वयंचलित करा: मॅन्युअल प्रयत्न कमी करण्यासाठी आणि सातत्य सुनिश्चित करण्यासाठी स्कीमा प्रमाणीकरण, डेटा पाइपलाइन निर्मिती आणि डेटा गुणवत्ता तपासणी स्वयंचलित करा.
• सहकार्याला प्रोत्साहन द्या: स्कीमा, ज्ञान आणि सर्वोत्तम पद्धती सामायिक करण्यासाठी डोमेन टीममधील सहकार्याला प्रोत्साहन द्या.
• DevOps मानसिकता स्वीकारा: डेटा अभियांत्रिकीसाठी DevOps पद्धती स्वीकारा, सतत एकत्रीकरण, सतत वितरण (CI/CD) आणि जलद पुनरावृत्ती सक्षम करा.
• देखरेख आणि सतर्कता: डेटा गुणवत्ता समस्या आणि पाइपलाइन अयशस्वी झाल्यास शोधण्यासाठी सर्वसमावेशक देखरेख आणि सतर्कता लागू करा.
• प्रशिक्षण द्या: डेटा मेश तत्त्वे समजून घेण्यासाठी आणि स्वीकारण्यासाठी डोमेन टीमना प्रशिक्षण आणि समर्थन द्या.

प्रकार-सुरक्षित डेटा मेश लागू करण्याचे फायदे: सारांश

प्रकार-सुरक्षित डेटा मेश लागू केल्याने कोणत्याही संस्थेसाठी महत्त्वपूर्ण फायदे मिळतात जी मोठ्या प्रमाणात डेटा हाताळते:

• सुधारित डेटा गुणवत्ता आणि विश्वसनीयता: डेटा परिभाषित संरचनेचे आणि प्रमाणीकरण नियमांचे पालन करतो याची खात्री करते.
• वर्धित डेटा इंटरऑपरेबिलिटी: विविध टीम आणि सिस्टममध्ये अखंड डेटा एक्सचेंज सुलभ करते.
• कमी दोष आणि जलद विकास: दोषांना लवकर पकडते आणि विकास प्रक्रिया गतिमान करते.
• स्केलेबिलिटी आणि लवचिकता: संस्थांना त्यांचे डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर अधिक सहजपणे स्केल करण्यास सक्षम करते.
• सुधारित डेटा गव्हर्नन्स आणि अनुपालन: नियामक आवश्यकतांचे पालन करण्यास समर्थन देते आणि डेटा सुरक्षा सुनिश्चित करते.
• वाढलेली चपळता आणि नवोपक्रम: टीमना व्यवसाय गरजा विकसित करण्यासाठी जलद प्रतिसाद देण्यास अनुमती देते.
• डेटा लोकशाहीकरण: डेटा अधिक प्रवेशयोग्य आणि विस्तृत श्रेणीतील वापरकर्त्यांसाठी उपयुक्त बनवते.

संभाव्य आव्हानांना संबोधित करणे

फायदे अनेक असले तरी, प्रकार-सुरक्षित डेटा मेशची अंमलबजावणीमध्ये आव्हाने देखील समाविष्ट आहेत:

• प्रारंभिक गुंतवणूक आणि सेटअप: इन्फ्रास्ट्रक्चर सेट करणे आणि आवश्यक साधने आणि प्रक्रिया विकसित करण्यासाठी वेळ आणि संसाधनांची प्रारंभिक गुंतवणूक आवश्यक आहे.
• सांस्कृतिक बदल: विकेंद्रित डेटा मालकी मॉडेलमध्ये संक्रमणासाठी संस्थेमध्ये सांस्कृतिक बदल आवश्यक असू शकतो.
• तांत्रिक गुंतागुंत: आर्किटेक्चर आणि त्यात समाविष्ट असलेली विशिष्ट साधने जटिल असू शकतात.
• प्रशासन ओव्हरहेड: योग्य प्रशासन स्थापित करणे आणि राखणे आवश्यक आहे.
• अवलंबित्व व्यवस्थापन: डेटा उत्पादनांमधील अवलंबित्व व्यवस्थापनासाठी काळजीपूर्वक नियोजन आवश्यक आहे.
• डोमेन टीम कौशल्ये: डोमेन टीमना नवीन कौशल्ये मिळवावी लागतील.

तथापि, अंमलबजावणीची काळजीपूर्वक योजना करून, या आव्हानांना धैर्याने सामोरे जाऊन आणि योग्य साधने आणि पद्धती निवडल्यास, संस्था या अडचणींवर मात करू शकतात.

निष्कर्ष: डेटा मेश यशासाठी प्रकार सुरक्षितता स्वीकारणे

प्रकार-सुरक्षित डेटा मेश आर्किटेक्चर त्या संस्थांसाठी आवश्यक आहे ज्यांना आधुनिक, स्केलेबल आणि कार्यक्षम डेटा इकोसिस्टम तयार करायची आहे. विकेंद्रित डेटा प्रकार अंमलबजावणी हा या दृष्टिकोणाचा आधारस्तंभ आहे, डोमेन टीमना त्यांची डेटा उत्पादने व्यवस्थापित करण्यास सक्षम करते, तर डेटा गुणवत्ता आणि इंटरऑपरेबिलिटी सुनिश्चित करते. या ब्लॉग पोस्टमध्ये नमूद केलेली तत्त्वे आणि सर्वोत्तम पद्धती स्वीकारून, संस्था यशस्वीपणे प्रकार-सुरक्षित डेटा मेश लागू करू शकतात आणि त्यांच्या डेटाची पूर्ण क्षमता अनलॉक करू शकतात. हा दृष्टिकोन जागतिक संस्थांना त्यांच्या डेटाचे मूल्य वाढवण्यास, नवोपक्रमाला चालना देण्यास आणि आत्मविश्वासाने डेटा-आधारित निर्णय घेण्यास अनुमती देतो, ज्यामुळे त्यांच्या व्यवसायाच्या यशाला सर्व जागतिक बाजारपेठांमध्ये समर्थन मिळते.

प्रकार-सुरक्षित डेटा मेशच्या दिशेने प्रवास ही एक सतत सुधारणा प्रक्रिया आहे. संस्थांनी पुनरावृत्ती करण्यास, जुळवून घेण्यास आणि अनुभवातून शिकण्यास तयार असले पाहिजे. डेटा गुणवत्तेला प्राधान्य देऊन, विकेंद्रीकरण स्वीकारून आणि सहकार्याला प्रोत्साहन देऊन, ते एक डेटा इकोसिस्टम तयार करू शकतात जे मजबूत, विश्वासार्ह आणि जागतिक व्यवसाय लँडस्केपच्या विकसित गरजा पूर्ण करण्यास सक्षम आहे. डेटा ही एक धोरणात्मक मालमत्ता आहे आणि प्रकार-सुरक्षित डेटा मेशची अंमलबजावणी करणे हे आजच्या वाढत्या जटिल डेटा लँडस्केपमध्ये एक धोरणात्मक अनिवार्य आहे.