டேட்டா லேக்குகளின் ஆற்றலைத் திறத்தல்: கட்டமைக்கப்படாத தரவு சேமிப்பிற்கான ஒரு விரிவான வழிகாட்டி

இன்றைய தரவு சார்ந்த உலகில், நிறுவனங்கள் பல்வேறு மூலங்களிலிருந்து பெருமளவிலான தரவுகளை உருவாக்கி சேகரித்து வருகின்றன. இந்தத் தரவின் குறிப்பிடத்தக்க பகுதி கட்டமைக்கப்படாதது, அதாவது இது முன்வரையறுக்கப்பட்ட வடிவங்கள் அல்லது திட்டங்களுக்கு இணங்கவில்லை. இதில் உரை ஆவணங்கள், படங்கள், வீடியோக்கள், ஆடியோ கோப்புகள், சமூக ஊடக ஊட்டங்கள், சென்சார் தரவு மற்றும் பல அடங்கும். கட்டமைக்கப்பட்ட தரவிற்காக வடிவமைக்கப்பட்ட பாரம்பரிய தரவுக் கிடங்குகள், கட்டமைக்கப்படாத தரவின் அளவு, வகை மற்றும் வேகத்தை திறம்பட கையாள அடிக்கடி சிரமப்படுகின்றன. இங்குதான் டேட்டா லேக்குகள் devreக்கு வருகின்றன.

டேட்டா லேக் என்றால் என்ன?

டேட்டா லேக் என்பது ஒரு மையப்படுத்தப்பட்ட களஞ்சியமாகும், இது உங்கள் கட்டமைக்கப்பட்ட, பகுதி-கட்டமைக்கப்பட்ட மற்றும் கட்டமைக்கப்படாத தரவு அனைத்தையும் எந்த அளவிலும் சேமிக்க உங்களை அனுமதிக்கிறது. உங்கள் தரவை முதலில் கட்டமைக்காமல், அப்படியே சேமிக்கலாம். இது முன்கூட்டியே ஸ்கீமா வரையறையின் தேவையை நீக்குகிறது மற்றும் தரவை விரைவாகவும் திறமையாகவும் உள்ளெடுக்க உங்களை அனுமதிக்கிறது. இது ஒரு பரந்த தரவுக் ஏரியைக் கொண்டிருப்பது போன்றது, தேவைப்படும்போது மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளைப் பகுப்பாய்வு செய்வதற்கும் பிரித்தெடுப்பதற்கும் நீங்கள் அதில் மூழ்கலாம்.

ஒரு தரவுக் கிடங்கைப் போலல்லாமல், பொதுவாக தரவைச் சேமிப்பதற்கு முன்பு மாற்றியமைக்க (ETL - பிரித்தெடுத்தல், மாற்றுதல், ஏற்றுதல்) தேவைப்படுகிறது, ஒரு டேட்டா லேக் ELT (பிரித்தெடுத்தல், ஏற்றுதல், மாற்றுதல்) அணுகுமுறையைப் பயன்படுத்துகிறது. அதாவது, தரவு அதன் மூல வடிவத்தில் ஏரியில் ஏற்றப்படுகிறது, மேலும் பகுப்பாய்விற்குத் தேவைப்படும்போது மட்டுமே மாற்றங்கள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. இது தரவை ஆராய்வதிலும் பகுப்பாய்வு செய்வதிலும் அதிக நெகிழ்வுத்தன்மையையும் சுறுசுறுப்பையும் வழங்குகிறது.

டேட்டா லேக்கின் முக்கிய பண்புகள்:

• ஸ்கீமா-ஆன்-ரீட் (Schema-on-Read): தரவு ஸ்கீமா உள்ளெடுக்கும் நேரத்தில் அல்ல, பகுப்பாய்வு நேரத்தில் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
• அளவிடுதல் (Scalability): பெருமளவிலான தரவுகளைக் கையாள வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது.
• பல்வகைமை (Variety): கட்டமைக்கப்பட்ட, பகுதி-கட்டமைக்கப்பட்ட மற்றும் கட்டமைக்கப்படாதவை உட்பட பல்வேறு தரவு வகைகளை ஆதரிக்கிறது.
• செலவு குறைந்தவை (Cost-Effective): பொதுவாக கமாடிட்டி சேமிப்பகம் மற்றும் திறந்த மூல தொழில்நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துகிறது.
• சுறுசுறுப்பு (Agility): விரைவான தரவு உள்ளெடுப்பு மற்றும் ஆய்வுக்கு உதவுகிறது.

உலகளாவிய சூழலில் கட்டமைக்கப்படாத தரவின் முக்கியத்துவம்

கட்டமைக்கப்படாத தரவு மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளைக் கொண்டுள்ளது, அவை பல்வேறு தொழில்கள் மற்றும் பிராந்தியங்களில் வணிக விளைவுகளை மேம்படுத்தப் பயன்படுத்தப்படலாம். இதோ சில எடுத்துக்காட்டுகள்:

• சில்லறை வர்த்தகம்: சமூக ஊடக உணர்வுகள், வாடிக்கையாளர் மதிப்புரைகள் மற்றும் இணையதள கிளிக்குகளை பகுப்பாய்வு செய்து வாடிக்கையாளர் விருப்பங்களைப் புரிந்துகொண்டு சந்தைப்படுத்தல் பிரச்சாரங்களைத் தனிப்பயனாக்குதல். ஒரு பன்னாட்டு சில்லறை விற்பனையாளர் இந்தத் தரவைப் பயன்படுத்தி ஐரோப்பா, ஆசியா மற்றும் அமெரிக்காவில் உள்ள உள்ளூர் சந்தை விருப்பங்களுக்கு ஏற்ப தயாரிப்பு சலுகைகளை மாற்றியமைக்க முடியும்.
• சுகாதாரம்: மருத்துவப் படங்கள் (எக்ஸ்-கதிர்கள், எம்.ஆர்.ஐ), மருத்துவரின் குறிப்புகள் மற்றும் நோயாளியின் பதிவுகளைச் செயலாக்குவதன் மூலம் நோயறிதல், சிகிச்சை மற்றும் நோயாளி பராமரிப்பை மேம்படுத்துதல். உதாரணமாக, உலகெங்கிலும் உள்ள மருத்துவமனைகளில் இருந்து மருத்துவப் படங்களைப் பகுப்பாய்வு செய்வது, வடிவங்களை அடையாளம் காணவும், வெவ்வேறு மக்களிடையே நோயறிதல்களின் துல்லியத்தை மேம்படுத்தவும் உதவும்.
• நிதிச் சேவைகள்: மோசடியைக் கண்டறியவும், இடர் மதிப்பீடு செய்யவும், தகவலறிந்த முதலீட்டு முடிவுகளை எடுக்கவும் செய்திக் கட்டுரைகள், சமூக ஊடக ஊட்டங்கள் மற்றும் சந்தை அறிக்கைகளைக் கண்காணித்தல். உலகளவில் செயல்படும் வங்கிகள் இந்தத் தரவைப் பயன்படுத்தி நிதி அபாயங்களைக் கண்காணிக்கவும் சர்வதேச விதிமுறைகளுக்கு இணங்கவும் முடியும்.
• உற்பத்தி: உபகரணங்களிலிருந்து சென்சார் தரவு, உற்பத்திப் பதிவுகள் மற்றும் பராமரிப்பு அறிக்கைகளைப் பகுப்பாய்வு செய்து உற்பத்தி செயல்முறைகளை மேம்படுத்துதல், உபகரணங்களின் தோல்விகளைக் கணித்தல் மற்றும் தரக் கட்டுப்பாட்டை மேம்படுத்துதல். வெவ்வேறு நாடுகளில் உள்ள தொழிற்சாலைகளின் தரவைப் பகுப்பாய்வு செய்வது சிறந்த நடைமுறைகளை அடையாளம் காணவும் உலகளாவிய விநியோகச் சங்கிலிகளை மேம்படுத்தவும் உதவும்.
• தொலைத்தொடர்பு: அழைப்புப் பதிவுகள், நெட்வொர்க் ட்ராஃபிக் தரவு மற்றும் வாடிக்கையாளர் ஆதரவு தொடர்புகளைப் பகுப்பாய்வு செய்து நெட்வொர்க் செயல்திறனை மேம்படுத்துதல், சேவைச் சிக்கல்களைக் கண்டறிதல் மற்றும் வாடிக்கையாளர் திருப்தியை மேம்படுத்துதல். ஒரு உலகளாவிய தொலைத்தொடர்பு நிறுவனம் இந்தத் தரவைப் பயன்படுத்தி நெட்வொர்க் செயல்திறனை மேம்படுத்தவும் அதன் சர்வதேச செயல்பாடுகளில் சிறந்த வாடிக்கையாளர் சேவையை வழங்கவும் முடியும்.

கட்டமைக்கப்படாத தரவிற்கான டேட்டா லேக் கட்டமைப்பு

ஒரு பொதுவான டேட்டா லேக் கட்டமைப்பு பின்வரும் அடுக்குகளைக் கொண்டுள்ளது:

1. உள்ளெடுப்பு அடுக்கு (Ingestion Layer):

இந்த அடுக்கு பல்வேறு மூலங்களிலிருந்து டேட்டா லேக்கிற்குள் தரவை உள்ளெடுப்பதற்குப் பொறுப்பாகும். இது வெவ்வேறு தரவு வடிவங்களையும் உள்ளெடுப்பு விகிதங்களையும் கையாளக்கூடியதாக இருக்க வேண்டும். பொதுவான உள்ளெடுப்பு கருவிகள் பின்வருமாறு:

• Apache Kafka: நிகழ்நேர தரவு உள்ளெடுப்பிற்கான ஒரு விநியோகிக்கப்பட்ட ஸ்ட்ரீமிங் தளம்.
• Apache Flume: பெருமளவிலான பதிவுத் தரவைச் சேகரிக்க, ஒருங்கிணைக்க மற்றும் நகர்த்துவதற்கான ஒரு விநியோகிக்கப்பட்ட சேவை.
• AWS Kinesis: ஒரு கிளவுட் அடிப்படையிலான ஸ்ட்ரீமிங் தரவு சேவை.
• Azure Event Hubs: ஒரு கிளவுட் அடிப்படையிலான நிகழ்வு உள்ளெடுப்பு சேவை.

2. சேமிப்பு அடுக்கு (Storage Layer):

இந்த அடுக்கு அனைத்து வகையான தரவுகளுக்கும் அளவிடக்கூடிய மற்றும் செலவு குறைந்த சேமிப்பக தீர்வை வழங்குகிறது. பொதுவான சேமிப்பக விருப்பங்கள் பின்வருமாறு:

• Hadoop Distributed File System (HDFS): கமாடிட்டி வன்பொருள் முழுவதும் பெரிய கோப்புகளைச் சேமிக்க வடிவமைக்கப்பட்ட ஒரு விநியோகிக்கப்பட்ட கோப்பு முறைமை.
• Amazon S3: ஒரு கிளவுட் அடிப்படையிலான பொருள் சேமிப்பு சேவை.
• Azure Blob Storage: ஒரு கிளவுட் அடிப்படையிலான பொருள் சேமிப்பு சேவை.
• Google Cloud Storage: ஒரு கிளவுட் அடிப்படையிலான பொருள் சேமிப்பு சேவை.

சேமிப்பகத்தின் தேர்வு செலவு, செயல்திறன், அளவிடுதல் மற்றும் பாதுகாப்பு தேவைகள் போன்ற காரணிகளைப் பொறுத்தது. கிளவுட் அடிப்படையிலான சேமிப்பக தீர்வுகள் அவற்றின் அளவிடுதல் மற்றும் மேலாண்மை எளிமைக்காக பெரும்பாலும் விரும்பப்படுகின்றன.

3. செயலாக்க அடுக்கு (Processing Layer):

இந்த அடுக்கு டேட்டா லேக்கில் சேமிக்கப்பட்ட தரவைச் செயலாக்குவதற்கும் பகுப்பாய்வு செய்வதற்கும் கருவிகள் மற்றும் கட்டமைப்புகளை வழங்குகிறது. பொதுவான செயலாக்க கட்டமைப்புகள் பின்வருமாறு:

• Apache Spark: ஒரு வேகமான மற்றும் பொது-நோக்க கிளஸ்டர் கம்ப்யூட்டிங் அமைப்பு.
• Apache Hadoop MapReduce: பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளை இணையாகச் செயலாக்குவதற்கான ஒரு நிரலாக்க மாதிரி.
• AWS EMR: Hadoop மற்றும் Spark அடிப்படையிலான ஒரு கிளவுட் பிக் டேட்டா தளம்.
• Azure HDInsight: Hadoop மற்றும் Spark அடிப்படையிலான ஒரு கிளவுட் பிக் டேட்டா தளம்.
• Google Cloud Dataproc: Hadoop மற்றும் Spark அடிப்படையிலான ஒரு கிளவுட் பிக் டேட்டா தளம்.

இந்த கட்டமைப்புகள் தரவு சுத்தம் செய்தல், மாற்றம், ஒருங்கிணைப்பு மற்றும் இயந்திர கற்றல் போன்ற பல்வேறு தரவு செயலாக்க பணிகளைச் செய்ய உங்களை அனுமதிக்கின்றன.

4. ஆளுகை மற்றும் பாதுகாப்பு அடுக்கு (Governance and Security Layer):

இந்த அடுக்கு டேட்டா லேக்கில் உள்ள தரவு சரியாக நிர்வகிக்கப்படுவதையும், பாதுகாக்கப்படுவதையும், அங்கீகரிக்கப்பட்ட பயனர்களுக்கு அணுகக்கூடியதாகவும் இருப்பதை உறுதி செய்கிறது. இந்த அடுக்கின் முக்கிய கூறுகள் பின்வருமாறு:

• தரவு பட்டியல் (Data Catalog): டேட்டா லேக்கில் சேமிக்கப்பட்ட தரவைப் பற்றிய தகவல்களை வழங்கும் ஒரு மெட்டாடேட்டா களஞ்சியம்.
• தரவு வம்சாவளி (Data Lineage): தரவின் தோற்றம் மற்றும் மாற்றத்தைக் கண்காணித்தல்.
• அணுகல் கட்டுப்பாடு (Access Control): தரவு அணுகலைக் கட்டுப்படுத்த பாதுகாப்பு கொள்கைகளைச் செயல்படுத்துதல்.
• தரவு மறைத்தல் (Data Masking): முக்கியமான தரவை மறைப்பதன் மூலம் அல்லது அநாமதேயப்படுத்துவதன் மூலம் பாதுகாத்தல்.

டேட்டா லேக்கில் தரவின் ஒருமைப்பாடு மற்றும் நம்பகத்தன்மையை உறுதி செய்வதற்கு தரவு ஆளுகை மற்றும் பாதுகாப்பு ஆகியவை முக்கியமானவை.

5. நுகர்வு அடுக்கு (Consumption Layer):

இந்த அடுக்கு பல்வேறு பயனர்கள் மற்றும் பயன்பாடுகளுக்கு பதப்படுத்தப்பட்ட தரவிற்கான அணுகலை வழங்குகிறது. பொதுவான நுகர்வு முறைகள் பின்வருமாறு:

• வணிக நுண்ணறிவு (BI) கருவிகள்: தரவைக் காட்சிப்படுத்தவும் பகுப்பாய்வு செய்யவும் Tableau, Power BI மற்றும் Qlik Sense போன்ற கருவிகள்.
• தரவு அறிவியல் தளங்கள்: இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கும் வரிசைப்படுத்துவதற்கும் தளங்கள்.
• APIகள்: நிரல் ரீதியாக தரவை அணுகுவதற்கான இடைமுகங்கள்.
• தரவுக் கிடங்குகள்: குறிப்பிட்ட அறிக்கை மற்றும் பகுப்பாய்வு தேவைகளுக்காக பதப்படுத்தப்பட்ட தரவை தரவுக் கிடங்குகளுக்கு நகர்த்துதல்.

கட்டமைக்கப்படாத தரவிற்காக டேட்டா லேக்கைப் பயன்படுத்துவதன் நன்மைகள்

டேட்டா லேக்குகள் தங்கள் கட்டமைக்கப்படாத தரவைப் பயன்படுத்த விரும்பும் நிறுவனங்களுக்கு பல நன்மைகளை வழங்குகின்றன:

• மேம்பட்ட சுறுசுறுப்பு: விரைவான தரவு உள்ளெடுப்பு மற்றும் ஆய்வுக்கு உதவுகிறது, இது நிறுவனங்கள் மாறும் வணிகத் தேவைகளுக்கு விரைவாக பதிலளிக்க அனுமதிக்கிறது.
• குறைக்கப்பட்ட செலவுகள்: கமாடிட்டி சேமிப்பகம் மற்றும் திறந்த மூல தொழில்நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துகிறது, சேமிப்பு மற்றும் செயலாக்க செலவுகளைக் குறைக்கிறது.
• மேம்படுத்தப்பட்ட தரவு கண்டறிதல்: அனைத்து வகையான தரவுகளுக்கும் ஒரு மையப்படுத்தப்பட்ட களஞ்சியத்தை வழங்குகிறது, இது தரவைக் கண்டுபிடிப்பதையும் பகுப்பாய்வு செய்வதையும் எளிதாக்குகிறது.
• மேம்படுத்தப்பட்ட தரவுத் தரம்: தேவைக்கேற்ப தரவு சுத்தம் மற்றும் மாற்றத்தைச் செய்ய அனுமதிக்கிறது, தரவுத் தரத்தை உறுதி செய்கிறது.
• மேம்பட்ட பகுப்பாய்வு: இயந்திர கற்றல் மற்றும் முன்கணிப்பு மாடலிங் போன்ற மேம்பட்ட பகுப்பாய்வு நுட்பங்களை ஆதரிக்கிறது.
• சிறந்த முடிவெடுத்தல்: தரவின் விரிவான பார்வையை வழங்குகிறது, இது சிறந்த தகவலறிந்த முடிவெடுப்பதை செயல்படுத்துகிறது.

ஒரு டேட்டா லேக்கை செயல்படுத்துவதில் உள்ள சவால்கள்

டேட்டா லேக்குகள் பல நன்மைகளை வழங்கினாலும், அவை சில சவால்களையும் முன்வைக்கின்றன:

• தரவு ஆளுகை: தரவுத் தரம், பாதுகாப்பு மற்றும் இணக்கத்தை உறுதி செய்தல். சரியான ஆளுகை இல்லாமல், டேட்டா லேக்குகள் "தரவு சதுப்பு நிலங்களாக" மாறக்கூடும், அவை பயன்படுத்த முடியாத மற்றும் நம்பமுடியாத தரவுகளால் நிரப்பப்படுகின்றன.
• தரவு கண்டறிதல்: டேட்டா லேக்கில் சேமிக்கப்பட்ட தரவைக் கண்டுபிடித்து புரிந்துகொள்வது. தரவு கண்டறிதலுக்கு நன்கு வரையறுக்கப்பட்ட தரவு பட்டியல் அவசியம்.
• தரவு பாதுகாப்பு: அங்கீகரிக்கப்படாத அணுகலில் இருந்து முக்கியமான தரவைப் பாதுகாத்தல். தரவு மீறல்களைத் தடுக்க வலுவான பாதுகாப்பு நடவடிக்கைகள் தேவை.
• திறன் இடைவெளி: பிக் டேட்டா தொழில்நுட்பங்கள் மற்றும் தரவு அறிவியலில் சிறப்புத் திறன்கள் தேவை. நிறுவனங்கள் பயிற்சியில் முதலீடு செய்ய அல்லது நிபுணர்களை நியமிக்க வேண்டியிருக்கும்.
• சிக்கலானது: ஒரு டேட்டா லேக்கை வடிவமைத்தல், செயல்படுத்துதல் மற்றும் நிர்வகித்தல் சிக்கலானதாக இருக்கலாம்.

வெற்றிகரமான டேட்டா லேக்கை உருவாக்குவதற்கான சிறந்த நடைமுறைகள்

சவால்களை சமாளிக்கவும், டேட்டா லேக்கின் நன்மைகளை அதிகரிக்கவும், நிறுவனங்கள் இந்த சிறந்த நடைமுறைகளைப் பின்பற்ற வேண்டும்:

• தெளிவான வணிக நோக்கங்களை வரையறுக்கவும்: டேட்டா லேக் மூலம் நீங்கள் தீர்க்க விரும்பும் குறிப்பிட்ட வணிகச் சிக்கல்களைக் கண்டறியவும்.
• ஒரு தரவு ஆளுகை கட்டமைப்பை உருவாக்கவும்: தரவுத் தரம், பாதுகாப்பு மற்றும் இணக்கத்திற்கான கொள்கைகள் மற்றும் நடைமுறைகளை நிறுவவும்.
• ஒரு தரவு பட்டியலை செயல்படுத்தவும்: டேட்டா லேக்கில் சேமிக்கப்பட்ட தரவைப் பற்றிய தகவல்களை வழங்கும் ஒரு மெட்டாடேட்டா களஞ்சியத்தை உருவாக்கவும்.
• தரவு உள்ளெடுப்பை தானியங்குபடுத்துங்கள்: பல்வேறு மூலங்களிலிருந்து தரவை உள்ளெடுக்கும் செயல்முறையை தானியங்குபடுத்துங்கள்.
• தரவுத் தரத்தை அமல்படுத்துங்கள்: தரவு துல்லியம் மற்றும் நிலைத்தன்மையை உறுதிப்படுத்த தரவுத் தரச் சோதனைகளைச் செயல்படுத்தவும்.
• உங்கள் டேட்டா லேக்கைப் பாதுகாக்கவும்: முக்கியமான தரவைப் பாதுகாக்க வலுவான பாதுகாப்பு நடவடிக்கைகளைச் செயல்படுத்தவும்.
• செயல்திறனைக் கண்காணிக்கவும்: இடையூறுகளைக் கண்டறிந்து நிவர்த்தி செய்ய டேட்டா லேக்கின் செயல்திறனைக் கண்காணிக்கவும்.
• பயிற்சியில் முதலீடு செய்யுங்கள்: உங்கள் குழுவிற்கு பிக் டேட்டா தொழில்நுட்பங்கள் மற்றும் தரவு அறிவியலில் பயிற்சி அளிக்கவும்.
• சிறியதாகத் தொடங்கி மீண்டும் செய்யவும்: ஒரு சிறிய முன்னோடித் திட்டத்துடன் தொடங்கி, நீங்கள் அனுபவம் பெறும்போது படிப்படியாக டேட்டா லேக்கை விரிவாக்கவும்.

டேட்டா லேக்குகளுக்கான கருவிகள் மற்றும் தொழில்நுட்பங்கள்

டேட்டா லேக்குகளை உருவாக்க மற்றும் நிர்வகிக்க பல்வேறு கருவிகள் மற்றும் தொழில்நுட்பங்கள் உள்ளன. இதோ சில பிரபலமான விருப்பங்கள்:

• Hadoop: பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளின் விநியோகிக்கப்பட்ட சேமிப்பு மற்றும் செயலாக்கத்திற்கான ஒரு திறந்த மூல கட்டமைப்பு.
• Spark: ஒரு வேகமான மற்றும் பொது-நோக்க கிளஸ்டர் கம்ப்யூட்டிங் அமைப்பு.
• AWS S3: ஒரு கிளவுட் அடிப்படையிலான பொருள் சேமிப்பு சேவை.
• Azure Data Lake Storage: ஒரு கிளவுட் அடிப்படையிலான டேட்டா லேக் சேமிப்பு சேவை.
• Google Cloud Storage: ஒரு கிளவுட் அடிப்படையிலான பொருள் சேமிப்பு சேவை.
• Snowflake: ஒரு கிளவுட் அடிப்படையிலான தரவுக் கிடங்கு தளம், இது டேட்டா லேக்காகவும் பயன்படுத்தப்படலாம்.
• Databricks: Apache Spark அடிப்படையிலான ஒரு ஒருங்கிணைந்த பகுப்பாய்வு தளம்.
• Talend: தரவு உள்ளெடுப்பு, மாற்றம் மற்றும் ஆளுகையை ஆதரிக்கும் ஒரு தரவு ஒருங்கிணைப்பு தளம்.
• Informatica: தரவு ஒருங்கிணைப்பு, தரவுத் தரம் மற்றும் தரவு ஆளுகை திறன்களை வழங்கும் ஒரு தரவு மேலாண்மை தளம்.

கருவிகள் மற்றும் தொழில்நுட்பங்களின் தேர்வு உங்கள் குறிப்பிட்ட தேவைகள் மற்றும் வரவுசெலவுத் திட்டத்தைப் பொறுத்தது.

தொழில்கள জুড়ে டேட்டா லேக் பயன்பாட்டு வழக்குகள்

பல்வேறு வணிகச் சிக்கல்களைத் தீர்க்க பரந்த அளவிலான தொழில்களில் டேட்டா லேக்குகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. இதோ சில எடுத்துக்காட்டுகள்:

• இ-காமர்ஸ்: வாடிக்கையாளர் உலாவல் வரலாறு, கொள்முதல் தரவு மற்றும் சமூக ஊடக செயல்பாடுகளைப் பகுப்பாய்வு செய்து பரிந்துரைகளைத் தனிப்பயனாக்கவும் வாடிக்கையாளர் அனுபவத்தை மேம்படுத்தவும். ஒரு உலகளாவிய இ-காமர்ஸ் தளம் இந்தத் தரவைப் பயன்படுத்தி உலகெங்கிலும் உள்ள தனிப்பட்ட வாடிக்கையாளர்களுக்கு தயாரிப்பு பரிந்துரைகள் மற்றும் சந்தைப்படுத்தல் பிரச்சாரங்களைத் தனிப்பயனாக்கலாம்.
• வங்கி: மோசடியைக் கண்டறிதல், கடன் அபாயத்தை மதிப்பிடுதல் மற்றும் வாடிக்கையாளர் சேவையை மேம்படுத்துதல். உலகெங்கிலும் உள்ள கிளைகளின் பரிவர்த்தனைத் தரவைப் பகுப்பாய்வு செய்வது சிறந்த மோசடி கண்டறிதலை செயல்படுத்துகிறது.
• காப்பீடு: அபாயத்தை மதிப்பிடுதல், மோசடியைக் கண்டறிதல் மற்றும் உரிமைகோரல் செயலாக்கத்தை மேம்படுத்துதல். வெவ்வேறு புவியியல் பகுதிகளில் உள்ள உரிமைகோரல் வரலாற்றைப் பகுப்பாய்வு செய்வது காப்பீட்டு நிறுவனங்கள் தங்கள் இடர் மதிப்பீடுகளை மேம்படுத்த உதவுகிறது.
• சுகாதாரம்: நோயறிதல், சிகிச்சை மற்றும் நோயாளி பராமரிப்பை மேம்படுத்துதல். வெவ்வேறு நாடுகளில் இருந்து சேகரிக்கப்பட்ட நோயாளி தரவைப் பகுப்பாய்வு செய்வது உலகளாவிய சுகாதாரப் போக்குகளை அடையாளம் காண அனுமதிக்கிறது.
• உற்பத்தி: உற்பத்தி செயல்முறைகளை மேம்படுத்துதல், உபகரணங்களின் தோல்விகளைக் கணித்தல் மற்றும் தரக் கட்டுப்பாட்டை மேம்படுத்துதல். பல்வேறு நாடுகளில் உள்ள உற்பத்தி ஆலைகளின் சென்சார் தரவைப் பகுப்பாய்வு செய்வது உலகளாவிய விநியோகச் சங்கிலிகளை மேம்படுத்த உதவுகிறது.

டேட்டா லேக்குகளின் எதிர்காலம்

டேட்டா லேக்குகள் மேலும் அறிவார்ந்த, தானியங்கு மற்றும் பயனர் நட்புடன் மாற உருவாகி வருகின்றன. டேட்டா லேக்குகளின் எதிர்காலத்தை வடிவமைக்கும் சில முக்கிய போக்குகள் பின்வருமாறு:

• கிளவுட்-நேட்டிவ் டேட்டா லேக்குகள்: கிளவுட் வழங்குநர்களால் வழங்கப்படும் அளவிடுதல், செலவு-செயல்திறன் மற்றும் நிர்வகிக்கப்பட்ட சேவைகளைப் பயன்படுத்த கிளவுட் தளங்களில் டேட்டா லேக்குகள் பெருகிய முறையில் உருவாக்கப்படுகின்றன.
• டேட்டா லேக்ஹவுஸ்கள்: தரவு சேமிப்பு, செயலாக்கம் மற்றும் பகுப்பாய்வு ஆகியவற்றிற்கு ஒரு ஒருங்கிணைந்த தளத்தை வழங்க டேட்டா லேக்குகள் மற்றும் தரவுக் கிடங்குகளின் சிறந்த அம்சங்களை இணைத்தல்.
• AI-இயங்கும் டேட்டா லேக்குகள்: தரவு ஆளுகை, தரவு கண்டறிதல் மற்றும் தரவுத் தரப் பணிகளை தானியங்குபடுத்த செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் இயந்திர கற்றலைப் பயன்படுத்துதல்.
• நிகழ்நேர டேட்டா லேக்குகள்: நிகழ்நேர பகுப்பாய்வு மற்றும் முடிவெடுப்பதை செயல்படுத்த நிகழ்நேரத்தில் தரவை உள்ளெடுத்து செயலாக்குதல்.
• சுய-சேவை டேட்டா லேக்குகள்: ஆய்வு மற்றும் பகுப்பாய்விற்கான தரவு மற்றும் கருவிகளுக்கு பயனர்களுக்கு சுய-சேவை அணுகலை வழங்குதல்.

முடிவுரை

டேட்டா லேக்குகள் கட்டமைக்கப்படாத தரவைச் சேமிப்பதற்கும் பகுப்பாய்வு செய்வதற்கும் சக்திவாய்ந்த கருவிகளாகும். சிறந்த நடைமுறைகளைப் பின்பற்றுவதன் மூலமும், சரியான கருவிகள் மற்றும் தொழில்நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துவதன் மூலமும், நிறுவனங்கள் தங்கள் தரவின் முழு திறனையும் வெளிக்கொணரலாம் மற்றும் உலகளாவிய சந்தையில் போட்டி நன்மையைப் பெறலாம். தரவு சார்ந்த கலாச்சாரத்தை ஏற்றுக்கொள்வதும், தேவையான திறன்கள் மற்றும் உள்கட்டமைப்பில் முதலீடு செய்வதும் பிக் டேட்டா யுகத்தில் வெற்றிக்கு அவசியம்.

வெற்றிகரமான டேட்டா லேக் செயலாக்கத்தின் திறவுகோல் கவனமான திட்டமிடல், வலுவான தரவு ஆளுகை மற்றும் வணிக நோக்கங்களைப் பற்றிய தெளிவான புரிதல் ஆகியவற்றில் உள்ளது. தரவு அளவுகள் தொடர்ந்து வளர்ந்து, கட்டமைக்கப்படாத தரவின் முக்கியத்துவம் அதிகரிக்கும் போது, டேட்டா லேக்குகள் நவீன தரவு நிலப்பரப்பின் இன்னும் முக்கியமான அங்கமாக மாறும்.