డేటా మెష్, డేటా ఆర్కిటెక్చర్ కోసం ఒక వికేంద్రీకృత విధానం, దాని సూత్రాలు, ప్రయోజనాలు, సవాళ్లు, మరియు ప్రపంచవ్యాప్తంగా సంస్థల కోసం ఆచరణాత్మక అమలు వ్యూహాలను అన్వేషించండి.
డేటా మెష్: ఆధునిక డేటా నిర్వహణ కోసం ఒక వికేంద్రీకృత నిర్మాణ విధానం
నేటి వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతున్న డేటా ల్యాండ్‌స్కేప్‌లో, సంస్థలు విభిన్న మూలాల నుండి ఉత్పత్తి అయ్యే భారీ మొత్తంలో డేటాను నిర్వహించే సవాళ్లతో పోరాడుతున్నాయి. డేటా వేర్‌హౌస్‌లు మరియు డేటా లేక్స్ వంటి సాంప్రదాయ కేంద్రీకృత డేటా ఆర్కిటెక్చర్‌లు చురుకుదనం, స్కేలబిలిటీ మరియు డొమైన్-నిర్దిష్ట అంతర్దృష్టుల కోసం పెరుగుతున్న డిమాండ్లకు అనుగుణంగా ఉండటంలో తరచుగా ఇబ్బంది పడతాయి. ఇక్కడే డేటా మెష్ ఒక ఆకర్షణీయమైన ప్రత్యామ్నాయంగా ఉద్భవించింది, ఇది డేటా యాజమాన్యం, పాలన మరియు యాక్సెస్ కోసం వికేంద్రీకృత విధానాన్ని అందిస్తుంది.
డేటా మెష్ అంటే ఏమిటి?
డేటా మెష్ అనేది ఒక వికేంద్రీకృత డేటా ఆర్కిటెక్చర్, ఇది డేటా నిర్వహణకు డొమైన్-ఆధారిత, సెల్ఫ్-సర్వ్ విధానాన్ని అవలంబిస్తుంది. ఇది కేంద్రీకృత డేటా బృందం మరియు ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ నుండి దృష్టిని మార్చి, వ్యక్తిగత వ్యాపార డొమైన్‌లకు వారి డేటాను ఉత్పత్తులుగా సొంతం చేసుకోవడానికి మరియు నిర్వహించడానికి అధికారం ఇస్తుంది. ఈ విధానం సాంప్రదాయ కేంద్రీకృత డేటా ఆర్కిటెక్చర్‌లతో తరచుగా సంబంధం ఉన్న అడ్డంకులు మరియు అనమ్యతను పరిష్కరించడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది.
డేటా మెష్ వెనుక ఉన్న ప్రధాన ఆలోచన డేటాను ఒక ఉత్పత్తిగా పరిగణించడం, ప్రతి డొమైన్ దాని స్వంత డేటా ఆస్తుల నాణ్యత, కనుగొనగల సామర్థ్యం, ప్రాప్యత మరియు భద్రతకు బాధ్యత వహిస్తుంది. ఈ వికేంద్రీకృత విధానం సంస్థ అంతటా వేగవంతమైన ఆవిష్కరణ, ఎక్కువ చురుకుదనం మరియు మెరుగైన డేటా అక్షరాస్యతను అనుమతిస్తుంది.
డేటా మెష్ యొక్క నాలుగు సూత్రాలు
డేటా మెష్ నాలుగు కీలక సూత్రాల ద్వారా మార్గనిర్దేశం చేయబడింది:
1. డొమైన్-ఆధారిత వికేంద్రీకృత డేటా యాజమాన్యం మరియు ఆర్కిటెక్చర్
ఈ సూత్రం డేటా యాజమాన్యం డేటాను ఉత్పత్తి చేసే మరియు వినియోగించే వ్యాపార డొమైన్‌లతో ఉండాలని నొక్కి చెబుతుంది. ప్రతి డొమైన్ దాని స్వంత డేటా పైప్‌లైన్‌లు, డేటా నిల్వ మరియు డేటా ఉత్పత్తులను నిర్వహించడానికి బాధ్యత వహిస్తుంది, డేటా నిర్వహణ పద్ధతులను వ్యాపార అవసరాలకు అనుగుణంగా సమలేఖనం చేస్తుంది. ఈ వికేంద్రీకరణ డొమైన్‌లు మారుతున్న వ్యాపార అవసరాలకు మరింత వేగంగా స్పందించడానికి మరియు వారి సంబంధిత రంగాలలో ఆవిష్కరణలను ప్రోత్సహించడానికి అనుమతిస్తుంది.
ఉదాహరణ: ఒక పెద్ద ఇ-కామర్స్ సంస్థలో, 'కస్టమర్' డొమైన్ జనాభా, కొనుగోలు చరిత్ర మరియు ఎంగేజ్‌మెంట్ మెట్రిక్స్‌తో సహా అన్ని కస్టమర్-సంబంధిత డేటాను కలిగి ఉంటుంది. కస్టమర్ ప్రవర్తన మరియు ప్రాధాన్యతలపై అంతర్దృష్టులను అందించే డేటా ఉత్పత్తులను సృష్టించడానికి మరియు నిర్వహించడానికి వారు బాధ్యత వహిస్తారు.
2. డేటా ఒక ఉత్పత్తిగా
డేటాను దాని వినియోగదారులు, నాణ్యత మరియు విలువ ప్రతిపాదనపై స్పష్టమైన అవగాహనతో ఒక ఉత్పత్తిగా పరిగణిస్తారు. ప్రతి డొమైన్ దాని డేటాను కనుగొనగలిగేలా, అందుబాటులో ఉండేలా, అర్థమయ్యేలా, విశ్వసనీయంగా మరియు ఇంటర్‌ఆపరబుల్‌గా చేయడానికి బాధ్యత వహిస్తుంది. ఇందులో డేటా కాంట్రాక్ట్‌లను నిర్వచించడం, స్పష్టమైన డాక్యుమెంటేషన్‌ను అందించడం మరియు కఠినమైన పరీక్ష మరియు పర్యవేక్షణ ద్వారా డేటా నాణ్యతను నిర్ధారించడం వంటివి ఉంటాయి.
ఉదాహరణ: ఒక రిటైల్ కంపెనీలోని 'ఇన్వెంటరీ' డొమైన్ ప్రతి ఉత్పత్తికి నిజ-సమయ ఇన్వెంటరీ స్థాయిలను అందించే డేటా ఉత్పత్తిని సృష్టించవచ్చు. ఈ డేటా ఉత్పత్తి 'సేల్స్' మరియు 'మార్కెటింగ్' వంటి ఇతర డొమైన్‌లకు చక్కగా నిర్వచించిన API ద్వారా అందుబాటులో ఉంటుంది.
3. ప్లాట్‌ఫారమ్‌గా సెల్ఫ్-సర్వ్ డేటా ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్
సెల్ఫ్-సర్వ్ డేటా ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ ప్లాట్‌ఫారమ్ డొమైన్‌లకు వారి డేటా ఉత్పత్తులను నిర్మించడానికి, అమలు చేయడానికి మరియు నిర్వహించడానికి అవసరమైన అంతర్లీన సాధనాలు మరియు సేవలను అందిస్తుంది. ఈ ప్లాట్‌ఫారమ్ డేటా ఇంజెషన్, డేటా ట్రాన్స్‌ఫార్మేషన్, డేటా స్టోరేజ్, డేటా గవర్నెన్స్ మరియు డేటా సెక్యూరిటీ వంటి ఫీచర్‌లను సెల్ఫ్-సర్వీస్ పద్ధతిలో అందించాలి. ప్లాట్‌ఫారమ్ అంతర్లీన ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ యొక్క సంక్లిష్టతలను తొలగించాలి, డొమైన్‌లు వారి డేటా నుండి విలువను సృష్టించడంపై దృష్టి పెట్టడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
ఉదాహరణ: AWS, Azure, లేదా Google Cloud వంటి క్లౌడ్-ఆధారిత డేటా ప్లాట్‌ఫారమ్, డేటా లేక్స్, డేటా వేర్‌హౌస్‌లు, డేటా పైప్‌లైన్‌లు మరియు డేటా గవర్నెన్స్ సాధనాలు వంటి సేవలతో కూడిన సెల్ఫ్-సర్వ్ డేటా ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్‌ను అందించగలదు.
4. ఫెడరేటెడ్ కంప్యూటేషనల్ గవర్నెన్స్
డేటా మెష్ వికేంద్రీకరణను ప్రోత్సహిస్తున్నప్పటికీ, ఇంటర్‌ఆపరబిలిటీ, భద్రత మరియు సమ్మతిని నిర్ధారించడానికి కొంత స్థాయి కేంద్రీకృత పాలన అవసరాన్ని కూడా గుర్తిస్తుంది. ఫెడరేటెడ్ కంప్యూటేషనల్ గవర్నెన్స్‌లో అన్ని డొమైన్‌లు కట్టుబడి ఉండవలసిన సాధారణ ప్రమాణాలు, విధానాలు మరియు మార్గదర్శకాల సమితిని ఏర్పాటు చేయడం ఉంటుంది. ఈ విధానాలు ఆటోమేటెడ్ మెకానిజమ్‌ల ద్వారా అమలు చేయబడతాయి, సంస్థ అంతటా స్థిరత్వం మరియు సమ్మతిని నిర్ధారిస్తాయి.
ఉదాహరణ: యూరోపియన్ యూనియన్ దేశాల నుండి కస్టమర్ డేటాను నిర్వహించేటప్పుడు అన్ని డొమైన్‌లు GDPR నిబంధనలకు అనుగుణంగా ఉండాలని కోరుతూ ఒక గ్లోబల్ ఫైనాన్షియల్ సంస్థ డేటా గోప్యతా విధానాలను ఏర్పాటు చేయవచ్చు. ఈ విధానాలు ఆటోమేటెడ్ డేటా మాస్కింగ్ మరియు ఎన్‌క్రిప్షన్ టెక్నిక్‌ల ద్వారా అమలు చేయబడతాయి.
డేటా మెష్ యొక్క ప్రయోజనాలు
డేటా మెష్‌ను అమలు చేయడం సంస్థలకు అనేక ముఖ్యమైన ప్రయోజనాలను అందిస్తుంది:
- పెరిగిన చురుకుదనం: వికేంద్రీకృత డేటా యాజమాన్యం డొమైన్‌లు మారుతున్న వ్యాపార అవసరాలకు మరింత త్వరగా స్పందించడానికి అనుమతిస్తుంది.
- మెరుగైన స్కేలబిలిటీ: బహుళ డొమైన్‌లలో డేటా నిర్వహణ బాధ్యతలను పంపిణీ చేయడం స్కేలబిలిటీని పెంచుతుంది.
- మెరుగైన డేటా నాణ్యత: డొమైన్ యాజమాన్యం డేటా నాణ్యతకు ఎక్కువ జవాబుదారీతనాన్ని ప్రోత్సహిస్తుంది.
- వేగవంతమైన ఆవిష్కరణ: డొమైన్‌లను వారి డేటాతో ప్రయోగాలు చేయడానికి అధికారం ఇవ్వడం వేగవంతమైన ఆవిష్కరణకు దారితీస్తుంది.
- తగ్గిన అడ్డంకులు: వికేంద్రీకరణ కేంద్రీకృత డేటా బృందాలతో సంబంధం ఉన్న అడ్డంకులను తొలగిస్తుంది.
- మెరుగైన డేటా అక్షరాస్యత: డొమైన్ యాజమాన్యం సంస్థ అంతటా డేటా అక్షరాస్యతను ప్రోత్సహిస్తుంది.
- మెరుగైన డేటా కనుగొనగల సామర్థ్యం: డేటాను ఉత్పత్తిగా పరిగణించడం వలన సంబంధిత డేటా ఆస్తులను కనుగొనడం మరియు యాక్సెస్ చేయడం సులభం అవుతుంది.
డేటా మెష్ యొక్క సవాళ్లు
డేటా మెష్ అనేక ప్రయోజనాలను అందించినప్పటికీ, సంస్థలు పరిష్కరించాల్సిన కొన్ని సవాళ్లను కూడా ఇది అందిస్తుంది:
- సంస్థాగత మార్పు: డేటా మెష్‌ను అమలు చేయడానికి సంస్థాగత సంస్కృతి మరియు నిర్మాణంలో గణనీయమైన మార్పు అవసరం.
- డేటా గవర్నెన్స్: ఫెడరేటెడ్ గవర్నెన్స్‌ను ఏర్పాటు చేయడానికి జాగ్రత్తగా ప్రణాళిక మరియు అమలు అవసరం.
- సాంకేతిక సంక్లిష్టత: సెల్ఫ్-సర్వ్ డేటా ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌ను నిర్మించడం సాంకేతికంగా సవాలుగా ఉంటుంది.
- డేటా సైలోస్: డొమైన్‌ల మధ్య ఇంటర్‌ఆపరబిలిటీని నిర్ధారించడానికి డేటా ప్రమాణాలు మరియు APIలపై జాగ్రత్తగా శ్రద్ధ అవసరం.
- నైపుణ్యాల అంతరాలు: డొమైన్ బృందాలు వారి స్వంత డేటాను నిర్వహించడానికి అవసరమైన నైపుణ్యాలు మరియు నైపుణ్యాన్ని అభివృద్ధి చేసుకోవాలి.
- ఖర్చు: డేటా మెష్‌ను అమలు చేయడం మరియు నిర్వహించడం ఖరీదైనది, ముఖ్యంగా ప్రారంభ దశలలో.
డేటా మెష్ అమలు: ఒక దశల వారీ మార్గదర్శిని
డేటా మెష్‌ను అమలు చేయడం అనేది ఒక సంక్లిష్టమైన పని, దీనికి జాగ్రత్తగా ప్రణాళిక మరియు అమలు అవసరం. సంస్థలకు ప్రారంభించడానికి సహాయపడటానికి ఇక్కడ ఒక దశల వారీ మార్గదర్శిని ఉంది:
1. మీ సంస్థ సంసిద్ధతను అంచనా వేయండి
డేటా మెష్ అమలును ప్రారంభించే ముందు, మీ సంస్థ సంసిద్ధతను అంచనా వేయడం ముఖ్యం. ఈ క్రింది అంశాలను పరిగణించండి:
- సంస్థాగత సంస్కృతి: మీ సంస్థ డేటా నిర్వహణకు వికేంద్రీకృత విధానాన్ని స్వీకరించడానికి సిద్ధంగా ఉందా?
- డేటా మెచ్యూరిటీ: మీ సంస్థ యొక్క డేటా నిర్వహణ పద్ధతులు ఎంత పరిణతి చెందినవి?
- సాంకేతిక సామర్థ్యాలు: సెల్ఫ్-సర్వ్ డేటా ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌ను నిర్మించడానికి మరియు నిర్వహించడానికి మీ సంస్థకు అవసరమైన సాంకేతిక నైపుణ్యాలు మరియు నైపుణ్యం ఉందా?
- వ్యాపార అవసరాలు: డేటా మెష్ పరిష్కరించడంలో సహాయపడే నిర్దిష్ట వ్యాపార సవాళ్లు ఉన్నాయా?
2. మీ వ్యాపార డొమైన్‌లను గుర్తించండి
డేటా మెష్‌ను అమలు చేయడంలో మొదటి దశ వారి డేటాను సొంతం చేసుకుని, నిర్వహించే వ్యాపార డొమైన్‌లను గుర్తించడం. ఈ డొమైన్‌లు సంస్థ యొక్క వ్యాపార విభాగాలు లేదా ఫంక్షనల్ ప్రాంతాలతో సమలేఖనం కావాలి. వంటి డొమైన్‌లను పరిగణించండి:
- కస్టమర్: అన్ని కస్టమర్-సంబంధిత డేటాను కలిగి ఉంటుంది.
- ప్రొడక్ట్: అన్ని ప్రొడక్ట్-సంబంధిత డేటాను కలిగి ఉంటుంది.
- సేల్స్: అన్ని సేల్స్-సంబంధిత డేటాను కలిగి ఉంటుంది.
- మార్కెటింగ్: అన్ని మార్కెటింగ్-సంబంధిత డేటాను కలిగి ఉంటుంది.
- ఆపరేషన్స్: అన్ని ఆపరేషనల్ డేటాను కలిగి ఉంటుంది.
3. డేటా ఉత్పత్తులను నిర్వచించండి
ప్రతి డొమైన్ కోసం, వారు సృష్టించడానికి మరియు నిర్వహించడానికి బాధ్యత వహించే డేటా ఉత్పత్తులను నిర్వచించండి. డేటా ఉత్పత్తులు డొమైన్ యొక్క వ్యాపార లక్ష్యాలతో సమలేఖనం చేయబడాలి మరియు ఇతర డొమైన్‌లకు విలువను అందించాలి. డేటా ఉత్పత్తుల ఉదాహరణలు:
- కస్టమర్ సెగ్మెంటేషన్: కస్టమర్ జనాభా మరియు ప్రవర్తనపై అంతర్దృష్టులను అందిస్తుంది.
- ప్రొడక్ట్ సిఫార్సులు: కస్టమర్ల కొనుగోలు చరిత్ర ఆధారంగా సంబంధిత ఉత్పత్తులను సూచిస్తుంది.
- సేల్స్ అంచనాలు: చారిత్రక డేటా మరియు మార్కెట్ ట్రెండ్‌ల ఆధారంగా భవిష్యత్ అమ్మకాలను అంచనా వేస్తుంది.
- మార్కెటింగ్ ప్రచార పనితీరు: మార్కెటింగ్ ప్రచారాల ప్రభావాన్ని ట్రాక్ చేస్తుంది.
- ఆపరేషనల్ ఎఫిషియెన్సీ మెట్రిక్స్: ఆపరేషనల్ ప్రక్రియల సామర్థ్యాన్ని కొలుస్తుంది.
4. సెల్ఫ్-సర్వ్ డేటా ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌ను నిర్మించండి
తదుపరి దశ డొమైన్‌లకు వారి డేటా ఉత్పత్తులను నిర్మించడానికి, అమలు చేయడానికి మరియు నిర్వహించడానికి అవసరమైన సాధనాలు మరియు సేవలను అందించే సెల్ఫ్-సర్వ్ డేటా ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌ను నిర్మించడం. ఈ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లో ఈ క్రింది ఫీచర్లు ఉండాలి:
- డేటా ఇంజెషన్: వివిధ మూలాల నుండి డేటాను ఇంజెస్ట్ చేయడానికి సాధనాలు.
- డేటా ట్రాన్స్‌ఫార్మేషన్: డేటాను శుభ్రపరచడానికి, మార్చడానికి మరియు సుసంపన్నం చేయడానికి సాధనాలు.
- డేటా స్టోరేజ్: డేటా ఉత్పత్తులను నిల్వ చేయడానికి నిల్వ పరిష్కారాలు.
- డేటా గవర్నెన్స్: డేటా నాణ్యత, భద్రత మరియు సమ్మతిని నిర్వహించడానికి సాధనాలు.
- డేటా డిస్కవరీ: డేటా ఉత్పత్తులను కనుగొనడానికి మరియు యాక్సెస్ చేయడానికి సాధనాలు.
- డేటా మానిటరింగ్: డేటా పైప్‌లైన్‌లు మరియు డేటా ఉత్పత్తులను పర్యవేక్షించడానికి సాధనాలు.
5. ఫెడరేటెడ్ కంప్యూటేషనల్ గవర్నెన్స్‌ను ఏర్పాటు చేయండి
అన్ని డొమైన్‌లు కట్టుబడి ఉండవలసిన సాధారణ ప్రమాణాలు, విధానాలు మరియు మార్గదర్శకాల సమితిని ఏర్పాటు చేయండి. ఈ విధానాలు డేటా నాణ్యత, భద్రత, సమ్మతి మరియు ఇంటర్‌ఆపరబిలిటీ వంటి రంగాలను పరిష్కరించాలి. సంస్థ అంతటా స్థిరత్వం మరియు సమ్మతిని నిర్ధారించడానికి ఈ విధానాలను ఆటోమేటెడ్ మెకానిజమ్‌ల ద్వారా అమలు చేయండి.
ఉదాహరణ: వివిధ డొమైన్‌లలో డేటా నాణ్యత మరియు ట్రేస్‌బిలిటీని నిర్ధారించడానికి డేటా లీనేజ్ ట్రాకింగ్‌ను అమలు చేయడం.
6. డొమైన్ బృందాలకు శిక్షణ ఇవ్వండి మరియు అధికారం కల్పించండి
డొమైన్ బృందాలకు వారి స్వంత డేటాను నిర్వహించడానికి అవసరమైన శిక్షణ మరియు వనరులను అందించండి. ఇందులో డేటా నిర్వహణ ఉత్తమ పద్ధతులు, డేటా గవర్నెన్స్ విధానాలు మరియు సెల్ఫ్-సర్వ్ డేటా ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ ప్లాట్‌ఫారమ్ వాడకంపై శిక్షణ ఉంటుంది. డొమైన్ బృందాలను వారి డేటాతో ప్రయోగాలు చేయడానికి మరియు వినూత్న డేటా ఉత్పత్తులను సృష్టించడానికి అధికారం ఇవ్వండి.
7. పర్యవేక్షించండి మరియు పునరావృతం చేయండి
డేటా మెష్ పనితీరును నిరంతరం పర్యవేక్షించండి మరియు ఫీడ్‌బ్యాక్ మరియు నేర్చుకున్న పాఠాల ఆధారంగా అమలుపై పునరావృతం చేయండి. డేటా నాణ్యత, డేటా యాక్సెస్ వేగం మరియు డొమైన్ సంతృప్తి వంటి కీలక మెట్రిక్‌లను ట్రాక్ చేయండి. అవసరమైన విధంగా సెల్ఫ్-సర్వ్ డేటా ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ ప్లాట్‌ఫారమ్ మరియు గవర్నెన్స్ విధానాలకు సర్దుబాట్లు చేయండి.
డేటా మెష్ వినియోగ సందర్భాలు
డేటా మెష్‌ను వివిధ పరిశ్రమలలో విస్తృత శ్రేణి వినియోగ సందర్భాలకు వర్తింపజేయవచ్చు. ఇక్కడ కొన్ని ఉదాహరణలు ఉన్నాయి:
- ఇ-కామర్స్: ఉత్పత్తి సిఫార్సులను వ్యక్తిగతీకరించడం, ధరల వ్యూహాలను ఆప్టిమైజ్ చేయడం మరియు కస్టమర్ సేవను మెరుగుపరచడం.
- ఫైనాన్షియల్ సర్వీసెస్: మోసాన్ని గుర్తించడం, నష్టాన్ని నిర్వహించడం మరియు ఆర్థిక ఉత్పత్తులను వ్యక్తిగతీకరించడం.
- హెల్త్‌కేర్: రోగి సంరక్షణను మెరుగుపరచడం, ఆసుపత్రి కార్యకలాపాలను ఆప్టిమైజ్ చేయడం మరియు ఔషధ ఆవిష్కరణను వేగవంతం చేయడం.
- మాన్యుఫ్యాక్చరింగ్: ఉత్పత్తి ప్రక్రియలను ఆప్టిమైజ్ చేయడం, పరికరాల వైఫల్యాలను అంచనా వేయడం మరియు సరఫరా గొలుసు నిర్వహణను మెరుగుపరచడం.
- టెలికమ్యూనికేషన్స్: నెట్‌వర్క్ పనితీరును మెరుగుపరచడం, కస్టమర్ ఆఫర్‌లను వ్యక్తిగతీకరించడం మరియు చర్న్‌ను తగ్గించడం.
ఉదాహరణ: ఒక గ్లోబల్ టెలికమ్యూనికేషన్స్ కంపెనీ కస్టమర్ వినియోగ నమూనాలను విశ్లేషించడానికి మరియు సేవా ఆఫర్‌లను వ్యక్తిగతీకరించడానికి డేటా మెష్‌ను ఉపయోగిస్తుంది, ఫలితంగా కస్టమర్ సంతృప్తి పెరిగింది మరియు చర్న్ తగ్గింది.
డేటా మెష్ vs. డేటా లేక్
డేటా మెష్ తరచుగా మరొక ప్రసిద్ధ డేటా ఆర్కిటెక్చర్ అయిన డేటా లేక్స్‌తో పోల్చబడుతుంది. రెండు విధానాలు డేటా యాక్సెస్‌ను ప్రజాస్వామ్యీకరించాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకున్నప్పటికీ, వాటి అంతర్లీన సూత్రాలు మరియు అమలులో అవి విభిన్నంగా ఉంటాయి. ఇక్కడ రెండింటి పోలిక ఉంది:
| ఫీచర్ | డేటా లేక్ | డేటా మెష్ |
|---|---|---|
| డేటా యాజమాన్యం | కేంద్రీకృతం | వికేంద్రీకృతం |
| డేటా గవర్నెన్స్ | కేంద్రీకృతం | ఫెడరేటెడ్ |
| డేటా నిర్వహణ | కేంద్రీకృతం | వికేంద్రీకృతం |
| డేటా ఒక ఉత్పత్తిగా | ప్రాథమిక దృష్టి కాదు | ప్రధాన సూత్రం |
| బృంద నిర్మాణం | కేంద్రీకృత డేటా బృందం | డొమైన్-అలైన్డ్ బృందాలు |
సారాంశంలో, డేటా మెష్ అనేది ఒక వికేంద్రీకృత విధానం, ఇది డొమైన్ బృందాలకు వారి డేటాను సొంతం చేసుకోవడానికి మరియు నిర్వహించడానికి అధికారం ఇస్తుంది, అయితే డేటా లేక్‌లు సాధారణంగా కేంద్రీకృతం చేయబడతాయి మరియు ఒకే డేటా బృందం ద్వారా నిర్వహించబడతాయి.
డేటా మెష్ యొక్క భవిష్యత్తు
డేటా మెష్ అనేది వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతున్న నిర్మాణ విధానం, ఇది ప్రపంచవ్యాప్తంగా సంస్థలలో పెరుగుతున్న ఆదరణను పొందుతోంది. డేటా పరిమాణాలు పెరుగుతూనే మరియు వ్యాపార అవసరాలు మరింత సంక్లిష్టంగా మారుతున్న కొద్దీ, డేటా యాక్సెస్‌ను నిర్వహించడానికి మరియు ప్రజాస్వామ్యీకరించడానికి డేటా మెష్ మరింత ముఖ్యమైన సాధనంగా మారే అవకాశం ఉంది. డేటా మెష్‌లోని భవిష్యత్ ట్రెండ్‌లు:
- పెరిగిన ఆటోమేషన్: డేటా గవర్నెన్స్, డేటా నాణ్యత మరియు డేటా పైప్‌లైన్ నిర్వహణ యొక్క ఎక్కువ ఆటోమేషన్.
- మెరుగైన ఇంటర్‌ఆపరబిలిటీ: డొమైన్‌ల మధ్య ఇంటర్‌ఆపరబిలిటీని నిర్ధారించడానికి మెరుగైన ప్రమాణాలు మరియు సాధనాలు.
- AI-పవర్డ్ డేటా మేనేజ్‌మెంట్: డేటా డిస్కవరీ, డేటా ట్రాన్స్‌ఫార్మేషన్ మరియు డేటా నాణ్యత పర్యవేక్షణను ఆటోమేట్ చేయడానికి కృత్రిమ మేధస్సు వాడకం.
- డేటా మెష్ యాజ్ ఏ సర్వీస్: అమలు మరియు నిర్వహణను సులభతరం చేసే క్లౌడ్-ఆధారిత డేటా మెష్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు.
ముగింపు
డేటా మెష్ డేటా ఆర్కిటెక్చర్‌లో ఒక నమూనా మార్పును సూచిస్తుంది, డేటా నిర్వహణకు వికేంద్రీకృత మరియు డొమైన్-ఆధారిత విధానాన్ని అందిస్తుంది. వ్యాపార డొమైన్‌లకు వారి డేటాను ఉత్పత్తులుగా సొంతం చేసుకోవడానికి మరియు నిర్వహించడానికి అధికారం ఇవ్వడం ద్వారా, డేటా మెష్ సంస్థలకు ఎక్కువ చురుకుదనం, స్కేలబిలిటీ మరియు ఆవిష్కరణలను సాధించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. డేటా మెష్‌ను అమలు చేయడం కొన్ని సవాళ్లను అందించినప్పటికీ, వారి డేటా యొక్క పూర్తి సామర్థ్యాన్ని అన్‌లాక్ చేయాలని చూస్తున్న సంస్థలకు ఈ విధానం యొక్క ప్రయోజనాలు గణనీయమైనవి.
ప్రపంచవ్యాప్తంగా సంస్థలు ఆధునిక డేటా నిర్వహణ యొక్క సంక్లిష్టతలతో పోరాడుతూనే ఉండగా, డేటా మెష్ ఒక ఆశాజనక మార్గాన్ని అందిస్తుంది, వ్యాపార విజయాన్ని నడిపించడానికి డేటా యొక్క శక్తిని ఉపయోగించుకోవడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. ఈ వికేంద్రీకృత విధానం డేటా-ఆధారిత సంస్కృతిని ప్రోత్సహిస్తుంది, విశ్వసనీయమైన, అందుబాటులో ఉన్న మరియు డొమైన్-సంబంధిత డేటా ఆధారంగా సమాచారంతో కూడిన నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి బృందాలకు అధికారం ఇస్తుంది.
తుదకు, డేటా మెష్ అమలు యొక్క విజయం సంస్థాగత మార్పుకు బలమైన నిబద్ధత, వ్యాపార అవసరాలపై స్పష్టమైన అవగాహన మరియు అవసరమైన సాధనాలు మరియు నైపుణ్యాలలో పెట్టుబడి పెట్టడానికి సుముఖతపై ఆధారపడి ఉంటుంది. డేటా మెష్ సూత్రాలను స్వీకరించడం ద్వారా, సంస్థలు వారి డేటా యొక్క నిజమైన విలువను అన్‌లాక్ చేయగలవు మరియు నేటి డేటా-ఆధారిత ప్రపంచంలో పోటీతత్వ ప్రయోజనాన్ని పొందగలవు.