డేటా మెష్ ఆర్కిటెక్చర్, దాని సూత్రాలు, ప్రయోజనాలు, సవాళ్లు, మరియు ప్రపంచవ్యాప్తంగా విస్తరించిన సంస్థలలో వికేంద్రీకృత డేటా యాజమాన్యం కోసం అమలు వ్యూహాలను అన్వేషించండి.
డేటా మెష్: ఆధునిక సంస్థల కోసం వికేంద్రీకృత డేటా యాజమాన్యం
నేటి డేటా-ఆధారిత ప్రపంచంలో, సంస్థలు సమాచారంతో కూడిన నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి, ఆవిష్కరణలను ప్రోత్సహించడానికి, మరియు పోటీ ప్రయోజనాన్ని పొందడానికి డేటాపై ఎక్కువగా ఆధారపడుతున్నాయి. అయితే, సాంప్రదాయ కేంద్రీకృత డేటా ఆర్కిటెక్చర్‌లు తరచుగా పెరుగుతున్న డేటా పరిమాణం, వేగం, మరియు వైవిధ్యంతో పోటీ పడటానికి కష్టపడుతున్నాయి. ఇది డేటా మెష్ వంటి కొత్త విధానాల ఆవిర్భావానికి దారితీసింది, ఇది వికేంద్రీకృత డేటా యాజమాన్యం మరియు డేటా నిర్వహణకు డొమైన్-ఆధారిత విధానాన్ని సమర్థిస్తుంది.
డేటా మెష్ అంటే ఏమిటి?
డేటా మెష్ అనేది విశ్లేషణాత్మక డేటాను పెద్ద ఎత్తున నిర్వహించడానికి మరియు యాక్సెస్ చేయడానికి ఒక వికేంద్రీకృత సామాజిక-సాంకేతిక విధానం. ఇది ఒక సాంకేతికత కాదు, సాంప్రదాయ కేంద్రీకృత డేటా వేర్‌హౌస్ మరియు డేటా లేక్ ఆర్కిటెక్చర్‌లను సవాలు చేసే ఒక నమూనా మార్పు. డేటా మెష్ వెనుక ఉన్న ముఖ్య ఆలోచన డేటా యాజమాన్యాన్ని మరియు బాధ్యతను డేటాకు అత్యంత దగ్గరగా ఉన్న జట్లకు - డొమైన్ జట్లకు - పంపిణీ చేయడం. ఇది వేగవంతమైన డేటా డెలివరీ, పెరిగిన చురుకుదనం, మరియు మెరుగైన డేటా నాణ్యతను అనుమతిస్తుంది.
ఒక పెద్ద బహుళజాతి ఈ-కామర్స్ కంపెనీని ఊహించుకోండి. సాంప్రదాయకంగా, కస్టమర్ ఆర్డర్‌లు, ఉత్పత్తి ఇన్వెంటరీ, షిప్పింగ్ లాజిస్టిక్స్, మరియు మార్కెటింగ్ ప్రచారాలకు సంబంధించిన మొత్తం డేటా ఒక కేంద్ర డేటా బృందం ద్వారా నిర్వహించబడే ఒకే డేటా వేర్‌హౌస్‌లో కేంద్రీకృతమై ఉంటుంది. డేటా మెష్‌తో, ఈ వ్యాపార డొమైన్‌లలో ప్రతి ఒక్కటి (ఆర్డర్‌లు, ఇన్వెంటరీ, షిప్పింగ్, మార్కెటింగ్) వారి స్వంత డేటాను ఒక ఉత్పత్తిగా పరిగణిస్తూ, దానిని సొంతం చేసుకుని, నిర్వహిస్తుంది.
డేటా మెష్ యొక్క నాలుగు సూత్రాలు
డేటా మెష్ ఆర్కిటెక్చర్ నాలుగు కీలక సూత్రాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది:
1. డొమైన్-ఆధారిత వికేంద్రీకృత డేటా యాజమాన్యం
ఈ సూత్రం డేటా యాజమాన్యం మరియు బాధ్యత డేటా గురించి అత్యంత పరిజ్ఞానం ఉన్న డొమైన్ జట్లతో ఉండాలని నొక్కి చెబుతుంది. ప్రతి డొమైన్ బృందం తమ స్వంత డేటా ఉత్పత్తులను నిర్వచించడానికి, నిర్మించడానికి, మరియు నిర్వహించడానికి బాధ్యత వహిస్తుంది, ఇవి సంస్థలోని ఇతర జట్లకు సులభంగా అందుబాటులో ఉండే మరియు ఉపయోగపడే డేటాసెట్‌లు.
ఉదాహరణ: ఒక ఆర్థిక సేవల సంస్థలో రిటైల్ బ్యాంకింగ్, ఇన్వెస్ట్‌మెంట్ బ్యాంకింగ్, మరియు బీమా కోసం డొమైన్‌లు ఉండవచ్చు. ప్రతి డొమైన్ కస్టమర్‌లు, లావాదేవీలు, మరియు ఉత్పత్తులకు సంబంధించిన దాని స్వంత డేటాను కలిగి ఉంటుంది. వారు తమ డొమైన్‌లో డేటా నాణ్యత, భద్రత, మరియు ప్రాప్యతకు బాధ్యత వహిస్తారు.
2. డేటాను ఒక ఉత్పత్తిగా పరిగణించడం
సంస్థ అందించే ఏ ఇతర ఉత్పత్తికి ఇచ్చే శ్రద్ధ మరియు శ్రద్ధతోనే డేటాను ఒక ఉత్పత్తిగా పరిగణించాలి. అంటే డేటా ఉత్పత్తులు చక్కగా నిర్వచించబడి, సులభంగా కనుగొనగలిగేలా మరియు తక్షణమే అందుబాటులో ఉండాలి. అవి అధిక-నాణ్యత, నమ్మకమైనవి మరియు సురక్షితమైనవి కూడా అయి ఉండాలి.
ఉదాహరణ: కేవలం ముడి డేటా డంప్‌లను అందించడానికి బదులుగా, ఒక షిప్పింగ్ లాజిస్టిక్స్ డొమైన్ "షిప్పింగ్ పనితీరు డాష్‌బోర్డ్" డేటా ఉత్పత్తిని సృష్టించవచ్చు, ఇది సమయానికి డెలివరీ రేట్లు, సగటు షిప్పింగ్ సమయాలు, మరియు ప్రతి షిప్‌మెంట్‌కు అయ్యే ఖర్చు వంటి కీలక కొలమానాలను అందిస్తుంది. ఈ డాష్‌బోర్డ్ షిప్పింగ్ పనితీరును అర్థం చేసుకోవలసిన ఇతర జట్ల సులభమైన వినియోగం కోసం రూపొందించబడుతుంది.
3. ఒక ప్లాట్‌ఫారమ్‌గా స్వీయ-సేవ డేటా ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్
సంస్థ ఒక స్వీయ-సేవ డేటా ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌ను అందించాలి, ఇది డొమైన్ జట్లకు వారి డేటా ఉత్పత్తులను సులభంగా నిర్మించడానికి, అమలు చేయడానికి, మరియు నిర్వహించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. ఈ ప్లాట్‌ఫారమ్ డేటా సేకరణ, నిల్వ, ప్రాసెసింగ్, మరియు యాక్సెస్ కోసం అవసరమైన సాధనాలు మరియు సామర్థ్యాలను అందించాలి.
ఉదాహరణ: డేటా పైప్‌లైన్‌లు, డేటా నిల్వ, డేటా పరివర్తన సాధనాలు, మరియు డేటా విజువలైజేషన్ సాధనాల వంటి సేవలను అందించే క్లౌడ్-ఆధారిత డేటా ప్లాట్‌ఫారమ్. ఇది డొమైన్ జట్లకు సంక్లిష్టమైన ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్‌ను నిర్మించి, నిర్వహించాల్సిన అవసరం లేకుండా డేటా ఉత్పత్తులను సృష్టించడానికి అనుమతిస్తుంది.
4. ఫెడరేటెడ్ కంప్యూటేషనల్ గవర్నెన్స్
డేటా యాజమాన్యం వికేంద్రీకృతమైనప్పటికీ, సంస్థ అంతటా డేటా స్థిరత్వం, భద్రత, మరియు సమ్మతిని నిర్ధారించడానికి ఒక ఫెడరేటెడ్ గవర్నెన్స్ నమూనా అవసరం. ఈ నమూనా డేటా నిర్వహణ కోసం స్పష్టమైన ప్రమాణాలు మరియు విధానాలను నిర్వచించాలి, అదే సమయంలో డొమైన్ జట్లకు స్వయంప్రతిపత్తి మరియు సౌలభ్యాన్ని నిలుపుకోవడానికి అనుమతించాలి.
ఉదాహరణ: డేటా నాణ్యత, భద్రత, మరియు గోప్యత కోసం ప్రమాణాలను నిర్దేశించే ఒక గ్లోబల్ డేటా గవర్నెన్స్ కౌన్సిల్. డొమైన్ జట్లు తమ డొమైన్‌లలో ఈ ప్రమాణాలను అమలు చేయడానికి బాధ్యత వహిస్తాయి, అయితే కౌన్సిల్ పర్యవేక్షణ మరియు మార్గదర్శకత్వం అందిస్తుంది.
డేటా మెష్ యొక్క ప్రయోజనాలు
డేటా మెష్ ఆర్కిటెక్చర్‌ను అమలు చేయడం సంస్థలకు అనేక ప్రయోజనాలను అందిస్తుంది, వాటిలో కొన్ని:
- పెరిగిన చురుకుదనం: డొమైన్ జట్లు కేంద్ర డేటా బృందంపై ఆధారపడకుండా మారుతున్న వ్యాపార అవసరాలకు త్వరగా స్పందించగలవు.
- మెరుగైన డేటా నాణ్యత: డొమైన్ జట్లకు వారి డేటాపై లోతైన అవగాహన ఉంటుంది, ఇది మెరుగైన డేటా నాణ్యత మరియు ఖచ్చితత్వానికి దారితీస్తుంది.
- వేగవంతమైన డేటా డెలివరీ: మొత్తం డేటా జీవితచక్రానికి డొమైన్ జట్లు బాధ్యత వహించడం వల్ల డేటా ఉత్పత్తులను మరింత వేగంగా అందించవచ్చు.
- మెరుగైన డేటా ప్రజాస్వామ్యీకరణ: సంస్థలోని విస్తృత శ్రేణి వినియోగదారులకు డేటా మరింత అందుబాటులో ఉంటుంది.
- స్కేలబిలిటీ: డేటా మెష్ యొక్క వికేంద్రీకృత స్వభావం కేంద్రీకృత ఆర్కిటెక్చర్‌ల కంటే సులభంగా స్కేల్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.
- ఆవిష్కరణ: డేటాతో ప్రయోగాలు చేయడానికి డొమైన్ జట్లను శక్తివంతం చేయడం ద్వారా, డేటా మెష్ ఆవిష్కరణలను ప్రోత్సహించగలదు మరియు కొత్త వ్యాపార అవకాశాలను సృష్టించగలదు.
డేటా మెష్ యొక్క సవాళ్లు
డేటా మెష్ అనేక ప్రయోజనాలను అందిస్తున్నప్పటికీ, ఇది సంస్థలు పరిష్కరించాల్సిన కొన్ని సవాళ్లను కూడా అందిస్తుంది:
- సంస్థాగత మార్పు: డేటా మెష్ అమలు చేయడానికి సంస్థాగత నిర్మాణం మరియు సంస్కృతిలో గణనీయమైన మార్పు అవసరం.
- నైపుణ్యాల అంతరాలు: డొమైన్ జట్లు డేటా నిర్వహణ మరియు డేటా ఇంజనీరింగ్‌లో కొత్త నైపుణ్యాలను అభివృద్ధి చేయాల్సి రావచ్చు.
- గవర్నెన్స్ సంక్లిష్టత: ఒక ఫెడరేటెడ్ గవర్నెన్స్ నమూనాను స్థాపించడం సంక్లిష్టంగా మరియు సమయం తీసుకునేదిగా ఉంటుంది.
- సాంకేతిక సంక్లిష్టత: స్వీయ-సేవ డేటా ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌ను నిర్మించడానికి జాగ్రత్తగా ప్రణాళిక మరియు అమలు అవసరం.
- డేటా స్థిరత్వం: వివిధ డొమైన్‌లలో డేటా స్థిరత్వాన్ని నిర్వహించడం సవాలుగా ఉంటుంది.
- భద్రతా ఆందోళనలు: వికేంద్రీకృత డేటా యాజమాన్యానికి సున్నితమైన డేటాను రక్షించడానికి బలమైన భద్రతా చర్యలు అవసరం.
డేటా మెష్ అమలు: దశలవారీ మార్గదర్శిని
డేటా మెష్ ఆర్కిటెక్చర్‌ను అమలు చేయడం ఒక సంక్లిష్టమైన పని, కానీ దీనిని దశలవారీగా విభజించవచ్చు:
1. మీ డొమైన్‌లను నిర్వచించండి
మొదటి దశ మీ సంస్థలోని కీలక వ్యాపార డొమైన్‌లను గుర్తించడం. ఈ డొమైన్‌లు మీ వ్యాపార వ్యూహం మరియు సంస్థాగత నిర్మాణంతో సమలేఖనం చేయబడాలి. మీ వ్యాపారంలో డేటా సహజంగా ఎలా నిర్వహించబడుతుందో పరిగణించండి. ఉదాహరణకు, ఒక తయారీ కంపెనీకి సరఫరా గొలుసు, ఉత్పత్తి, మరియు అమ్మకాల కోసం డొమైన్‌లు ఉండవచ్చు.
2. డేటా యాజమాన్యాన్ని స్థాపించండి
మీరు మీ డొమైన్‌లను నిర్వచించిన తర్వాత, మీరు తగిన డొమైన్ జట్లకు డేటా యాజమాన్యాన్ని కేటాయించాలి. ప్రతి డొమైన్ బృందం తమ డొమైన్‌లో ఉత్పత్తి చేయబడిన మరియు ఉపయోగించబడిన డేటాకు బాధ్యత వహించాలి. డేటా నిర్వహణకు సంబంధించి ప్రతి డొమైన్ బృందం యొక్క బాధ్యతలు మరియు జవాబుదారీతనాలను స్పష్టంగా నిర్వచించండి.
3. డేటా ఉత్పత్తులను నిర్మించండి
డొమైన్ జట్లు సంస్థలోని ఇతర జట్ల అవసరాలను తీర్చే డేటా ఉత్పత్తులను నిర్మించడం ప్రారంభించాలి. ఈ డేటా ఉత్పత్తులు చక్కగా నిర్వచించబడి, సులభంగా కనుగొనగలిగేలా మరియు తక్షణమే అందుబాటులో ఉండాలి. కీలక వ్యాపార అవసరాలను పరిష్కరించే మరియు డేటా వినియోగదారులకు గణనీయమైన విలువను అందించే డేటా ఉత్పత్తులకు ప్రాధాన్యత ఇవ్వండి.
4. స్వీయ-సేవ డేటా ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌ను అభివృద్ధి చేయండి
సంస్థ ఒక స్వీయ-సేవ డేటా ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌ను అందించాలి, ఇది డొమైన్ జట్లకు వారి డేటా ఉత్పత్తులను సులభంగా నిర్మించడానికి, అమలు చేయడానికి, మరియు నిర్వహించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. ఈ ప్లాట్‌ఫారమ్ డేటా సేకరణ, నిల్వ, ప్రాసెసింగ్, మరియు యాక్సెస్ కోసం అవసరమైన సాధనాలు మరియు సామర్థ్యాలను అందించాలి. వికేంద్రీకృత డేటా నిర్వహణకు మద్దతు ఇచ్చే మరియు డేటా ఉత్పత్తి అభివృద్ధికి అవసరమైన సాధనాలను అందించే ప్లాట్‌ఫారమ్‌ను ఎంచుకోండి.
5. ఫెడరేటెడ్ గవర్నెన్స్‌ను అమలు చేయండి
సంస్థ అంతటా డేటా స్థిరత్వం, భద్రత, మరియు సమ్మతిని నిర్ధారించడానికి ఒక ఫెడరేటెడ్ గవర్నెన్స్ నమూనాను స్థాపించండి. ఈ నమూనా డేటా నిర్వహణ కోసం స్పష్టమైన ప్రమాణాలు మరియు విధానాలను నిర్వచించాలి, అదే సమయంలో డొమైన్ జట్లకు స్వయంప్రతిపత్తి మరియు సౌలభ్యాన్ని నిలుపుకోవడానికి అనుమతించాలి. డేటా గవర్నెన్స్ విధానాల అమలు మరియు అమలును పర్యవేక్షించడానికి ఒక డేటా గవర్నెన్స్ కౌన్సిల్‌ను సృష్టించండి.
6. డేటా-ఆధారిత సంస్కృతిని ప్రోత్సహించండి
డేటా మెష్ అమలు చేయడానికి సంస్థాగత సంస్కృతిలో మార్పు అవసరం. మీరు డేటా-ఆధారిత సంస్కృతిని ప్రోత్సహించాలి, ఇక్కడ డేటాకు విలువ ఇవ్వబడుతుంది మరియు సమాచారంతో కూడిన నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. డొమైన్ జట్లు డేటాను సమర్థవంతంగా నిర్వహించడానికి మరియు ఉపయోగించడానికి అవసరమైన నైపుణ్యాలను అభివృద్ధి చేయడంలో సహాయపడటానికి శిక్షణ మరియు విద్యలో పెట్టుబడి పెట్టండి. వివిధ డొమైన్‌లలో సహకారం మరియు జ్ఞాన భాగస్వామ్యాన్ని ప్రోత్సహించండి.
డేటా మెష్ వర్సెస్ డేటా లేక్
డేటా మెష్ మరియు డేటా లేక్ అనేవి డేటా నిర్వహణకు రెండు విభిన్న విధానాలు. డేటా లేక్ అనేది అన్ని రకాల డేటాను నిల్వ చేయడానికి ఒక కేంద్రీకృత రిపోజిటరీ, అయితే డేటా మెష్ అనేది డేటా యాజమాన్యాన్ని డొమైన్ జట్లకు పంపిణీ చేసే వికేంద్రీకృత విధానం.
కీలక వ్యత్యాసాలను సంగ్రహించే పట్టిక ఇక్కడ ఉంది:
| ఫీచర్ | డేటా లేక్ | డేటా మెష్ |
|---|---|---|
| ఆర్కిటెక్చర్ | కేంద్రీకృతం | వికేంద్రీకృతం |
| డేటా యాజమాన్యం | కేంద్ర డేటా బృందం | డొమైన్ జట్లు |
| డేటా గవర్నెన్స్ | కేంద్రీకృతం | ఫెడరేటెడ్ |
| డేటా యాక్సెస్ | కేంద్రీకృతం | వికేంద్రీకృతం |
| చురుకుదనం | తక్కువ | ఎక్కువ |
| స్కేలబిలిటీ | కేంద్ర బృందం ద్వారా పరిమితం | మరింత స్కేలబుల్ |
డేటా లేక్‌ను ఎప్పుడు ఉపయోగించాలి: మీ సంస్థకు అన్ని డేటా కోసం ఒకే సత్య మూలం అవసరమైనప్పుడు మరియు బలమైన కేంద్ర డేటా బృందం ఉన్నప్పుడు. డేటా మెష్‌ను ఎప్పుడు ఉపయోగించాలి: మీ సంస్థ పెద్దదిగా మరియు విస్తరించినప్పుడు, విభిన్న డేటా మూలాలు మరియు అవసరాలు ఉన్నప్పుడు, మరియు డొమైన్ జట్లు తమ డేటాను సొంతం చేసుకుని, నిర్వహించడానికి శక్తివంతం చేయాలనుకున్నప్పుడు.
డేటా మెష్ వినియోగ సందర్భాలు
డేటా మెష్ సంక్లిష్టమైన డేటా ల్యాండ్‌స్కేప్‌లు మరియు చురుకుదనం అవసరమైన సంస్థలకు బాగా సరిపోతుంది. ఇక్కడ కొన్ని సాధారణ వినియోగ సందర్భాలు ఉన్నాయి:
- ఈ-కామర్స్: కస్టమర్ ఆర్డర్‌లు, ఉత్పత్తి ఇన్వెంటరీ, షిప్పింగ్ లాజిస్టిక్స్, మరియు మార్కెటింగ్ ప్రచారాలకు సంబంధించిన డేటాను నిర్వహించడం.
- ఆర్థిక సేవలు: రిటైల్ బ్యాంకింగ్, ఇన్వెస్ట్‌మెంట్ బ్యాంకింగ్, మరియు బీమాకు సంబంధించిన డేటాను నిర్వహించడం.
- ఆరోగ్య సంరక్షణ: రోగి రికార్డులు, క్లినికల్ ట్రయల్స్, మరియు ఔషధ అభివృద్ధికి సంబంధించిన డేటాను నిర్వహించడం.
- తయారీ: సరఫరా గొలుసు, ఉత్పత్తి, మరియు అమ్మకాలకు సంబంధించిన డేటాను నిర్వహించడం.
- మీడియా మరియు వినోదం: కంటెంట్ సృష్టి, పంపిణీ, మరియు వినియోగానికి సంబంధించిన డేటాను నిర్వహించడం.
ఉదాహరణ: ఒక గ్లోబల్ రిటైల్ చైన్ ప్రతి ప్రాంతీయ వ్యాపార యూనిట్ (ఉదా., ఉత్తర అమెరికా, యూరప్, ఆసియా) వారి ప్రాంతానికి నిర్దిష్టమైన కస్టమర్ ప్రవర్తన, అమ్మకాల పోకడలు, మరియు ఇన్వెంటరీ స్థాయిలకు సంబంధించిన వారి స్వంత డేటాను నిర్వహించడానికి డేటా మెష్‌ను ఉపయోగించుకోవచ్చు. ఇది స్థానికీకరించిన నిర్ణయం తీసుకోవడానికి మరియు మార్కెట్ మార్పులకు వేగంగా స్పందించడానికి అనుమతిస్తుంది.
డేటా మెష్‌కు మద్దతు ఇచ్చే సాంకేతికతలు
అనేక సాంకేతికతలు డేటా మెష్ ఆర్కిటెక్చర్ అమలుకు మద్దతు ఇవ్వగలవు, వాటిలో కొన్ని:
- క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు: AWS, Azure, మరియు Google Cloud స్వీయ-సేవ డేటా ప్లాట్‌ఫారమ్‌ను నిర్మించడానికి అవసరమైన ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ మరియు సేవలను అందిస్తాయి.
- డేటా వర్చువలైజేషన్ సాధనాలు: Denodo, Tibco Data Virtualization డేటాను భౌతికంగా తరలించకుండా బహుళ మూలాల నుండి యాక్సెస్ చేయడానికి అనుమతిస్తాయి.
- డేటా కేటలాగ్ సాధనాలు: Alation, Collibra మెటాడేటా మరియు డేటా లీనియేజ్ కోసం ఒక కేంద్ర రిపోజిటరీని అందిస్తాయి.
- డేటా పైప్‌లైన్ సాధనాలు: Apache Kafka, Apache Flink, Apache Beam రియల్-టైమ్ డేటా పైప్‌లైన్‌లను నిర్మించడానికి వీలు కల్పిస్తాయి.
- డేటా గవర్నెన్స్ సాధనాలు: Informatica, Data Advantage Group డేటా గవర్నెన్స్ విధానాలను అమలు చేయడానికి మరియు అమలు చేయడానికి సహాయపడతాయి.
- API నిర్వహణ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు: Apigee, Kong డేటా ఉత్పత్తులకు సురక్షితమైన మరియు నియంత్రిత యాక్సెస్‌ను సులభతరం చేస్తాయి.
డేటా మెష్ మరియు డేటా నిర్వహణ యొక్క భవిష్యత్తు
డేటా మెష్ సంస్థలు డేటాను ఎలా నిర్వహిస్తాయి మరియు యాక్సెస్ చేస్తాయి అనే దానిలో గణనీయమైన మార్పును సూచిస్తుంది. డేటా యాజమాన్యాన్ని వికేంద్రీకృతం చేయడం మరియు డొమైన్ జట్లను శక్తివంతం చేయడం ద్వారా, డేటా మెష్ వేగవంతమైన డేటా డెలివరీ, మెరుగైన డేటా నాణ్యత, మరియు పెరిగిన చురుకుదనాన్ని అనుమతిస్తుంది. సంస్థలు పెరుగుతున్న డేటా పరిమాణాలను నిర్వహించే సవాళ్లతో పోరాడుతూనే ఉన్నందున, డేటా మెష్ డేటా నిర్వహణకు ఒక ప్రసిద్ధ విధానంగా మారే అవకాశం ఉంది.
డేటా నిర్వహణ యొక్క భవిష్యత్తు హైబ్రిడ్‌గా ఉండే అవకాశం ఉంది, సంస్థలు కేంద్రీకృత మరియు వికేంద్రీకృత విధానాలను రెండింటినీ ఉపయోగించుకుంటాయి. డేటా లేక్‌లు ముడి డేటాను నిల్వ చేయడంలో పాత్ర పోషిస్తూనే ఉంటాయి, అయితే డేటా మెష్ డొమైన్ జట్లకు వారి వ్యాపార యూనిట్ల నిర్దిష్ట అవసరాలను తీర్చే డేటా ఉత్పత్తులను నిర్మించడానికి మరియు నిర్వహించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. మీ సంస్థ యొక్క నిర్దిష్ట అవసరాలు మరియు సవాళ్లకు సరైన విధానాన్ని ఎంచుకోవడం కీలకం.
ముగింపు
డేటా మెష్ అనేది డేటా నిర్వహణకు ఒక శక్తివంతమైన విధానం, ఇది సంస్థలు వారి డేటా యొక్క పూర్తి సామర్థ్యాన్ని అన్‌లాక్ చేయడానికి సహాయపడుతుంది. వికేంద్రీకృత డేటా యాజమాన్యాన్ని స్వీకరించడం, డేటాను ఒక ఉత్పత్తిగా పరిగణించడం, మరియు స్వీయ-సేవ డేటా ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌ను నిర్మించడం ద్వారా, సంస్థలు ఎక్కువ చురుకుదనం, మెరుగైన డేటా నాణ్యత, మరియు వేగవంతమైన డేటా డెలివరీని సాధించగలవు. డేటా మెష్ అమలు చేయడం సవాలుగా ఉన్నప్పటికీ, నిజంగా డేటా-ఆధారితంగా మారాలని కోరుకునే సంస్థలకు ప్రయోజనాలు ప్రయత్నానికి తగినవి.
డేటా మెష్ మీ కోసం సరైన విధానమో కాదో అంచనా వేసేటప్పుడు మీ సంస్థ యొక్క ప్రత్యేక సవాళ్లు మరియు అవకాశాలను పరిగణించండి. మొత్తం సంస్థలో అమలు చేయడానికి ముందు డేటా మెష్ యొక్క ప్రయోజనాలను అనుభవం పొందడానికి మరియు ధృవీకరించడానికి ఒక నిర్దిష్ట డొమైన్‌లో పైలట్ ప్రాజెక్ట్‌తో ప్రారంభించండి. డేటా మెష్ అనేది అందరికీ సరిపోయే పరిష్కారం కాదని గుర్తుంచుకోండి, మరియు దీనికి అమలుకు జాగ్రత్తగా మరియు ఆలోచనాత్మకమైన విధానం అవసరం.