हम एक ऐसे युग में रह रहे हैं जहां डेटा अत्यंत महत्वपूर्ण है। चाहे आप कोई भी हों, आपके पास मौजूद डेटा महत्वपूर्ण है और इसे संग्रहीत करने के लिए, हमें स्थान चाहिए। हर कोई, एक व्यक्ति से लेकर विशाल संगठन तक, कड़ी मेहनत कर रहा है ताकि वे अपने डेटा को सुलभ yet सुरक्षित रख सकें। इस परिदृश्य में, क्या डेटा लेक्स हमारे बचाव में आएंगे? अगर हां, तो कैसे? ब्लॉग को पढ़ें और इसके बारे में प्रबुद्ध हों!
डेटा लेक क्या है?
इसे एक केंद्रीकृत भंडार के रूप में परिभाषित किया जा सकता है जो आपको अपने सभी संरचित और असंरचित डेटा को एक ही स्थान पर दिखाने की अनुमति देता है। सबसे अच्छी बात यह है कि आप इसे संरचित या विश्लेषण किए बिना वैसे ही संग्रहीत कर सकते हैं। इससे पहले कि आप इसे एक प्लेटफॉर्म के रूप में सोचना शुरू करें, हम इसे स्पष्ट करना चाहेंगे कि यह एक प्लेटफॉर्म नहीं है। यह डेटा का एक बड़ा हिस्सा है जिसे Hadoop पर प्रबंधित किया जा रहा है। डेटा लेक्स बड़े पैमाने पर लोकप्रियता प्राप्त कर रहे हैं क्योंकि वे न केवल आपके डेटा को प्रबंधित करने में मदद कर सकते हैं बल्कि इसके मूल्य भी प्राप्त कर सकते हैं।
यह देखा गया है कि जो संगठन अपने डेटा से सफलतापूर्वक मूल्य उत्पन्न करने में सक्षम हैं, वे आमतौर पर अपने साथियों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं। लेकिन यह कैसे हुआ? खैर, संगठन अपने डेटा लेक पर मौजूद डेटा पर विभिन्न प्रकार के एनालिटिक्स करने में सक्षम थे जिससे उन्हें बिना किसी परेशानी के नई बढ़ती संभावनाओं की पहचान करने में मदद मिली। इस तरह उत्पादकता बढ़ाना, उपकरणों को बनाए रखना और सक्रिय रूप से निर्णय लेना कोई कठिन काम नहीं है! कुछ लोग तर्क दे सकते हैं कि यह बिल्कुल डेटा वेयरहाउसिंग जैसा है लेकिन वास्तविकता काफी अलग है! दोनों महत्वपूर्ण हैं और डेटा विशेषज्ञ कभी भी एक को चुन या दूसरे को पूरी तरह से त्याग नहीं सकते। इसके अलावा, आप मशीन लर्निंग, एनालिटिक्स, और अन्य विश्लेषणात्मक टूल को डेटा लेक्स में डेटा वेयरहाउस की तुलना में आसानी से लागू कर सकते हैं।
स्रोत: aws.amazon.com
यह डेटा वेयरहाउसिंग से कैसे अलग है?
हालांकि ये दोनों एक-दूसरे से अलग हैं, इसका मतलब यह नहीं है कि आप एक को दूसरे के लिए त्याग सकते हैं। आवश्यकताओं के आधार पर, एक संगठन को एक या दोनों की आवश्यकता हो सकती है!
अंतर के बारे में बात करते हुए, इन दोनों के बीच अंतर का मुख्य बिंदु यह है कि डेटा लेक डेटा को तेजी से ग्रहण करता है और बाद में इसे तैयार करता है जब लोग इसे एक्सेस करना शुरू करते हैं। इसके विपरीत, डेटा वेयरहाउसिंग के मामले में, डेटा को वेयरहाउस में जाने देने से पहले सावधानीपूर्वक विश्लेषण करने की आवश्यकता होती है। हम इससे इनकार नहीं कर सकते कि किसी भी SQL क्वेरी के माध्यम से डेटा की पुनर्प्राप्ति तेज है लेकिन डेटा को व्यवस्थित प्रारूप में व्यवस्थित करना आसान नहीं है। डेटा लेक्स के मामले में, डेटा पुनर्प्राप्त करने में समय लग सकता है लेकिन आप आसानी से डेटा संग्रहीत कर सकते हैं।
संगठन डेटा लेक्स से अच्छी तरह वाकिफ हैं, और इस प्रकार डेटा वेयरहाउस से डेटा लेक्स की ओर विकसित होने का प्रयास कर रहे हैं। विस्तार से अंतर के बिंदुओं को जानने के लिए, नीचे दी गई तालिका देखें:
स्रोत: aws.amazon.com
साथ ही, हम इस तथ्य को नजरअंदाज नहीं कर सकते कि विश्लेषणात्मक रूपों को विस्तृत स्रोत डेटा की आवश्यकता होती है और यही कारण है कि डेटा लेक डेटा एनालिटिक्स के लिए किसी खजाने से कम नहीं है! हालांकि, हम इस तथ्य को नजरअंदाज नहीं कर सकते कि डेटा लेक्स डेटा को उपयोग योग्य बनाते हैं, लेकिन इसके लिए डेटा स्टोरेज के लिए परिभाषित तंत्र की आवश्यकता होती है।
क्या डेटा लेक्स के लिए कोई बाधाएं हैं?
निश्चित रूप से हां, कुछ भी पूर्ण नहीं है! डेटा लेक के मामले में, कुछ मुद्दे हैं। उनमें से कुछ हैं:
डेटा लेक्स का डिजाइन
चूंकि अधिकांश फर्म डेटा वेयरहाउस को डेटा लेक में अपग्रेड करती हैं, डिजाइन सटीक रूप से पूरा नहीं होता है। इसके पीछे कारण यह तथ्य है कि डेटा लेक्स सरल हैं और कच्चे डेटा को संग्रहीत करने में सक्षम हैं जबकि डेटा वेयरहाउस को उसी के लिए अत्यधिक संरचित प्रारूप की आवश्यकता होती है। हम डिजाइन में सुधार किए बिना एक से दूसरे पर नहीं जा सकते क्योंकि अगर हम ऐसा करने में विफल रहते हैं तो हम बीच में फंस जाएंगे।
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सुरक्षा
हमलावर अब ज्ञान के साथ-साथ उपकरणों से भी अच्छी तरह सुसज्जित हैं ताकि दूसरों की प्रणाली में घुसपैठ कर सकें। इसलिए, आगे की सुरक्षा परतें जोड़े बिना अपने मूल्यवान डेटा को डेटा लेक पर रखना आपके जीवन की सबसे बड़ी गलती साबित हो सकता है। असंरचित डेटा को सुरक्षा के अभाव में आसानी से निकाला जा सकता है या फिरौती में मदद कर सकता है।
कुशल लोगों की उपलब्धता
हां, हम डेटा स्टोरेज तकनीकों को चरम गति से सुधार रहे हैं, लेकिन आवश्यक कौशल और उपलब्ध विशेषज्ञों के बीच अभी भी अंतर है। जो लोग इसके बारे में जानते हैं और जानते हैं कि ऐसी प्रणाली को कैसे संभालना है, वे संख्या में सीमित हैं लेकिन कंपनियां इसे ध्यान में रखे बिना तेजी से विकसित हो रही हैं।
ये कुछ ऐसे क्षेत्र थे जिनमें हम चुनौतियों का सामना कर रहे हैं और विशेषज्ञों ने बताया है कि जब हम बड़े पैमाने पर डेटा लेक्स का उपयोग शुरू करेंगे तो कई और सामने आएंगे।
निष्कर्ष में हम कह सकते हैं कि किसी भी उभरती प्रौद्योगिकी को अपनी पूरी क्षमता उजागर करने में समय लगता है और इससे भी यही उम्मीद है। हालांकि, जिन्होंने अपनी यात्रा अभी शुरू की है, वे निश्चित रूप से लंबे समय में लाभान्वित होंगे। तो, इस पर नजर रखें क्योंकि यह कुछ नया है और आपकी अपेक्षाओं से आगे बढ़ने की क्षमता रखता है।
आप क्या सोचते हैं? नीचे टिप्पणी अनुभाग में अपने विचार अवश्य बताएं!
