हम एक ऐसे युग में रह रहे हैं जहां डेटा का अत्यधिक महत्व है। इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि आप कौन हैं, आपके पास जो डेटा है वह महत्वपूर्ण है और इसे स्टोर करने के लिए हमें जगह की आवश्यकता है। एक व्यक्ति से लेकर बड़े संगठन तक हर कोई कड़ी मेहनत कर रहा है ताकि वे अपने डेटा को सुलभ और सुरक्षित रख सकें। इस परिदृश्य में, क्या डेटा लेक हमारे बचाव में आएगी? अगर हाँ तो कैसे? ब्लॉग के माध्यम से पढ़ें और उसी के बारे में जानकारी प्राप्त करें!
डेटा लेक क्या है?
इसे केंद्रीकृत भंडार के रूप में परिभाषित किया जा सकता है जो आपको एक ही स्थान पर अपने सभी संरचित और असंरचित डेटा दिखाने की अनुमति देता है। सबसे अच्छा हिस्सा यह है कि आप इसे बिना किसी संरचना या विश्लेषण के स्टोर कर सकते हैं। इससे पहले कि आप इसे एक मंच के रूप में सोचना शुरू करें, हम यह स्पष्ट करना चाहते हैं कि यह एक मंच नहीं है। यह डेटा का एक बड़ा हिस्सा है जिसे हडूप पर प्रबंधित किया जा रहा है। डेटा लेक बड़े पैमाने पर लोकप्रियता प्राप्त कर रहे हैं क्योंकि वे न केवल आपके डेटा को प्रबंधित करने में आपकी सहायता करते हैं बल्कि इसका मूल्य भी प्राप्त करते 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 विश्लेषण करने में सक्षम थे जिससे उन्हें बिना किसी परेशानी के नए बढ़ते अवसरों की पहचान करने में मदद मिली। इस तरह उत्पादकता को बढ़ावा देना, उपकरणों को बनाए रखना और सक्रिय रूप से निर्णय लेना आसान नहीं है! कुछ लोग यह तर्क दे सकते हैं कि यह बिल्कुल डेटा वेयरहाउसिंग जैसा है लेकिन वास्तविकता इससे बिल्कुल अलग है! दोनों महत्वपूर्ण हैं और डेटा विशेषज्ञ कभी भी एक को नहीं चुन सकते हैं या दूसरे को पूरी तरह से डंप करना कभी भी संभव नहीं होगा। इसके अलावा, आप मशीन लर्निंग, एनालिटिक्स को लागू कर सकते हैं, और अन्य एनालिटिक्स टूल भी डेटा वेयरहाउस के बजाय डेटा लेक में आसानी से लागू किए जा सकते हैं।
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यह डेटा वेयरहाउसिंग से कैसे अलग है?
हालाँकि ये दोनों एक दूसरे से भिन्न हैं, लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि आप एक को दूसरे के लिए छोड़ सकते हैं। जरूरतों के आधार पर, एक संगठन को एक या दोनों की आवश्यकता हो सकती है!
अंतर की बात करें तो इन दोनों के बीच मुख्य अंतर यह है कि डेटा लेक डेटा को तेजी से ग्रहण करता है और इसे बाद में तैयार करता है क्योंकि लोग इसे एक्सेस करना शुरू करते हैं। दूसरी तरफ, डेटा वेयरहाउसिंग के मामले में, डेटा को वेयरहाउस में डालने से पहले सावधानीपूर्वक विश्लेषण करने की आवश्यकता होती है। हम इस बात से इनकार नहीं कर सकते हैं कि किसी SQL क्वेरी के माध्यम से डेटा की पुनर्प्राप्ति तेजी से होती है लेकिन डेटा को व्यवस्थित प्रारूप में व्यवस्थित करना आसान नहीं है। डेटा लेक के मामले में, डेटा को पुनर्प्राप्त करने में लंबा समय लग सकता है लेकिन आप आसानी से डेटा स्टोर कर सकते हैं।
संगठन डेटा झीलों के बारे में अच्छी तरह से जानते हैं, और इस प्रकार डेटा वेयरहाउस से डेटा झीलों की ओर विकसित होने का प्रयास कर रहे हैं। विभेदीकरण के बिंदुओं के बारे में विस्तार से जानने के लिए, नीचे दी गई तालिका देखें:
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इसके अलावा, हम इस तथ्य को नजरअंदाज नहीं कर सकते हैं 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! हालाँकि, हम इस तथ्य को नज़रअंदाज़ नहीं कर सकते हैं कि डेटा झीलें डेटा को उपयोग करने योग्य बनाती हैं, लेकिन इसके लिए डेटा संग्रहण के लिए परिभाषित तंत्र की आवश्यकता होती है।
क्या डेटा लेक में कोई बाधा है?
निश्चित रूप से हाँ, कुछ भी पूर्ण नहीं है! डेटा लेक के मामले में कुछ मुद्दे हैं। उनमें से कुछ हैं:
डेटा झीलों का डिज़ाइन
चूंकि अधिकांश कंपनियां डेटा वेयरहाउस को डेटा लेक में अपग्रेड करती हैं, इसलिए डिज़ाइन सटीक रूप से पूरा नहीं होता है। इसके पीछे कारण यह है कि डेटा लेक सरल हैं और कच्चे डेटा को स्टोर करने में सक्षम हैं जबकि डेटा वेयरहाउस को इसके लिए एक उच्च संरचित प्रारूप की आवश्यकता होती है। हम डिजाइन में सुधार किए बिना एक से दूसरे में नहीं जा सकते क्योंकि अगर हम ऐसा करने में विफल रहे तो हम बीच में ही फंस जाएंगे।
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सुरक्षा
हमलावर अब ज्ञान के साथ-साथ दूसरों के सिस्टम में घुसने के लिए उपकरणों से लैस हैं। इसलिए, सुरक्षा की अतिरिक्त परतें जोड़े बिना डेटा लेक पर अपना मूल्यवान डेटा रखना आपके जीवन की सबसे बड़ी गलती हो सकती है। असंरचित डेटा आसानी से निकाला जा सकता है या सुरक्षा के अभाव में फिरौती में भी मदद कर सकता है।
कुशल लोगों की उपलब्धता
हां, हम डेटा भंडारण प्रौद्योगिकियों में तेजी से सुधार कर रहे हैं, लेकिन अभी भी आवश्यक कौशल और उपलब्ध विशेषज्ञों के बीच एक अंतर है। जो लोग इसके बारे में जानते हैं और जानते हैं कि इस तरह की व्यवस्था को कैसे संभालना है, उनकी संख्या सीमित है लेकिन कंपनियां इसे ध्यान में रखे बिना जल्दबाजी में 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 झीलों का उपयोग करना शुरू करेंगे तो कई और लोग खुद को पेश करेंगे।
निष्कर्ष निकालने के लिए हम कह सकते हैं कि किसी भी उभरती हुई तकनीक को अपनी पूरी क्षमता का उपयोग करने में समय लगता है और इससे भी यही उम्मीद की जाती है। हालांकि जिन लोगों ने अभी अपनी यात्रा शुरू की है, उन्हें आने वाले समय में इसका लाभ जरूर मिलेगा। इसलिए, इस दोस्तों पर अपनी नज़र बनाए रखें क्योंकि यह कुछ नया है और इसमें आपकी उम्मीदों से आगे बढ़ने की क्षमता है।
तुम क्या सोचते हो? नीचे टिप्पणी अनुभाग में अपने विचारों का उल्लेख करना न भूलें!