मूल रूप से मई 2019 में Onica.com/blog पर प्रकाशित
हर कोई बड़े डेटा की क्षमता जानता है, लेकिन कुछ व्यवसायों के लिए, डेटा और एनालिटिक्स अभी भी एक विरासत की दुनिया में मौजूद हैं। यह संरचित डेटा की एक दुनिया है जिसे ऑन-प्रिमाइसेस सर्वरों में संग्रहीत किया जाता है और मालिकाना सॉफ़्टवेयर के साथ विश्लेषण किया जाता है।
उन संगठनों के लिए जो अधिक बड़े-डेटा-अनुकूल तरीकों की ओर बढ़ना चाहते हैं, यह पुरानी दुनिया उस कदम को चुनौतीपूर्ण बनाती है। हालाँकि, पिछले वर्षों में डेटा इंजीनियरिंग का परिवर्तन इतना गहरा रहा है कि नए तरीकों और तकनीकों का उपयोग नहीं करने वाले संगठन प्रमुख व्यवसाय को याद कर रहे हैं। फ़ायदे। इसे ध्यान में रखते हुए, डेटा इंजीनियरिंग पर एक और नज़र डालना और व्यवसाय की सफलता के लिए आप इसका उपयोग कैसे कर सकते हैं, यह महत्वपूर्ण है।
डेटा इंजीनियरिंग क्या है?
डेटा इंजीनियरिंग की परिभाषा पिछले कुछ वर्षों में बहुत अधिक नहीं बदली है। हालांकि, नींव और उपकरण काफी बदल गए हैं। इसके मूल में, डेटा इंजीनियरिंग वह नींव है जो डेटा प्रौद्योगिकी के व्यापक ज्ञान, उचित डेटा शासन और सुरक्षा, और डेटा प्रोसेसिंग की एक मजबूत समझ के माध्यम से डेटा विज्ञान और विश्लेषण का समर्थन करती है।
जबकि रिलेशनल और ट्रांजेक्शनल डेटाबेस जैसी पारंपरिक तकनीकों का अभी भी बिग डेटाआर्किटेक्चर में एक स्थान है, दृश्य में नए आगमन ने अंतरिक्ष में नवीनता पैदा की है। जब डेटा इंजीनियरिंग की बात आती है, तो AWS® ने खेल को बदल दिया है। कुछ प्रमुख उत्पादों में शामिल हैं:
Amazon® DynamoDB® :Amazon DynamoDB एक NoSQL® डेटाबेस है जो आपको दस्तावेज़, ग्राफ़, की-वैल्यू, मेमोरी और खोज सहित विभिन्न डेटा मॉडल का उपयोग करने की अनुमति देकर रिलेशनल डेटाबेस का विकल्प प्रदान करता है। यह आधुनिक वर्कलोड के लिए स्केलेबल, लचीला, उच्च प्रदर्शन और अत्यधिक कार्यात्मक डेटाबेस बनाता है।
Apache® Hadoop® :Apache Hadoop एक ओपन-सोर्स सेवा है जिसका उपयोग आप क्लस्टरिंग का लाभ उठाकर बड़े डेटा सेट को संसाधित करने के लिए कर सकते हैं। Hadoop के पास उपकरणों का एक पूर्ण पारिस्थितिकी तंत्र है जो कार्यभार की जरूरतों को पूरा कर सकता है। Hadoop को Amazon Elastic MapReduce (EMR) का उपयोग करके AWS पर चलाया जा सकता है, जो Hadoop पारिस्थितिकी तंत्र में Hadoop और अन्य संबंधित अनुप्रयोगों को चलाते समय क्लस्टर प्रबंधन को सरल बनाता है।
अमेज़ॅन ईएमआर :एडब्ल्यूएस पर हडूप पारिस्थितिकी तंत्र के प्रबंधन के लिए एक उपकरण, ईएमआर अमेज़ॅन इलास्टिक कंप्यूट क्लाउड® (अमेज़ॅन ईसी 2) उदाहरणों में डेटा को प्रभावी ढंग से संसाधित करना आसान बनाता है। Amazon EMR अन्य वितरित फ्रेमवर्क जैसे Apache Spark® और HBase® को चलाने में भी सक्षम बनाता है, और Amazon Simple Storage Service Amazon S3 और Amazon DynamoDB जैसे AWS डेटा स्टोर की सहभागिता को सक्षम बनाता है।
अमेज़ॅन रेडशिफ्ट :एक तेज़, स्केलेबल डेटा वेयरहाउस, Amazon Redshift आपके डेटा लेक में प्रश्नों का विस्तार करना आसान बनाता है। मशीन लर्निंग, समानांतर क्वेरी एक्जीक्यूशन और कॉलमर स्टोरेज का उपयोग करके, Amazon Redshift अन्य डेटा वेयरहाउस की तुलना में दस गुना तेज़ प्रदर्शन प्रदान करता है।
एडब्ल्यूएस गोंद :एडब्ल्यूएस ग्लू पूरी तरह से प्रबंधित एक्सट्रेक्ट, ट्रांसफॉर्म और लोड (ईटीएल) सेवा है जो ग्राहकों के लिए एनालिटिक्स के लिए अपना डेटा तैयार करना और लोड करना आसान बनाती है। इसके सूचीबद्ध होने के बाद, आपका डेटा तुरंत खोजने योग्य, क्वेरी करने योग्य और ETL के लिए उपलब्ध हो जाता है।
अमेज़ॅन एथेना :Amazon Athena एक इंटरैक्टिव क्वेरी सेवा है जो मानक SQL® का उपयोग करके Amazon S3 में डेटा का विश्लेषण करना आसान बनाती है। यह एडब्ल्यूएस ग्लू डेटा कैटलॉग के साथ भी एकीकृत है, जिससे आप विभिन्न सेवाओं में एक एकीकृत मेटाडेटा रिपोजिटरी बना सकते हैं, स्कीमा खोजने के लिए डेटा स्रोतों को क्रॉल कर सकते हैं, अपने कैटलॉग को नई और संशोधित तालिका और विभाजन परिभाषाओं के साथ पॉप्युलेट कर सकते हैं, और स्कीमा संस्करण बनाए रख सकते हैं।
अन्य सभी चीज़ों के साथ, कुंजी नौकरी के लिए सही घटक ढूंढ रही है, प्रारूप और मॉडल में, जो आपके संगठन की डेटा सुरक्षा आवश्यकताओं को पूरा करता है।
AWS के साथ डेटा इंजीनियरिंग:एक क्लाइंट उदाहरण
इसका एक मजबूत उदाहरण हमारे एक ग्राहक से आता है जो मासिक रिपोर्ट सिस्टम के माध्यम से डेटा को आगे बढ़ा रहा था। हालांकि रिपोर्ट ने क्लाइंट-विशिष्ट चीजें दीं, जिनकी उन्हें आवश्यकता थी, उन्हें उनके द्वारा एकत्र किए गए डेटा के धन से कोई और मूल्य नहीं मिल रहा था। हमारे जुड़ाव के हिस्से के रूप में, हम स्वचालित पाइपलाइनों और प्रसंस्करण के लिए अंतर्निहित डेटा जांच के साथ डेटा झील बनाने में सक्षम थे, जहां डेटा रिपोर्टिंग सिस्टम को भेजे जाने से पहले चला गया था।
डेटा आर्किटेक्चर में इस घटक को जोड़कर, क्लाइंट ने न केवल अपने रिपोर्टिंग सिस्टम को संरक्षित किया बल्कि मूल डेटा सेट में अधिक क्षमताएं और पहुंच भी शामिल की, जिससे उन्हें लागत प्रबंधन और लाभप्रदता के आसपास के तदर्थ सवालों के जवाब देने में मदद मिली। यह साबित करता है कि कई कंपनियां डेटा का उपयोग करती हैं और एनालिटिक्स अपने दैनिक व्यवसाय में, सही टूल, विशेष रूप से नए टूल और तकनीकों को एकीकृत करके, आपको बड़े परिणामों के लिए डेटा का लाभ उठाने की अनुमति दे सकते हैं।
डेटा संसाधन लागू करना
यदि आप डेटा इंजीनियरिंग का लाभ उठाना चाहते हैं तो सही डेटा आर्किटेक्चर घटकों का होना पर्याप्त नहीं है - आपके पास एक मजबूत आधार इंडेटा प्रोसेसिंग भी होना चाहिए। डेटा प्रोसेसिंग में न केवल अपने डेटा जीवनचक्र के माध्यम से डेटा की आवाजाही शामिल है, बल्कि खराब डेटा को साफ करने में गुणवत्ता जांच और तकनीकों के माध्यम से डेटा का अनुकूलन भी शामिल है।
शायद डेटा प्रोसेसिंग का सबसे महत्वपूर्ण हिस्सा डेटा अंतर्ग्रहण है। हालांकि इसके मूल में, डेटा अंतर्ग्रहण केवल डेटा की उत्पत्ति के स्थान से भंडारण प्रणाली तक की गति है, इसे पूरा करने के कई तरीके हैं। स्वचालित होने पर डेटा अंतर्ग्रहण सबसे अच्छा काम करता है क्योंकि यह इष्टतम ताजगी के लिए डेटा के कम रखरखाव अपडेट की अनुमति दे सकता है। यह डेटा पाइपलाइनों के माध्यम से निरंतर और रीयल-टाइम भी हो सकता है, या बैच प्रोसेसिंग के माध्यम से एसिंक्रोनस, या यहां तक कि दोनों भी हो सकता है। किस अंतर्ग्रहण विधि का उपयोग करने का निर्णय अंतर्ग्रहण किए जा रहे डेटा के प्रकार, स्रोत और गंतव्य पर निर्भर करता है। AWS Amazon Kinesis Firehose (जो कि वास्तविक समय में स्ट्रीमिंग का प्रबंधन करता है) जैसी सेवाओं सहित अपनी स्वयं की डेटा अंतर्ग्रहण विधियाँ प्रदान करता है। और AWS स्नोबॉल (जो ऑन-प्रिमाइसेस स्टोरेज और Hadoop क्लस्टर के बल्क माइग्रेशन की अनुमति देता है) Amazon S3 और AWS स्टोरेज गेटवे (जो Amazon S3-आधारित डेटा लेक के साथ ऑन-प्रिमाइसेस डेटा प्रोसेसिंग प्लेटफ़ॉर्म को एकीकृत करता है) में।
यदि आप संबंधपरक डेटाबेस के साथ काम कर रहे हैं, तो इस अंतर्ग्रहण का एक अन्य भाग निष्कर्षण, परिवर्तन और लोडिंग (ETL) है। ETL प्रसंस्करण डेटा को डुप्लिकेट करके और साथ ही खराब डेटा को साफ़ और फ़्लैग करके साफ़ करता है और इसे बदलना ताकि यह डेटाबेस के प्रारूप के साथ संरेखित हो। यह स्पार्क या फ्लिंक जैसे ढांचे का उपयोग करते समय पायथन, जावा, या स्काला जैसी भाषाओं के माध्यम से किया जा सकता है और डेटा गुणवत्ता में सुधार के लिए महत्वपूर्ण है।
कोई फर्क नहीं पड़ता कि आप किस डेटाबेस प्रकार का उपयोग करते हैं, एक मजबूत डेटा गुणवत्ता कार्यक्रम यह सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण है कि परिणामी डेटा सटीक और विश्वसनीय हो। इसका अर्थ है AWS आइडेंटिटी एंड एक्सेस मैनेजमेंट (IAM) जैसे टूल के माध्यम से डेटा एक्सेस के लिए भूमिकाओं की पहचान करना और सेट करना, मानकीकरण और सुलह के लिए प्रक्रियाओं को लागू करना, और डेटा अखंडता बनाए रखने के लिए गुणवत्ता जांच की स्थापना करना। हालांकि डेटा गुणवत्ता एक नई अवधारणा नहीं है, गुणवत्ता डेटा को बढ़ावा देने के लिए उपलब्ध संसाधन हैं। आधुनिक डेटा टूलिंग के माध्यम से, हमारी टीम ने क्लाइंट के लिए स्वचालित डेटा गुणवत्ता रिपोर्टिंग तैयार की है। इसमें डाउनस्ट्रीम सिस्टम के साथ सोर्स सिस्टम से डेटा की अनुसूचित, आवधिक तुलना शामिल है जो एक रिपोर्टिंग डैशबोर्ड पर जाती है, सिस्टम को छोड़ने वाले डेटा की गुणवत्ता में अभूतपूर्व अंतर्दृष्टि को सक्षम करती है और त्रुटियों या गुणवत्ता हानि की पहचान करती है, जिससे डेटा से शिकायतों से पहले समस्या के सुधार की अनुमति मिलती है। उपभोक्ता।
वर्तमान और भविष्य की सफलता के लिए बड़े डेटा का लाभ उठाना
शायद डेटा इंजीनियरिंग में इन परिवर्तनों का विश्लेषण करने में जो सबसे स्पष्ट है वह यह नहीं है कि प्रक्रिया बदल गई है बल्कि यह ऐसा करना जारी रखती है। जैसा कि यह होता है, आपकी व्यावसायिक डेटा नीतियों पर इन परिवर्तनों के निहितार्थों पर विचार करना और व्यावसायिक सफलता को बेहतर बनाने के लिए इन परिवर्तनों का उपयोग करना महत्वपूर्ण है। डेटा और एनालिटिक्स में परिवर्तन ने न केवल आर्किटेक्चर और टूलिंग को प्रभावित किया है, बल्कि डेटा उपयोग के आसपास नए सिस्टम और मानसिकता भी बनाई है। ।
हालांकि डेटा और एनालिटिक्स प्रयास परियोजनाओं के पूरा होने पर या व्यावसायिक प्रयासों के अनुवर्ती के रूप में होते थे, अब डेटा के साथ स्वचालित रूप से और लगातार काम करने का आदर्श है। यह डेटा आर्किटेक्चर में सुधार करने वाले टूल के माध्यम से संभव है, जैसे अमेज़ॅन एस 3, Amazon DynamoDB, और डेटा अंतर्ग्रहण पाइपलाइनों के साथ-साथ उन तरीकों और प्रक्रियाओं के माध्यम से जो हमारे डेटा की निगरानी और उपभोग करने के तरीके को बदलते हैं, जैसे मशीन लर्निंग और स्वचालित डेटा डैशबोर्ड। व्यवसाय अब भंडारण स्थान या पैसा बर्बाद किए बिना डेटा को लंबे समय तक पकड़ सकते हैं, डेटा को आसानी से स्वचालित करना सुनिश्चित करने के लिए डेटा को अच्छी तरह से क्यूरेट किया जाता है और आसानी से खोजा जाता है और वास्तविक समय में एक्सेस किया जा सकता है, जो इन सेवाओं को अपने डेटा आर्किटेक्चर में लागू करने वालों को प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्रदान करते हैं। ।
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