मूल रूप से मई 2019 में Onica.com/blog पर प्रकाशित
हर कोई बिग डेटा की क्षमता जानता है, लेकिन कुछ व्यवसायों के लिए, डेटा और एनालिटिक्स अभी भी एक विरासत दुनिया में मौजूद हैं। यह ऑन-प्रिमाइसेस सर्वर पर संग्रहीत संरचित डेटा की दुनिया है और मालिकाना सॉफ्टवेयर के साथ विश्लेषण किया जाता है।
उन संगठनों के लिए जो अधिक बिग-डेटा-अनुकूल विधियों की ओर बढ़ना चाहते हैं, यह पुरानी दुनिया उस कदम को चुनौतीपूर्ण बनाती है। हालांकि, पिछले वर्षों में डेटा इंजीनियरिंग का परिवर्तन इतना गहरा रहा है कि नई विधियों और प्रौद्योगिकियों का उपयोग नहीं करने वाले संगठन प्रमुख व्यावसायिक लाभों से चूक रहे हैं। इसे ध्यान में रखते हुए, डेटा इंजीनियरिंग पर एक और नज़र डालना और आप इसका उपयोग व्यावसायिक सफलता के लिए कैसे कर सकते हैं, यह महत्वपूर्ण है।
डेटा इंजीनियरिंग क्या है?
डेटा इंजीनियरिंग की परिभाषा 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 गवर्नेंस और सुरक्षा, और डेटा प्रसंस्करण की मजबूत समझ के माध्यम से डेटा साइंस और एनालिटिक्स का समर्थन करती है।
जबकि रिलेशनल और ट्रांजैक्शनल डेटाबेस जैसी पारंपरिक प्रौद्योगिकियों का बिग डेटा आर्किटेक्चर में अभी भी स्थान है, दृश्य पर नए आगमन ने इस क्षेत्र में नवाचार पैदा किया है। जब डेटा इंजीनियरिंग की बात आती है, तो AWS® ने खेल बदल दिया है। कुछ प्रमुख उत्पादों में शामिल हैं:
Amazon® DynamoDB®: Amazon DynamoDB एक NoSQL® डेटाबेस है जो आपको दस्तावेज़, ग्राफ, की-वैल्यू, मेमोरी, और खोज सहित विभिन्न डेटा मॉडल का उपयोग करने की अनुमति देकर रिलेशनल डेटाबेस का विकल्प प्रदान करता है। यह आधुनिक कार्यभार 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 प्रोसेस करने के लिए कर सकते हैं। Hadoop में उपकरणों का एक पूरा इकोसिस्टम है जो कार्यभार आवश्यकताओं से मेल खा सकता है। Hadoop को Amazon Elastic MapReduce (EMR) का उपयोग करके AWS पर चलाया जा सकता है, जो Hadoop और Hadoop इकोसिस्टम में अन्य संबंधित एप्लिकेशन चलाते समय क्लस्टर प्रबंधन को सरल बनाता है।
Amazon EMR: AWS पर Hadoop इकोसिस्टम के प्रबंधन के लिए एक उपकरण, EMR Amazon Elastic Compute Cloud® (Amazon EC2) इंस्टेंस पर डेटा को लागत-प्रभावी ढंग से प्रोसेस करना आसान बनाता है। Amazon EMR Apache Spark® और HBase® जैसे अन्य वितरित फ्रेमवर्क चलाने में भी सक्षम बनाता है, और Amazon Simple Storage Service Amazon S3 और Amazon DynamoDB जैसे AWS डेटा स्टोर की बातचीत को सक्षम बनाता है।
Amazon Redshift: एक तेज़, स्केलेबल डेटा वेयरहाउस, Amazon Redshift आपके डेटा लेक तक क्वेरी बढ़ाना सरल बनाता है। मशीन लर्निंग, समानांतर क्वेरी निष्पादन, और कॉलम्नर स्टोरेज का उपयोग करके, Amazon Redshift अन्य डेटा वेयरहाउस की तुलना में दस गुना तेज़ प्रदर्शन प्रदान करता है।
AWS Glue: AWS Glue एक पूरी तरह से प्रबंधित एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्म, और लोड (ETL) सेवा है जो ग्राहकों के लिए अपने डेटा को एनालिटिक्स के लिए तैयार और लोड करना आसान बनाती है। कैटलॉग होने के बाद, आपका डेटा तुरंत खोज योग्य, क्वेरी करने योग्य, और ETL के लिए उपलब्ध होता है।
Amazon Athena: Amazon Athena एक इंटरैक्टिव क्वेरी सेवा है जो मानक SQL® का उपयोग करके Amazon S3 में डेटा का विश्लेषण करना आसान बनाती है। यह AWS Glue Data Catalog के साथ भी एकीकृत है, जिससे आप विभिन्न सेवाओं में एक एकीकृत मेटाडेटा रिपॉजिटरी बना सकते हैं, डेटा स्रोतों को क्रॉल करके स्कीमा खोज सकते हैं, नई और संशोधित टेबल और पार्टीशन परिभाषाओं के साथ अपने कैटलॉग को पॉप्युलेट कर सकते हैं, और स्कीमा संस्करण बनाए रख सकते हैं।
हर चीज की तरह, कुंजी काम के लिए सही घटक ढूंढना 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 क्लाइंट से आता है जो मासिक रिपोर्ट सिस्टम के माध्यम से डेटा पुश कर रहा था। जबकि रिपोर्ट ने क्लाइंट-विशिष्ट चीजें दीं जिनकी उन्हें आवश्यकता थी, वे उनके द्वारा एकत्र किए गए डेटा के भंडार से कोई और मूल्य प्राप्त नहीं कर रहे थे। हमारे जुड़ाव के हिस्से के रूप में, हम एक डेटा लेक बनाने में सक्षम थे जिसमें प्रोसेसिंग के लिए स्वचालित पाइपलाइन और अंतर्निहित डेटा जांच थी, जहां डेटा रिपोर्टिंग सिस्टम पर भेजे जाने से पहले जाता था।
डेटा आर्किटेक्चर में इस घटक को जोड़कर, क्लाइंट ने न केवल अपने रिपोर्टिंग सिस्टम को संरक्षित किया बल्कि मूल डेटा सेट तक अधिक क्षमताओं और पहुंच को भी जोड़ा, जिससे उन्हें लागत प्रबंधन और लाभप्रदता के आसपास तदर्थ प्रश्नों का उत्तर देने में सक्षम बनाया गया। यह साबित करता है कि जबकि कई कंपनियां अपने दिन-प्रतिदिन के व्यवसाय में डेटा और एनालिटिक्स का उपयोग करती हैं, सही उपकरणों को एकीकृत करना, विशेष रूप से नए उपकरणों और प्रौद्योगिकियों को, आपको बड़े परिणामों के लिए डेटा का लाभ उठाने की अनुमति दे सकता है।
डेटा प्रसंस्करण लागू करना
यदि आप डेटा इंजीनियरिंग का लाभ उठाना चाहते हैं तो सही डेटा आर्किटेक्चर घटक होना पर्याप्त नहीं है—आपके पास डेटा प्रसंस्करण में एक मजबूत नींव भी होनी चाहिए। डेटा प्रसंस्करण में न केवल डेटा का उसके डेटा जीवनचक्र के माध्यम से आवागमन शामिल है बल्कि गुणवत्ता जांच और खराब डेटा को साफ करने की तकनीकों के माध्यम से डेटा का अनुकूलन भी शामिल है।
शायद डेटा प्रसंस्करण का सबसे महत्वपूर्ण हिस्सा डेटा अंतर्ग्रहण है। हालांकि इसके दिल में, डेटा अंतर्ग्रहण केवल इसके मूल बिंदु से स्टोरेज सिस्टम में डेटा का आवागमन है, इसे पूरा करने के कई तरीके हैं। डेटा अंतर्ग्रहण सबसे अच्छा काम करता है जब स्वचालित होता है क्योंकि यह इष्टतम ताजगी के लिए डेटा के कम रखरखाव अपडेट की अनुमति दे सकता है। यह स्ट्रीमिंग डेटा पाइपलाइन्स के माध्यम से निरंतर और रीयल-टाइम हो सकता है, या बैच प्रसंस्करण के माध्यम से एसिंक्रोनस, या दोनों भी। किस अंतर्ग्रहण विधि का उपयोग करना है, इसका निर्णय अंतर्ग्रहण किए जा रहे डेटा के प्रकार, स्रोत, और गंतव्य पर निर्भर करता है। AWS अपने स्वयं के डेटा अंतर्ग्रहण विधियों की पेशकश करता है, जिसमें Amazon Kinesis Firehose (जो Amazon S3 को पूरी तरह से प्रबंधित रीयल-टाइम स्ट्रीमिंग प्रदान करता है) और AWS Snowball (जो ऑन-प्रिमाइसेस स्टोरेज और Hadoop क्लस्टर के थोक माइग्रेशन की अनुमति देता है) Amazon S3 और AWS Storage Gateway (जो ऑन-प्रिमाइसेस डेटा प्रसंस्करण प्लेटफॉर्म को Amazon S3-आधारित डेटा लेक के साथ एकीकृत करता है) तक सेवाएं शामिल हैं।
यदि आप रिलेशनल डेटाबेस के साथ काम कर रहे हैं, तो इस अंतर्ग्रहण का एक और हिस्सा निष्कर्षण, परिवर्तन, और लोडिंग (ETL) है। ETL प्रसंस्करण डुप्लीकेट करके, साथ ही खराब डेटा को साफ करके और फ़्लैग करके और इसे डेटाबेस के प्रारूप के साथ संरेखित करने के लिए परिवर्तित करके डेटा को साफ करता है। यह Python, Java, या Scala जैसी भाषाओं का उपयोग करके किया जा सकता है जबकि Spark या Flink जैसे फ्रेमवर्क का उपयोग किया जाता है और यह डेटा गुणवत्ता में सुधार की कुंजी 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 है। इसका अर्थ है AWS Identity and Access Management (IAM) जैसे उपकरणों के माध्यम से डेटा एक्सेस के लिए भूमिकाओं की पहचान करना और सेट करना, मानकीकरण और सुलह के लिए प्रक्रियाएं लागू करना, और डेटा अखंडता बनाए रखने के लिए गुणवत्ता जांच स्थापित 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 एक क्लाइंट के लिए स्वचालित डेटा गुणवत्ता रिपोर्टिंग बनाई है। इसमें स्रोत सिस्टम से डेटा की आवधिक, समय-सारणीबद्ध तुलना डाउनस्ट्रीम सिस्टम के साथ होती है जो रिपोर्टिंग डैशबोर्ड पर जाती है, सिस्टम से निकलने वाले डेटा की गुणवत्ता में अभूतपूर्व अंतर्दृष्टि सक्षम करती है और डेटा उपभोक्ताओं की शिकायतों से पहले त्रुटियों या गुणवत्ता हानि की सक्रिय रूप से पहचान करती है, जिससे समस्या के सुधार की अनुमति मिलती है।
वर्तमान और भविष्य की सफलता के लिए बिग डेटा का लाभ उठाना
शायद डेटा इंजीनियरिंग में इन परिवर्तनों का विश्लेषण करने में सबसे स्पष्ट बात यह है कि न केवल प्रक्रिया बदल गई है बल्कि यह ऐसा करना जारी रखती है। जैसे-जैसे यह होता है, इन परिवर्तनों के आपके व्यावसायिक डेटा नीतियों पर प्रभाव और व्यावसायिक सफलता को बेहतर बनाने के लिए इन परिवर्तनों का उपयोग कैसे करें, इस पर विचार करना महत्वपूर्ण है। डेटा और एनालिटिक्स में परिवर्तनों ने न केवल आर्किटेक्चर और टूलिंग को प्रभावित किया है बल्कि डेटा उपयोग के आसपास नई प्रणालियों और मानसिकताओं को भी बनाया 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 करना मानदंड है। यह डेटा आर्किटेक्चर में सुधार करने वाले उपकरणों के माध्यम से संभव है, जैसे Amazon S3, Amazon DynamoDB, और डेटा अंतर्ग्रहण पाइपलाइन्स, साथ ही पद्धतियों 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 स्टोरेज स्पेस या पैसे बर्बाद किए बिना लंबे समय तक डेटा को बनाए रख सकते हैं, डेटा सफाई को आसानी से स्वचालित कर सकते हैं ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि डेटा अच्छी तरह से क्यूरेटेड है और आसानी से खोजा जा सकता है और रीयल-टाइम में एक्सेस किया जा सकता है, जो उन लोगों को प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्रदान करता है जो इन सेवाओं को अपने डेटा आर्किटेक्चर में लागू करते हैं।
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