आधुनिक डेटा प्लेटफ़ॉर्म के निरंतर विकास के माध्यम से, नए वास्तुशिल्प पैटर्न और शर्तों की ओर एक रोमांचक मोड़ आ रहा है। जो चीज़ 'डेटा वेयरहाउस' से शुरू हुई वह जल्द ही 'डेटा लेक' और बाद में 'लेक हाउस' बन गई। मूल्य वाले डेटा सेट डेटा संपत्ति बन गए हैं, जिन्हें बाद में डेटा उत्पादों में समूहीकृत किया जाता है। 'डेटा उत्पाद' जैसे शब्द अक्सर बहुत व्यक्तिपरक होते हैं, लेकिन वास्तव में उन्हें ऐसा करने की आवश्यकता नहीं है। डेटा उत्पादों पर ध्यान केंद्रित करने वाले कई वास्तुशिल्प डिजाइनों को लागू करना उपयोगी है। यह ब्लॉग सभी के लाभ के लिए, यथासंभव सरलता से इस विषय पर प्रकाश डालने का प्रयास करता है।
"अगर आप इसे सरलता से नहीं समझा सकते हैं, तो आप इसे अच्छी तरह से समझ नहीं पाते हैं।"
अल्बर्ट आइंस्टीन
राज नाम में है. विशाल खुदरा बाज़ार, अमेज़न पर विचार करें। अमेज़ॅन एक ऐसा प्लेटफ़ॉर्म है जो विक्रेताओं को एक वर्चुअल स्टोर बनाने और प्रबंधित करने और अंतिम उपभोक्ताओं को उत्पाद बेचने की अनुमति देता है। किसी भी उत्पाद के बारे में सोचें जिसे आप खरीदने में सक्षम हैं। जब आप अमेज़ॅन पर जाते हैं, और आप कोई आइटम खोजते हैं, तो वहां उत्पादों की एक सूची होती है जो खोज से वापस आती है। आपका खोज चयन अमेज़ॅन उत्पाद समीक्षाओं, मूल्य निर्धारण, रेटिंग, टिप्पणियों, आकार या डिलीवरी समय पर आधारित हो सकता है। अमेज़न उत्पाद नहीं है. अमेज़ॅन वह बाज़ार है जो आपको ऑफ़र पर उत्पादों को ब्राउज़ करने की अनुमति देता है। उन उत्पादों में पर्दे के पीछे उत्पाद भंडार और मालिक (विक्रेता) होंगे, और वे मालिक उत्पाद के बारे में स्टॉक, उपयोग, वितरण, वितरण और प्रशासनिक जानकारी सहित अपनी सूची का प्रबंधन करेंगे। यह एक प्रकार का मेटाडेटा है.
अमेज़ॅन पर उत्पाद मूल्य या संपत्ति की एक वस्तु तक सीमित नहीं हैं। विभिन्न प्रकार की वस्तुएँ खरीदना संभव है; टूथब्रश से लेकर जिम उपकरण तक। किसी उत्पाद को एक प्रकार की वस्तु या संपत्ति के रूप में परिभाषित नहीं किया जाता है, बल्कि एक ऐसी वस्तु के रूप में परिभाषित किया जाता है जिसे खरीदा जा सकता है, चाहे वह कुछ भी हो।
अब आइए डेटा के बारे में सोचें
एक डेटा मार्केटप्लेस, जो आपको किसी भी कारण से उपयोग की जा सकने वाली कई डेटा संपत्तियों को ब्राउज़ करने देता है, को अमेज़ॅन उत्पाद की तरह प्रबंधित किया जाता है। हमारे शब्दों में, हम डेटा उत्पाद को इस प्रकार परिभाषित करते हैं।
डेटा उत्पादों में शामिल हैं:
- वितरण योग्य डेटासेट
- रिपोर्टें और पाइपलाइनें जो उन्हें बनाती हैं
- मशीन सीखने के मॉडल
इनमें से प्रत्येक डेटा उत्पाद को एंड-टू-एंड समाधान के रूप में विकसित, प्रबंधित, नियंत्रित और वितरित किया जाता है। अनेक या एकल परिसंपत्तियाँ हो सकती हैं, जो बदले में उत्पाद बनाती हैं। लेकिन प्रक्रिया का मूल्यवान, उपयोगी परिणाम उत्पाद है।
ऐतिहासिक रूप से, उद्यमों ने विभिन्न डोमेन को एक संसाधन में जोड़कर समग्र समाधान तैयार किए हैं। एक ही सुविधा से कई अलग-अलग, असंबंधित मूल्य की वस्तुओं का उत्पादन किया जा सकता है।
यह बहुत अच्छा लगता है, लेकिन यह अमेज़ॅन की तरह है जो बाजार में कुछ बेचने की इच्छा रखने वाले हर किसी को बताता है, उन्हें एक समग्र स्टोर का उपयोग करना होगा, जिसे सभी इन्वेंट्री सहित एक स्टोर मालिक द्वारा प्रबंधित किया जाता है। इस परिदृश्य में, हर किसी के उत्पाद उस एकल स्टोर के बेहतरीन प्रबंधन पर निर्भर होते हैं। हालांकि इसका मतलब व्यक्तिगत विक्रेताओं के लिए कम प्रशासन हो सकता है, लेकिन यदि स्टोर मालिक अपने स्टोर को बनाए रखने में अच्छा नहीं है तो उच्च जोखिम और कहीं अधिक निर्भरता है। यदि ऐसा हुआ, तो विक्रेता के कहीं और जाकर अपना स्टोर बनाने की अधिक संभावना होगी।
डेटा पर वापस जाएँ - बाज़ार में, एक प्रचलित पूर्वधारणा मौजूद है कि एंटरप्राइज़ डेटा समाधान असफल हैं। यह दृष्टिकोण कई वर्षों से चली आ रही विफल डेटा वेयरहाउस/डेटा लेक परियोजनाओं के अनुभव से प्रेरित है। मामले की जड़ प्रत्येक व्यावसायिक इकाई की आवश्यकताओं की निरंतर विकसित होने वाली प्रकृति में निहित है, जो अलग-अलग दरों पर रूपांतरित होती है। जहां संगठन का एक गुट त्वरित कार्यान्वयन के लिए शोर मचा सकता है, वहीं दूसरा गुट उदासीन रुख प्रदर्शित कर सकता है। दुर्भाग्य से, केंद्रीकृत डेटा भंडार पर विचार करते समय ये खतरे सिर उठाने लगते हैं।
इस चुनौती से निपटने का एक तरीका 'डेटा को उत्पाद के रूप में' आर्किटेक्चरल डिज़ाइन पैटर्न को लागू करना है, जो डोमेन को स्वामित्व वापस देता है। ऐसे वास्तुशिल्प प्रतिमान के गुण पर्याप्त हैं। यह तेज़ डोमेन परिनियोजन, एक नियंत्रित जोखिम प्रोफ़ाइल, डोमेन स्तर पर सतर्क डेटा गुणवत्ता प्रबंधन, सुव्यवस्थित प्रशासन और डेटा स्वामित्व का एक स्पष्ट चित्रण सक्षम बनाता है; सभी को डेटा मेश डिज़ाइन पैटर्न में परिभाषित किया गया है।
डेटा एसेट से लेकर 'डेटा-एज़-ए-प्रोडक्ट' से लेकर डेटा उत्पाद तक
आइए डेटा उत्पादों और डेटा जाल में परिभाषित 'डेटा-ए-ए-प्रोडक्ट' शब्द को भ्रमित न करें। वे समान हैं, लेकिन एक जैसे नहीं हैं। यदि डेटा संपत्ति मूल्य की वस्तु है, और उत्पाद सहायक प्रबंधन क्षमता वाली संपत्ति है, तो 'डेटा-ए-ए-प्रोडक्ट' वहां कैसे पहुंचा जाए, इस पर डिज़ाइन विधि है, यानी डेटा जाल का हिस्सा।
डेटा को एक उत्पाद के रूप में मानने से आपके आर्किटेक्चर को डिज़ाइन करने का तरीका बदल जाता है, जो डोमेन स्तर के डिज़ाइन पैटर्न की ओर ले जाता है। एंड-टू-एंड प्रबंधित संपत्ति डेटा उत्पाद है और वहां तक पहुंचने के लिए वास्तुशिल्प डिजाइन 'डेटा-ए-ए-प्रोडक्ट' के इलाज के कारण है।
क्या 'डेटा उत्पाद' की अवधारणा एक नया विकास है?
डेटा उत्पाद निश्चित रूप से आधुनिक डेटा प्लेटफ़ॉर्म में अगला कदम है, लेकिन यह आवश्यक रूप से विचार करने योग्य एकमात्र डिज़ाइन पैटर्न नहीं है। यदि संबंधित उद्यम बड़ा नहीं है, तो डेटा उत्पादों का उत्पादन करने वाली कई टीमों का होना बहुत अधिक है। कभी-कभी केंद्रीकृत आईटी और शासन न केवल उपयोगी होता है, बल्कि आवश्यक भी होता है।
किसी भी डेटा आर्किटेक्चर को डिज़ाइन करने के कई तरीके हैं, और यद्यपि डेटा उत्पाद डिज़ाइन तेज़ वितरण या मूल्य निर्माण के लिए अत्यधिक प्रभावी है, यह एकमात्र तरीका नहीं है।
- एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
- प्लेटोडेटा.नेटवर्क वर्टिकल जेनरेटिव एआई। स्वयं को शक्तिवान बनाएं। यहां पहुंचें।
- प्लेटोआईस्ट्रीम। Web3 इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
- प्लेटोईएसजी. कार्बन, क्लीनटेक, ऊर्जा, पर्यावरण, सौर, कचरा प्रबंधन। यहां पहुंचें।
- प्लेटोहेल्थ। बायोटेक और क्लिनिकल परीक्षण इंटेलिजेंस। यहां पहुंचें।
- स्रोत: https://www.finextra.com/blogposting/24980/simplifying-the-data-product?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs
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