आईटी व्याख्या: डाटा लेक के हो?

संसार बनिरहेको छ डबल यसको आकार हरेक वर्ष र डिजिटल ब्रह्माण्डमा परिणत हुँदै। आकार डाटा को आवश्यकता द्वारा निर्धारित गरिएको छ। हरेक दिन, २. over भन्दा बढी क्विन्टिलियन बाइट्स डाटा विश्व भर मा उत्पन्न र यो छ २०२5.2 सम्ममा .2025.२ zettabytes बढ्ने अपेक्षा। महामारीको पनि २०२० मा द्रुत बृद्धिलाई प्रभाव पार्छ। डाटाको ठूलो संख्या प्रबन्ध गर्न डाटा ताल जस्तो समाधान चाहिन्छ।

आधुनिक व्यवसायहरू अत्यधिक विशाल र विविध डाटामा निर्भर छन्, र डेटा केन्द्रहरू ठूला डाटा उत्पादन गर्नका लागि कुञ्जी हुन्। डाटाको% ०% भन्दा बढी अर्ध-संरचित वा असंरचित छ जुन दुई-गुणा चुनौती सुरूवात गर्दछ। त्यस्तै, owners%% व्यवसाय मालिकहरू अनस्ट्रक्टेड डेटा प्रबन्ध गर्ने तरिका खोज्दै छन्। ती सबैलाई प्रभावकारी संगठनात्मक डेटा र जानकारीको सुरक्षा सुनिश्चित गर्न एक विशेष र संगठित समाधानको आवश्यक छ। यसको लागि द्रुत प्रशोधन सुविधाको साथ क्षमता समाहित गर्न पनि आवश्यक पर्दछ। तसर्थ, डाटा ताल उत्तम समाधान हुन सक्छ।

डाटा ताल के हो?

डाटा ताल एक केन्द्रीय भण्डारण रिपोजिटरी हो जुन स्रोतहरूले ठुलो डाटालाई आफ्नो मूल ढाँचामा राख्छ जब सम्म व्यवसायहरूले यसको प्रयोग गर्दैन। डाटा संरचित, अर्ध-संरचित, वा भविष्यमा प्रयोग गर्न लचकताको साथ संगठित हुन सक्छ। यसले डाटालाई तालिक बनाउँछ बिभिन्न बिन्दुहरू र कच्चा डाटाको आकारहरूको साथ मिलाएर ग्राहकहरूको आवश्यकताहरू पूरा गर्न अनुकूलनको लागि उपयोगी अन्तरदृष्टि प्रदान गर्दछ।

डाटा लेकमा डाटा भण्डार गर्दै छिटो उद्धारको लागि आईडेन्टिफेरहरू र मेटाडेटा ट्यागहरूको साथ। यसमा सयौं टेराबाइट्स वा प्याटाबाइटहरू समावेश छन् डाटाबेसहरू र सास प्लेटफर्महरू सहित परिचालन स्रोतहरूबाट नक्कली डाटा भण्डारण गर्न। डाटा लेकलाई स्रोत प्लेटफर्मको रूपमा पनि प्रयोग गर्न सकिन्छ जसले उन्नत एनालिटिक्सको लागि छिटो अन्वेषणको माध्यमबाट डेटा बुझ्न डाटा भण्डारण र समर्थन उपकरणहरू सक्षम गर्दछ। यसले वंशको ट्र्याक राख्दछ, लगाईएको सुरक्षाका साथै केन्द्रीयकृत लेखा परीक्षणले यसको स्तर कायम राख्छ।

कसलाई चाहिन्छ?

थॉमस एच। डेभनपोर्टआईटी र व्यवस्थापनमा राष्ट्रपतिका प्रतिष्ठित प्रोफेसर एक पटक भने, "हरेक कम्पनीको भविष्यमा ठूलो डाटा हुन्छ र हरेक कम्पनी अन्तत: डाटा व्यवसायमा हुनेछ।" डाटा डाटा भण्डारण डाटा तालमा कसरी अभ्यस्त हुन्छ किनकि यो व्यावहारिक र बढ्दो सेवाको असेंब्लीमा गठन हुन्छ। व्यवसाय डेटा डाटा तालबाट प्रभावित हुन्छ किनकि यसले पूर्वाधार प्रबन्धनको लागि केन्द्रीकृत स्थान सिर्जना गर्न मद्दत गर्दछ। प्रत्येक संगठनले ताल, तालमा डम्प तिनीहरूको डेटा प्रबन्ध, भण्डारण, विश्लेषण र वर्गीकरण गर्न सक्दछ। तिनीहरू सँधै यसलाई थप आवश्यकताको लागि प्रयोग गर्न सक्दछन् किनकि यो या त परिसरमा वा क्लाउडमा अवस्थित छ।

यदि तपाईंको संगठनले उत्पन्न व्यापार डेटाबाट मूल्य थप्छ भने, त्यसपछि सम्भावनाहरू तपाईंको साथीहरूलाई हराउन उच्च छन्। एबरडीन सर्वेक्षणका अनुसार, संस्थाहरूले डाटा लेकमा उत्कृष्ट प्रदर्शन गरेको कार्यान्वयनको लागि अन्य भन्दा 9% राजस्व वृद्धि कमाए। डाटा लेकमा भण्डारण गरिएका नयाँ स्रोतहरूबाट मेसिन लर्निङ जस्ता नयाँ विश्लेषणहरू सक्षम पार्न तिनीहरू नेता बने। यसले ग्राहकहरूलाई आकर्षित गर्न र कायम राख्न, उत्पादकता वृद्धि, सक्रिय उपकरण मर्मत, र सूचित निर्णय लिई छिटो व्यापार वृद्धिको लागि निश्चित अवसरहरू सिर्जना गर्यो।

डाटा ताल के हो र यो तपाईंको फर्मको लागि कसरी लाभदायक हुन सक्छ? https://t.co/fVMuCSzSAx # बिग्डाटा # डेटासुरक्षा #डेटलके #tech pic.twitter.com/wuqtP1QABf

- केसवेयर (@ केसवेयर) नोभेम्बर 10, 2020

लाभ

व्यवसायका लागि डाटा तालको फाइदाहरू:

• डाटा उपलब्ध रहन्छ र कर्मचारीहरूलाई सुनिश्चित गर्दछ उनीहरूलाई आवश्यक परेको बेला पहुँच गर्न सक्छन्।
• डाटाको विशाल भण्डार गर्न सस्तो एक्सेन्सिबिलिटीले व्यवसायहरूमा वित्तीय मूल्य थप गर्दछ जबकि यसलाई प्रशोधन र विश्लेषणको लागि केहि औपचारिक अभिमुखीकरणको आवश्यकता पर्दछ।
• डाटा लेकले भिन्नता प्रदान गर्दछ र कम्पनीहरूले भविष्यमा डाटा होर्डिंग गर्न सक्दछन् किनकि यो नेटिभ ढाँचामा बचत गरिएको छ त्यसैले यो प्रयोग गर्न सक्दछ र कुनै प्रतिबन्ध बिना धेरै पटक थप्न सकिन्छ।
• डाटा टेक्नोलोजीमा उन्नति अनुसार अन्तर्निहित परिवर्तनहरू अनुकूलन गर्न भविष्यमा आवश्यक डाटा पुन: प्राप्ति गर्न सजिलो बनाउँदछ।
• डाटा लेकको लिभरेजले ब्यापारको निर्णय एनालिटिक्सलाई जोड दिन गुणस्तरीय डेटा र गहिरा शिक्षा एल्गोरिदम प्रदान गरेर वास्तविक समय विश्लेषक सक्षम गर्दछ।
• SQL र अन्य प्रोग्रामिंग भाषाहरूको समर्थन गर्नको लागि लचिलोपना उन्नत आवश्यकताहरू पूरा गर्दछ।
• रिसोर्सफ्लनेस अर्को फाइदा हो किनकि डाटा तालमा भण्डार गरिएको डाटामा विविध स्रोतहरू र बहुविध मिडिया, कुराकानी, सामाजिक डाटा, बाइनरी, वा अन्य कुनै ढाँचा हुन सक्छ।

भण्डारण र कम्प्युटर सम्पत्तिहरू अलग डाटा जस्तै बजेट गरिएको वस्तु भण्डारणमा राख्नको लागि अलग गरियो Hadoop अन-आधारमा वा Amazon S3। बिभिन्न उपकरणहरू र सेवाहरू जस्तै अपाचे प्रेस्टो, Elasticsearchवा अमेजन एथेना डाटा क्वेरीका लागि प्रयोग गर्न सकिन्छ।

लेकमा डाटा इन्जेस्टेटको सानो प्रयासको साथ डेटा लेकले "अब स्टोर गर्नुहोस्, पछि विश्लेषण गर्नुहोस्" को दृष्टिकोणको उत्पत्ति भएको छ। यो प्राय: धेरै विश्लेषणात्मक सेवाहरू स्वीकार गर्न एक ठूलो डाटा संरचना हुन परिभाषित गरिन्छ। तर अझै एकल गति दिन्छ मूल्यवान उद्यम डेटा र upsurb ब्यापार थ्रेसोल्डको साथसाथै यसको प्रयोगकर्ताहरूको लाभहरू बचत गर्न र पहुँच गर्न।

यूट्यूब: एडम कोकोलोस्की, IBM द्वारा स्पष्टीकरण

फोटो क्रेडिट: सुविधा छवि द्वारा लिइएको छ बेक्का टेपरट। लेखको मुख्य भागमा इन्फोग्राफिक टेकएकुटेको लागि लेखकले बनाएको हो।
स्रोतहरू: जैकलिन बुलाओ (टेकजुरी) / डाटा विचार विज्ञान / एबरडीन