यह सौरव गुप्ता, सेल्स इंजीनियर द्वारा प्रायोजित ब्लॉग पोस्ट है, इंटर सिस्टम
वित्तीय सेवा संगठन डेटा से भरे हुए हैं, और रीयल-टाइम लेनदेन डेटा पर विश्लेषण और ग्राहक मंथन को कम करने सहित विभिन्न प्रकार की पहलों के लिए इसका उपयोग करने के लिए क्षेत्र में स्पष्ट भूख है। लेकिन ऐसा करने के लिए सही डेटा प्रबंधन संरचना को स्थापित करने की आवश्यकता है। यह शायद ही कभी आसान होता है। वर्षों से, संगठनों ने अपनी व्यावसायिक आवश्यकताओं का समर्थन करने के लिए उद्यम डेटा के सुसंगत विचारों को वितरित करने के लिए अलग-अलग तरीकों की कोशिश की है, लेकिन उनके आईटी बुनियादी ढांचे और डेटा वातावरण को वितरित करने की मांगों में तेजी से बदलाव, जैसे डेटा झीलों और डेटा गोदामों के कार्यान्वयन, मतलब कि चुनौतियां अभी भी बनी हुई हैं।
जबकि वित्तीय सेवा संगठनों के भीतर डेटा अक्सर चुप रहता है और उस तक पहुंचना और उपभोग करना मुश्किल होता है, अब हम डेटा प्रबंधन के लिए नए दृष्टिकोणों का उद्भव देख रहे हैं जो इन चुनौतियों को दूर कर सकते हैं। दो सबसे आशाजनक: डेटा फैब्रिक और डेटा मेश, संगठनों को उनके डेटा और मौजूदा डेटा अवसंरचना से अधिकतम व्यावसायिक मूल्य का लाभ उठाने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
दोनों दृष्टिकोणों के बीच कई समानताएं हैं। दोनों डेटा को स्रोत पर संग्रहीत रहने की अनुमति देते हैं - विरासत प्रणालियों पर एक महत्वपूर्ण अंतर जिसके लिए बैच प्रक्रियाओं का उपयोग करके डेटा को कॉपी करने और स्थानांतरित करने की आवश्यकता होती है।
इसके अलावा, डेटा फैब्रिक और डेटा मेश दोनों अलग-अलग डेटा और एप्लिकेशन को कनेक्ट करते हैं, जिसमें ऑन-प्रिमाइसेस, भागीदारों से और सार्वजनिक क्लाउड में, उन्हें खोजने, कनेक्ट करने, एकीकृत करने, बदलने, विश्लेषण करने, प्रबंधित करने और उपयोग करने के लिए शामिल है। इन क्षमताओं का लाभ उठाकर, दोनों दृष्टिकोण व्यवसाय को व्यावसायिक लक्ष्यों को जल्दी और कुशलता से पूरा करने में सक्षम बनाते हैं।
दोनों के बीच समानताओं के बावजूद, यहाँ पर विचार करने के लिए कुछ महत्वपूर्ण अंतर भी हैं, जो इस बात पर प्रकाश डालते हैं कि वे विनिमेय होने के बजाय पूरक क्यों हैं। डेटा फैब्रिक के साथ, मेटाडेटा, गवर्नेंस और सिमेंटिक्स को केंद्रीय रूप से प्रबंधित किया जाता है। यह संरचना उन वित्तीय सेवा कंपनियों में अधिक बार सामने आती है जो एक मुख्य डेटा अधिकारी को नियुक्त करती हैं जो डेटा प्रबंधन के लिए एक टॉप-डाउन दृष्टिकोण अपनाता है।
नवीनतम पुनरावृत्ति, स्मार्ट डेटा फैब्रिक्स, डेटा फैब्रिक फाउंडेशन पर निर्मित और एनालिटिक्स क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को शामिल करता है, जिसमें डेटा एक्सप्लोरेशन, बिजनेस इंटेलिजेंस, नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग और सीधे फैब्रिक के भीतर मशीन लर्निंग शामिल है। वित्तीय सेवाओं के लिए, इसका मतलब है कि लेन-देन प्रणाली के प्रदर्शन को प्रभावित किए बिना वास्तविक समय की घटना और लेनदेन संबंधी डेटा पर विश्लेषण करने की क्षमता है। संगठन वास्तविक समय की अंतर्दृष्टि के साथ पल में निर्णय लेने के लिए ऑफ़लाइन या इंट्राडे नंबरों पर क्वेरी करने से दूर जा सकते हैं।
दूसरी ओर, डेटा जाल, स्थानीय डोमेन टीमों को इस आधार पर डेटा उत्पादों की डिलीवरी करने में सक्षम बनाता है कि वे अपने डेटा के करीब हैं और इसे बेहतर समझते हैं। यह एक आर्किटेक्चर द्वारा समर्थित है जो एक डोमेन-उन्मुख, स्व-सेवा डिज़ाइन का लाभ उठाता है, स्थानीय टीमों को निर्णय लेने और पहल करने और डेटा उत्पादों और अनुप्रयोगों को विकसित करने और तैनात करने के लिए डेटा को खोजने, समझने, विश्वास करने और उपयोग करने में सक्षम बनाता है।
दोनों के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर यह है कि एक डेटा जाल डेटा गवर्नेंस को स्रोत सिस्टम (एंडपॉइंट्स) पर परिभाषित और प्रबंधित करने की अनुमति देता है, जबकि एक डेटा फैब्रिक एक व्यापक फैब्रिक प्रदान करता है जिसमें शासन, वंश, सुरक्षा आदि शामिल होते हैं, जो केंद्रीय रूप से लागू और प्रबंधित होते हैं। , उदाहरण के लिए, सीडीओ द्वारा। व्यावहारिक दृष्टि से इसे देखते हुए, डेटा जाल उन स्थितियों के लिए उपयुक्त हो सकता है जहां डेटा संप्रभुता संबंधी चिंताएं हैं, जबकि डेटा फैब्रिक सही दृष्टिकोण हो सकता है जहां सीडीओ का कार्यालय पहुंच विशेषाधिकारों के साथ एक संगठनात्मक वर्गीकरण को परिभाषित कर रहा है।
भिन्नता के ये बिंदु इस तथ्य को उजागर करते हैं कि दो दृष्टिकोण परस्पर अनन्य नहीं हैं - इससे बहुत दूर हैं। वास्तव में, जब यह निर्धारित करने की बात आती है कि किस प्रकार की वास्तुकला का उपयोग करना है, तो चयन व्यावसायिक उपयोग के मामले पर निर्भर करता है। उदाहरण के लिए, यदि वरिष्ठ टीम उद्यम स्तर के शासन के साथ अपनी डेटा संपत्तियों का एक उद्यम दृश्य रखना चाहती है, तो वे संभवतः एक उद्यम डेटा संरचना को लागू करने का चयन करेंगे। यदि संगठन नवाचार और डिजिटल परिवर्तन की पहल को गति देने के लिए अपने स्वयं के अनुप्रयोगों को बनाने और प्रबंधित करने के लचीलेपन के साथ उद्यम के कुछ विश्वसनीय भागों को सशक्त बनाना चाहता है, या यदि डेटा संप्रभुता के मुद्दे चिंता का विषय हैं, तो डेटा जाल उनके समग्र का एक उपयुक्त घटक हो सकता है। वास्तुकला।
हालांकि, यह भी उतना ही सच है कि, सही परिस्थितियों में, दो दृष्टिकोण सकारात्मक परिणाम प्राप्त करने के लिए सकारात्मक रूप से एक साथ काम कर सकते हैं और अक्सर करते हैं। हमारी प्रमुख वित्तीय सेवाओं में से एक के रूप में ग्राहक कहते हैं: "फैब्रिक और मेश डेटा तक आसान पहुंच का एक ही लक्ष्य साझा करते हैं, और सही परिस्थितियों में वास्तव में पूरक दृष्टिकोण हो सकते हैं।"
वास्तविकता यह है कि डेटा फैब्रिक आर्किटेक्चर डेटा जाल पहलों के साथ सह-अस्तित्व में हो सकता है जहां यह समझ में आता है, जैसे कि बड़े संगठनों में जिन्हें क्षेत्रों के भीतर स्थानीय रूप से अभियान डेटा का प्रबंधन करना चाहिए।
एक उदाहरण जहां डेटा फैब्रिक और डेटा मेश एक साथ काम करते हैं, ग्राहक 360 पहल के साथ एक बड़ी बहुराष्ट्रीय धन प्रबंधन फर्म की मांगों में देखा जा सकता है।
इस उपयोग के मामले में, कंपनी की समग्र डेटा रणनीति केंद्रीय रूप से (डेटा फैब्रिक) प्रबंधित की जाती है, लेकिन डेटा प्रतिधारण और प्रसंस्करण पर संप्रभुता के मुद्दे कुछ देशों में मौजूद हैं जहां स्थानीय विपणन अभियान चलाए जा रहे हैं। इससे संबद्ध, क्षेत्रों में ग्राहकों का विशिष्ट स्थानीय ज्ञान है, जो स्थानीय अभियान प्रबंधन में भिन्नता की सूचना देता है। इन विविधताओं को क्षेत्रीय, देश या स्थानीय आईटी टीमों (डेटा जाल) द्वारा निपटाया जाता है।
इस तरह के व्यावहारिक उदाहरण कि कैसे डेटा जाल और डेटा फैब्रिक मूर्त व्यावसायिक लाभ देने के लिए एक साथ काम कर सकते हैं, अंततः प्रत्येक दृष्टिकोण के संबंधित गुणों के बारे में बहस की तुलना में कहीं अधिक रोशन हैं।
यह सब कुछ इस बारे में है कि कैसे दृष्टिकोण व्यापार आर्किटेक्चर को सुव्यवस्थित और सरल बनाने में मदद कर सकते हैं ताकि संगठन अपने डेटा को सार्थक तरीके से लाभ उठाने पर ध्यान केंद्रित कर सकें जो मूर्त व्यावसायिक मूल्य प्रदान करते हैं। समय के साथ, हम डोमेन उन्मुख डेटा स्वामित्व जैसे क्षेत्रों में तेजी से परिपक्व डेटा फैब्रिक आर्किटेक्चर के साथ आने वाले डेटा जाल नवाचारों के साथ दो दृष्टिकोणों के और विकास को देखने की उम्मीद करेंगे। हालांकि हर समय, व्यावहारिक फोकस इस बात पर रहना चाहिए कि क्षमताओं का यह संयोजन बॉटम लाइन को क्या प्रदान करता है। बहुत सारे संगठनों के लिए, डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर को अभी भी एक लागत केंद्र के रूप में देखा जाता है, लेकिन ये नए प्रतिमान इसके मूल्य की एक नई समझ के लिए मार्ग प्रशस्त कर रहे हैं, जिससे इसे एक लाभ केंद्र के रूप में एक नई रोशनी में सराहा जा सकता है जो अपने स्वयं के पर्याप्त मूल्य का योगदान देता है। व्यापार के लिए।
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- स्रोत: https://finovate.com/data-fabric-or-data-mesh-can-financial-services-firms-benefit-from-both/
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