लेख

डेटा ऑर्केस्ट्रेशन म्हणजे काय, डेटा विश्लेषणातील आव्हाने

डेटा ऑर्केस्ट्रेशन ही एकापेक्षा जास्त स्टोरेज स्थानांवरून सायल्ड डेटा एका केंद्रीकृत रेपॉजिटरीमध्ये हलविण्याची प्रक्रिया आहे जिथे ते सक्रिय करण्यासाठी एकत्रित, शुद्ध आणि समृद्ध केले जाऊ शकते (उदा. अहवाल देणे).

संस्था पूर्ण, अचूक आणि अद्ययावत माहितीसह कार्य करत असल्याची खात्री करण्यासाठी डेटा ऑर्केस्ट्रेशन टूल्स आणि सिस्टम्समधील डेटाचा प्रवाह स्वयंचलित करण्यात मदत करते.

अंदाजे वाचन वेळ: 7 मिनुती

डेटा ऑर्केस्ट्रेशनचे 3 टप्पे

1. विविध स्त्रोतांकडून डेटा व्यवस्थित करा

वेगवेगळ्या स्त्रोतांकडून डेटा येत असल्यास, मग तो CRM असो, सोशल मीडिया फीड असो किंवा वर्तनात्मक इव्हेंट डेटा असो. आणि हा डेटा कदाचित संपूर्ण तंत्रज्ञानाच्या स्टॅकवर (जसे की लेगसी सिस्टम, क्लाउड-आधारित टूल्स आणि डेटा वेअरहाऊस o लेक).

डेटा ऑर्केस्ट्रेशनची पहिली पायरी म्हणजे या सर्व विविध स्त्रोतांकडून डेटा संकलित करणे आणि व्यवस्थापित करणे आणि लक्ष्य गंतव्यासाठी योग्यरित्या स्वरूपित केले आहे याची खात्री करणे. जे आपल्याला आणते: परिवर्तन.

2. चांगल्या विश्लेषणासाठी तुमचा डेटा बदला

डेटा विविध स्वरूपांमध्ये उपलब्ध आहे. हे संरचित, असंरचित, किंवा अर्ध-संरचित असू शकते किंवा समान इव्हेंटमध्ये दोन अंतर्गत संघांमध्ये भिन्न नामकरण परंपरा असू शकते. उदाहरणार्थ, एक प्रणाली 21 एप्रिल 2022 ही तारीख संकलित आणि संचयित करू शकते आणि दुसरी ती संख्यात्मक स्वरूपात, 20220421 मध्ये संग्रहित करू शकते.

या सर्व डेटाचा अर्थ काढण्यासाठी, कंपन्यांना अनेकदा ते प्रमाणित स्वरूपात रूपांतरित करावे लागते. डेटा ऑर्केस्ट्रेशन हे सर्व डेटा मॅन्युअली जुळवून घेण्याचे ओझे कमी करण्यात आणि तुमच्या संस्थेच्या डेटा गव्हर्नन्स पॉलिसी आणि मॉनिटरिंग प्लॅनवर आधारित परिवर्तने लागू करण्यास मदत करू शकते.

3. डेटा सक्रिय करणे

डेटा ऑर्केस्ट्रेशनचा एक महत्त्वाचा भाग सक्रिय करण्यासाठी डेटा उपलब्ध करून देणे आहे. जेव्हा स्वच्छ, एकत्रित डेटा त्वरित वापरासाठी डाउनस्ट्रीम साधनांवर पाठविला जातो तेव्हा असे घडते (उदाहरणार्थ, मोहीम प्रेक्षक तयार करणे किंवा व्यवसाय बुद्धिमत्ता डॅशबोर्ड अद्यतनित करणे).

डेटा ऑर्केस्ट्रेशन का करावे

डेटा ऑर्केस्ट्रेशन हे मूलत: सायल्ड डेटा आणि खंडित प्रणालींचे पूर्ववत करणे आहे. Alluxio कौतुक करतो डेटा तंत्रज्ञानामध्ये दर ३-८ वर्षांनी मोठे बदल होतात. याचा अर्थ असा की 3 वर्षे जुनी कंपनी स्थापनेपासून 8 भिन्न डेटा व्यवस्थापन प्रणालींमधून गेली असेल.

डेटा ऑर्केस्ट्रेशन तुम्हाला डेटा गोपनीयता कायद्यांचे पालन करण्यास, डेटामधील अडथळे दूर करण्यात आणि डेटा गव्हर्नन्सची अंमलबजावणी करण्यात देखील मदत करते - ते लागू करण्यासाठी फक्त तीन (अनेकांपैकी) चांगली कारणे.

1. डेटा गोपनीयता कायद्यांचे पालन

GDPR आणि CCPA सारख्या डेटा गोपनीयता कायद्यांमध्ये डेटा संकलन, वापर आणि संचयनासाठी कठोर मार्गदर्शक तत्त्वे आहेत. अनुपालनाचा एक भाग म्हणजे ग्राहकांना डेटा संकलनाची निवड रद्द करण्याचा किंवा तुमच्या कंपनीने त्यांचा सर्व वैयक्तिक डेटा हटवण्याची विनंती करण्याचा पर्याय दिला आहे. तुमचा डेटा कोठे संग्रहित केला जातो आणि तो कोण ॲक्सेस करतो यावर तुमच्याकडे चांगले हँडल नसल्यास, ही मागणी पूर्ण करणे कठीण होऊ शकते.

GDPR लागू झाल्यापासून, आम्ही लाखो मिटवण्याच्या विनंत्या पाहिल्या आहेत. च्या संपूर्ण जीवनचक्राची ठोस समज असणे आवश्यक आहे dati काहीही सुटणार नाही याची खात्री करण्यासाठी.

2. डेटा अडथळे दूर करणे

डेटा ऑर्केस्ट्रेशनशिवाय अडथळे हे सतत आव्हान आहे. समजा तुम्ही एकाधिक स्टोरेज सिस्टम असलेली कंपनी आहात ज्यासाठी तुम्हाला माहितीसाठी क्वेरी करणे आवश्यक आहे. या सिस्टीमची चौकशी करण्यासाठी जबाबदार असलेल्या व्यक्तीकडे अनेक विनंत्या असण्याची शक्यता आहे, म्हणजे संघांमध्ये विलंब होऊ शकतो. त्यांना आवश्यक आहे डेटा आणि जे तेथे आहेत ते प्राप्त करतात प्रभावीपणे, ज्यामुळे माहिती अप्रचलित होऊ शकते.

सुव्यवस्थित वातावरणात, प्रारंभ आणि थांबा हा प्रकार दूर केला जाईल. सक्रियतेसाठी तुमचा डेटा आधीच डाउनस्ट्रीम टूल्सवर वितरित केला जाईल (आणि तो डेटा प्रमाणित केला जाईल, याचा अर्थ तुम्हाला त्याच्या गुणवत्तेवर विश्वास ठेवता येईल).

इनोव्हेशन वृत्तपत्र
नवोपक्रमावरील सर्वात महत्त्वाच्या बातम्या चुकवू नका. त्यांना ईमेलद्वारे प्राप्त करण्यासाठी साइन अप करा.
3. डेटा प्रशासन लागू करा

जेव्हा डेटा एकाधिक सिस्टममध्ये वितरित केला जातो तेव्हा डेटा गव्हर्नन्स कठीण आहे. कंपन्यांकडे डेटा लाइफसायकलचे संपूर्ण दृश्य नाही आणि कोणता डेटा संग्रहित केला जातो याबद्दल अनिश्चितता (उदा. कबुतरासारखा) असुरक्षा निर्माण करते, जसे की वैयक्तिकरित्या ओळखण्यायोग्य माहितीचे पुरेसे संरक्षण न करणे.

डेटा ऑर्केस्ट्रेशन डेटा कसे व्यवस्थापित केले जाते याबद्दल अधिक पारदर्शकता प्रदान करून या समस्येचे निराकरण करण्यात मदत करते. हे कंपन्यांना डाटाबेस किंवा इम्पॅक्ट रिपोर्टिंगपर्यंत पोहोचण्यापूर्वी वाईट डेटा सक्रियपणे ब्लॉक करण्यास आणि डेटा प्रवेशासाठी परवानग्या सेट करण्यास अनुमती देते.

डेटा ऑर्केस्ट्रेशनसह सामान्य आव्हाने

डेटा ऑर्केस्ट्रेशन लागू करण्याचा प्रयत्न करताना अनेक आव्हाने उद्भवू शकतात. येथे सर्वात सामान्य गोष्टी आहेत ज्यांची जाणीव असणे आणि ते कसे टाळायचे.

डेटा सायलोस

डेटा सायलो ही एक सामान्य घटना आहे, जर हानीकारक नसेल तर, व्यवसायांमध्ये. जसजसे तंत्रज्ञान स्टॅक विकसित होत आहेत आणि भिन्न संघ ग्राहक अनुभवाच्या विविध पैलूंचे मालक आहेत, तसतसे विविध साधने आणि प्रणालींमध्ये डेटा बंद करणे खूप सोपे आहे. परंतु त्याचा परिणाम म्हणजे कंपनीच्या कामगिरीची अपूर्ण समज, ग्राहकांच्या प्रवासातील अंधुक स्थानांपासून विश्लेषण आणि अहवालाच्या अचूकतेवर अविश्वास.

व्यवसायांमध्ये नेहमी एकाहून अधिक टचपॉइंट्समधून विविध साधनांमध्ये डेटा प्रवाहित असेल. परंतु जर या कंपन्यांना त्यांच्या डेटामधून मूल्य मिळवायचे असेल तर सायलो तोडणे आवश्यक आहे.

    मध्ये उदयोन्मुख ट्रेंडa डेटा ऑर्केस्ट्रेशन

    अलिकडच्या वर्षांत, कंपन्या त्यांच्या डेटाचे प्रवाह आणि सक्रियकरण कसे व्यवस्थापित करतात याबद्दल काही ट्रेंड उदयास आले आहेत. याचे एक उदाहरण म्हणजे रीअल-टाइम डेटा प्रोसेसिंग, जेव्हा डेटावर मिलिसेकंद जनरेशनमध्ये प्रक्रिया केली जाते. सर्व उद्योगांमध्ये रीअल-टाइम डेटा महत्त्वाची भूमिका बजावत आहेIoT (उदाहरणार्थ, कारमधील प्रॉक्सिमिटी सेन्सर्स), आरोग्यसेवा, पुरवठा साखळी व्यवस्थापन, फसवणूक शोधणे आणि जवळ-जवळ त्वरित वैयक्तिकरण. विशेषत: मशीन लर्निंग आणि आर्टिफिशियल इंटेलिजन्समधील प्रगतीसह, रिअल-टाइम डेटा अल्गोरिदम आणिकृत्रिम बुद्धिमत्ता अधिक वेगाने शिकण्यासाठी.

    आणखी एक कल म्हणजे तंत्रज्ञानावर आधारित बदल ढग. तर काही कंपन्या पूर्णपणे कडे स्थलांतरित झाल्या आहेत ढग, इतरांकडे ऑन-प्रिमाइस सिस्टम आणि क्लाउड-आधारित सोल्यूशन्सचे मिश्रण असणे सुरू असू शकते.

    त्यानंतर, सॉफ्टवेअर कसे तयार केले आणि तैनात केले गेले याची उत्क्रांती आहे, ज्यामुळे डेटा ऑर्केस्ट्रेशन कसे केले जाईल यावर परिणाम होतो. 

    संबंधित वाचन

    वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न

    डेटा ऑर्केस्ट्रेशन लागू करताना कोणत्या सामान्य चुका टाळल्या पाहिजेत?

    - डेटा साफ करणे आणि प्रमाणीकरण समाविष्ट नाही
    - गुळगुळीत आणि ऑप्टिमाइझ केलेल्या प्रक्रिया सुनिश्चित करण्यासाठी वर्कफ्लोची चाचणी करत नाही
    - डेटा विसंगती, सर्व्हर त्रुटी, अडथळे यासारख्या समस्यांना विलंबित प्रतिसाद
    - डेटा मॅपिंग, डेटा वंश आणि मॉनिटरिंग प्लॅनच्या संदर्भात स्पष्ट कागदपत्रे नसणे

    डेटा ऑर्केस्ट्रेशन उपक्रमांचे ROI कसे मोजायचे?

    डेटा ऑर्केस्ट्रेशनचा ROI मोजण्यासाठी:
    - मूलभूत कामगिरी समजून घ्या
    - डेटा ऑर्केस्ट्रेशनसाठी लक्ष्ये, KPI आणि उद्दिष्टांचा स्पष्ट संच ठेवा
    - वेळ आणि अंतर्गत संसाधनांसह वापरलेल्या तंत्रज्ञानाची एकूण किंमत मोजा
    - वेळ वाचवणे, प्रक्रियेचा वेग आणि डेटा उपलब्धता इत्यादीसारख्या महत्त्वाच्या मेट्रिक्सचे मोजमाप करा.

    BlogInnovazione.it

    इनोव्हेशन वृत्तपत्र
    नवोपक्रमावरील सर्वात महत्त्वाच्या बातम्या चुकवू नका. त्यांना ईमेलद्वारे प्राप्त करण्यासाठी साइन अप करा.

    अलीकडील लेख

    आर्टिफिशियल इंटेलिजन्सद्वारे प्रक्रिया केलेल्या माहितीच्या प्रवाहाचे नियमन करण्यासाठी प्रकाशक आणि OpenAI करारांवर स्वाक्षरी करतात

    गेल्या सोमवारी, फायनान्शिअल टाईम्सने OpenAI सह करार जाहीर केला. FT ने त्याच्या जागतिक दर्जाच्या पत्रकारितेचा परवाना…

    30 एप्रिल 2024

    ऑनलाइन पेमेंट: स्ट्रीमिंग सेवा तुम्हाला कायमचे पैसे कसे देतात ते येथे आहे

    लाखो लोक स्ट्रीमिंग सेवांसाठी पैसे देतात, मासिक सदस्यता शुल्क भरतात. असे सामान्य मत आहे की आपण…

    29 एप्रिल 2024

    Veeam मध्ये रॅन्समवेअरसाठी सर्वात व्यापक समर्थन, संरक्षणापासून प्रतिसाद आणि पुनर्प्राप्तीपर्यंत वैशिष्ट्ये आहेत

    Veeam द्वारे Coveware सायबर खंडणी घटना प्रतिसाद सेवा प्रदान करणे सुरू ठेवेल. Coveware फॉरेन्सिक आणि उपाय क्षमता प्रदान करेल…

    23 एप्रिल 2024

    हरित आणि डिजिटल क्रांती: भविष्यसूचक देखभाल तेल आणि वायू उद्योगात कशी बदल घडवत आहे

    वनस्पती व्यवस्थापनासाठी नाविन्यपूर्ण आणि सक्रिय दृष्टीकोनसह, भविष्यसूचक देखभाल तेल आणि वायू क्षेत्रात क्रांती घडवत आहे.…

    22 एप्रिल 2024

    तुमच्या भाषेत इनोव्हेशन वाचा

    इनोव्हेशन वृत्तपत्र
    नवोपक्रमावरील सर्वात महत्त्वाच्या बातम्या चुकवू नका. त्यांना ईमेलद्वारे प्राप्त करण्यासाठी साइन अप करा.

    आमचे अनुसरण करा