डेटा हमेशा संगठनों के लिए एक प्रेरक कारक रहा है। पिछले एक दशक में डेटा का मूल्य तेजी से बढ़ा है। सभी श्रेणियों और आकारों (एमएनसी और एसएमई) के संगठनों ने एकत्रित आंकड़ों से प्राप्त अंतर्दृष्टि के आधार पर महत्वपूर्ण व्यावसायिक निर्णय लेना शुरू कर दिया है। डेटा, जिसे आमतौर पर ऐतिहासिक डेटा कहा जाता है, सार्थक अंतर्दृष्टि इकट्ठा करने के लिए पर्याप्त समय में एकत्र किया जाता है।
हाल ही में, बड़ी मात्रा में डेटा की वृद्धि और एकत्रित डेटा के प्रसंस्करण के कारण, संगठनों को डेटा को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने की गंभीर समस्या का सामना करना पड़ रहा है। यह लेख डेटा को प्रबंधित करने के कुछ ट्रेंडिंग तरीकों पर प्रकाश डालता है जो 2024-25 में इष्टतम रूप से स्पॉटलाइट साझा करेंगे।
क्लाउड-आधारित डेटा प्रबंधन और डॉकराइजेशन
डेटा सुरक्षा के लिए क्लाउड-आधारित प्रौद्योगिकियाँ पारंपरिक डेटा दृढ़ता और प्रबंधन विधियों की तुलना में कई लाभ प्रदान कर सकती हैं। कुछ नाम रखने के लिए, मांग पर स्केलेबिलिटी, शून्य हार्डवेयर रखरखाव, ग्राहक सहायता की 24/7 उपलब्धता, और डेटा उपयोग के अनुसार लागत - जो ऑन-प्रिमाइसेस डेटा प्रबंधन की तुलना में बहुत लागत प्रभावी है - कुछ बेहतरीन फायदे हैं जो क्लाउड-आधारित डेटा भंडारण और प्रबंधन सेवाओं के लिए विजयी बढ़त प्रदान करें। अमेज़ॅन वेब सर्विसेज (एडब्ल्यूएस) और गूगल क्लाउड प्लेटफॉर्म (जीसीपी) बाजार में अन्य सेवाओं के बीच प्रदान की जाने वाली सबसे लोकप्रिय क्लाउड सेवाओं में से दो हैं।
क्योंकि क्लाउड सेवा प्रदाता उपर्युक्त प्रतिस्पर्धी लाभ प्रदान करते हैं, कंपनियां विभिन्न व्यावसायिक क्षेत्रों में क्लाउड प्रौद्योगिकियों को तेजी से अपनाती हैं।
गार्टनर अध्ययनों से पता चला है कि क्लाउड बाज़ार को अपनाना एक वर्ष (600-300) में लगभग 2022 बिलियन डॉलर से लगभग 2023 बिलियन डॉलर तक पहुंच गया है। क्लाउड सेवाओं को अपनाने में तेजी से वृद्धि के लिए इन्फ्रास्ट्रक्चर-ए-ए-सर्विस (आईएएएस) का प्रावधान सबसे प्रचलित कारण पाया गया।
यह करने के लिए आता है आँकड़ा प्रबंधन, डेटा को प्रभावी ढंग से दोहराने में सक्षम होना और फिर भी विभिन्न वातावरणों में समान आउटपुट उत्पन्न करने में सक्षम होना एक प्रमुख भूमिका निभाता है। यहीं पर डॉकरीकरण चित्र में आता है।
सरल शब्दों में, कंटेनरीकरण (कुबेरनेट्स और डॉकर जैसी तकनीकों के साथ) बिना कोई बदलाव किए हार्डवेयर पर आधारित कोड की तैनाती का समर्थन करता है। बदले में, रखरखाव के लिए न्यूनतम संसाधनों की आवश्यकता होती है, जिससे कंपनियां बिक्री और विपणन जैसी व्यावसायिक प्रक्रियाओं के अन्य पहलुओं में संसाधनों का उपयोग करने में सक्षम हो जाती हैं।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एंड मशीन लर्निंग
तकनीकी क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का आगमन दिन पर दिन अधिक प्रचलित हो गया है। इसका एक प्रमुख कारण यह है कि एआई के साथ, संगठन भारी मात्रा में डेटा को संसाधित और विश्लेषण कर सकते हैं और उपयोगी अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं, जबकि इस प्रक्रिया में बहुत कम समय में किसी मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता नहीं होती है।
लगभग सभी व्यावसायिक समाधानों में AI सक्षम होने के साथ, वैश्विक कृत्रिम बुद्धिमत्ता बाज़ार 1812 के अंत तक लगभग 2023 बिलियन अमरीकी डालर तक पहुंचने की उम्मीद है।
इसके अलावा, एआई और एमएल के संयोजन से कस्टम-निर्मित एल्गोरिदम से लाभ मिल सकता है जो डेटा में विशिष्ट पैटर्न की पहचान करने और आगामी घटनाओं की संभावनाओं का अनुमान लगाने में मदद करता है। इसके अलावा, इसका उपयोग बड़ी मात्रा में असंरचित डेटा को संसाधित करने और इसे सार्थक और प्रासंगिक जानकारी प्रदान करने के लिए संरचना करने के लिए भी किया जा सकता है जिसे गैर-तकनीकी पेशेवरों द्वारा भी आसानी से समझा और एक्सेस किया जा सकता है।
सिंथेटिक डेटा जनरेशन
डेटा प्रबंधन के दौरान सामने आने वाले सबसे दिलचस्प विषयों में से एक सिंथेटिक डेटा जेनरेशन है।
सिंथेटिक डेटा जनरेशन का लक्ष्य सिंथेटिक डेटा बनाना जो वास्तविक डेटा के हर पहलू और विशेषता से मिलता जुलता हो लेकिन वास्तविक डेटा (उत्पादन डेटा) के साथ इसका कोई प्रभाव या संबंध न हो। इससे यह सुनिश्चित करने में मदद मिलती है कि डेटा अच्छी तरह से संरक्षित है और डेटा विश्लेषण करने या सॉफ़्टवेयर परीक्षण के लिए नकली डेटा उत्पन्न करने के लिए डेटा मॉडल को प्रशिक्षित करने में भी सहायता कर सकता है।
चूंकि विकास सिंथेटिक डेटा का उपयोग करता है जो उत्पादन डेटा के अंतर्निहित पैटर्न से मिलता जुलता है, इसलिए कोड को उत्पादन वातावरण में एकीकृत करना आसान है। भविष्य की दृष्टि वाले संगठनों ने पहले से ही सिंथेटिक डेटा उत्पादन पद्धति को अपनाना शुरू कर दिया है क्योंकि इसकी कई व्यावसायिक उपयोग के मामलों को बेहतर ढंग से संबोधित करने की क्षमता है।
बड़े पैमाने पर उद्यम-स्तरीय डेटा प्रबंधन प्लेटफ़ॉर्म पूर्ण सिंथेटिक डेटा प्रबंधन समाधान प्रदान करते हैं जो सटीक कृत्रिम रूप से उत्पन्न डेटा प्रदान करने के लिए जेनरेटर एआई, नियम इंजन, इकाई क्लोनिंग और डेटा मास्किंग की क्षमता को जोड़ता है।
डेटा गोपनीयता और सुरक्षा
चूंकि उत्पन्न और संसाधित डेटा की मात्रा तेजी से बढ़ती है, इसलिए संसाधित डेटा को अत्यधिक चिंता के साथ संभालना बहुत महत्वपूर्ण है। उदाहरण के लिए, यदि कोई अस्पताल मरीजों, उनके मेडिकल इतिहास और उनके पारिवारिक मेडिकल इतिहास के बारे में जानकारी एकत्र करता है और इसे प्रत्येक मरीज के लिए रखता है, तो इसे आमतौर पर "पीआईआई" (व्यक्तिगत पहचान योग्य जानकारी) के रूप में जाना जाता है। जब यह जानकारी इंटरनेट पर उपलब्ध हो जाती है, तो यह व्यक्ति को संभावित नुकसान पहुंचा सकती है, और संगठन को व्यक्ति को हुए नुकसान के लिए आवश्यक जिम्मेदारियां लेनी होंगी। इस कारण से, व्यवसाय डेटा सुरक्षा को प्राथमिकता देते हैं और डेटा सुरक्षा सुनिश्चित करने में भारी निवेश करते हैं।
शोधकर्ताओं ने इसकी पहचान कर ली है वैश्विक उपभोक्ताओं का लगभग 33% पिछले वर्ष के दौरान किसी न किसी रूप में डेटा उल्लंघनों का सामना करना पड़ा है।
सर्वर-साइड एन्क्रिप्शन सेवाएँ एंटरप्राइज़-ग्रेड डेटा और बैकअप और पुनर्प्राप्ति विकल्प संग्रहीत करती हैं। ये समाधान सार्वजनिक क्लाउड सेवाओं में डेटा का आसान स्थानांतरण भी प्रदान करते हैं।
डेटा विकेंद्रीकरण
हाल के वर्षों में, प्रौद्योगिकी का विकास और डेटा क्षेत्र में परिवर्तन पहले से कहीं अधिक तेजी से हुआ है। इससे आधुनिक तकनीकों और तात्कालिक तरीकों के साथ तेजी से अपनाने की क्षमताओं को अद्यतन करने की सख्त आवश्यकता सामने आती है। अंततः, संगठनों ने यह पता लगाया कि ऐसा करने का सबसे अच्छा तरीका डेटा को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने के लिए विकेंद्रीकृत दृष्टिकोण का पालन करना होगा।
विकेंद्रीकृत दृष्टिकोण में, नामित टीमें डेटा बनाए रखती हैं। विकेंद्रीकृत दृष्टिकोण के कुछ सबसे महत्वपूर्ण पहलू हैं:
- जब भी आवश्यकता हो, उपयोगकर्ताओं को डेटा तक पहुंचने और जिस डेटा के साथ वे काम कर रहे हैं उसकी विशेषताओं को समझने के लिए पर्याप्त अनुमतियां प्रदान करें।
- एक डेटा प्रबंधन आर्किटेक्चर डिवाइस करें जो सभी डेटा स्रोतों और घटकों को जोड़ता है
परिभाषित तरीकों के माध्यम से डेटा प्रबंधन (अधिकतर मेटाडेटा का उपयोग करके)।
एक ताजा अध्ययन के अनुसार, द्वारा 2025, लगभग 75% संगठन डेटा विकेंद्रीकरण को अपनाया जाएगा।
जैसे-जैसे हम बड़े पैमाने पर डेटा वृद्धि के युग से आगे बढ़ रहे हैं, यह निष्कर्ष निकालना मुश्किल है कि डेटा प्रबंधन की एक विशेष विधि डेटा प्रबंधन से संबंधित सभी उद्यम मुद्दों को हल कर देगी। उपर्युक्त तरीकों की अपनी कमियाँ भी हैं। लेकिन सामूहिक रूप से, वे संगठनों के सामने आने वाली अधिकांश समस्याओं का समाधान कर सकते हैं। भविष्य में, उन्नत प्रौद्योगिकियों और डेटा प्रबंधन में अधिक स्पष्टता के साथ, एक एकल विधि डेटा प्रबंधन से संबंधित अधिकांश या यहां तक कि सभी चिंताओं को हल कर सकती है।
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- स्रोत: https://www.dataversity.net/5-data-management-trends-data-practitioners-and-cios-should-know-in-2024-and-2025/
