Data Lake क्या होता है? What is Data Lake in Hindi?

What is Data Lake in Hindi? Data Lake kya hota hai

Data संग्रह उन कंपनियों के लिए एक आवश्यक कदम है जो अपने प्रतिद्वंद्वियों की तुलना में खुद को बेहतर स्थिति में लाना चाहते हैं। डेटा संचालित निर्णय सभी rage है। Data Science, Machine Learning, और एडवांस्ड एनालिटिक्स से लेकर रियल-टाइम डैशबोर्ड तक, निर्णय लेने वाले जानकार निर्णय लेने के लिए डेटा की मांग करते हैं।

लेकिन आप tons जानकारी के साथ क्या कर सकते हैं? यही Data Lake के लिए है, एक केंद्रीकृत भंडार है जो आपको किसी भी पैमाने पर संरचित और असंरचित Data को संग्रहीत करने की अनुमति देता है। Data Lake वास्तविक झीलों और नदियों के समान तरीके से काम करती है; Data Lake की प्रवाह सामग्री विभिन्न सहायक नदियों से आती है जो झील को भरती है, और झील Users  नमूनों की जांच करने या लेने के लिए गोता लगा सकते हैं।

Data Lake डेटा को लोकतांत्रित करता है और आगे की प्रक्रिया के लिए संगठन के सभी डेटा को संग्रहीत करने के लिए एक लागत प्रभावी तरीका है। Data Lake में संरचित डेटा, असंरचित, मशीन-से-मशीन डेटा है, जो वास्तविक समय में प्रवाह को लॉग करता है।

What is Data Lake in Hindi? data lake kya hai
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Data Lake कैसे काम करता है? Data Lake Kaise Work Karta Hai?

एक बार झील में डेटा होने के बाद, यह सभी के लिए उपलब्ध है। डेटा को मूल रूप से Data Lake में प्रवेश किया जाता है, जहां इसे MetaData Tag का उपयोग करके प्रबंधित किया जाता है जो व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं की आवश्यकता होने पर जानकारी खोजने और कनेक्ट करने में मदद करते हैं।

Data Lake अन्वेषण और Data की खोज की अनुमति देता है, यह पता लगाने के लिए कि क्या डेटा उपयोगी है या बस वहां छोड़ दिया जाता है जब आप प्रतीक्षा करते हैं कि यह कैसे उपयोग किया जा सकता है।

Data Lake की तीन मुख्य विशेषताएं हैं:

सब कुछ इकट्ठा करो।

 इसमें सभी डेटा होते हैं, लंबे समय तक कच्चे स्रोत और संसाधित डेटा दोनों।

प्रयोग करने में आसान। 

यह उपयोगकर्ताओं को अपनी शर्तों पर डेटा को परिष्कृत, अन्वेषण और समृद्ध करने के लिए कई व्यावसायिक इकाइयों में सक्षम बनाता है।

लचीली पहुँच।

 यह डेटा लेक एक साझा बुनियादी ढांचे में कई डेटा एक्सेस पैटर्न को सक्षम करता है: बैच, इंटरैक्टिव, ऑनलाइन, खोज, इन-मेमोरी और अन्य प्रोसेसिंग इंजन।

 

Data Lake का उपयोग क्यों करें?

कई कारण हैं कि संगठनों को Data Lake का उपयोग क्यों शुरू करना चाहिए। यहाँ हमने उनमें से कुछ को सूचीबद्ध किया है।

कई उपयोगकर्ताओं का समर्थन करता है

Data Lake का दृष्टिकोण यह है कि यह विभिन्न प्रकार के उपयोगकर्ताओं की जरूरतों को पूरा करता है जो Data को उन तक पहुँच सकते हैं जिनकी उन्हें आवश्यकता है। विशेषज्ञों के अनुसार, विभिन्न प्रकार के डेटा उपयोगकर्ता हैं

जिन्हें डेटा के संबंध के आधार पर तीन मुख्य श्रेणियों में वर्गीकृत किया जा सकता है। पूर्व वे हैं जो एक स्प्रेडशीट पर दैनिक रिपोर्ट चाहते हैं। उत्तरार्द्ध वे हैं जिन्हें अधिक विश्लेषण की आवश्यकता है, लेकिन डेटा के लिए स्रोत पर वापस जाना पसंद करते हैं जो मूल रूप से शामिल नहीं थे, और तीसरे वे हैं जो पूरी तरह से नए प्रश्नों का उत्तर देने के लिए डेटा का उपयोग करना चाहते हैं।

प्रभावी भंडारण लागत

Data Lake अपेक्षाकृत सस्ती और स्टोर करने में आसान हैं क्योंकि भंडारण लागत कम से कम है और कोई प्रीफॉर्मेटिंग की आवश्यकता नहीं है। Data Lake का “स्टोर सब कुछ” दृष्टिकोण इसे पारंपरिक डेटा वेयरहाउसिंग की तुलना में काफी सस्ता बनाता है। यह Big Data की चुनौतियों का सामना करने के लिए एक लाभदायक और तकनीकी तरीका है।

डेटा हर समय उपलब्ध है

Data Lake डेटा के लोकतंत्रीकरण का समर्थन करता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि सभी कर्मचारियों के पास जब भी जरूरत हो डेटा तक पहुंच हो। सभी कर्मचारियों के पास सभी Data तक पहुंच है और उनके पास केवल उस जानकारी का उपयोग करने का विकल्प है जो व्यवसाय या उनके विभाग की आवश्यकताओं के लिए आवश्यक है।

डेटा आसानी से साझा किया जा सकता है

Data Lake में संग्रहीत डेटा आसानी से सुलभ है और पूरे उद्यम में साझा किया जा सकता है। यह बड़े संगठनों के लिए एक बड़ा फायदा है जहां एक से अधिक टीम को गहराई से डेटा विश्लेषण के लिए जानकारी की आवश्यकता होगी।

प्रयोग करने में आसान

यह संगठनों को भविष्य के उपयोग के लिए एक अधिक संरचित DataBase में बदलने से पहले अपने डेटा को मूल प्रारूप में संग्रहीत करने का अवसर प्रदान करता है। यह भंडारण और हस्तांतरण को आसान बनाता है क्योंकि विरासत प्रणालियों के बीच डेटा स्थानांतरित करने की कोई आवश्यकता नहीं है।

बड़ी मात्रा में डेटा तक पहुंच प्रदान करता है

Data Lake डेटा की एक विशाल लेकिन नौगम्य राशि तक बेजोड़ पहुंच प्रदान करते हैं जिनका उपयोग भविष्य में उत्पादकता के लिए किया जा सकता है। ये डेटा रिपॉजिटरी कंपनियों को सूचना तक असीमित पहुंच प्रदान करते हैं।

वास्तविक समय के विश्लेषण के लिए डेटा प्रदान करता है

डेटा Lake वास्तविक समय के निर्णय विश्लेषण पर पहुंचने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा और गहन शिक्षण एल्गोरिदम का लाभ उठा सकती है।

विभिन्न भाषाओं का समर्थन करता है

Data Lake विश्लेषण के लिए SQL और कई विकल्पों और भाषाओं का समर्थन करता है और उन्नत आवश्यकताओं को संबोधित करने की क्षमता प्रदान करता है।

Data Lake Vs Data Warehouse

Data Lake और Data Warehouse का उपयोग मुख्य रूप से बड़े डेटा के भंडारण के लिए किया जाता है। हालांकि, उनके कई अंतर हैं।

जबकि Data Lake का उपयोग कच्चे डेटा को संग्रहीत करने के लिए किया जाता है, Data Warehouse फ़िल्टर किए गए और संरचित डेटा को संग्रहीत करने के लिए एक भंडार है जिसे विशिष्ट उद्देश्यों के लिए संसाधित किया जाता है।

यहाँ Data Lake और Data Warehouse के बीच कुछ मुख्य अंतर हैं।

डेटा संरचना

Data Lake का उपयोग कच्चे डेटा के भंडारण के लिए किया जाता है जिसका उद्देश्य अज्ञात है, जबकि Data Warehouse का उपयोग संसाधित और परिष्कृत डेटा को संग्रहीत करने के लिए किया जाता है।

इस वजह से, Data Lake डेटा वेयरहाउस की तुलना में अधिक क्षमता के साथ भंडारण प्रदान करता है। केवल संसाधित डेटा संग्रहीत करने के लिए, Data Warehouse का उपयोग करने की अनुशंसा की जाती है।

डेटा का प्रकार

Data Warehouse  ट्रांसेक्शनल सिस्टम और गुणात्मक मीट्रिक से निकाले गए डेटा को संग्रहीत करता है और गैर-पारंपरिक डेटा स्रोतों जैसे वेब सर्वर लॉग, सेंसर डेटा और सोशल मीडिया गतिविधियों से उत्पन्न डेटा को अनदेखा करता है।

दूसरी ओर, Data Lake में गैर-पारंपरिक डेटा प्रकार शामिल हैं; स्रोत और संरचना की परवाह किए बिना सभी प्रकार के डेटा को संरक्षित करता है, और जब संगठन उनका उपयोग करने के लिए तैयार होता है तो उन्हें बदल देता है।

सरल उपयोग

Data Lake और Data Warehouse के बीच एक और अंतर पहुंच और उपयोग में आसानी है। Data Lake का उपयोग करना और बदलना आसान है क्योंकि उनके पास संरचना की कमी है। दूसरी ओर, डेटा वेयरहाउस अधिक संरचित होते हैं, जिसका अर्थ है कि डेटा के प्रसंस्करण और हेरफेर करने के लिए अधिक सीमाएं हैं।

उपयोगकर्ताओं

डेटा Lake का उपयोग आमतौर पर डेटा वैज्ञानिकों द्वारा किया जाता है जो कच्चे और कच्चे डेटा से परिचित होते हैं और उनके पास कच्चे डेटा को समझने और अनुवाद करने के लिए आवश्यक विशेष उपकरण होते हैं जो व्यवसायों का उपयोग करते हैं।

व्यावसायिक पेशेवर डेटा वेयरहाउस का उपयोग टेबल, ग्राफ, स्प्रेडशीट और बहुत कुछ के रूप में करते हैं। एक संगठन में लगभग हर कोई संसाधित डेटा को पढ़ सकता है जो डेटा वेयरहाउस में संग्रहीत है।

उद्देश्य

Data Lake और Data Warehouse विभिन्न उद्देश्यों के लिए डेटा का उपयोग करते हैं। डेटा लेक उपयोगकर्ता वास्तव में नहीं जानते हैं कि संग्रहीत डेटा का उपयोग कैसे किया जाएगा, जिसका अर्थ है कि Data Lake में कम संगठन है।

डेटा वेयरहाउस, इसके विपरीत, केवल संसाधित डेटा संग्रहीत करता है जिसका संगठन के भीतर एक विशिष्ट उपयोग होता है; इसका मतलब यह है कि भंडारण स्थान डेटा पर बर्बाद नहीं किया जा सकता है जिसका उपयोग कभी नहीं किया जा सकता है।

दृष्टिकोण

Data Lake में सभी प्रकार के डेटा होते हैं और उपयोगकर्ताओं को डेटा को बदलने से पहले उपयोग करने की अनुमति देते हैं, ताकि उपयोगकर्ता पारंपरिक Data Warehouse की तुलना में तेजी से परिणाम प्राप्त कर सकें।

 Business Ke Liye Data Lake Ka Use Kaise Kare?

अधिक डेटा-संचालित होने के लिए काम करने वाले व्यवसाय हमेशा कुशलता से डेटा का प्रबंधन करने के लिए नए तरीके खोज रहे हैं। लेकिन बड़े डेटा सेट का विश्लेषण करना हमेशा आसान नहीं होता है। डेटा लेक दृष्टिकोण लेना उन जरूरतों को हल कर सकता है और अन्य महत्वपूर्ण पहलुओं के साथ मदद कर सकता है जैसे:

ग्राहक संबंधों को सुधारें

– अनुसंधान और विकास (आर एंड डी) गतिविधियों को बढ़ावा दें

परिचालन क्षमता में वृद्धि

निम्न चरण आपके व्यवसाय के लिए डेटा झीलों को प्रभावी ढंग से लागू करने में आपकी सहायता कर सकते हैं

Data Lake के मुख्य लाभों को समझें

डेटा लेक प्रमुख क्षमताएं प्रदान करता है जो आपको एनालिटिक्स में सुधार करने और अपने निर्णय लेने की सूचना देने के नए तरीके खोजने में सक्षम करेगा। भारी मात्रा और डेटा की विविधता के लिए प्रबंधन की आवश्यकता होती है। डेटा की सटीकता और पारदर्शिता सुनिश्चित करने और इसके दुरुपयोग को रोकने के लिए विभिन्न स्रोतों से आने वाले Data को मानकीकृत करने के लिए डेटा गवर्नेंस आवश्यक है।

व्यवसाय की बुद्धिमत्ता को बेहतर बनाने के लिए डेटा का लाभ उठाते हैं

बिजनेस इंटेलिजेंस एक कुशल दृष्टिकोण है जो आपकी कंपनी के विशेषज्ञों को कच्चे डेटा के बड़े संस्करणों के साथ काम करने के लिए उन्नत तरीकों का उपयोग करने की अनुमति देता है। यह सार्थक जानकारी प्राप्त करने में मदद करता है, जो निर्णय लेने में सुधार कर सकता है और ‘आपको व्यवसाय वृद्धि के नए अवसरों की खोज करने की अनुमति देता है।

Data Lake प्रसंस्करण डेटा के लिए अधिक क्षमता प्रदान करके एक बीआई समाधान को बढ़ा सकती है। यह बीआई के लिए डेटा के प्रत्यक्ष स्रोत के रूप में  Data Lake Warehouse और फ़ंक्शन के निर्माण के लिए एक केंद्रीकृत डेटा स्रोत के रूप में काम कर सकता है।

डेटा Lake में डेटा साइंस और मशीन लर्निंग इंजीनियरिंग के अनुप्रयोग हैं, जहां बड़े पैमाने पर डेटा सेट तकनीकी समाधानों की रीढ़ हैं। संक्षेप में, एक Data Lake एक महत्वपूर्ण BI स्तंभ बन सकती है और कच्चे डेटा प्रसंस्करण को अनुकूलित करने में मदद कर सकती है।

एक संरचना जोड़ें

डेटा Lake में संग्रहीत असंरचित डेटा की बड़ी मात्रा को समझने के लिए, आपको कुछ संरचना बनाना होगा, जैसे किसी फ़ाइल का मेटाडेटा, शब्द गणना, भाषण के भागों का लेबलिंग, और इसी तरह। डेटा लेक आपको एक एकल प्लेटफ़ॉर्म देता है जहाँ आप विभिन्न डेटा सेटों में संरचना को लागू करने की क्षमता रखते हैं, जिससे आप उन्नत विश्लेषणात्मक परिदृश्यों में संयुक्त डेटा को संसाधित कर सकते हैं।

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सारांश 

Data Lake का उपयोग Big Data को संभालने के लिए किया जा रहा है, जो आम तौर पर उच्च मात्रा में आता है और सार्थक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए प्रक्रिया और विश्लेषण करने में लंबा समय लेता है।

कच्चे डेटा की भारी मात्रा में भंडारण के लिए एक स्केलेबल और केंद्रीकृत समाधान होना, जो शक्तिशाली डेटा एनालिटिक्स टूल के साथ मूल एकीकरण को सक्षम बनाता है, उन कंपनियों के लिए उपकरणों का तेजी से आवश्यक सेट बन रहा है जो आपके निर्णय लेने में अधिक डेटा-चालित होना चाहते हैं।

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मेरा नाम Y.R. Agnihotri है और मैं इस ब्लॉग का Founder हूं। हमने QuerClub ब्लॉग को अपने देश और देश के लोगों की मदद करने के लिए बनाया है। इसकी मदद से हम लोगो को गेमिंग, हैकिंग, नेटवर्किंग, सोशल मीडिया, कंप्यूटर, इन्टरनेट और बिज़नस आदि के बारे में सुचना देते रहते है|

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