ডেটা লেক:এগুলি কি ডেটা গুদামগুলি প্রতিস্থাপন করবে?

আমরা এমন এক যুগে বাস করছি যেখানে ডেটা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। আপনি যেই হোন না কেন, আপনার কাছে থাকা ডেটা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ এবং এটি সংরক্ষণ করার জন্য আমাদের স্থান প্রয়োজন৷ প্রত্যেকেই, একজন ব্যক্তি থেকে বিশাল সংস্থা পর্যন্ত কঠোর প্রচেষ্টা করছে যাতে তারা তাদের ডেটা অ্যাক্সেসযোগ্য তবুও নিরাপদ রাখতে পারে। এই পরিস্থিতিতে, ডেটা লেক কি আমাদের উদ্ধারে আসবে? যদি হ্যাঁ, কিভাবে? ব্লগের মাধ্যমে পড়ুন এবং একই বিষয়ে আলোকিত হন!

ডেটা লেক কি?

এটিকে কেন্দ্রীভূত সংগ্রহস্থল হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা যেতে পারে যা আপনাকে আপনার সমস্ত কাঠামোগত এবং অসংগঠিত ডেটা এক জায়গায় প্রদর্শন করতে দেয়। সর্বোত্তম অংশটি হল আপনি এটিকে স্ট্রাকচারিং বা বিশ্লেষণ ছাড়াই সংরক্ষণ করতে পারেন। আপনি এটিকে একটি প্ল্যাটফর্ম হিসাবে ভাবতে শুরু করার আগে, আমরা এটিকে পরিষ্কার করে দিতে চাই যে এটি একটি প্ল্যাটফর্ম নয়। এটি ডেটার একটি বিশাল অংশ যা হ্যাডুপে পরিচালিত হচ্ছে। ডেটা লেকগুলি ব্যাপক জনপ্রিয়তা অর্জন করছে কারণ তারা শুধুমাত্র আপনার ডেটা পরিচালনা করতে সাহায্য করতে পারে না কিন্তু এর মূল্যও পেতে পারে৷

এটি দেখা গেছে যে সংস্থাগুলি সফলভাবে তাদের ডেটা থেকে মান তৈরি করতে সক্ষম তারা সাধারণত তাদের সহকর্মীদেরকে ছাড়িয়ে যায়। কিন্তু এটা কিভাবে হল? ঠিক আছে, সংস্থাগুলি তাদের ডেটা লেকে উপস্থিত ডেটার উপর বিভিন্ন ধরণের বিশ্লেষণ করতে সক্ষম হয়েছিল যা তাদের কোনও ঝামেলা ছাড়াই নতুন ক্রমবর্ধমান সুযোগগুলি সনাক্ত করতে সহায়তা করেছিল। এইভাবে উত্পাদনশীলতা বাড়ানো, ডিভাইসগুলি বজায় রাখা এবং সক্রিয়ভাবে সিদ্ধান্ত নেওয়া ক্র্যাক করা কঠিন নয়! কেউ কেউ যুক্তি দিতে পারেন যে এটি ডাটা গুদামজাতকরণের মতো কিন্তু বাস্তবতা সম্পূর্ণ ভিন্ন! উভয়ই তাৎপর্যপূর্ণ এবং ডেটা বিশেষজ্ঞরা কখনই একটি বেছে নিতে পারবেন না বা অন্যকে সম্পূর্ণরূপে ডাম্প করা কখনই সম্ভব হবে না। তাছাড়া, আপনি মেশিন লার্নিং, অ্যানালিটিক্স, এবং অন্যান্য অ্যানালিটিক টুলগুলি ডেটা গুদামগুলির পরিবর্তে ডেটা লেকে সহজে প্রয়োগ করতে পারেন৷

উৎস:aws.amazon.com

ডেটা গুদামজাতকরণ থেকে এটি কীভাবে আলাদা?

যদিও এই দুটি একে অপরের থেকে আলাদা, এর মানে এই নয় যে আপনি একে অপরের জন্য বাদ দিতে পারেন। প্রয়োজনের উপর নির্ভর করে, একটি প্রতিষ্ঠানের একটি বা উভয়ের প্রয়োজন হতে পারে!

পার্থক্য সম্পর্কে কথা বলতে গেলে, এই দুটির মধ্যে পার্থক্যের মূল বিষয় হল যে ডেটা লেক দ্রুত ডেটা গ্রহণ করে এবং লোকেরা এটি অ্যাক্সেস করা শুরু করার সাথে সাথে এটি তৈরি করে। উল্টো দিকে, ডেটা গুদামজাতকরণের ক্ষেত্রে, ডেটা গুদামে রাখার আগেও সাবধানে বিশ্লেষণ করা দরকার। আমরা অস্বীকার করতে পারি না যে কোনো SQL কোয়েরির মাধ্যমে ডেটা পুনরুদ্ধার করা দ্রুত কিন্তু পদ্ধতিগত বিন্যাসে ডেটা সাজানো সহজ নয়। ডেটা লেকের ক্ষেত্রে, ডেটা পুনরুদ্ধার করতে অনেক সময় লাগতে পারে তবে আপনি সহজেই ডেটা সংরক্ষণ করতে পারেন৷

সংস্থাগুলি ডেটা লেক সম্পর্কে ভালভাবে সচেতন, এবং এইভাবে ডেটা গুদামগুলি থেকে ডেটা লেকের দিকে বিকশিত হওয়ার চেষ্টা করছে৷ বিশদভাবে পার্থক্যের পয়েন্টগুলি সম্পর্কে জানতে, নীচে দেওয়া টেবিলটি পড়ুন:

উৎস:aws.amazon.com

এছাড়াও, আমরা এই সত্যটিকে উপেক্ষা করতে পারি না যে বিশ্লেষণাত্মক ফর্মগুলির জন্য বিশদ উত্স ডেটা প্রয়োজন এবং এই কারণেই ডেটা বিশ্লেষণের জন্য ডেটা লেক ধন থেকে কম নয়! যাইহোক, আমরা এই সত্যটিকে উপেক্ষা করতে পারি না যে ডেটা লেকগুলি ডেটা ব্যবহারযোগ্য করে তোলে, তবে এটির জন্য ডেটা সঞ্চয়ের জন্য সংজ্ঞায়িত প্রক্রিয়া প্রয়োজন৷

ডেটা লেকে কোন বাধা আছে?

অবশ্যই হ্যাঁ, কিছুই নিখুঁত নয়! ডাটা লেকের ক্ষেত্রে কিছু সমস্যা আছে। তাদের মধ্যে কয়েকটি হল:

ডেটা লেকের নকশা

যেহেতু বেশিরভাগ সংস্থাগুলি ডেটা গুদামকে ডেটা লেকে আপগ্রেড করে, নকশাটি সঠিকভাবে সম্পন্ন হয় না। এর পিছনের কারণ হল যে ডেটা লেকগুলি সহজ এবং কাঁচা ডেটা সংরক্ষণ করতে সক্ষম যেখানে ডেটা গুদামের জন্য এটির জন্য একটি উচ্চ কাঠামোগত বিন্যাস প্রয়োজন। আমরা ডিজাইনের উন্নতি না করেই কেবল একটি থেকে অন্যটিতে যেতে পারি না কারণ আমরা যদি তা করতে ব্যর্থ হই তবে আমরা এর মধ্যে আটকে যাব৷

উৎস:in.pcmag.com

নিরাপত্তা

আক্রমণকারীরা এখন জ্ঞানের সাথে সাথে অন্যদের সিস্টেমে প্রবেশ করার সরঞ্জাম দিয়ে সজ্জিত। সুতরাং, সুরক্ষার আরও স্তর যুক্ত না করে ডেটা লেকে আপনার মূল্যবান ডেটা রাখা আপনার জীবনের সবচেয়ে বড় ভুল হতে পারে। অসংগঠিত ডেটা সহজেই বের করা যেতে পারে বা নিরাপত্তার অভাবে মুক্তিপণ দিতেও সাহায্য করা যায়।

দক্ষ লোকের প্রাপ্যতা

হ্যাঁ, আমরা ডেটা স্টোরেজ প্রযুক্তিগুলিকে দ্রুতগতিতে উন্নত করছি, তবে প্রয়োজনীয় দক্ষতা এবং উপলব্ধ বিশেষজ্ঞদের মধ্যে এখনও একটি ব্যবধান রয়েছে। যারা এই বিষয়ে সচেতন এবং এই ধরনের সিস্টেম পরিচালনা করতে জানেন তাদের সংখ্যা সীমিত কিন্তু কোম্পানিগুলি তা মাথায় না রেখেই দ্রুত বিকাশ করছে৷

এগুলি এমন কিছু ক্ষেত্র ছিল যেখানে আমরা চ্যালেঞ্জের সম্মুখীন হচ্ছি এবং বিশেষজ্ঞরা জানিয়েছেন যে আমরা যখন বড় আকারে ডেটা লেক ব্যবহার শুরু করব তখন আরও অনেকে নিজেদের উপস্থাপন করবে৷

উপসংহারে আমরা বলতে পারি যে কোনও উদীয়মান প্রযুক্তি তার পূর্ণ সম্ভাবনা প্রকাশ করতে সময় নেয় এবং এটি থেকেও একই প্রত্যাশা করা হয়। তবে, যারা এখন তাদের যাত্রা শুরু করেছেন তারা অবশ্যই দীর্ঘমেয়াদে উপকৃত হবেন। সুতরাং, এই বন্ধুদের দিকে আপনার চোখ রাখুন কারণ এটি একটি নতুন কিছু এবং এটি আপনার প্রত্যাশার চেয়ে বেশি হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে৷

আপনি কি মনে করেন? নীচের মন্তব্য বিভাগে আপনার মতামত উল্লেখ করতে ভুলবেন না!