Data mesh
डेटा जाल एक डोमेन-उन्मुख, स्व-सेवा डिजाइन (एक सॉफ्टवेयर विकास परिप्रेक्ष्य में) का लाभ उठाकर एक विकेंद्रीकृत डेटा वास्तुकला के निर्माण के लिए एक सामाजिक-तकनीकी दृष्टिकोण है, और एरिक इवांस के डोमेन-संचालित डिजाइन के सिद्धांत और मैनुअल पेस और मैथ्यू स्केल्टन के टीम टोपोलॉजी के सिद्धांत को उधार लेता है। डेटा जाल मुख्य रूप से डेटा के साथ ही संबंधित है, जो डेटा झील और पाइपलाइनों को एक माध्यमिक चिंता के रूप में लेता है। मुख्य प्रस्ताव क्षेत्र-उन्मुख विकेंद्रीकरण द्वारा विश्लेषणात्मक डेटा को बढ़ाना है। डेटा जाल के साथ, विश्लेषणात्मक डेटा की जिम्मेदारी केंद्रीय डेटा टीम से डोमेन टीमों में स्थानांतरित कर दी जाती है, जो एक डेटा प्लेटफॉर्म टीम द्वारा समर्थित होती है जो एक डोमेन-अज्ञेय डेटा प्लेटफॉर्म प्रदान करती है। डेटा मेश शब्द को पहली बार 2019 में झमक देहघानी द्वारा परिभाषित किया गया था जब वह प्रौद्योगिकी कंपनी थॉटवर्क्स में प्रमुख सलाहकार के रूप में काम कर रही थीं। देहघानी ने 2019 में इस शब्द की शुरुआत की और फिर पूरे 2020 में इसके सिद्धांतों और तार्किक वास्तुकला पर अधिक विवरण प्रदान किया। इस प्रक्रिया के 2022 में कंपनियों के लिए एक "बड़ा दावेदार" होने की भविष्यवाणी की गई थी। डेटा मेस को ज़लैंडो, नेटफ्लिक्स, इंटुइट, विस्टाप्रिंट, पेपाल और अन्य कंपनियों द्वारा लागू किया गया है। 2022 में, देहघानी ने विकेंद्रीकृत डेटा पर ध्यान केंद्रित करने के लिए नेक्स्टडेटा टेक्नोलॉजीज की स्थापना करने के लिए थॉटवर्क्स को छोड़ दिया। सिद्धांत डेटा जाल चार मुख्य सिद्धांतों पर आधारित हैः एक उत्पाद के रूप में डोमेन स्वामित्व डेटा '' स्व-सेवा डेटा प्लेटफॉर्म फेडरेटेड कम्प्यूटेशनल गवर्नेंस 'इन सिद्धांतों के अलावा, देहघानी लिखते हैं कि प्रत्येक डोमेन टीम द्वारा बनाए गए डेटा उत्पाद खोज योग्य, संबोधित करने योग्य, भरोसेमंद, स्व-वर्णन करने वाले शब्दार्थ और वाक्यविन्यास वाले, अंतर-संचालित, सुरक्षित और वैश्विक मानकों और पहुंच नियंत्रणों द्वारा नियंत्रित होने चाहिए। दूसरे शब्दों में, डेटा को एक ऐसे उत्पाद के रूप में माना जाना चाहिए जो उपयोग करने के लिए तैयार और विश्वसनीय हो। व्यवहार में डेटा जाल 2019 में इसकी शुरुआत के बाद कई कंपनियों ने डेटा जाल को लागू करना और अपने अनुभवों को साझा करना शुरू कर दिया। व्यवसायियों के लिए चुनौतियों (सी) और सर्वोत्तम प्रथाओं (बी. पी.) में शामिल हैंः सी1। संघीय डेटा शासन कंपनियाँ उन गतिविधियों और प्रक्रियाओं के लिए एक संघीय शासन संरचना को अपनाने में कठिनाइयों की रिपोर्ट करती हैं जो पहले केंद्रीय स्वामित्व और लागू की गई थीं। यह विशेष रूप से सुरक्षा, गोपनीयता और नियामक विषयों के लिए सच है। सी2। उत्तरदायित्व परिवर्तन डेटा जाल में डोमेन के भीतर व्यक्ति डेटा उत्पादों के लिए अंत से अंत तक जिम्मेदार होते हैं। यह नई जिम्मेदारी चुनौतीपूर्ण हो सकती है, क्योंकि इसकी भरपाई शायद ही कभी की जाती है और आमतौर पर इससे अन्य क्षेत्रों को लाभ होता है। सी3। समझ अनुसंधान ने डेटा जाल को लागू करने वाली कंपनियों के कर्मचारियों के बीच डेटा जाल प्रतिमान के लिए समझ की गंभीर कमी दिखाई है। BP1. क्रॉस-डोमेन इकाई सी1 को संबोधित करते हुए, संगठनों को रणनीतिक योजना, उपयोग मामले की प्राथमिकता और विशिष्ट शासन नियमों के प्रवर्तन के लिए जिम्मेदार एक क्रॉस-डोमेन संचालन इकाई पेश करनी चाहिए-विशेष रूप से सुरक्षा, नियामक और गोपनीयता से संबंधित विषयों से संबंधित। फिर भी, एक क्रॉस-डोमेन संचालन इकाई केवल संघीय शासन संरचना का पूरक और समर्थन कर सकती है और डेटा जाल की बढ़ती परिपक्वता के साथ अप्रचलित हो सकती है। BP2। सी2 को संबोधित करते हुए, संगठनों को डेटा उत्पाद की गुणवत्ता का निरीक्षण और स्कोर करना चाहिए क्योंकि प्रमुख डेटा उत्पादों की ट्रैकिंग और रैंकिंग उच्च गुणवत्ता वाले प्रस्तावों को प्रोत्साहित कर सकती है, डोमेन मालिकों को प्रेरित कर सकती है और बजट वार्ताओं का समर्थन कर सकती है। BP3. सचेत गोद लेने वाले संगठनों को अपनी मौजूदा डेटा प्रणालियों का पूरी तरह से आकलन और मूल्यांकन करना चाहिए, संगठनात्मक कारकों पर विचार करना चाहिए और डेटा जाल को लागू करने से पहले संभावित लाभों का आकलन करना चाहिए। डेटा जाल पेश करते समय, अवधारणा (सी3) की स्पष्ट समझ सुनिश्चित करने के लिए सावधानीपूर्वक और सचेत रूप से डेटा जाल शब्दावली पेश करने की सलाह दी जाती है। समुदाय स्कॉट हर्लेमैन ने एक डेटा जाल समुदाय शुरू किया है जिसमें उनके स्लैक चैनल में 7,500 से अधिक लोग शामिल हैं। डेटा प्रबंधन प्लेटफॉर्म डेटा वॉल्ट मॉडलिंग, विभिन्न परिचालन प्रणालियों से डेटा के भंडारण के साथ डेटा मॉडलिंग की विधि और डेटा मूल का पता लगाना, ऑडिटिंग की सुविधा, लोडिंग गति और लचीलापन डेटा वेयरहाउस, विषयगत तरीके से डेटा को व्यवस्थित करने के लिए एक अच्छी तरह से स्थापित प्रकार की डेटाबेस प्रणाली ईटीएल और ईएलटी संदर्भ डेटाबेस देखें।