डेटा गवर्नेंस टूल्स पर एक सर्वेक्षण

डेटा गवर्नेंस क्या है?

हालिया वेबिनार में, Microsoft के डेटा साइंटिस्ट Aaren Stubberfield ने डेटा गवर्नेंस के अवसरों और सर्वश्रेष्ठ प्रक्रियाओं का विवरण दिया, जहाँ उन्होंने सबसे पहले मूलभूत प्रश्न उठाया कि डेटा गवर्नेंस क्या है। Data Management Association (DAMA) के अनुसार, डेटा गवर्नेंस डेटा परिसंपत्तियों के प्रबंधन पर अधिकार और नियंत्रण का अभ्यास है (योजना, निगरानी और प्रवर्तन सहित)।

(1) योजना: ऐसे नियम बनाना जिनका डेटासेट्स को पालन करना हो (जैसे दिनांक फ़ील्ड का प्रारूप मानकीकरण, उदाहरण: YYYY-MM-DD)

(2) निगरानी: योजना चरण में निर्धारित नियमों के अनुपालन को मापना (जैसे ‘Date’ फ़ील्ड्स में गुम मानों का प्रतिशत ट्रैक करना)

(3) प्रवर्तन: तात्कालिकता के स्तर के आधार पर डेटा नियम उल्लंघनों की स्थिति में सुधारात्मक कार्रवाइयाँ, उदाहरण के लिए यदि सामाजिक सुरक्षा नंबर जैसे महत्वपूर्ण डेटा फ़ील्ड्स में बड़े अंतर पाए जाएँ तो तुरंत सुधारात्मक कदम

डेटा गवर्नेंस फ्रेमवर्क कैसा दिखता है?

डेटा गवर्नेंस फ्रेमवर्क के अलग-अलग प्रकार मौजूद हैं, लेकिन आमतौर पर उनमें ये चार सामान्य तत्व होते हैं: डेटा नीतियाँ और प्रक्रियाएँ, डेटासेट्स, डेटा स्टीवर्ड्स और हितधारक, और तकनीक।

डेटा स्टीवर्ड्स वे लोग होते हैं जो संगठन में मौजूद डेटासेट्स के लिए गवर्नेंस नीतियाँ और प्रक्रियाएँ विकसित करते हैं। डेटा गवर्नेंस टूल्स स्टीवर्ड्स को अपना सर्वश्रेष्ठ काम करने में सक्षम बनाने के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण होते हैं, और वे गवर्नेंस फ्रेमवर्क का एक प्रमुख हिस्सा बनाते हैं।

डेटा गवर्नेंस के लिए कौन-से टूल्स और तकनीकें उपयोग होती हैं?

डेटा की भारी मात्रा के कारण गवर्नेंस कार्यों और डेटा स्टीवर्डशिप प्रयासों को मैन्युअल रूप से करना संभव नहीं होता, इसलिए इनका स्वचालन करने के लिए डेटा गवर्नेंस टूल्स आवश्यक हैं। ये टूल्स अलग-अलग आईटी उत्पादों और डेटासेट्स के साथ, साथ ही व्यापक डेटा कैटलॉगिंग के जरिए एकीकृत हो सकते हैं, जिससे उनकी क्षमताएँ पूरे संगठन की डेटा प्रबंधन प्रणाली में विस्तारित होती हैं। इन टूल्स की बढ़ती मांग को पूरा करने के लिए बाजार में डेटा क्वालिटी समाधानों की संख्या बढ़ी है। Gartner की समीक्षा ने डेटा गवर्नेंस बाजार का विश्लेषण किया और डेटा गवर्नेंस समाधान देने वाले विक्रेताओं को वर्गीकृत करने के लिए मैजिक क्वाड्रंट्स प्रस्तुत किए।

डेटा गवर्नेंस के बढ़ते महत्त्व को देखते हुए, कई डेटा प्रबंधन टूल्स अपने सिस्टम के हिस्से के रूप में गवर्नेंस क्षमताएँ प्रदान करते हैं। SolutionsReview ने Data Management Vendor Map जारी किया, जहाँ उन्होंने डेटा प्रबंधन समाधानों को तीन श्रेणियों में वर्गीकृत किया: डेटा क्वालिटी टूल्स, मास्टर डेटा मैनेजमेंट, और एनालिटिक्स के लिए डेटा मैनेजमेंट।

(1) डेटा क्वालिटी टूल्स

डेटा क्वालिटी को डेटा की समग्र उपयोगिता और अन्य उद्देश्यों के लिए उसे आसानी से संसाधित और विश्लेषित करने की क्षमता के रूप में परिभाषित किया जाता है। अच्छी डेटा क्वालिटी हासिल करने और बनाए रखने के लिए, गवर्नेंस टूल्स को मानकीकरण, प्रोफाइलिंग, पार्सिंग, क्लीनसिंग और मॉनिटरिंग जैसे प्रमुख कार्य करने चाहिए। डेटा को स्वच्छ और सुव्यवस्थित रखने के अलावा, इन टूल्स से यह भी अपेक्षा की जाती है कि वे संगठन की संपूर्ण डेटा प्रणाली में डेटा प्रसंस्करण का समर्थन करें।

उदाहरण:
(i) Talend
Talend का प्रमुख उत्पाद Talend Data Fabric है, जो विश्वसनीय डेटा के लिए एक एकीकृत क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म के रूप में इसकी डेटा अखंडता और गवर्नेंस क्षमताएँ शामिल करता है। इसमें मेटाडेटा प्रबंधन से लेकर डेटा लिनिएज तक, साथ ही सहकारी डेटा स्टीवर्डशिप समाधान शामिल हैं।

(ii) SAS
SAS Data Quality उत्पाद विभिन्न प्रकार के डेटाबेस और डेटा आर्किटेक्चर डिप्लॉयमेंट्स में डेटा क्वालिटी प्रबंधन क्षमताएँ प्रदान करता है। इसमें डेटा क्लीनसिंग, एंटिटी रेजोल्यूशन जैसे आवश्यक फ़ंक्शन्स, साथ ही डेटा क्वालिटी जॉब्स की निगरानी के लिए एकीकृत वेब-आधारित कंसोल शामिल है।

(iii) Informatica
Informatica विभिन्न डिप्लॉयमेंट्स में डेटा टूल्स का व्यापक पोर्टफोलियो प्रदान करता है। उनका Informatica Data Quality उत्पाद उपयोगकर्ताओं को डेटा ट्रांसफ़ॉर्मेशन क्षमताओं का समृद्ध सेट देता है, साथ ही उन्हें आईटी पर निर्भर हुए बिना व्यावसायिक नियम बनाने और समीक्षा करने की सुविधा भी देता है।

(2) मास्टर डेटा मैनेजमेंट

मास्टर डेटा से तात्पर्य कंपनी-व्यापी मुख्य डेटा बिंदुओं के सुसंगत और एकरूप संग्रह से है, जिसमें ग्राहक, लीड, आपूर्तिकर्ता, कर्मचारी, खाते और अन्य प्रमुख घटक शामिल होते हैं। प्रभावी डेटा क्वालिटी नियंत्रण रणनीति की नींव ठोस मास्टर डेटा मैनेजमेंट की स्थापना है। तभी उद्यम की बढ़ती डेटा परिसंपत्तियाँ (उसके मेटाडेटा सहित) उचित रूप से संरचित और एक केंद्रीय रिपॉजिटरी में समेकित की जा सकती हैं, ताकि सर्वोत्तम निर्णय-निर्धारण को समर्थन मिले।

उदाहरण
(i) Ataccama
Ataccama Platform एक संवर्धित डेटा प्रबंधन प्लेटफ़ॉर्म के रूप में कार्य करता है, जिसमें उसके मॉड्यूल्स में से एक के रूप में MDM शामिल है। इसमें डेटा क्वालिटी और मेटाडेटा प्रबंधन जैसे अन्य प्रासंगिक मॉड्यूल भी शामिल हैं, और यह विभिन्न प्रकार के डिप्लॉयमेंट के लिए पूर्णतः एकीकृत है।

(ii) Enterworks
EnterWorks Platform एक मल्टी-डोमेन प्लेटफ़ॉर्म है जो सभी एंटरप्राइज़ अनुप्रयोगों में समेकित, विश्वसनीय और अद्यतन मास्टर डेटा का केंद्रीय रिपॉजिटरी बनाता है, डेटा क्वालिटी और गवर्नेंस में सुधार के लिए शक्तिशाली टूल्स के साथ। साथ ही, अनेक डोमेन्स में सभी प्रशासनिक और गवर्नेंस फ़ंक्शन्स एक ही यूज़र इंटरफ़ेस से किए जा सकते हैं।

(iii) Riversand
Riversand का Master Data Experience Management प्लेटफ़ॉर्म सभी MDM उपयोग मामलों के लिए मल्टी-डोमेन, क्लाउड-नेटिव, एकीकृत सॉफ़्टवेयर-एज़-ए-सर्विस (SaaS) प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करता है। इसका उद्देश्य डेटा साइलोज़ को समाप्त करना और डेटा गवर्नेंस नियमों के अनुपालन का समर्थन करना है, एकल, सटीक, विश्वसनीय मास्टर डेटा स्रोत बनाकर, साथ ही व्यवसाय-आवश्यक डेटा के व्यापक दृश्य उपलब्ध कराकर।

(3) एनालिटिक्स के लिए डेटा मैनेजमेंट

डेटा क्वालिटी बनाए रखने में शामिल अनेक गवर्नेंस गतिविधियों के चलते, उद्यम स्टैंडअलोन समाधानों के बजाय व्यापक एकीकृत डेटा प्लेटफ़ॉर्म्स की तलाश कर सकते हैं। एनालिटिक्स के लिए डेटा मैनेजमेंट समाधान व्यापक सिस्टम होते हैं जो एनालिटिक्स सॉफ़्टवेयर के साथ एकीकृत होते हैं ताकि रिलेशनल और नॉन-रिलेशनल विश्लेषणात्मक प्रोसेसिंग, बिज़नेस इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग जैसी डेटा एनालिटिक्स गतिविधियों की निगरानी कर सकें।

उदाहरण
(i) Collibra Collibra Data Governance उत्पाद एक क्लाउड-आधारित प्लेटफ़ॉर्म है जो उद्यमों को सामान्य डेटा परिसंपत्ति की समझ स्थापित करने और एक केंद्रीय स्थान पर सहयोग करने में मदद करता है। इसमें नीति प्रबंधक, संदर्भ डेटा और व्यावसायिक शब्दावलियों जैसी सेवाओं का सूट शामिल है। ये सभी विश्वसनीय डेटा उत्पन्न करने में मदद करते हैं, जिस पर शक्तिशाली व्यावसायिक एनालिटिक्स निर्मित किए जा सकें।

(ii) erwin erwin Data Intelligence Suite (erwin DI) एक एकीकृत सॉफ़्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म के रूप में कार्य करता है जो उपयोगकर्ताओं को स्वचालित और क्यूरेटेड एंटरप्राइज़ डेटा कैटलॉग बनाने देता है, जो डेटा मॉडल्स और ऑन-डिमांड लिनिएज के साथ पूर्ण होते हैं। यह एकीकृत व्यावसायिक शब्दावलियों के साथ संगठन-व्यापी डेटा साक्षरता हेतु चुस्त और सुव्यवस्थित डेटा तैयारी और एनालिटिक्स को बढ़ावा देता है।

(iii) Alation Alation Platform विश्लेषकों और व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं को एक ओपन और बुद्धिमान प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करता है जो डेटा कैटलॉग और गवर्नेंस तक विभिन्न प्रकार के मेटाडेटा प्रबंधन अनुप्रयोगों का समर्थन करता है। साथ ही, इसका एकीकृत Analytics उत्पाद उत्पादक स्व-सेवा एनालिटिक्स के लिए एक वन-स्टॉप समाधान का कार्य करता है।

इन टूल्स का मूल्य अधिकतम कैसे करें?

यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि टूल्स डेटा लोकतंत्रीकरण की रणनीति में केवल एक उपाय हैं। इन डेटा गवर्नेंस टूल्स का पूर्ण उपयोग करने के लिए, संगठन के लोग मुख्य भूमिका में होते हैं। ऐसा इसलिए है क्योंकि अच्छी डेटा गवर्नेंस टीम का सामूहिक प्रयास है, जिसमें मनुष्य एजेंडा और नीतियों को डिजाइन और लागू करते हैं, और फिर इन प्रक्रियाओं को सर्वोत्तम रूप से स्वचालित और मॉनिटर करने के लिए तकनीक का लाभ उठाते हैं। इसे हासिल करने के लिए, संगठनों को डेटा साक्षरता अपस्किलिंग पर ध्यान देना शुरू करना चाहिए, ताकि हर किसी के पास डेटा के साथ काम करने और अपना सर्वश्रेष्ठ काम करने की क्षमता हो।

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