रिलेशनल डेटाबेस लंबे समय से प्रौद्योगिकी की दुनिया में डेटा प्रबंधन की आधारशिला रहे हैं। अपने संरचित, सारणीबद्ध प्रारूप के साथ, उन्होंने दशकों तक डेटा को विश्वसनीय रूप से संग्रहीत और व्यवस्थित किया है। लेकिन, जैसे-जैसे डिजिटल उद्योग अभूतपूर्व रूप से विकसित हो रहा है, वैसे-वैसे इसे सहारा देने वाले उपकरण और प्रौद्योगिकियां भी विकसित होनी चाहिए। डेटा-संचालित निर्णय लेने के इस युग में, व्यवसाय और डेवलपर्स अधिक गतिशील, कुशल और बहुमुखी डेटाबेस प्रबंधन समाधान चाहते हैं।
यह आलेख रिलेशनल डेटाबेस प्रबंधन में पांच उभरते रुझानों पर चर्चा करता है जो हमारे डेटा को संभालने के तरीके को नया आकार देते हैं। क्लाउड-आधारित डेटाबेस से लेकर सेवा के रूप में डेटाबेस (DBaaS) के आगमन तक, ये रुझान संबंधपरक डेटाबेस की क्षमताओं को बढ़ा रहे हैं और डेटा प्रबंधन के भविष्य का मार्ग प्रशस्त कर रहे हैं। जैसे-जैसे हम प्रत्येक प्रवृत्ति का पता लगाते हैं, हम उनके द्वारा प्रस्तुत अवसरों, उनके द्वारा उत्पन्न चुनौतियों और वे कैसे संबंधपरक डेटाबेस प्रबंधन के क्षेत्र को फिर से परिभाषित कर रहे हैं, को उजागर करेंगे।
1. क्लाउड-आधारित डेटाबेस
स्केलेबिलिटी, उपलब्धता, लागत-प्रभावशीलता और कम रखरखाव जैसे लाभों के कारण क्लाउड-आधारित डेटाबेस ने पिछले कुछ वर्षों में लगातार महत्व प्राप्त किया है। ये फायदे क्लाउड डेटाबेस को सभी आकार के व्यवसायों के लिए एक आकर्षक विकल्प बनाते हैं क्योंकि उनका लक्ष्य अपनी डेटा प्रबंधन क्षमताओं को अनुकूलित करना है। क्लाउड सेवाओं को अपनाने से संगठनों को संबंधपरक डेटाबेस के प्रबंधन के लिए एक लचीला और आधुनिक दृष्टिकोण मिलता है, क्योंकि यह उन्हें उनकी परिचालन आवश्यकताओं के अनुसार संसाधनों को आसानी से व्यवस्थित करने और लंबवत और क्षैतिज रूप से स्केल करने की अनुमति देता है।
क्लाउड-आधारित डेटाबेस के साथ, कंपनियां अमेज़ॅन वेब सर्विसेज , Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म और माइक्रोसॉफ्ट एज़्योर जैसे प्रमुख क्लाउड प्रदाताओं की विशेषज्ञता और बुनियादी ढांचे का लाभ उठा सकती हैं, जिससे उनकी आंतरिक टीमों को अन्य महत्वपूर्ण कार्यों और पहलों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए मुक्त किया जा सकता है। यह बुनियादी ढांचे की स्थापना और रखरखाव से जुड़ी लागतों में कटौती करने में मदद करता है और बेहतर प्रदर्शन, उच्च उपलब्धता और आपदा वसूली क्षमताएं प्रदान करता है।
लोकप्रिय रिलेशनल डेटाबेस, जैसे MySQL, PostgreSQL , Oracle डेटाबेस और Microsoft SQL सर्वर, क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म के भीतर प्रबंधित सेवाओं के रूप में उपलब्ध हैं। ये प्रबंधित सेवाएँ बैकअप, रिकवरी, स्केलिंग और अपडेट को संभालती हैं, जिससे व्यवसायों के लिए क्लाउड में अपने रिलेशनल डेटाबेस को तैनात करना और प्रबंधित करना आसान हो जाता है। हालाँकि क्लाउड माइग्रेशन के लिए क्लाउड वातावरण में अनुप्रयोगों को रीफैक्टरिंग और समायोजित करने में प्रारंभिक प्रयास की आवश्यकता हो सकती है, लेकिन दीर्घकालिक लाभ प्रारंभिक श्रम निवेश से अधिक है।
अंत में, क्लाउड-आधारित डेटाबेस को अन्य क्लाउड और ऑन-प्रिमाइसेस अनुप्रयोगों के साथ आसानी से एकीकृत करना अपनाने के लिए एक प्रमुख चालक है। व्यवसाय अपनी डेटा प्रबंधन क्षमताओं को बढ़ाने और वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित करने के लिए डेटा वेयरहाउसिंग, एनालिटिक्स टूल, मशीन लर्निंग प्लेटफ़ॉर्म और एप्लिकेशन डेवलपमेंट फ्रेमवर्क जैसी पूरक सेवाओं का उपयोग कर सकते हैं। AppMaster जैसे नो-कोड प्लेटफ़ॉर्म इसे क्लाउड में रिलेशनल डेटाबेस के साथ सहजता से एकीकृत करते हुए बैकएंड एप्लिकेशन और यूआई बनाने में सक्षम बनाते हैं, जो एप्लिकेशन विकास के लिए एक व्यापक दृष्टिकोण प्रदान करते हैं।
2. इन-मेमोरी प्रोसेसिंग
इन-मेमोरी प्रोसेसिंग रिलेशनल डेटाबेस प्रबंधन में एक महत्वपूर्ण नवाचार है जो डेटाबेस जानकारी को डिस्क के बजाय सीधे मेमोरी में संग्रहीत करके महत्वपूर्ण प्रदर्शन सुधार प्रदान करता है। यह दृष्टिकोण समय लेने वाली डिस्क I/O संचालन की आवश्यकता को कम करता है और तेज़ और अधिक कुशल डेटा पुनर्प्राप्ति, प्रसंस्करण और भंडारण की अनुमति देता है।
चूंकि पिछले दशक में मेमोरी (रैम) की लागत में गिरावट आई है, इन-मेमोरी प्रोसेसिंग वास्तविक समय विश्लेषण और त्वरित डेटाबेस प्रदर्शन की बढ़ती मांगों को पूरा करने के लिए एक व्यवहार्य समाधान के रूप में उभरा है। डेटा को प्रबंधित करने के लिए मुख्य मेमोरी का लाभ उठाकर, इन-मेमोरी डेटाबेस पारंपरिक डिस्क-आधारित सिस्टम की तुलना में लेनदेन और प्रश्नों को बहुत तेजी से संसाधित कर सकते हैं, जिसके परिणामस्वरूप पर्याप्त समय की बचत, बढ़ी हुई व्यावसायिक चपलता और संसाधनों का अधिक कुशल उपयोग होता है।
इन-मेमोरी प्रोसेसिंग उन अनुप्रयोगों के लिए विशेष रूप से फायदेमंद है जो वास्तविक समय विश्लेषण, ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म, वित्तीय सेवाओं और ऑनलाइन गेमिंग जैसे बड़े डेटा सेट की उच्च गति प्रसंस्करण की मांग करते हैं। इसके अलावा, इन-मेमोरी तकनीक स्टैंडअलोन डेटाबेस तक सीमित नहीं है। कई लोकप्रिय रिलेशनल डेटाबेस प्रबंधन प्रणालियाँ इन-मेमोरी सुविधाओं को शामिल करती हैं या इन-मेमोरी एक्सटेंशन की पेशकश करती हैं, जैसे Oracle का इन-मेमोरी डेटाबेस कैश और Microsoft SQL सर्वर का इन-मेमोरी OLTP।
लेकिन इन-मेमोरी डेटाबेस को आमतौर पर डिस्क-आधारित सिस्टम की तुलना में बड़ी मेमोरी क्षमता की आवश्यकता होती है, क्योंकि प्रदर्शन लाभ को अधिकतम करने के लिए संपूर्ण डेटासेट को मेमोरी में फिट होना चाहिए। परिणामस्वरूप, व्यवसायों को अपनी मेमोरी आवश्यकताओं का सावधानीपूर्वक मूल्यांकन करना चाहिए और यह सुनिश्चित करना चाहिए कि इन-मेमोरी आरडीबीएमएस कार्यान्वयन का समर्थन करने के लिए पर्याप्त मेमोरी क्षमता उपलब्ध है।
3. एज कंप्यूटिंग
एज कंप्यूटिंग एक तेजी से विकसित होने वाली प्रवृत्ति है जो रिलेशनल डेटाबेस प्रबंधन प्रणालियों सहित प्रौद्योगिकी के विभिन्न पहलुओं को प्रभावित कर रही है। कंप्यूटिंग संसाधनों और सेवाओं को डेटा स्रोत के करीब पहुंचाकर, एज कंप्यूटिंग विलंबता को कम करती है, दक्षता में सुधार करती है, और केंद्रीय डेटा सेंटर से एज डिवाइसों पर प्रसंस्करण कार्यभार को ऑफलोड करती है। यह दृष्टिकोण इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) और मोबाइल एप्लिकेशन के लिए विशेष रूप से फायदेमंद है, जहां इष्टतम प्रदर्शन के लिए वास्तविक समय प्रसंस्करण और कम विलंबता आवश्यक है।
जैसे-जैसे जुड़े हुए, बुद्धिमान उपकरणों की संख्या बढ़ती है, किनारे पर प्रभावी और कुशल डेटा प्रोसेसिंग और प्रबंधन की आवश्यकता तेजी से महत्वपूर्ण हो जाती है। संबंधपरक डेटाबेस के संबंध में, एज कंप्यूटिंग व्यवसायों को स्थानीय एज उपकरणों पर डेटा संग्रहीत और संसाधित करने में सक्षम बनाता है, नेटवर्क ट्रैफ़िक को कम करता है और केंद्रीय सर्वर से डेटा संचारित करने के लिए आवश्यक समय को कम करता है। इसके परिणामस्वरूप त्वरित प्रतिक्रिया समय और उपलब्ध संसाधनों का अधिक कुशल उपयोग होता है।
एज कंप्यूटिंग डेटा स्वायत्तता को भी बढ़ावा देती है और केंद्रीकृत डेटा केंद्रों पर निर्भरता कम करती है, जिससे व्यवसायों को कनेक्टिविटी आउटेज के दौरान कार्यक्षमता बनाए रखने और नेटवर्क व्यवधानों के प्रभाव को कम करने की अनुमति मिलती है। इसके अलावा, एज कंप्यूटिंग संवेदनशील डेटा को ऑन-प्रिमाइसेस में बनाए रखकर गोपनीयता और सुरक्षा लाभों को सक्षम कर सकती है, इसे अनावश्यक रूप से क्लाउड या केंद्रीकृत सर्वर पर प्रसारित होने से रोक सकती है।
रिलेशनल डेटाबेस के संदर्भ में, एज कंप्यूटिंग समाधानों में हल्के, एम्बेडेड डेटाबेस इंजन शामिल हो सकते हैं जो विशेष रूप से संसाधन-बाधित वातावरण के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। ऐसे डेटाबेस के उदाहरणों में SQLite, बर्कले DB और Microsoft SQL सर्वर कॉम्पैक्ट संस्करण शामिल हैं। ये हल्के आरडीबीएमएस कार्यान्वयन पारंपरिक रिलेशनल डेटाबेस द्वारा प्रदान की गई कार्यक्षमता को बनाए रखते हुए किनारे पर कुशल डेटा प्रबंधन सुनिश्चित करते हैं, जिससे व्यवसायों को अपनी डेटा प्रबंधन रणनीतियों में एज कंप्यूटिंग के लाभों का उपयोग करने की अनुमति मिलती है।
4. मशीन लर्निंग इंटीग्रेशन
रिलेशनल डेटाबेस मैनेजमेंट सिस्टम (आरडीबीएमएस) में मशीन लर्निंग (एमएल) तकनीकों को एकीकृत करना प्रदर्शन, सटीकता और स्वचालन में संभावित सुधारों के कारण तेजी से लोकप्रिय हो गया है। कई कंपनियां अब क्वेरी अनुकूलन, डेटा वर्गीकरण, विसंगति का पता लगाने और पूर्वानुमान जैसे कार्यों को अनुकूलित करने के लिए अपने आरडीबीएमएस के भीतर एमएल-संचालित एल्गोरिदम का लाभ उठा रही हैं। इस अनुभाग में, हम कुछ प्रमुख तरीकों पर चर्चा करेंगे जिनसे मशीन लर्निंग आरडीबीएमएस को बढ़ाती है।
ए. क्वेरी अनुकूलन
क्वेरी निष्पादन को अनुकूलित करने के लिए मशीन लर्निंग को नियोजित किया जा सकता है, खासकर उन मामलों में जहां जटिल, संसाधन-गहन खोजों की आवश्यकता होती है। पिछले क्वेरी निष्पादन का विश्लेषण करके और उनके प्रदर्शन से सीखकर, एमएल एल्गोरिदम नए प्रश्नों के लिए इष्टतम निष्पादन योजना की भविष्यवाणी कर सकते हैं, संसाधन खपत को कम कर सकते हैं और प्रतिक्रिया समय में सुधार कर सकते हैं।
बी. डेटा वर्गीकरण और विश्लेषण
एमएल तकनीकों का उपयोग रिलेशनल डेटाबेस के भीतर संग्रहीत डेटा को वर्गीकृत और विश्लेषण करने के लिए किया जा सकता है, जिससे व्यवसायों को अपने ग्राहक आधार को बेहतर ढंग से समझने और उन रुझानों या पैटर्न की पहचान करने में सक्षम बनाया जा सकता है जो निर्णय लेने की जानकारी दे सकते हैं। उदाहरण के लिए, यह संगठनों को अधिक सटीक ग्राहक विभाजन करने या कुछ ग्राहक व्यवहारों की संभावना का पता लगाने के लिए सशक्त बना सकता है, जैसे कि मंथन या बार-बार खरीदारी।
सी. विसंगति का पता लगाना
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम इन पैटर्न से विचलन को पहचानना सीख सकते हैं और संग्रहीत डेटा के भीतर विशिष्ट पैटर्न और व्यवहार का विश्लेषण करके विसंगतियों का पता लगा सकते हैं। यह संभावित धोखाधड़ी, सुरक्षा खतरों या अन्य दुर्भावनापूर्ण गतिविधियों की पहचान करने में विशेष रूप से सहायक हो सकता है। इसके अलावा, सिस्टम के भीतर किसी भी असामान्य व्यवहार या बाधाओं की पहचान और सुधार करके, विसंगति का पता लगाना आरडीबीएमएस के स्वास्थ्य और प्रदर्शन में भी योगदान दे सकता है।
डी. पूर्वानुमान और पूर्वानुमानित विश्लेषण
अंतर्निहित मशीन लर्निंग क्षमताओं वाले आरडीबीएमएस व्यवसायों को उनके डेटाबेस में पहले से संग्रहीत डेटा का उपयोग करके पूर्वानुमान और भविष्य कहनेवाला विश्लेषण अधिक आसानी से करने में सक्षम बना सकते हैं। इससे बेहतर संसाधन योजना और आवंटन तथा संभावित व्यावसायिक जोखिमों और अवसरों की पहचान करने की क्षमता प्राप्त हो सकती है। AppMaster जैसे प्लेटफ़ॉर्म के संदर्भ में, प्लेटफ़ॉर्म पर निर्मित अनुप्रयोगों की दक्षता और प्रदर्शन में सुधार के लिए मशीन लर्निंग को एकीकृत किया जा सकता है। एमएल-संचालित आरडीबीएमएस अनुकूलन को शामिल करके, व्यवसाय बेहतर डेटा प्रबंधन और विश्लेषण क्षमताओं के साथ अधिक शक्तिशाली, बुद्धिमान एप्लिकेशन बना सकते हैं।
5. एक सेवा के रूप में डेटाबेस (DBaaS)
एक सेवा के रूप में डेटाबेस, जिसे अक्सर DBaaS के रूप में संक्षिप्त किया जाता है, रिलेशनल डेटाबेस प्रबंधन में एक परिवर्तनकारी प्रवृत्ति है। यह एक आदर्श बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है जहां डेटाबेस अब ऑन-प्रिमाइसेस सर्वर या पारंपरिक क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर तक ही सीमित नहीं हैं। इसके बजाय, DBaaS क्लाउड में पूरी तरह से प्रबंधित डेटाबेस समाधान प्रदान करता है, जहां सेवा प्रदाता डेटाबेस प्रशासन, रखरखाव और स्केलिंग की जटिलताओं को संभालते हैं। संगठनों पर परिचालन बोझ को कम करने और डेटाबेस प्रबंधन को सुव्यवस्थित करने की क्षमता के कारण यह प्रवृत्ति जोर पकड़ रही है।
Amazon RDS, Azure SQL डेटाबेस और Google Cloud SQL जैसे DBaaS समाधान डेटाबेस इंजनों की एक श्रृंखला प्रदान करते हैं, जिनमें MySQL , PostgreSQL और Microsoft SQL सर्वर जैसे लोकप्रिय विकल्प शामिल हैं। व्यवसाय उस डेटाबेस इंजन को चुन सकते हैं जो उनकी आवश्यकताओं के लिए सबसे उपयुक्त है, और सेवा प्रदाता पैचिंग, बैकअप और स्केलिंग जैसे कार्यों का ध्यान रखता है।
DBaaS का एक महत्वपूर्ण लाभ इसकी स्केलेबिलिटी है। इष्टतम प्रदर्शन और लागत-दक्षता सुनिश्चित करते हुए संगठन मांग के आधार पर अपने डेटाबेस संसाधनों को आसानी से ऊपर या नीचे बढ़ा सकते हैं। यह लोच अलग-अलग कार्यभार वाले अनुप्रयोगों, जैसे ई-कॉमर्स प्लेटफ़ॉर्म और मोबाइल ऐप के लिए विशेष रूप से मूल्यवान है।
इसके अलावा, DBaaS पेशकशों में आम तौर पर उच्च उपलब्धता और डेटा प्रतिकृति सुविधाएं शामिल होती हैं, जो डेटा हानि और डाउनटाइम के जोखिम को कम करती हैं। सुरक्षा और अनुपालन सुविधाएँ भी एकीकृत की गई हैं, जिससे व्यवसायों के लिए नियामक आवश्यकताओं को पूरा करना आसान हो गया है।
फिर भी, जबकि DBaaS कई लाभ प्रदान करता है, संगठनों को अपना संवेदनशील डेटा किसी तीसरे पक्ष प्रदाता को सौंपते समय डेटा गोपनीयता और सुरक्षा चिंताओं पर विचार करना चाहिए। फिर भी, जैसे-जैसे DBaaS क्षेत्र परिपक्व होता है, यह व्यवसायों द्वारा अपने रिलेशनल डेटाबेस को प्रबंधित करने के तरीके को फिर से आकार देना जारी रखता है, जो डेटाबेस प्रबंधन के लिए अधिक चुस्त और लागत प्रभावी दृष्टिकोण प्रदान करता है।
6. उन्नत सुरक्षा प्रोटोकॉल
डेटा सुरक्षा किसी भी व्यवसाय के लिए एक महत्वपूर्ण विचार है, और जैसे-जैसे डेटा गोपनीयता और अखंडता के लिए खतरे विकसित होते जा रहे हैं, वैसे-वैसे आरडीबीएमएस द्वारा नियोजित सुरक्षा प्रोटोकॉल भी जरूरी हैं। संबंधपरक डेटाबेस के लिए उन्नत सुरक्षा उपायों में उभरते रुझान अनधिकृत पहुंच, भ्रष्टाचार और डेटा उल्लंघनों के खिलाफ मूल्यवान डेटा की सुरक्षा और प्रासंगिक नियमों के अनुपालन को सुनिश्चित करने पर ध्यान केंद्रित करते हैं। यहां कुछ प्रमुख क्षेत्र हैं जिनमें आरडीबीएमएस में सुरक्षा प्रोटोकॉल विकसित हो रहे हैं।
A. आराम और पारगमन में एन्क्रिप्शन
आधुनिक आरडीबीएमएस संवेदनशील डेटा की सुरक्षा के लिए उन्नत एन्क्रिप्शन तकनीकों को तेजी से शामिल कर रहे हैं, आराम के समय और डेटाबेस और क्लाइंट अनुप्रयोगों के बीच ट्रांसमिशन के दौरान। इनमें ट्रांसपेरेंट डेटा एन्क्रिप्शन (टीडीई) जैसी तकनीकें शामिल हैं, जो सभी संग्रहीत डेटा और लॉग फ़ाइलों को स्वचालित रूप से एन्क्रिप्ट करती हैं, और सिक्योर सॉकेट लेयर (एसएसएल)/ट्रांसपोर्ट लेयर सिक्योरिटी (टीएलएस), जो डेटाबेस सर्वर और कनेक्टेड एप्लिकेशन के बीच आदान-प्रदान किए गए डेटा को सुरक्षित करती हैं।
बी. डेटा मास्किंग और गुमनामीकरण
आरडीबीएमएस में एक प्रमुख सुरक्षा सुविधा संवेदनशील डेटा को छिपाने या अज्ञात करने की क्षमता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि व्यक्तिगत या निजी जानकारी अनधिकृत पहुंच से सुरक्षित है। इसे डेटा मास्किंग जैसी तकनीकों के माध्यम से प्राप्त किया जा सकता है, जो विशिष्ट डेटा तत्वों को वैकल्पिक, हालांकि यथार्थवादी, मूल्यों और डेटा अनामीकरण के साथ अस्पष्ट करता है, जो डेटा को अपरिवर्तनीय रूप से परिवर्तित करके उसकी पहचान रद्द कर देता है ताकि इसे किसी व्यक्ति से जोड़ा न जा सके।
सी. भूमिका-आधारित अभिगम नियंत्रण
उन्नत भूमिका-आधारित अभिगम नियंत्रण (आरबीएसी) आरडीबीएमएस के लिए एक और आवश्यक सुरक्षा सुविधा है, जो विभिन्न उपयोगकर्ताओं और उपयोगकर्ता भूमिकाओं को दी गई अनुमतियों पर सूक्ष्म नियंत्रण सक्षम करती है। भूमिकाओं के आधार पर विशिष्ट विशेषाधिकार निर्दिष्ट करके, व्यवसाय यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि डेटाबेस पहुंच केवल उन लोगों तक ही सीमित है जिन्हें अपने कार्य कर्तव्यों के लिए इसकी आवश्यकता होती है, जिससे अनधिकृत पहुंच या डेटा उल्लंघनों के जोखिम को प्रभावी ढंग से कम किया जा सकता है।
डी. ऑडिट लॉगिंग और मॉनिटरिंग
आरडीबीएमएस में अक्सर संग्रहीत डेटा तक पहुंच और संशोधनों को ट्रैक करने और आंतरिक नीतियों और नियामक आवश्यकताओं के अनुपालन को सुनिश्चित करने के लिए व्यापक ऑडिट लॉगिंग और निगरानी क्षमताएं शामिल होती हैं। ये सुविधाएँ संगठनों को डेटा एक्सेस इतिहास के सटीक रिकॉर्ड बनाए रखने, संभावित सुरक्षा मुद्दों की पहचान करने और ऑडिट या सुरक्षा मूल्यांकन के दौरान अनुपालन के साक्ष्य प्रदान करने की अनुमति देती हैं।
ई. सुरक्षा अद्यतन और भेद्यता प्रबंधन
अंत में, आरडीबीएमएस में सुरक्षा का एक महत्वपूर्ण पहलू यह सुनिश्चित करना है कि ज्ञात कमजोरियों और उभरते खतरों को संबोधित करते हुए सिस्टम को नियमित रूप से अपडेट और पैच किया जाता है। कई रिलेशनल डेटाबेस विक्रेता नियमित सुरक्षा अपडेट और पैच प्रदान करते हैं, और संभावित उत्पाद कमजोरियों की पहचान करने और उन्हें हल करने पर सक्रिय रूप से काम करते हैं।
इसके अलावा, व्यवसायों को नवीनतम सुरक्षा पैच तुरंत तैनात करने और भेद्यता प्रबंधन के लिए एक सक्रिय दृष्टिकोण बनाए रखने की आवश्यकता है। आरडीबीएमएस में इन उन्नत सुरक्षा प्रोटोकॉल को शामिल करके, व्यवसाय अपनी मूल्यवान डेटा संपत्तियों की बेहतर सुरक्षा कर सकते हैं, गोपनीयता और अनुपालन सुनिश्चित कर सकते हैं और अनधिकृत पहुंच या भ्रष्टाचार को रोक सकते हैं।
