ডেটা গুদামের উদাহরণ এবং তার কম্পিউটিং সংজ্ঞা

যদি সংস্থাগুলি তাদের সমস্ত ডেটা সিদ্ধান্ত সহায়তায় প্রক্রিয়া করে? যদি তারা বিশেষ সফ্টওয়্যার ব্যবহার করে যা তথ্য উপস্থাপনা এবং একই বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহৃত হয় তাহলে কি হবে? আমরা কিছু দেব ডেটা গুদামের উদাহরণ এই প্রশ্নের উত্তর দিতে.

ডেটা গুদামের উদাহরণ

প্রথমত, দুটি শর্তের মধ্যে পার্থক্য করা গুরুত্বপূর্ণ যে, তাদের সংক্ষিপ্ততার কারণে, সহজেই আমাদের বিভ্রান্ত করতে পারে এবং শুরু থেকেই ব্যবহারকারীর কী আশা করা যায় তা জানা এবং কিছু মৌলিক ধারণা যা তারা যাচ্ছে তা জানার উদ্দেশ্য। মুখে. এখানে আমরা অসীম উদাহরণ দেখাব যা পরিবেশন করে যাতে ব্যক্তির কাছে এই উপাদানগুলিকে আলাদা করার সরঞ্জাম থাকে।

সংজ্ঞা

দুটি শর্তের মধ্যে পার্থক্য বিবেচনা করে, আমরা তাদের আনুষ্ঠানিকভাবে সংজ্ঞায়িত করতে এগিয়ে যাব, যেহেতু এটি এমন একটি প্রক্রিয়া যা একটি প্রতিষ্ঠানের ডেটা বের করে, রূপান্তর করে, সংহত করে এবং একীভূত করে, যাতে অভ্যন্তরীণ এবং বাহ্যিক উভয়ই তাদের প্রবেশযোগ্য এবং সিদ্ধান্তে উপযোগী করে তোলে। -তৈরি করা।

একইভাবে, ডেটা গুদামকে ইলেকট্রনিক ফাইল সিস্টেম তথ্যের ভিত্তি হিসাবেও সংজ্ঞায়িত করা যেতে পারে, যা তথ্য বিশ্লেষণ এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য প্রয়োজনীয় তথ্য সংরক্ষণ করে। এর পার্থক্য এই যে এটি ব্যবসা-ভিত্তিক, সমন্বিত, সময়-পরিবর্তিত এবং অস্থিতিশীল।

মূলত, ডেটা গুদামজাতকরণ (DWH) একটি প্রক্রিয়া এবং ডেটা গুদাম (DW) একটি ডাটাবেস।

বৈশিষ্ট্য

ডেটা গুদামের বৈশিষ্ট্যযুক্ত বেশ কয়েকটি দিক রয়েছে যা এর সর্বোত্তম ব্যবহারের জন্য প্রয়োজনীয় সরঞ্জাম সরবরাহ করে, এইভাবে প্রোগ্রামযুক্ত নির্দেশিকা মেনে চলে যা সর্বোত্তম উপায়ে এর ব্যবহারের জন্য সরঞ্জাম তৈরি করে। আমরা একটি ডেটা গুদামের বৈশিষ্ট্যগুলি বিস্তারিতভাবে বর্ণনা করব:

ব্যবসা ভিত্তিক

বিশ্লেষণ এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য ডেটা গুদামে শুধুমাত্র প্রাসঙ্গিক তথ্য প্রবেশ করা হয়। অর্থাৎ, যেসব তথ্যের বিশ্লেষণমূলক মান নেই, যেমন রুমের ঠিকানা, পোস্টাল কোড, ইমেইল ঠিকানা, অন্যদের মধ্যে বিবেচনা করা হয় না। কিন্তু তারা পরিবর্তনশীল আগ্রহ যেমন ক্লায়েন্টের ধরন, ভৌগোলিক অবস্থান, বয়স ইত্যাদি।

উচ্চ-স্তরের সত্তাগুলি পরিচালিত হয়, যেমন ক্লায়েন্ট, পণ্য, আইটেম, এলাকা এবং অন্যান্য। ডেটা একটি বহুমাত্রিক উপায়ে সংরক্ষণ করা হয়, অর্থাৎ প্রকৃতপক্ষে এবং মাত্রা সারণিতে।

সমন্বিত

ভিন্ন ভিন্ন উত্স থেকে সমস্ত ডেটা তার গুণমান এবং পরিচ্ছন্নতার নিশ্চয়তার জন্য একত্রিত করা হয়। প্রধান তথ্য উৎস হল:

ব্যবহারকারীর ধরন অনুযায়ী।

• • অপারেশনাল: এটি দৈনিক ভিত্তিতে প্রচুর পরিমাণে ডেটা উত্পাদন করে, তবে এটি নিজেই প্রয়োজনীয় বিশ্লেষণের সাথে খুব কম প্রাসঙ্গিক। উদাহরণস্বরূপ, পণ্য বিক্রয়।
  • মাধ্যম: অপারেশনাল ডেটার উপর ভিত্তি করে স্বল্প এবং মাঝারি মেয়াদে অন্তর্নিহিত তথ্য তৈরি করে। এই ধারণার একটি ভাল উদাহরণ হল জায় প্রজন্ম।
  • ম্যানেজারিয়াল: ইন্টিগ্রেশন এবং ট্রান্সফরমেশন প্রক্রিয়া থেকে প্রাপ্ত ডেটা ব্যবহার করে। পরিবর্তে, এটি নতুন তথ্য তৈরি করে। এটি মূলত ডেটা গুদামের ব্যবহারকারীকে বোঝায়।

সংগঠনের এলাকা বা বিভাগ অনুযায়ী

• • এলাকা: প্রত্যেকেরই সু-সংজ্ঞায়িত দায়িত্ব রয়েছে। তারা তাদের নিজস্ব ডেটা তৈরি করে যা অন্যান্য এলাকার সাথে ভাগ করা হয়।
  • মহকুমা: এগুলি সাধারণত ভৌগলিক। তারা অবস্থানের তথ্য প্রদান করে, যা অন্যদের সাথে একত্রিত করা আবশ্যক।

সূত্র মতে

• • অভ্যন্তরীণ: তারা তাদের নিজস্ব ডেটা তৈরি করে, যা কোম্পানির দৈনন্দিন কার্যক্রম থেকে আসে।
  • বাহ্যিক: তারা অভ্যন্তরীণ তথ্য পরিপূরক, উদাহরণস্বরূপ আদমশুমারি এবং পরিসংখ্যান।

সময়ের মধ্যে বৈকল্পিক

এটি একই পরিস্থিতির বিভিন্ন সংস্করণে অ্যাক্সেসের অনুমতি দেয়, যেহেতু বর্তমান ডেটা historicalতিহাসিক ডেটার সাথে ডেটা গুদামের উদাহরণগুলিতে সংরক্ষণ করা হয়।

অস্থির নয়

এটি তথ্যের স্থিতিশীলতার নিশ্চয়তা দেয়, যেহেতু একবার তথ্য প্রবেশ করে, এটি পরিবর্তন হয় না। অর্থাৎ, ডেটা কেবল তখনই হেরফের করা হয় যখন এটি প্রবেশ করা হয় এবং যখন এটির সাথে পরামর্শ করা হয়।

সংক্ষেপে, ডেটা গুদামের প্রধান গুণগুলি হল:

গুণাবলী

বিভিন্ন উৎস থেকে historicalতিহাসিক, বর্তমান এবং সমষ্টিগত তথ্য সংগ্রহের ফলস্বরূপ ভলিউমে ডেটা পরিচালনা করে।

এটি একটি একক কেন্দ্রীভূত ডাটাবেসে ডেটা সমগ্র ভলিউম রাখে। একটি বহুমাত্রিক উপায়ে ডেটা গঠন করুন।

সুবিধা

এর বৈশিষ্ট্য এবং গুণাবলীর কারণে, ডেটা গুদাম নিম্নলিখিত সুবিধাগুলি উপস্থাপন করে:

• এটি একটি নির্দিষ্ট বিষয়ে সমস্ত প্রাসঙ্গিক তথ্য সংগ্রহের জন্য প্রয়োজনীয় ন্যূনতম সময় হ্রাস করে।
• বিশ্লেষণ সরঞ্জাম প্রদান করে।
• অনেক রিপোর্ট এবং বিশ্লেষণ ব্যবহারকারীর সংজ্ঞায়িত।
• এটি আপনাকে সংস্থার সূচকগুলি সরাসরি অ্যাক্সেস, বিশ্লেষণ এবং পর্যবেক্ষণ করতে দেয়।
• এটি কোম্পানির কার্যক্রমকে প্রভাবিত করে এমন বিষয়গুলি সনাক্ত করতে সহায়তা করে।
• এটি প্রতিষ্ঠানের ভবিষ্যত আচরণকে এগিয়ে নিতে এবং নির্ধারণ করতে দেয়।
• ব্যবহারকারীরা দ্রুত এবং সহজেই ডেটা জিজ্ঞাসা করতে পারেন।

সংক্ষেপে, ডেটা গুদাম সংস্থাটিকে সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য প্রয়োজনীয় প্রশ্নের উত্তর দিতে সহায়তা করে। এটি প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা অর্জন করে যা বাজারে তাদের অবস্থানকে অপ্টিমাইজ করে যেখানে তারা কাজ করে। এই প্রশ্নগুলির মধ্যে কয়েকটি হল:

• ক্লায়েন্টদের প্রোফাইল কি?
• তাদের আচরণ কেমন?
• ব্যবসার লাভজনকতা কত?
• সংস্থার জন্য ঝুঁকি কী?
• আপনি কোন পরিষেবা এবং পণ্য ব্যবহার করেন এবং কীভাবে সেগুলি বাড়াতে পারেন?

আবেদনের ক্ষেত্র

একটি ডাটা ওয়্যারহাউস যে কোন প্রতিষ্ঠানের সাথে মানানসই হতে পারে, তার আকার এবং জটিলতা নির্বিশেষে। এটি যে কোনও সংস্থা, সংস্থা বা সংস্থার এজেন্ডার ফলস্বরূপ যখন এটি উত্পাদিত ডেটা সম্পর্কিত প্রাসঙ্গিক সিদ্ধান্ত নেয়।

আবেদন ঝুঁকি

এর জন্য প্রতিষ্ঠানের একটি বড় বিনিয়োগ প্রয়োজন। এর বাস্তবায়নের সুফল স্বল্প মেয়াদে দেখা যায় না, বরং মধ্য ও দীর্ঘমেয়াদে দেখা যায়।

ডেটা ম্যানিপুলেশন সংবেদনশীল ডেটা হেরফেরের হুমকি দেয়।

বিবেচনায় নেওয়ার দিকগুলি

শুরুতে উল্লিখিত হিসাবে, সার্ভার ব্যবহারের জন্য এই উপাদানগুলির প্রয়োগের জন্য বেশ কয়েকটি দিক বিবেচনা করা উচিত। তাদের মধ্যে আমরা নিম্নলিখিত উল্লেখ করতে পারি:

আবেদনের খরচ

একটি ডেটা গুদাম নির্মাণ, পরিচালন এবং সহায়তা খরচ বহন করে। নির্মাণ ব্যয় বলতে বোঝায় মানব সম্পদ, সময় এবং প্রযুক্তির খরচ, যখন অপারেশন এবং রক্ষণাবেক্ষণের ক্ষেত্রে, বিবর্তন, বৃদ্ধি এবং ডেটার উৎপত্তির পরিবর্তনের ফলে উৎপাদিত খরচ বিবেচনা করে।

মানুষের উপর প্রভাব

একটি ডেটা গুদামের আবেদন সবসময় ব্যবহারকারীদের মধ্যে প্রত্যাশা তৈরি করে, যাদের অগত্যা নতুন দক্ষতা অর্জন করতে হবে। এই ধরনের ডেটার সাফল্য নির্ভর করে সক্রিয় ব্যবহার এবং ব্যবহারকারীদের মতামতের উপর।

ব্যবসা এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণ প্রক্রিয়ার উপর প্রভাব

একটি ডেটা গুদাম প্রয়োগের সাথে, ব্যবসায়িক প্রক্রিয়ার কিছু ঘাটতি প্রকাশ করা যেতে পারে, কিন্তু একই সময়ে এটি দ্বারা প্রাপ্ত ফলাফলের উপর ভিত্তি করে গৃহীত সিদ্ধান্তের প্রতি আস্থা বৃদ্ধি পায়।

স্থাপত্য

একটি উদাহরণ ডেটা গুদামের সাধারণ স্থাপত্য উপরের চিত্রে দেখানো হয়েছে। যেমন দেখা যায়, এই সিস্টেমটি তার উপাদানগুলির মধ্যে একটি ধারাবাহিক মিথস্ক্রিয়া জড়িত। এই বিষয়ে এবং সারাংশ হিসাবে, এর ক্রিয়াকলাপটি নিম্নরূপ বর্ণনা করা যেতে পারে:

• ডেটা বিভিন্ন উৎস থেকে নেওয়া হয়, যেমন ওয়েব সার্ভিস, ফাইল এবং অন্যান্য ডাটাবেস, উভয় অভ্যন্তরীণ এবং বহিরাগত।
• একবার তথ্য বের করা হলে, এটি সংহত, রূপান্তরিত এবং পরিষ্কার করা হয়, পরে ডেটা গুদামে লোড করা হয়।
• কৌশলগত এবং কৌশলগত তথ্য তৈরি করার জন্য, ডেটা লোড করা থেকে রিপোর্ট এবং বিশ্লেষণ প্রাপ্ত হয়।
• অবশেষে, ব্যবহারকারীরা উত্পাদিত প্রতিবেদন এবং বিশ্লেষণের সাথে পরামর্শ এবং অন্বেষণ করতে পারেন।

উপাদান

আমরা এখন এমন কিছু উপাদান বর্ণনা করতে যাচ্ছি যা ডেটা গুদামে মূল্যায়ন করা যেতে পারে যা বিবেচনা করা উচিত।

ডেটা গুদাম সূত্র

সাধারণত, তারা কোম্পানির দৈনন্দিন কার্যকলাপের ফলাফল, এই ক্ষেত্রে তাদের অভ্যন্তরীণ উত্স বলা হয়। যখন ডেটা নেওয়া হয়, উদাহরণস্বরূপ, ওয়েব সার্ভার, এইগুলিকে বাহ্যিক উৎস হিসাবে বিবেচনা করা হয়। তারা একে অপরের থেকে আলাদা, কারণ তারা তাদের উৎপত্তি, বিন্যাস, ফাংশন ইত্যাদির উপর নির্ভর করে।

নিষ্কাশন, রূপান্তর এবং লোডিং

ইটিএল নামে পরিচিত, এটি এমন প্রক্রিয়া যা ডেটা গুদামে লোড না হওয়া পর্যন্ত ডেটা প্রাপ্ত হওয়ার পর থেকে সম্পন্ন করা সমস্ত কাজ অন্তর্ভুক্ত করে। এগুলি হল: নিষ্কাশন, ম্যানিপুলেশন, নিয়ন্ত্রণ, ইন্টিগ্রেশন, ডেটা পরিষ্কার করা, লোড করা এবং আপডেট করা।

নিষ্কাশন

এটি বিভিন্ন উত্স থেকে শুধুমাত্র প্রাসঙ্গিক ডেটা এবং অভ্যন্তরীণ স্টোরেজে রাখার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করার কৌশলগুলি অন্তর্ভুক্ত করে। এই ধরণের স্টোরেজ হস্তক্ষেপ বা উত্স পরিবর্তন না করে ডেটা ম্যানিপুলেট করার অনুমতি দেয় বা ডেটা গুদাম বেশি ডেটা দিয়ে, পড়া এবং লোডিংয়ের মধ্যে একটি এক্সট্রাকশন স্তর তৈরি করে, প্রক্রিয়াতে উত্পন্ন মেটাডেটা সংরক্ষণ এবং পরিচালনা করে এবং ইন্টিগ্রেশনকে সহজতর করে।

নিষ্কাশন ব্যবহারকারীদের চাহিদা এবং সমাধানের জন্য সংজ্ঞায়িত প্রয়োজনীয়তার উপর ভিত্তি করে।

রুপান্তর

এইগুলি বিভিন্ন ফর্ম্যাটগুলিকে সামঞ্জস্যপূর্ণ করার পাশাপাশি ডেটাগুলি ফিল্টারিং এবং শ্রেণিবদ্ধকরণ এবং উত্স সম্পর্কিত সম্পর্কিত কৌশল।

ডেটা গুদামের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ এবং সামঞ্জস্যপূর্ণ একটি শক্তিশালী এবং যুক্তিসঙ্গত উপায়ে তাদের উন্নীত করার জন্য এই ফাংশনটি ডেটা সম্পর্কিত সমস্ত উপযুক্ত আদেশ প্রয়োগ করার জন্য দায়ী। এছাড়াও, এটি ডেটার পরিচ্ছন্নতা এবং গুণমানের জন্য দায়ী।

Carga

ডেটার প্রাথমিক লোডিং এবং ডেটা গুদামের পর্যায়ক্রমিক আপডেট করার কৌশল সম্পর্কে।

• প্রাথমিক লোড ডেটা গুদাম প্রাপ্ত প্রথম ডেটা বোঝায়। সাধারনত, দীর্ঘ সময় ধরে রেকর্ড সংখ্যক রেকর্ডের কারণে এটি খুব সময় সাপেক্ষ।
• পর্যায়ক্রমিক আপডেট বলতে ছোট ভলিউমের তথ্য সন্নিবেশ করাকে বোঝায়। আপনার লক্ষ্য ডেটা গুদামের নমুনায় কেবলমাত্র সেই ডেটা যোগ করা যা শেষ আপডেট থেকে তৈরি হয়। এটি ব্যবহারকারীর চাহিদা এবং প্রয়োজনীয়তার উপর নির্ভর করে।

সংক্ষেপে, ডেটা লোডিং প্রক্রিয়ার মাধ্যমে, ডেটা গুদামের রক্ষণাবেক্ষণ নিশ্চিত।

সংক্ষেপে, এটি বলা যেতে পারে যে ইটিএল প্রক্রিয়াটি নিম্নরূপ করা হয়:

• তথ্য, একবার প্রাসঙ্গিক উত্স থেকে বের করা হয়, অভ্যন্তরীণ স্টোরেজে জমা হয়।
• যদিও ডেটা অভ্যন্তরীণ স্টোরেজে রাখা হয়, এটি সংহত এবং রূপান্তরিত হয়।
• যখন ডেটা পরিষ্কার করা হয়, আগের ধাপের পরে, এটি ডেটা গুদামে প্রেরণ করা হয়।

রিপোর্ট

রিপোর্টগুলি গ্রাফিকাল টুল যা ব্যবহারকারীকে আপনার কোম্পানির তথ্যের উপর বিস্তারিত রিপোর্ট পেতে দেয়। এই প্রতিবেদনগুলির সাথে যোগাযোগের উপায় ব্যবহারকারীর জন্য বেশ সহজ, যেহেতু সেগুলি অনুসরণ করা সহজ নির্দেশাবলী। মূলত, আপনাকে অবশ্যই একটি মেনু থেকে বিকল্পগুলি নির্বাচন করতে হবে, উপস্থাপিত বিষয়টির শর্তাবলী এবং নির্দিষ্টকরণের উল্লেখ করে।

OLAP

এটি ডেটা গুদামের সবচেয়ে শক্তিশালী উপাদান, যেহেতু এতে সিস্টেমের বিশেষ বহুমাত্রিক ক্যোয়ারী ইঞ্জিন রয়েছে।

এটি বিভিন্ন historicalতিহাসিক পরিস্থিতি থেকে সংস্থার বিশ্লেষণের অনুমতি দেয়। এটি একটি বহুমাত্রিক দৃষ্টি থেকে তার আচরণ এবং বিবর্তনকে তুলে ধরে, অর্থাৎ বিভিন্ন দৃষ্টিকোণ, আগ্রহের বিষয় বা মাত্রার সমন্বয়ে। এটি দৃষ্টিভঙ্গির মধ্যে সম্পর্ক আবিষ্কার করে প্রবণতাকে অনুমান করতে দেয় যা প্রথম নজরে খুঁজে পাওয়া কঠিন হবে।

ডেটা মাইনিং

এটি প্রাথমিকভাবে একটি পরিসংখ্যানের হাতিয়ার, যার মাধ্যমে ভবিষ্যদ্বাণী করা যায়। এটি পূর্বনির্ধারিত নিয়ম ছাড়া, অনুমানমূলক আচরণ সম্পর্কে। এটি অন্যদের মধ্যে টেবিল এবং গ্রাফ আকারে রিপোর্ট তৈরি করে, যা সক্রিয়ভাবে সিদ্ধান্ত গ্রহণকে উৎসাহিত করে। এটি এমন তথ্যের ভিত্তিতে কাজ করে যা ইতিমধ্যে সম্পূর্ণভাবে প্রক্রিয়া করা হয়েছে।

OLAP এবং ডেটা মাইনিং এর মধ্যে পার্থক্য

একবার ওএলএপি এবং ডেটা মিনিগের মূল দিকগুলি বিবেচনা করা হলে, তাদের মধ্যে একটি মৌলিক পার্থক্য প্রতিষ্ঠিত হতে পারে।

• OLAP ব্যবহার করে, কোম্পানির বর্তমান পরিস্থিতি ব্যাখ্যা করা হয়, দ্রুত উত্তর প্রদান করে যা সিদ্ধান্ত গ্রহণকে সহজ করে।
• ডেটা মিনিগ লুকানো জ্ঞানের অধ্যয়নের উপর ভিত্তি করে পরিস্থিতির পূর্বাভাস দেয় যা নির্দিষ্ট ধরণের আচরণকে উস্কে দেয়।

ফলস্বরূপ, উভয় সিস্টেম বিভিন্ন ধরণের বিশ্লেষণাত্মক পরিস্থিতি সমাধানের সাথে মোকাবিলা করে।

ডেটা মিনিগ এবং ডেটা গুদামের সাথে এর সম্পর্ক

একটি ডেটা মিনিগ সিস্টেম হল শেষ ব্যবহারকারীর জন্য একটি সহায়তা প্রযুক্তি, যার উদ্দেশ্য কোম্পানির ডাটাবেসে থাকা তথ্য থেকে দরকারী তথ্য বের করা। অন্য কথায়, ডেটা মিনিগ অ্যালগরিদম দ্বারা ব্যবহৃত তথ্যের উৎপত্তি সাধারণত একটি ডেটা গুদামে থাকা historicalতিহাসিক তথ্য।

ডেটা মিনিগ কৌশল এবং ডেটা গুদামের সাথে জড়িত প্রক্রিয়াগুলির মধ্যে অবশ্যই একটি ইন্টিগ্রেশন থাকতে হবে। অর্থাৎ, ব্যবসায়িক বিশ্লেষণ করতে সক্ষম হতে হলে, ডেটা মিনিগ, ডেটা গুদাম এবং ওল্যাপ সার্ভারের মধ্যে চুক্তি থাকতে হবে।

প্রতিবার ডেটা গুদাম নতুন ফলাফল প্রদান করলে, কোম্পানি সিদ্ধান্ত গ্রহণকে অপ্টিমাইজ করার জন্য ডেটা মিনিগকে পুনরায় আবেদন করতে পারে।

সংক্ষেপে, ডেটা মিনিগ এবং ডেটা গুদাম সম্পূর্ণরূপে সামঞ্জস্যপূর্ণ সরঞ্জাম। ডেটা গুদাম মেমরি, এবং ডেটা মিনিগ বুদ্ধিমত্তা প্রদান করে।

Traতিহ্যবাহী ডাটাবেস বনাম ডাটা গুদাম

এতদূর উন্মোচিত দিকগুলির বিশ্লেষণ আমাদের বোঝার দিকে পরিচালিত করে যে একটি ডেটা গুদাম ডাটাবেস থেকে পৃথক যা সংস্থাগুলির দৈনন্দিন লেনদেনকে সমর্থন করে। এখানে মৌলিক পার্থক্য

• Traditionalতিহ্যবাহী ডাটাবেসে তথ্য সংগঠিত করা হয় যাতে এটি সহজেই পুনরুদ্ধার এবং আপডেট করা যায়। একটি ডেটা গুদাম সংগঠিত এবং শেষ ব্যবহারকারীর দিকে ভিত্তিক, যারা কেবল অনুসন্ধান করতে পারে।
• ট্রানজ্যাকশনাল ডেটাবেস ডেটার প্রতিদিনের প্রক্রিয়াকরণের যত্ন নেয়। ডেটা ওয়্যারহাউস historicalতিহাসিক তথ্য দিয়ে কাজ করে, অর্থাৎ দীর্ঘ সময়ের সাথে সম্পর্কিত।
• Workingতিহ্যবাহী ডেটাবেসগুলি একটি কর্মদিবসের সময় বেশ কয়েকবার অ্যাক্সেস করা হয়। একটি ডেটা গুদামে, রিডিং এবং প্রশ্নগুলি ন্যূনতম, কারণ এটি বিক্ষিপ্তভাবে অ্যাক্সেস করা হয়।
• একটি ডেটা ওয়্যারহাউস পরিচালিত তথ্যের পরিমাণ প্রচলিত ডেটাবেসে পরিচালিত তথ্যের চেয়ে অনেক বেশি।
• লেনদেনের ভিত্তির গঠন স্থিতিশীল। একটি ডেটা গুদামের গঠন তার নিজস্ব বিবর্তন এবং ব্যবহার অনুযায়ী পরিবর্তিত হয়।

পরবর্তী, আমরা কিছু স্থাপন করব ডেটা গুদামের উদাহরণ।

ডেটা গুদামের উদাহরণ

একটি দেশব্যাপী কোম্পানি, যা পাইকারি ও খুচরা পরিচ্ছন্নতার সরবরাহ বিক্রির জন্য নিবেদিত, যা তার বিক্রির পরিমাণের জন্য মাঝারি আকারেরও বিবেচিত, তার মুনাফা সর্বাধিক করার প্রধান লক্ষ্য। একইভাবে, আরো গ্রাহক পেতে, আপনি একটি নতুন বাজার স্তরে প্রসারিত করতে চান এবং, পরে, আপনার পণ্যের লাইন প্রসারিত করুন। এর অন্যতম প্রধান নীতি হল ডেটা গুদাম নমুনার প্রতিযোগীদের প্রতি সম্মান দেখিয়ে একটি ভাল অবস্থান পেতে ক্রমাগত উন্নতি করা।

একটি ডেটা গুদামের আবেদন সংস্থাকে নিম্নলিখিত সুবিধা প্রদান করে।

• এটি ব্যবহারকারীদের ব্যবসার একটি ওভারভিউ পেতে দেয়।
• অপারেশনাল ডেটাকে বিশ্লেষণাত্মক তথ্যে রূপান্তরিত করুন, সিদ্ধান্ত গ্রহণে মনোনিবেশ করুন।
• আপনার বিশ্লেষণকে সহজতর করে এমন গতিশীল প্রতিবেদন তৈরি করুন।
• এটি প্রতিষ্ঠানের লক্ষ্য পূরণের জন্য কৌশল গঠনের সুবিধা প্রদান করে।
• এটি কোম্পানির কাঠামোর স্থিতিশীলতার সুবিধা দেয়।

দৈনিক ডেটা গুদামের আরেকটি উদাহরণ একটি শিক্ষাপ্রতিষ্ঠানের ব্যবস্থাপনা বোঝায়, যার ছাত্রদের সাথে যোগাযোগের ক্ষেত্রে ঘাটতি রয়েছে। একইভাবে, এতে একটি ইউনিফাইড ইনফরমেশন সেন্টারের অভাব রয়েছে যেখানে তাদের সমস্ত তথ্য রয়েছে। প্রতিষ্ঠানের উদ্দেশ্য হল ছাত্রদের কর্মজীবন চলাকালীন এবং স্নাতক শেষ করার পরে, নতুন প্রস্তাব দেওয়া যা সংগঠনের কর্মক্ষমতা এবং শিক্ষার্থীদের বিকাশকে উন্নত করে।

একটি ডেটা গুদাম প্রয়োগের মাধ্যমে আমরা বিশ্ববিদ্যালয়ের প্রয়োজনের প্রতি সাড়া দিতে চাই। নীতিগতভাবে, তথ্যের সদৃশতা এবং শিক্ষার্থীদের সম্পর্কে ভুল বিবরণের উপস্থিতি দূর করা, সেইসাথে সমস্ত তথ্য যা সাধারণভাবে নিম্নমানের বলে বিবেচিত হয় এবং এটি প্রাসঙ্গিক নয়। উপরন্তু, সমস্ত তথ্য সংহত করা হয়, যা শিক্ষার্থীদের একটি সমন্বিত রেকর্ড গঠন করে যা প্রতিষ্ঠানের প্রকল্পের যথাযথ বিকাশের ভিত্তি হিসাবে কাজ করে।

অবশেষে, বিপণন কার্যক্রম প্রচার করা হয়, যা বিশ্ববিদ্যালয়কে অধিকতর সুবিধা প্রদান করে এবং তথ্যের সঠিক ব্যবস্থাপনার মাধ্যমে এর বৃদ্ধিতে সহায়তা করে।

উপসংহারে, ডেটা গুদামের উদাহরণগুলিতে এটি প্রতিষ্ঠানে কী ঘটছে, কী ঘটেছে, কী হতে পারে এবং কেন তা জানার সুযোগ দেয়। আপনি নিবন্ধটি দেখতে পারেন কম্পিউটার ভাইরাসের ধরন।