ডেটা গুদাম কী?
ডেটা গুদামজাতকরণ হ'ল একটি ব্যবসা বা সংস্থার বিপুল পরিমাণ তথ্যের বৈদ্যুতিন স্টোরেজ। ডেটা গুদামজাত করা ব্যবসায়ের বুদ্ধিমত্তার একটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান যা ব্যবসায়িক ডেটাতে বিশ্লেষণী কৌশল নিয়োগ করে।
ডেটা গুদামজাতকরণের ধারণাটি আইবিএম গবেষক ব্যারি ডেভলিন এবং পল মারফি 1988 সালে প্রবর্তন করেছিলেন। কম্পিউটার সিস্টেমগুলি আরও জটিল হয়ে ওঠে এবং ক্রমবর্ধমান পরিমাণে ডেটা পরিচালিত হওয়ায় ডেটা গুদামের প্রয়োজনীয়তার বিবর্তন ঘটে। ডেটা গুদামজাতকরণ সম্পর্কিত একটি মূল বই হ'ল ডাব্লুএইচ ইনমনের "বিল্ডিং দ্য ডেটা ওয়্যারহাউস" যা 1990 সালে প্রথম প্রকাশিত হয়েছিল এবং এর পরে বেশ কয়েকবার মুদ্রিত হয়েছে।
কিভাবে ডেটা গুদাম কাজ করে
একাধিক বৈজাতীয় উত্স থেকে একীভূত ডেটার তুলনা করে কোনও কোম্পানির কার্যকারিতা আরও বৃহত্তর অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করতে ডেটা গুদামজাত করা হয়। লেনদেনের উত্স থেকে প্রাপ্ত historicalতিহাসিক ডেটা সম্পর্কে কোয়েরি এবং বিশ্লেষণ চালানোর জন্য একটি ডেটা গুদাম ডিজাইন করা হয়েছে।
একবার ডেটা গুদামে সংযুক্ত হয়ে গেলে, এটি পরিবর্তন হয় না এবং পরিবর্তিত হতে পারে না কারণ সময়ের সাথে সাথে ডেটার পরিবর্তনের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ রেখে ইতিমধ্যে ঘটে যাওয়া ইভেন্টগুলিতে ডেটা গুদাম বিশ্লেষণ চালায়। গুদামযুক্ত ডেটা এমনভাবে সংরক্ষণ করতে হবে যা সুরক্ষিত, নির্ভরযোগ্য, পুনরুদ্ধার করা সহজ এবং পরিচালনা করা সহজ।
ডেটা গুদাম তৈরি করতে কিছু পদক্ষেপ নেওয়া হয়েছে। প্রথম পদক্ষেপটি ডেটা এক্সট্রাকশন, যার মধ্যে একাধিক উত্স পয়েন্টগুলি থেকে প্রচুর পরিমাণে ডেটা সংগ্রহ করা জড়িত। ডেটা সংকলিত হওয়ার পরে, এটি তথ্য পরিষ্কারের মাধ্যমে যায়, ত্রুটিগুলির জন্য ডেটা দিয়ে ঝাঁকুনির প্রক্রিয়া এবং কোনও ত্রুটি সংশোধন করে বা বাদ দিয়ে।
ক্লিনড-আপ ডেটা একটি ডাটাবেস ফর্ম্যাট থেকে একটি গুদাম ফরম্যাটে রূপান্তরিত হয়। একবার এটি গুদামে সঞ্চিত হয়ে গেলে ডেটা বাছাই, একীকরণ, সংক্ষিপ্তকরণ ইত্যাদির মধ্য দিয়ে যায় যাতে এটি আরও সমন্বিত ও ব্যবহার করা সহজ। একাধিক ডেটা উত্স আপডেট হওয়ার সাথে সাথে সময়ের সাথে সাথে গুদামে আরও ডেটা যুক্ত করা হয়।
কী Takeaways
- ডেটা গুদামজাতকরণ হ'ল ব্যবসায় বা সংস্থার বিপুল পরিমাণ তথ্যের বৈদ্যুতিন স্টোরেজ। একাধিক বৈজাতীয় উত্স থেকে একীভূত ডেটা তুলনা করে একটি সংস্থার কর্মক্ষমতা সম্পর্কে অন্তর্দৃষ্টি।
বিশেষ বিবেচনা: ডেটা মাইনিং
ব্যবসায়গুলি অনুসন্ধান এবং ডেটা মাইনিংয়ের জন্য ডেটা গুদাম করতে পারে, তথ্যের নিদর্শনগুলি সন্ধান করে যা তাদের ব্যবসায়ের প্রক্রিয়াগুলি উন্নত করতে সহায়তা করবে। একটি ভাল ডেটা ওয়ারহাউজিং সিস্টেম কোনও সংস্থার মধ্যে বিভিন্ন বিভাগের জন্য একে অপরের ডেটা অ্যাক্সেস করা আরও সহজ করে তোলে।
উদাহরণস্বরূপ, কোনও ডেটা গুদাম কোনও সংস্থাকে সহজেই বিক্রয় দলের ডেটা মূল্যায়নের অনুমতি দিতে পারে এবং বিক্রয়কে কীভাবে উন্নত করতে হয় বা বিভাগকে স্ট্রিমলাইন করতে হয় সে সম্পর্কে সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করতে পারে। ব্যবসায় তার পণ্যগুলির আরও ভাল অবস্থানে রাখতে এবং বিক্রয় বাড়ানোর জন্য গ্রাহকদের ব্যয়ের অভ্যাসের দিকে মনোযোগ কেন্দ্রীভূত করতে পারে।
ডেটা গুদামজাতকরণ সহ, সংস্থাটি তার গ্রাহকদের অতীতে ব্যয় করার historicalতিহাসিক তথ্য সংগ্রহ করতে পারে - বলে, ২০ বছর — এবং এই ডেটাতে বিশ্লেষণ চালাতে পারে। ফলস্বরূপ তথ্যগুলি তার গ্রাহকদের পছন্দসমূহের অন্তর্দৃষ্টি দিতে পারে; দিন, মাস, বা বছরের বেশি সময় বিক্রয়; বা বছরের জন্য সর্বোচ্চ ব্যয়কারী গ্রাহক।
কার্যকর ডেটা সঞ্চয় এবং পরিচালনা হ'ল প্রক্রিয়াগুলি যেমন ভ্রমণ ভ্রমণ শুরু করে এবং স্বয়ংক্রিয় টেলার মেশিন ব্যবহার করা সম্ভব using
ডেটা মাইনিং প্রক্রিয়া পাঁচটি ধাপে বিভক্ত:
- সংস্থাগুলি ডেটা সংগ্রহ করে এবং এটি তাদের ডেটা গুদামগুলিতে লোড করে then তারপরে তারা অভ্যন্তরীণ সার্ভার বা ক্লাউডে ডেটা সঞ্চয় এবং পরিচালনা করে B ব্যবসায় বিশ্লেষক, পরিচালনা দল এবং তথ্য প্রযুক্তি পেশাদাররা ডেটা অ্যাক্সেস করে এবং তারা কীভাবে এটি সংগঠিত করতে চান তা নির্ধারণ করে। অ্যাপ্লিকেশন সফ্টওয়্যার এর পরে ব্যবহারকারীর ফলাফলের উপর ভিত্তি করে ডেটা বাছাই করে end শেষ অবধি ব্যবহারকারী একটি ভাগ করার সহজ বিন্যাসে যেমন ডেটা উপস্থাপন করে যেমন গ্রাফ বা টেবিল।
ডেটা গুদাম বনাম ডাটাবেসগুলি
কোনও ডেটা গুদাম স্ট্যান্ডার্ড ডাটাবেসের মতো একই ধারণা নয়। একটি ডাটাবেস হ'ল একটি লেনদেনমূলক সিস্টেম যা কেবলমাত্র সাম্প্রতিক ডেটা উপলভ্য হওয়ার জন্য রিয়েল-টাইম ডেটা পর্যবেক্ষণ এবং আপডেট করার জন্য সেট করা হয়। একটি ডেটা গুদাম একটি সময়ের মধ্যে কাঠামোগত ডেটা একত্রিত করার জন্য প্রোগ্রাম করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, একটি ডাটাবেসটিতে কেবল গ্রাহকের সর্বাধিক সাম্প্রতিক ঠিকানা থাকতে পারে, যখন ডেটা গুদামে গ্রাহক গত 10 বছর ধরে বসবাস করেছেন এমন সমস্ত ঠিকানা থাকতে পারে।
