ক্যাটাগরিক্যাল ডেটা হলো ডিসক্রেট ডেটা। ক্যাটাগরিক্যাল অ্যাট্রিবিউটের একটি নির্দিষ্ট সংখ্যক ভিন্ন মান থাকে, মানগুলোর মধ্যে কোনো সিকোয়েন্সিং নেই—যেমন জিওগ্রাফিক্যাল এরিয়া, জব ক্যাটাগরি, এবং আইটেম টাইপ। ক্যাটাগরিক্যাল ডেটার জন্য কনসেপ্ট হায়ারার্কি জেনারেশনের বিভিন্ন পদ্ধতি রয়েছে:
ব্যবহারকারী বা এক্সপার্ট দ্বারা স্কিমা লেভেলে অ্যাট্রিবিউটের পার্শিয়াল অর্ডারিং স্পষ্টভাবে নির্দিষ্ট করা: ক্যাটাগরিক্যাল অ্যাট্রিবিউট বা ডাইমেনশনের কনসেপ্ট হায়ারার্কি সাধারণত অ্যাট্রিবিউটের একটি গ্রুপ ধারণ করে। একজন ব্যবহারকারী বা পেশাদার সহজেই একটি কনসেপ্ট হায়ারার্কি রিপ্রেজেন্ট করতে পারেন স্কিমা লেভেলে অ্যাট্রিবিউটের পার্শিয়াল বা টোটাল অর্ডারিং ডিফাইন করে।
উদাহরণস্বরূপ, একটি রিলেশনাল ডেটাবেস বা ডেটা ওয়ারহাউসের ডাইমেনশন এলাকা নিচের অ্যাট্রিবিউট গ্রুপ ধারণ করতে পারে: স্ট্রিট, সিটি, প্রোভিন্স বা স্টেট, এবং কান্ট্রি। একটি হায়ারার্কি রিপ্রেজেন্ট করা যায় স্কিমা লেভেলে এই অ্যাট্রিবিউটগুলোর মধ্যে টোটাল অর্ডারিং ডিফাইন করে: স্ট্রিট < সিটি < প্রোভিন্স বা স্টেট < কান্ট্রি।
এক্সপ্লিসিট ডেটা গ্রুপিং দিয়ে হায়ারার্কির একটি অংশ স্পেসিফাই করা: এটি একটি কনসেপ্ট হায়ারার্কির একটি অংশের ম্যানুয়াল ডেফিনিশন। একটি বড় ডেটাবেসে, পুরো কনসেপ্ট হায়ারার্কি এক্সপ্লিসিট ভ্যালু এনুমারেশন দিয়ে রিপ্রেজেন্ট করা অবাস্তব। বিপরীতে, ইন্টারমিডিয়েট-লেভেল ডেটার এক ছোট অংশের জন্য এক্সপ্লিসিট গ্রুপিং স্পেসিফাই করা সহজ।
অ্যাট্রিবিউটের একটি সেট স্পেসিফাই করা, কিন্তু তাদের পার্শিয়াল অর্ডারিং না করা: একজন ব্যবহারকারী একটি কনসেপ্ট হায়ারার্কি গঠনকারী অ্যাট্রিবিউটের একটি সেট বর্ণনা করতে পারে, কিন্তু স্পষ্টভাবে তাদের পার্শিয়াল অর্ডারিং স্টেট করতে পারে না। সিস্টেমটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে অ্যাট্রিবিউট অর্ডার জেনারেট করার চেষ্টা করতে পারে একটি অর্থবহ কনসেপ্ট হায়ারার্কি তৈরি করতে।
এই পর্যবেক্ষণ ভিত্তিকంగా, একটি কনসেপ্ট হায়ারার্কি স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি করা যায় প্রদত্ত অ্যাট্রিবিউট সেটে প্রতিটি অ্যাট্রিবিউটের ভিন্ন মানের সংখ্যা ভিত্তিক করে। যেই অ্যাট্রিবিউটে সবচেয়ে বেশি ভিন্ন মান থাকে, সেটি হায়ারার্কির নিম্নতম স্তরে থাকে। যেই অ্যাট্রিবিউটে যত কম ভিন্ন মান থাকে, সেটি জেনারেটেড কনসেপ্ট হায়ারার্কিতে ততটাই উচ্চে থাকে। এই হিউরিস্টিক রুল কিছু কেসে ভালো কাজ করে। জেনারেটেড হায়ারার্কি অ্যানালাইসিস করার পর প্রয়োজনে ব্যবহারকারী বা পেশাদার দ্বারা কিছু লোকাল-লেভেল স্ব্যাপিং বা অ্যাডজাস্টমেন্ট করা যেতে পারে।
শুধু একটি পার্শিয়াল সেট অফ অ্যাট্রিবিউট স্পেসিফাই করা: ব্যবহারকারীর হায়ারার্কিতে কী থাকবে সেটা সম্পর্কে একটি অস্পষ্ট ধারণা থাকতে পারে, উদাহরণস্বরূপ, ব্যবহারকারী শুধু ফার্স্ট নেম এবং লাস্ট নেম স্পেসিফাই করতে পারে, মিডল নেম অন্তর্ভুক্ত না করে। এই আংশিকভাবে স্পেসিফাইড হায়ারার্কি হ্যান্ডেল করা হয় ডেটাবেস ডিজাইনে ডেটা সেমান্টিক্স ইম্বেড করে যাতে দ্রুত সেমান্টিক কানেকশনवाले অ্যাট্রিবিউটগুলো পিন করা যায়।
