OLAM এর অর্থ হল অনলাইন বিশ্লেষণাত্মক খনির। এটি OLAP মাইনিং নামেও পরিচিত। এটি বহুমাত্রিক ডাটাবেসে ডেটা মাইনিং এবং খনির জ্ঞানের সাথে অনলাইন বিশ্লেষণাত্মক প্রক্রিয়াকরণকে একীভূত করে। ডেটা মাইনিং সিস্টেমের বিভিন্ন দৃষ্টান্ত এবং কাঠামো রয়েছে।
বিভিন্ন ডেটা মাইনিং সরঞ্জামগুলিকে অবশ্যই সমন্বিত, সামঞ্জস্যপূর্ণ এবং পরিষ্কার করা ডেটাতে কাজ করতে হবে। এর জন্য ডেটা ক্লিনিং, ডেটা ট্রান্সফরমেশন এবং ডেটা ইন্টিগ্রেশনের জন্য ব্যয়বহুল প্রাক-প্রসেসিং প্রয়োজন। এইভাবে, এই ধরনের প্রাক-প্রক্রিয়াকরণ দ্বারা নির্মিত একটি ডেটা গুদাম OLAP এবং ডেটা মাইনিং উভয়ের জন্য উচ্চ-মানের তথ্যের একটি মূল্যবান উৎস। ডেটা মাইনিং ডেটা পরিষ্কার এবং ডেটা একীকরণের জন্য একটি মূল্যবান হাতিয়ার হিসাবে কাজ করতে পারে৷
OLAM নিম্নলিখিত কারণগুলির জন্য বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ যা নিম্নরূপ -
ডেটা গুদামগুলিতে ডেটার উচ্চ গুণমান − বেশীরভাগ ডেটা মাইনিং টুলগুলিকে সমন্বিত, সামঞ্জস্যপূর্ণ এবং পরিষ্কার করা তথ্যের উপর কাজ করার জন্য প্রয়োজন, যার জন্য প্রাক-প্রসেসিং পর্যায় হিসাবে ব্যয়বহুল ডেটা পরিষ্কার, ডেটা ইন্টিগ্রেশন এবং ডেটা রূপান্তর প্রয়োজন। এই ধরনের প্রাক-প্রক্রিয়াকরণ দ্বারা নির্মিত একটি ডেটা গুদাম OLAP এবং ডেটা মাইনিংয়ের জন্য উচ্চ-মানের ডেটার একটি মূল্যবান উৎস হিসাবে কাজ করে। ডেটা মাইনিং ডেটা পরিষ্কার এবং ডেটা একীকরণের জন্য একটি মূল্যবান হাতিয়ার হিসাবেও কাজ করতে পারে৷
উপলব্ধ তথ্য প্রক্রিয়াকরণ অবকাঠামো ডেটা গুদামগুলির আশেপাশে৷ − ব্যাপক ডেটা প্রসেসিং এবং ডেটা বিশ্লেষণ পরিকাঠামোগুলি ডেটা গুদামগুলির আশেপাশে সুশৃঙ্খলভাবে তৈরি করা হয়েছে বা হবে, যাতে বিভিন্ন ভিন্ন ভিন্ন ডাটাবেসের অ্যাক্সেস, একীকরণ, একীকরণ এবং রূপান্তর, ODBC/OLE DB সংযোগ, ওয়েব-অ্যাক্সেসিং এবং পরিষেবা সুবিধা, এবং ডকুমেন্টিং এবং OLAP বিশ্লেষণ সরঞ্জাম। স্ক্র্যাচ থেকে সবকিছু তৈরি করার পরিবর্তে উপলব্ধ পরিকাঠামোর সর্বোত্তম ব্যবহার তৈরি করার জন্য সতর্কতা অবলম্বন করা হয়।
OLAP-ভিত্তিক অনুসন্ধানমূলক ডেটা বিশ্লেষণ - কার্যকরী ডেটা মাইনিংয়ের জন্য অনুসন্ধানমূলক ডেটা বিশ্লেষণ প্রয়োজন। একজন ব্যবহারকারীকে একটি ডাটাবেসের মধ্য দিয়ে যেতে হবে, প্রাসঙ্গিক তথ্যের ক্ষেত্রগুলি নির্বাচন করতে হবে, সেগুলিকে একাধিক গ্রানুলিটিসে বিশ্লেষণ করতে হবে এবং একাধিক ফর্মে জ্ঞান/ফলাফল প্রদর্শন করতে হবে৷
অনলাইন বিশ্লেষণাত্মক মাইনিং ডেটা কিউবের উপর ড্রিলিং, পিভটিং, ফিল্টারিং, ডাইসিং এবং স্লাইসিং এবং কিছু মধ্যবর্তী ডেটা মাইনিং ফলাফলের মাধ্যমে ডেটার একাধিক উপসেট এবং বিমূর্ততার বিভিন্ন স্তরে ডেটা মাইনিংয়ের সুবিধাগুলিকে সমর্থন করে৷
ডেটা মাইনিং ফাংশনগুলির অনলাইন নির্বাচন - এটি এমন একজন ব্যবহারকারীকে সমর্থন করে যারা বুঝতে পারে না যে তারা কোন ধরনের জ্ঞান আমার কাছে পেতে চায়। বিভিন্ন ডেটা মাইনিং ফাংশনগুলির সাথে OLAP-কে একীভূত করার মাধ্যমে, অনলাইন বিশ্লেষণাত্মক মাইনিং ব্যবহারকারীদের পছন্দসই ডেটা মাইনিং ফাংশন চয়ন করতে এবং গতিশীলভাবে ডেটা মাইনিং কাজগুলি অদলবদল করার নমনীয়তা প্রদান করে৷
