ডেটা গুদাম এবং ডেটা মার্টগুলি অ্যাপ্লিকেশনগুলির বিস্তৃত এলাকায় ব্যবহৃত হয়। বিজনেস এক্সিকিউটিভরা ডেটা গুদাম এবং ডেটা মার্টে ডেটা ব্যবহার করে ডেটা বিশ্লেষণ বাস্তবায়ন এবং কৌশলগত সিদ্ধান্ত তৈরি করতে। কিছু ফার্মে, ডেটা গুদামগুলি এন্টারপ্রাইজ প্রশাসনের জন্য একটি প্ল্যান-এক্সিকিউট-অ্যাসেস "ক্লোজড-লুপ" ফিডব্যাক সিস্টেমের একটি অবিচ্ছেদ্য উপাদান হিসাবে ব্যবহৃত হয়৷
ডেটা গুদামগুলি ব্যাঙ্কিং এবং আর্থিক পরিষেবা, ভোক্তা পণ্য এবং খুচরা বিতরণ খাতে এবং চাহিদা-ভিত্তিক উত্পাদন সহ নিয়ন্ত্রিত উত্পাদনে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। সাধারণত, একটি ডেটা গুদাম যত বেশি সময় ধরে ব্যবহার করা হয়েছে, তত বেশি এটি বিকশিত হবে। এই বিবর্তন বিভিন্ন পর্যায় জুড়ে ঘটে।
প্রাথমিকভাবে, ডেটা গুদামটি সাধারণত নথি তৈরি করতে এবং পূর্বনির্ধারিত প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি সংক্ষিপ্ত এবং বিশদ তথ্য বিশ্লেষণ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে, যেখানে ফলাফলগুলি নথি এবং চার্ট আকারে প্রদর্শিত হয়। পরবর্তীতে, ডেটা গুদামটি কৌশলগত উদ্দেশ্য, বহুমাত্রিক বিশ্লেষণ এবং পরিশীলিত স্লাইস-এন্ড-ডাইস অপারেশন বাস্তবায়নের জন্য ব্যবহার করা হয়।
অবশেষে, তথ্য গুদামটি ডেটা মাইনিং সরঞ্জাম ব্যবহার করে জ্ঞান আবিষ্কার এবং কৌশলগত সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য নিযুক্ত করা যেতে পারে। এই কাঠামোতে, ডেটা গুদামজাতকরণের সরঞ্জামগুলি অ্যাক্সেস এবং পুনরুদ্ধার সরঞ্জাম, ডেটাবেস ডকুমেন্টিং সরঞ্জাম, ডেটা বিশ্লেষণ সরঞ্জাম এবং ডেটা মাইনিং সরঞ্জামগুলিতে শ্রেণীবদ্ধ করা যেতে পারে৷
ব্যবসায়িক ব্যবহারকারীদের ডেটা গুদামে (মেটাডেটার মাধ্যমে), ডেটা গুদামের বিষয়বস্তু কীভাবে তৈরি করা যায়, কীভাবে বিশ্লেষণ সরঞ্জাম ব্যবহার করে বিষয়বস্তু পরীক্ষা করা যায় এবং কীভাবে এই জাতীয় বিশ্লেষণের ফলাফলগুলি প্রদর্শন করা যায় তা বোঝার উপায় থাকতে হবে৷
তথ্য প্রক্রিয়াকরণ, বিশ্লেষণাত্মক প্রক্রিয়াকরণ এবং ডেটা মাইনিংয়ের মতো তিন ধরনের ডেটা গুদাম অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে৷
তথ্য প্রক্রিয়াকরণ - এটি ক্রসট্যাব, টেবিল, চার্ট বা গ্রাফ ব্যবহার করে অনুসন্ধান, মৌলিক পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ এবং নথিপত্র প্রদান করে। ডেটা ওয়ারহাউস ডেটা প্রক্রিয়াকরণের একটি সর্বশেষ প্রবণতা হল কম খরচে ওয়েব-ভিত্তিক অ্যাক্সেসিং টুল তৈরি করা যা তারপরে ওয়েব ব্রাউজারগুলির সাথে একীভূত হয়৷
বিশ্লেষণমূলক প্রক্রিয়াকরণ − এটি প্রাথমিক OLAP ক্রিয়াকলাপ প্রদান করে, যার মধ্যে স্লাইস-এন্ড-ডাইস, ড্রিল-ডাউন, রোল-আপ এবং পিভটিং জড়িত। এটি সাধারণত সংক্ষিপ্ত এবং বিশদ উভয় কাঠামোতেই ঐতিহাসিক তথ্যের উপর কাজ করে। ডেটা প্রক্রিয়াকরণের উপর অনলাইন বিশ্লেষণাত্মক প্রক্রিয়াকরণের প্রধান শক্তি হল ডেটা গুদাম তথ্যের বহুমাত্রিক ডেটা বিশ্লেষণ৷
ডেটা মাইনিং − এটি লুকানো প্যাটার্ন এবং অ্যাসোসিয়েশন খুঁজে বের করে, বিশ্লেষণাত্মক মডেল তৈরি করে, শ্রেণীবিভাগ এবং ভবিষ্যদ্বাণী বাস্তবায়ন করে এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুল ব্যবহার করে খনির ফলাফল প্রদর্শন করে জ্ঞান আবিষ্কার করে।
ডেটা মাইনিংয়ে OLAP-এর তুলনায় আরও স্বয়ংক্রিয় এবং গভীর বিশ্লেষণ রয়েছে, ডেটা মাইনিংয়ে আরও বিস্তৃত সফ্টওয়্যার থাকবে বলে আশা করা হচ্ছে। ডেটা মাইনিং ব্যবসায় পরিচালকদের আরও উপযুক্ত ব্যবহারকারীদের খুঁজে পেতে এবং তাদের কাছে পৌঁছাতে সহায়তা করতে পারে এবং গুরুত্বপূর্ণ ব্যবসায়িক অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করতে পারে যা ড্রাইভ মার্কেট শেয়ার সমর্থন করতে পারে এবং লাভ বাড়াতে পারে৷
