ডেটা ওয়ারহাউস এবং ডেটা মার্ট ব্যাপক এলাকার অ্যাপ্লিকেশনে ব্যবহৃত হয়। বUSINESS এক্সিকিউটিভ ডেটা ওয়ারহাউস এবং ডেটা মার্টের ডেটা ব্যবহার করে ডেটা অ্যানালাইসিস করুন এবং কৌশলগত সিদ্ধান্ত গ্রহণ করুন। কিছু ফার্মে, ডেটা ওয়ারহাউসকে এন্টারপ্রাইজ অ্যাডমিনিস্ট্রেশনের জন্য একটি "ক্লোজড-লুপ" ফিডব্যাক সিস্টেমের অবিচ্ছিন্ন অংশ হিসেবে ব্যবহার করা হয়—প্ল্যান-এক্সিকিউট-অ্যাসেস।
ডেটা ওয়ারহাউস ব্যাংকিং ও ফাইন্যানশিয়াল সার্ভিসেস, কনসিউমার গুডস ও রিটেইল ডিস্ট্রিবিউশন সেক্টর, এবং কন্ট্রোলড ম্যানুফ্যাকচারিং (ডিমান্ড-ভিত্তিক প্রোডাকশন) এ ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। সাধারণত, যতক্ষণ ধরে ডেটা ওয়ারহাউস ব্যবহৃত হয়েছে, ততটাই এটি ডেভেলপ হয়েছে। এই ইভোলিউশন বিভিন্ন ফেজে ঘটে।
প্রাথমিকভাবে, ডেটা ওয়ারহাউস সাধারণত রিপোর্ট জেনারেট করার এবং প্রিডিফাইনড কোয়েরি আন্সার করার জন্য ব্যবহৃত হয়। এটিকে সারমর্মিত ও ডিটেইলড ইনফরমেশন অ্যানালাইসিস করতে ব্যবহার করা যায়, যেখানে ফলাফল রিপোর্ট ও চার্ট হিসেবে দেখানো হয়। পরে, ডেটা ওয়ারহাউস কৌশলগত উদ্দেশ্যে ব্যবহৃত হয়, মাল্টিডাইমেনশনাল অ্যানালাইসিস এবং সোফিস্টিকেটেড স্লাইস-অ্যান্ড-ডাইস অপারেশন বাস্তবায়ন করে।
শেষে, ডেটা ওয়ারহাউস নলেজ ডিসকভারি এবং কৌশলগত সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে ডেটা মাইনিং টুলস ব্যবহার করে। এই ফ্রেমওয়ার্কে, ডেটা ওয়ারহাউসিং টুলসকে ক্লাসিফাই করা যায়: অ্যাক্সেস ও রিট্রিভাল টুলস, ডেটাবেস ডকুমেন্টিং টুলস, ডেটা অ্যানালাইসিস টুলস, এবং ডেটা মাইনিং টুলস।
বUSINESS ব্যবহারকারীদের ডেটা ওয়ারহাউসে কী আছে সেটা বোঝার উপায় দরকার (মেটাডেটা দিয়ে), কিভাবে ডেটা ওয়ারহাউসের কন্টেন্ট তৈরি করতে হয়, কিভাবে অ্যানালাইসিস টুলস দিয়ে কন্টেন্ট পরীক্ষা করতে হয়, এবং কিভাবে অ্যানালাইসিসের ফলাফল প্রদর্শন করতে হয়।
ডেটা ওয়ারহাউস অ্যাপ্লিকেশনের তিন ধরন রয়েছে: ইনফরমেশন প্রসেসিং, অ্যানালিটিক্যাল প্রসেসিং, এবং ডেটা মাইনিং।
ইনফরমেশন প্রসেসিং (Information Processing)
এটি কোয়েরি, বেসিক স্ট্যাটিস্টিক্যাল অ্যানালাইসিস, এবং ডকুমেন্টিং প্রদান করে ক্রসট্যাব, টেবিল, চার্ট, বা গ্রাফ ব্যবহার করে। ডেটা ওয়ারহাউস ডেটা প্রসেসিং-এ একটি লেটেস্ট ট্রেন্ড হলো কম খরচের ওয়েব-ভিত্তিক অ্যাক্সেসিং টুল তৈরি করা যা তারপর ওয়েব ব্রাউজারের সাথে ইউনিফাইড হয়।
অ্যানালিটিক্যাল প্রসেসিং (Analytical Processing)
এটি বেসিক OLAP অপারেশন প্রদান করে, যাতে স্লাইস-অ্যান্ড-ডাইস, ড্রিল-ডাউন, রোল-আপ, এবং পিভটিং। এটি সাধারণত ইতিহাসগত ইনফরমেশনে কাজ করে সারমর্মিত ও ডিটেইলড উভয় ফর্মে। অনলাইন অ্যানালিটিক্যাল প্রসেসিং-এর প্রধান শক্তি ডেটা প্রসেসিং-এর চেয়ে হলো ডেটা ওয়ারহাউস ইনফরমেশনের মাল্টিডাইমেনশনাল ডেটা অ্যানালাইসিস।
ডেটা মাইনিং (Data Mining)
এটি নলেজ ডিসকভারি প্রদান করে হিডেন প্যাটার্ন ও অ্যাসোসিয়েশন খুঁজে বের করে, অ্যানালিটিক্যাল মডেল তৈরি করে, ক্লাসিফিকেশন ও প্রেডিকশন বাস্তবায়ন করে, এবং মাইনিং রেজাল্ট ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুলস দিয়ে প্রদর্শন করে।
ডেটা মাইনিং OLAP-এর চেয়ে বেশি অটোমেটেড এবং গভীর অ্যানালাইসিস ধারণ করে, তাই ডেটা মাইনিং-এর ব্যাপক অ্যাপ্লিকেশন আশা করা হয়। ডেটা মাইনিং বUSINESS ম্যানেজারদের আরও উপযুক্ত কাস্টমার খুঁজে বের করতে এবং उनতक পৌঁছাতে সাহায্য করতে পারে, এবং ক্ৰিটিক্যাল বUSINESS ইনসাইট পাওয়া যায় যা মার্কেট শেয়ার বেড়াতে এবং প্রফিট বেড়াতে সাহায্য করতে পারে।
