কম্পিউটার

OLAP-তে ধারণার শ্রেণিবিন্যাস কীভাবে কার্যকর?


বহুমাত্রিক মডেলে, ডেটা বিভিন্ন মাত্রায় সাজানো হয়, এবং প্রতিটি মাত্রায় ধারণার শ্রেণিবিন্যাস দ্বারা উপস্থাপিত বিমূর্ততার বিভিন্ন স্তর অন্তর্ভুক্ত থাকে। এই সংস্থা ব্যবহারকারীদের বিভিন্ন দৃষ্টিকোণ থেকে রেকর্ড দেখার জন্য অভিযোজনযোগ্যতা সহ সমর্থন করে।

বেশ কিছু OLAP ডেটা কিউব ক্রিয়াকলাপগুলি এই একাধিক দৃষ্টিভঙ্গিগুলিকে বাস্তবায়িত করে চলেছে, হাতের কাছে থাকা ডেটার ইন্টারেক্টিভ অনুসন্ধান এবং বিশ্লেষণকে সক্ষম করে৷ অতএব, OLAP ইন্টারেক্টিভ ডেটা বিশ্লেষণের জন্য একটি সুবিধাজনক পরিবেশ সমর্থন করে।

একটি ডেটা গুদাম থেকে ডেটা পুনরুদ্ধার বাস্তবায়নের জন্য পাঁচটি মৌলিক OLAP কমান্ড ব্যবহার করা হয় -

রোল আপ কমান্ড - ROLL UP ব্যবহারকারীকে অনুক্রমের একটি উচ্চতর সাধারণ স্তরে তথ্য সংক্ষিপ্ত করতে সক্ষম করে৷ দেখানো রোল-আপ অপারেশনটি শহরের স্তর থেকে দেশের স্তরে অবস্থানের অনুক্রমকে আরোহণের মাধ্যমে রেকর্ডগুলিকে একত্রিত করে৷ অন্য পদে, শহর অনুসারে ডেটা গোষ্ঠীভুক্ত করার পরিবর্তে, ফলাফল কিউব দেশ অনুসারে ডেটাকে গোষ্ঠীভুক্ত করে।

ডাইমেনশন রিডাকশনের মাধ্যমে রোল-আপ করা হলে, প্রদত্ত কিউব থেকে এক বা একাধিক ডাইমেনশন মুছে ফেলা হয়। উদাহরণস্বরূপ, শুধুমাত্র দুটি মাত্রা অবস্থান এবং সময় সহ একটি বিক্রয় ডেটা কিউব বিবেচনা করুন। রোল-আপটি, বলুন, সময়ের মাত্রা অপসারণ করে বাস্তবায়িত করা যেতে পারে, যার ফলে অবস্থান এবং সময়ের পরিবর্তে অবস্থান অনুসারে মোট বিক্রয় একত্রিত হয়।

ড্রিল-ডাউন − ড্রিল-ডাউন হল রোল-আপের বিপরীত। এটি কম বিস্তারিত তথ্য থেকে আরও বিস্তারিত তথ্য পর্যন্ত কাজ করে। ড্রিল-ডাউন হয় একটি মাত্রার জন্য একটি ধারণা শ্রেণিবিন্যাসের ধাপ নামিয়ে বা আরও মাত্রা উপস্থাপন করে সম্পন্ন করা যেতে পারে। ত্রৈমাসিকের স্তর থেকে মাসের আরও বিশদ স্তরে সময়ের শ্রেণিবিন্যাস নামিয়ে ড্রিল-ডাউন প্রদর্শিত হয়৷ ফলস্বরূপ ডেটা কিউব বিশ্লেষণ করে প্রতি মাসে মোট বিক্রয়কে ত্রৈমাসিক দ্বারা সংক্ষিপ্ত করার পরিবর্তে।

স্লাইস এবং ডাইস − স্লাইস অপারেশন প্রদত্ত ঘনক্ষেত্রের একটি মাত্রার উপর একটি নির্বাচন বাস্তবায়ন করেছে, যার ফলে একটি সাবকিউব হয়েছে। ডাইস অপারেশন দুই বা ততোধিক মাত্রায় একটি নির্বাচন বাস্তবায়ন করে একটি সাবকিউবকে প্রতিনিধিত্ব করে।

পিভট - পিভট ঘূর্ণন হিসাবেও পরিচিত। এটি একটি ভিজ্যুয়ালাইজেশন অপারেশন যা ডেটার বিকল্প কর্মক্ষমতা সমর্থন করার জন্য ডেটা অক্ষগুলিকে ঘোরায়৷

অন্যান্য OLAP অপারেশনগুলি৷ - কিছু OLAP সিস্টেম আরও ড্রিলিং অপারেশন প্রদান করে। উদাহরণস্বরূপ, ড্রিল-জুড়ে একাধিক ফ্যাক্ট টেবিল ধারণকারী প্রশ্নগুলি প্রয়োগ করে (অর্থাৎ, জুড়ে)। ড্রিল-থ্রু অপারেশন রিলেশনাল এসকিউএল সার্ভিস ব্যবহার করে ডাটা কিউবের নিচের লেভেলের ব্যাক-এন্ড রিলেশনাল টেবিলে ড্রিল করে।

বেশ কিছু OLAP ক্রিয়াকলাপ তালিকায় শীর্ষ N বা নীচের N আইটেমগুলির র‌্যাঙ্কিং এবং চলমান গড়, বৃদ্ধির মান এবং আগ্রহ, রিটার্নের অভ্যন্তরীণ মান, অবমূল্যায়ন, মুদ্রা রূপান্তর এবং পরিসংখ্যান পরিষেবাগুলি গণনা করতে পারে৷


  1. ডেটা কিউব কম্পিউটেশনের কৌশলগুলি কী কী?

  2. সংস্থাগুলি কীভাবে ডেটা গুদামগুলি থেকে তথ্য ব্যবহার করছে?

  3. নামমাত্র ডেটার জন্য ধারণা শ্রেণিবিন্যাস তৈরির পদ্ধতিগুলি কী কী?

  4. Outliers কি?