একটি ডেটা ওয়ারহাউস একটি ডেটাবেস ডিফাইন করে যা একটি অর্গানাইজেশনের অপারেশনাল ডেটাবেস থেকে স্বতন্ত্রভাবে মেইনটেইন করা হয়। ডেটা ওয়ারহাউস সিস্টেম একাধিক অ্যাপ্লিকেশন সিস্টেমের ইন্টিগ্রেশন সক্ষম করে। তারা একীভূত, ঐতিহাসিক রেকর্ডের একটি কঠোর প্ল্যাটফর্ম প্রদান করে ডেটা প্রসেসিং সাপোর্ট করার জন্য।
একটি ডেটা ওয়ারহাউসকে রিমোট বেস রিলেশনের ওপর ডিফাইন করা মেটেরিয়ালাইজড ভিউর একটি সেট হিসেবে দেখা যেতে পারে। যখন একটি কোয়েরি ফরমাল হয়, এটি লোকালি কম্পিউট করা হয়, মেটেরিয়ালাইজড ভিউ ব্যবহার করে, মূল ডেটা সোর্স এক্সেস ছাড়া।
ডেটা ওয়ারহাউস একটি এক্টিভ এন্টিটি যা সময়ের সাথে সাথে নিরব্দর ডেরাইভ হয়। সময় বিতাতে, নতুন কোয়েরি তাদের দ্বারা আন্সার করার জন্য দরকার হয়। বিভিন্ন কোয়েরি এক্সক্লूसিভলি মেটেরিয়ালাইজড ভিউ ব্যবহার করে আন্সার করা যেতে পারে। সাধারণত, তবে নতুন ভিউ ডেটা ওয়ারহাউসে যোগ করতে হয়।
বেসিক অনলাইন ট্রানজেকশন প্রসেসিং (OLTP) ইনফ্রাস্ট্রাকচার কিছু অর্গানাইজেশনে inplace হয়ে যাওয়ার পর, কমপক্ষে স্ট্যান্ডার্ডাইজড এন্টারপ্রাইজ রিসোর্স প্ল্যানিং টুলস যেমন SAP/R3 এর মাধ্যমে, আগ্রহের ফোকাস এখন কমপক্ষে তিনটি ডিরেকশনে বিস্তৃত হচ্ছে −
অর্গানাইজেশনের ইন্টারনাল এবং এক্সটার্নাল একটি বেস্টার রেঞ্জের মাল্টিমিডিয়া ডেটা সোর্স।
বিবিধ আগ্রহ ও ক্যাপাবিলিটি প্রোফাইল এবং সিচুয়েশনাল প্যারামিটার সহ ক্লায়েন্টের একটি বেস্টার রেঞ্জ।
ট্রানজেকশন প্রসেসিং দ্বারা জেনারেট করা বিশাল এক্সপেরিয়েনশিয়াল ডেটা নলেজে রূপান্তর যা অর্গানাইজেশনাল ইনফরমেশন এবং অ্যাকশনের জন্য প্রযোজ্য।
ডেটা ফ্লো লজিস্টিক্স আর্কিটেকচারের একটি বেস্টার রেঞ্জ প্রপোজ করা হচ্ছে যেগুলো সাপ্লাই চেইন ম্যানেজমেন্ট এবং বিজনেস-টু-বিজনেস ই-কমার্সর মতো লেবেলের অধীনে। যেন আর্কিটেকচারে, ডেটাবেসগুলোকে ডেটার শর্ট এবং মিডিয়াম-টার্ম ইন্টারমিডিয়েট স্টোর হিসেবে বিবেচনা করা যেতে পারে যেখানে ডেটা ওয়ারহাউস লং-টার্ম মেমোরি, নলেজ ক্রিয়েশন, এবং ম্যানেজমেন্টের জন্য সার্ভ করে।
একটি ডেটা ওয়ারহাউস সিস্টেমে ডেটাবেস থাকে (সোর্স ডেটাবেস, ডেটা ওয়ারহাউসে মেটেরিয়ালাইজড ভিউ), ডেটা ট্রান্সপোর্ট এজেন্ট যা এক ডেটাবেস থেকে অন্য ডেটাবেসে রেকর্ড শিপ করে, এবং একটি রিপোজিটরি যা সিস্টেম এবং এর এক্সপ্যানশন সম্পর্কে মেটাডেটা সংরক্ষণ করে।
এই আর্কিটেকচারে হেটেরোজিনাস ডেটা সোর্স প্রথমে একটি ইউনিফর্ম মেথডে ব্যবহারযোগ্য করা হয় এক্সট্রাকশন মেকানিজম যাকে র্যাপার্স বলা হয় দিয়ে, তারপর মিডিয়েটরস ডেটা ইন্টিগ্রেশন এবং কনফ্লিক্ট রেজোলিউশনের সার্ভিস নেয়। র্যাপার্স এবং মিডিয়েটরসের মাঝপথে পার্থক্য একটি বিবেচনামূলক ডিজাইন সিদ্ধান্ত, যা মিডলওয়্যার সিস্টেম যেমন CORBA-এ সার্ভিস র্যাপার্স এবং রিকোয়েস্ট ব্রোকারসের পার্থক্যকে রিফলেক্ট করে।
ফলস্বরূপ স্ট্যান্ডার্ডাইজড এবং ইন্টিগ্রেটেড রেকর্ডগুলো ডেটা ওয়ারহাউসে মেটেরিয়ালাইজড ভিউ হিসেবে সংরক্ষিত হয়। এই বেস ভিউগুলো সাধারণত কিছুটা অ্যাগ্রিগেটেড। এগুলো কাস্টমাইজ করা যায় একাধিক অ্যানালিস্ট ইউজারের জন্য, ডেটা মার্টস আরও অ্যাগ্রিগেটেড ইনফরমেশন স্পেসিফিক আগ্রহের এলাকা নিয়ে সেকেন্ড-লেভেল ক্যাশ হিসেবে তৈরি করা হয় যা তারপর ডেটা অ্যানালিসিস টুলস দ্বারা পেনেট্রেট করা হয় কোয়েরি ফ্যাসিলিটি থেকে স্প্রেডশিট টুলস থেকে ফুল-ফ্লেজড ডেটা মাইনিং সিস্টেম পর্যন্ত।
