স্থানিক ডেটা গুদামগুলির নির্মাণ এবং ব্যবহার সম্পর্কিত বেশ কয়েকটি চ্যালেঞ্জিং সমস্যা রয়েছে। প্রথম চ্যালেঞ্জ হল ভিন্ন ভিন্ন উৎস এবং সিস্টেম থেকে স্থানিক তথ্যের একীকরণ। স্থানিক ডেটা সাধারণত বিভিন্ন শিল্প সংস্থা এবং সরকারী সংস্থাগুলিতে বিভিন্ন ডেটা ফর্ম্যাট ব্যবহার করে সংরক্ষণ করা হয়।
ডেটা ফরম্যাটগুলি শুধুমাত্র কাঠামো-নির্দিষ্ট নয় (যেমন, রাস্টার- বনাম ভেক্টর-ভিত্তিক স্থানিক ডেটা, অবজেক্ট-ওরিয়েন্টেড বনাম রিলেশনাল মডেল, বিভিন্ন স্থানিক স্টোরেজ এবং ইনডেক্সিং স্ট্রাকচার), কিন্তু বিক্রেতা-নির্দিষ্ট ( যেমন, ESRI, MapInfo, Intergraph)। ভিন্ন ভিন্ন স্থানিক ডেটার একীকরণ এবং বিনিময়ের উপর বিশাল কাজ হয়েছে, যা স্থানিক ডেটা একীকরণ এবং স্থানিক ডেটা গুদাম নির্মাণের পথ প্রশস্ত করেছে৷
দ্বিতীয় চ্যালেঞ্জ হল স্থানিক ডেটা গুদামগুলিতে দ্রুত এবং নমনীয় অনলাইন বিশ্লেষণাত্মক প্রক্রিয়াকরণের উপলব্ধি৷ স্টার স্কিমা মডেলটি স্থানিক ডেটা গুদামগুলির মডেলিংয়ের জন্য সর্বোত্তম পছন্দ কারণ এটি একটি সংক্ষিপ্ত এবং সংগঠিত গুদাম কাঠামো সমর্থন করে এবং OLAP পরিষেবাগুলিকে সমর্থন করে৷ কিন্তু, একটি স্থানিক গুদামে, উভয় মাত্রা এবং পরিমাপ স্থানিক উপাদানগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করতে পারে৷
একটি স্থানিক ডেটা কিউবে তিন ধরনের মাত্রা রয়েছে যা নিম্নরূপ -
অ-স্থানিক মাত্রা − একটি অ-স্থানিক মাত্রা শুধুমাত্র অ-স্থানিক ডেটা ধারণ করে। গুদামের জন্য অস্থানিক মাত্রা তাপমাত্রা এবং ঝড় তৈরি করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, কারণ প্রতিটিতে অ-স্থানিক ডেটা রয়েছে যার সাধারণীকরণগুলি অ-স্থানিক (তাপমাত্রার জন্য "গরম" এবং বৃষ্টিপাতের জন্য "ভেজা" সহ)।
স্থানিক-থেকে-অ-স্থানিক মাত্রা − একটি স্থানিক-থেকে-অ-স্থানিক মাত্রা হল এমন একটি মাত্রা যার আদিম-স্তরের ডেটা স্থানিক কিন্তু যার সাধারণীকরণ, একটি নির্দিষ্ট উচ্চ স্তর থেকে শুরু করে, অ-স্থানিক হয়৷
স্থানিক-থেকে-স্থানিক মাত্রা − একটি স্থানিক-থেকে-স্থানীয় মাত্রা হল এমন একটি মাত্রা যার আদিম স্তর এবং এর সমস্ত উচ্চ-স্তরের সাধারণীকৃত ডেটা স্থানিক। উদাহরণস্বরূপ, মাত্রা সমতা _temperature অঞ্চলে স্থানিক ডেটা অন্তর্ভুক্ত থাকে, যেমন এর সমস্ত সাধারণীকরণ, 0-5 ডিগ্রী (সেলসিয়াস), 5-10 ডিগ্রী ইত্যাদি অঞ্চলগুলি সহ।
একটি স্থানিক ডেটা কিউবে দুটি ধরণের পরিমাপ রয়েছে যা নিম্নরূপ -
সংখ্যাসূচক পরিমাপ − একটি সংখ্যাসূচক পরিমাপে শুধুমাত্র সংখ্যাসূচক তথ্য থাকে। উদাহরণস্বরূপ, একটি স্থানিক ডেটা গুদামের একটি পরিমাপ একটি অঞ্চলের মাসিক রাজস্ব হতে পারে, যাতে একটি রোল-আপ বছরে, কাউন্টি, ইত্যাদি দ্বারা মোট রাজস্ব মূল্যায়ন করতে পারে৷ সংখ্যাসূচক ব্যবস্থাগুলিকে বন্টনমূলক, বীজগণিতিক এবং সামগ্রিকভাবে শ্রেণীবদ্ধ করা যেতে পারে। .
স্থানিক পরিমাপ - একটি স্থানিক পরিমাপে স্থানিক বস্তুর প্রতি নির্দেশকের একটি সংগ্রহ রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, তাপমাত্রা এবং বৃষ্টিপাতের একই পরিসর সহ অঞ্চলগুলির স্থানিক ডেটা ঘনক্ষেত্রে একটি সাধারণীকরণে (বা রোল-আপ) একই কক্ষে গোষ্ঠীভুক্ত করা হবে, এবং এইভাবে গঠিত পরিমাপ সেই অঞ্চলগুলির জন্য নির্দেশকের একটি সেট অন্তর্ভুক্ত করে।
অ-স্থানিক ডেটা কিউব − একটি অ-স্থানিক ডেটা কিউবে শুধুমাত্র অ-স্থানিক মাত্রা এবং সংখ্যাসূচক পরিমাপ অন্তর্ভুক্ত থাকে। যদি একটি স্থানিক ডেটা কিউবে স্থানিক মাত্রা থাকে কিন্তু কোনো স্থানিক পরিমাপ না থাকে, তাহলে ড্রিলিং বা পিভটিং সহ এর OLAP ক্রিয়াকলাপ। এটি নন-স্পেশিয়াল ডেটা কিউবের মতো একটি দিক দিয়ে সঞ্চালিত হতে পারে।
