একটি বৃহৎ ডাটাবেস এবং OLAP-এ ধারণার বর্ণনার মধ্যে পার্থক্য কী?

ধারণার বর্ণনা

ধারণার বিবরণ একটি নির্দিষ্ট ধরনের ডেটা মাইনিং। এটি ঘন ঘন ক্রেতা, স্নাতক প্রার্থী, ইত্যাদি সহ ডেটার একটি সেট সংজ্ঞায়িত করে৷ এটি ডেটার বৈশিষ্ট্য এবং তুলনা বর্ণনা করে৷ এটি একটি শ্রেণির বিবরণ হিসাবেও পরিচিত যখন বর্ণনা করা ধারণাটিকে বস্তুর একটি শ্রেণি হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়। এই বিবরণগুলি ডেটা চরিত্রায়নের সমর্থনে নির্ধারণ করা যেতে পারে।

ডেটা ক্যারেক্টারাইজেশন হল ডেটার টার্গেট ক্লাসের সাধারণ বৈশিষ্ট্যের সারসংক্ষেপ। একটি নির্দিষ্ট ব্যবহারকারী-সংজ্ঞায়িত শ্রেণীর সাথে সম্পর্কিত ডেটা সাধারণত একটি ডাটাবেস ক্যোয়ারী দ্বারা পুনরুদ্ধার করা হয়। ডেটা ক্যারেক্টারাইজেশনের আউটপুট বিভিন্ন আকারে উপস্থাপন করা যেতে পারে যেমন বার চার্ট, কার্ভ, পাই চার্ট এবং লাইভ গ্রাফ ইত্যাদি।

ক্যারেক্টারাইজেশন ডেটার একটি প্রদত্ত সেটের সংক্ষিপ্ত সারসংক্ষেপ সমর্থন করে, যখন ধারণা বা শ্রেণী তুলনা ডেটার দুই বা ততোধিক সেটের তুলনা বর্ণনাকে সমর্থন করে।

OLAP

OLAP অন-লাইন বিশ্লেষণাত্মক প্রক্রিয়াকরণের প্রতিনিধিত্ব করে। OLAP হল সফ্টওয়্যার প্রযুক্তির একটি শ্রেণীবিভাগ যা বিশ্লেষক, ব্যবস্থাপক এবং প্রশাসনকে দ্রুত, নিয়মিত, ইন্টারেক্টিভ অ্যাক্সেসের মাধ্যমে ডেটাতে লাভের দৃষ্টিভঙ্গি প্রদান করে যা ডেটার প্রকৃত মাত্রা প্রতিফলিত করতে কাঁচা তথ্য থেকে পরিবর্তিত করা হয়েছে। ব্যবহারকারীদের দ্বারা সম্পন্ন এন্টারপ্রাইজ।

OLAP সার্ভারের বর্তমান ব্যবসায়িক ব্যবহারকারীরা ডেটা গুদাম বা ডেটা মার্ট থেকে বহুমাত্রিক ডেটা সহ, কীভাবে বা কোথায় ডেটা সংরক্ষণ করা হয় সে বিষয়ে উদ্বেগ ছাড়াই। OLAP সার্ভারের শারীরিক গঠন এবং কর্মক্ষমতা ডেটা স্টোরেজ সমস্যা বিবেচনা করা উচিত।

আসুন আমরা বড় ডাটাবেস এবং OLAP টুলের ধারণা বর্ণনার মধ্যে তুলনা দেখি।