ডেটা গোদামের ধারণা
ডেটা গোদাম একটি পদ্ধতি যা বিভিন্ন উৎস থেকে তথ্য সংগ্রহ ও পরিচালনা করে যাতে ব্যবসায়িক গুরুত্বপূর্ণ অন্তর্দৃষ্টি সমর্থন করা যায়। একটি ডেটা গোদাম özellikle ব্যবস্থাপনার সিদ্ধান্ত সমর্থনের উদ্দেশ্যে তৈরি করা হয়।
একটি ডেটা গোদাম একটি ডেটাবেসকে সংজ্ঞায়িত করে যা একটি কোম্পানির অপারেশনাল ডেটাবেস থেকে আলাদা রক্ষায় রক্ষা করা হয়। ডেটা গোদাম সিস্টেমগুলো বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন সিস্টেমের ইন্টিগ্রেশন সক্ষম করে। এগুলো একীভূত, ঐতিহাসিক রেকর্ডের একটি সশক্ত প্ল্যাটফর্ম প্রদান করে ডেটা প্রসেসিং ও বিশ্লেষণের জন্য।
একটি ডেটা গোদাম দূরবর্তী বেস টেবিলের ওপর সংজ্ঞায়িত ম্যাটেরিয়ালাইজড ভিউয়ের একটি সমষ্টি হিসেবে বিবেচনা করা যায়। যখন একটি কোয়েরি অফিসিয়ালি করা হয়, এটি স্থানীয়ভাবে গণনা করা হয়, ম্যাটেরিয়ালাইজড ভিউ ব্যবহার করে, মূল ডেটা উৎস অ্যাক্সেস না করে।
ডেটা গোদাম একটি সক্রিয় 엔টিটি যা সময়ের সাথে সাথে বিকশিত হয়। সময় বিতার পর оскোর নতুন কোয়েরি সেগুলোর দ্বারা উত্তর দেওয়া প্রয়োজন হয়। বিভিন্ন কোয়েরি শুধু ম্যাটেরিয়ালাইজড ভিউ ব্যবহার করে উত্তর দেওয়া যায়। সাধারণত, নতুন ভিউ ডেটা গোদামে যোগ করতে হয়।
একটি ডেটা গোদাম সিস্টেমে থাকে ডেটাবেস (সোর্স ডেটাবেস, ডেটা গোদামের ম্যাটেরিয়ালাইজড ভিউ), ডেটা ট্রান্সপোর্ট এজেন্ট যারা এক ডেটাবেস থেকে অন্যটিতে রেকর্ড ট্রান্সফার করে, এবং একটি রিপোজিটরি যা সিস্টেম ও এর বিস্তারের মেটাডেটা সংরক্ষণ করে।
স্থানিক ডেটা গোদামের চ্যালেঞ্জ
স্থানিক ডেটা গোদামের নির্মাণ ও ব্যবহার সম্পর্কে বিভিন্ন চ্যালেঞ্জিং সমস্যা রয়েছে। প্রথম চ্যালেঞ্জ হলো異构 উৎস ও সিস্টেম থেকে স্থানিক তথ্যের একীকরণ। স্থানিক ডেটা সাধারণত বিভিন্ন বাজার প্রতিষ্ঠান ও সরকারি ഏজেন্সি দ্বারা বিভিন্ন ডেটা ফরম্যাটে সংরক্ষিত থাকে।
দ্বিতীয় চ্যালেঞ্জ হলো স্থানিক ডেটা গোদামে দ্রুত ও নমনীয় অন-লাইন বিশ্লেষণ প্রক্রিয়া (OLAP) বাস্তবায়ন। স্টার স্কিমা মডেল স্থানিক ডেটা গোদাম মডেলিংয়ের জন্য সেরা পছন্দ কারণ এটি একটি সংক্ষিপ্ত ও সংগঠিত গোদাম কাঠামো সমর্থন করে এবং OLAP অপারেশন সমর্থন করে। কিন্তু একটি স্থানিক গোদামে, মাত্রা ও মাপ দুটোই স্থানিক উপাদান ধারণ করতে পারে।
ডেটা গোদাম ডিজাইনের চারটি দৃষ্টিভঙ্গি
ডেটা গোদামের ডিজাইন সম্পর্কে চারটি ভিন্ন দৃষ্টিভঙ্গি বিবেচনা করা উচিত: টপ-ডাউন ভিউ, ডেটা সোর্স ভিউ, ডেটা গোদাম ভিউ, এবং বিজনেস কোয়েরি ভিউ।
- টপ-ডাউন ভিউ — ডেটা গোদামের জন্য প্রাসঙ্গিক তথ্য নির্বাচন করতে দেয়। এই ডেটা বর্তমান ও ভবিষ্যৎ ব্যবসায়িক প্রয়োজনীয়তায় সংযুক্ত।
- ডেটা সোর্স ভিউ — অপারেশনাল সিস্টেম দ্বারা ক্যাপচার, সংরক্ষিত, ও পরিচালিত ডেটা প্রকাশ করে। এই ডেটা বিভিন্ন স্তরে বিবরণ ও নির্ভুলতায় ডকুমেন্টেড থাকতে পারে, একক ডেটা সোর্স টেবিল থেকে ইন্টিগ্রেটেড ডেটা সোর্স টেবিল পর্যন্ত।
- ডেটা গোদাম ভিউ — ফ্যাক্ট টেবিল ও ডাইমেনশন টেবিল ধারণ করে। এটি ডেটা গোদামের মধ্যে সংরক্ষিত ডেটাকে সংজ্ঞায়িত করে, যथा পূর্ব-গণনা করা যোগফল ও গণনা, এবং উৎস, তারিখ, ও সময়ের উৎপত্তি সম্পর্কিত তথ্য, ঐতিহাসিক প্রসঙ্গ সমর্থনের জন্য যোগ করা হয়।
- বিজনেস কোয়েরি ভিউ — শেষ ব্যবহারকারীর দৃষ্টিকোণ থেকে ডেটা গোদামের রেকর্ডের ভিউ।
