ডেটা গুদামজাতকরণ এমন একটি পদ্ধতি যা ব্যবসার একটি গুরুত্বপূর্ণ ব্যবসায়িক অন্তর্দৃষ্টিকে সমর্থন করার জন্য একাধিক উত্স থেকে তথ্য সংগ্রহ এবং পরিচালনা করতে পারে। একটি ডেটা গুদাম বিশেষভাবে সমর্থন ব্যবস্থাপনা সিদ্ধান্তের লক্ষ্যগুলির জন্য তৈরি করা হয়েছে৷
৷একটি ডেটা গুদাম একটি ডাটাবেসকে সংজ্ঞায়িত করে যা একটি কোম্পানির অপারেশনাল ডাটাবেস থেকে আলাদাভাবে রক্ষণাবেক্ষণ করা হয়। ডেটা গুদাম সিস্টেমগুলি বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন সিস্টেমের একীকরণ সক্ষম করে। তারা বিশ্লেষণের জন্য একত্রিত, ঐতিহাসিক রেকর্ডের একটি কঠিন প্ল্যাটফর্ম সমর্থন করে ডেটা প্রক্রিয়াকরণকে সমর্থন করে।
একটি ডেটা গুদামকে দূরবর্তী বেস এলাকায় সংজ্ঞায়িত বস্তুগত দৃষ্টিভঙ্গির একটি গ্রুপ হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে। যখন একটি ক্যোয়ারী আনুষ্ঠানিক হয়, তখন এটি স্থানীয়ভাবে গণনা করা হয়, বস্তুগত দৃষ্টিভঙ্গি ব্যবহার করে, প্রাথমিক ডেটা উত্সগুলি অ্যাক্সেস না করে৷
ডেটা গুদাম হল একটি সক্রিয় সত্তা যা সময়ের সাথে সাথে ক্রমাগত প্রাপ্ত হয়। সময় অতিবাহিত হওয়ার সাথে সাথে তাদের দ্বারা নতুন প্রশ্নের উত্তর দিতে হবে। একচেটিয়াভাবে বস্তুগত দৃষ্টিভঙ্গি ব্যবহার করে বিভিন্ন প্রশ্নের উত্তর দেওয়া যেতে পারে। সাধারণভাবে, যদিও ডেটা গুদামে নতুন ভিউ ঢোকানো দরকার।
একটি ডেটা গুদাম ব্যবস্থার মধ্যে রয়েছে ডাটাবেস (উৎস ডাটাবেস, ডেটা গুদামে বস্তুগত দৃশ্য), ডেটা ট্রান্সপোর্ট এজেন্ট যা এক ডাটাবেস থেকে অন্য ডেটাবেসে রেকর্ড পাঠায় এবং একটি সংগ্রহস্থল যা সিস্টেম এবং এর সম্প্রসারণ সম্পর্কে মেটাডেটা সংরক্ষণ করে।
স্থানিক ডেটা গুদামগুলির নির্মাণ এবং প্রয়োগ সংক্রান্ত বিভিন্ন চ্যালেঞ্জিং সমস্যা রয়েছে। প্রথম চ্যালেঞ্জ হল ভিন্ন ভিন্ন উৎস এবং সিস্টেম থেকে স্থানিক তথ্যের একীকরণ। স্থানিক ডেটা সাধারণত একাধিক ডেটা ফর্ম্যাট ব্যবহার করে বিভিন্ন বাজার সংস্থা এবং সরকারী সংস্থাগুলিতে সংরক্ষণ করা হয়৷
দ্বিতীয় চ্যালেঞ্জটি হল স্থানিক ডেটা গুদামগুলিতে দ্রুত এবং নমনীয় অনলাইন বিশ্লেষণাত্মক প্রক্রিয়াকরণের উপলব্ধি। 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 ডেটা গুদামঘরের নকশার ক্ষেত্রে চারটি ভিন্ন দৃষ্টিভঙ্গি বিবেচনা করা উচিত যেমন টপ-ডাউন ভিউ, ডেটা সোর্স ভিউ, ডেটা ওয়ারহাউস ভিউ এবং বিজনেস কোয়েরি ভিউ।
টপ-ডাউন ভিউ ডেটা গুদামের জন্য প্রয়োজনীয় প্রাসঙ্গিক তথ্য নির্বাচন করার অনুমতি দেয়। এই ডেটা বর্তমান এবং ভবিষ্যতের ব্যবসার প্রয়োজনীয়তাগুলিকে সংযুক্ত করে৷
ডেটা সোর্স ভিউ অপারেশনাল সিস্টেম দ্বারা ক্যাপচার করা, সংরক্ষিত এবং পরিচালনা করা ডেটা প্রকাশ করে। একক ডেটা সোর্স টেবিল থেকে ইন্টিগ্রেটেড ডেটা সোর্স টেবিল পর্যন্ত এই ডেটাটি বিশদ এবং নির্ভুলতার বিভিন্ন স্তরে নথিভুক্ত করা যেতে পারে।
ডেটা উত্সগুলি প্রায়শই ঐতিহ্যগত ডেটা মডেলিং কৌশল দ্বারা মডেল করা হয়, যেমন সত্তা-সম্পর্ক মডেল বা CASE (কম্পিউটার-এডেড সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং) সরঞ্জাম৷
ডেটা গুদাম দৃশ্য ফ্যাক্ট টেবিল এবং মাত্রা টেবিল রয়েছে। এটি ডেটা গুদামের মধ্যে সংরক্ষিত ডেটা সংজ্ঞায়িত করে, যেমন পূর্বনির্ধারিত মোট এবং গণনা এবং উত্স, তারিখ এবং উত্স সম্পর্কিত তথ্য, ঐতিহাসিক প্রেক্ষাপটকে সমর্থন করার জন্য যোগ করা হয়৷
অবশেষে, ব্যবসায়িক ক্যোয়ারী ভিউ শেষ ব্যবহারকারীর দৃষ্টিকোণ থেকে ডেটা গুদামে রেকর্ডের দৃশ্য।
