তথ্য প্রক্রিয়াকরণ, বিশ্লেষণাত্মক প্রক্রিয়াকরণ, এবং ডেটা মাইনিং এর মতো তিন ধরণের ডেটা গুদাম অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে৷
তথ্য প্রক্রিয়াকরণ - এটি ক্রসট্যাব, টেবিল, চার্ট বা গ্রাফ ব্যবহার করে অনুসন্ধান, মৌলিক সংখ্যাগত বিশ্লেষণ এবং নথিপত্র প্রদান করে। ডেটা ওয়ারহাউস ডেটা প্রসেসিংয়ের একটি আধুনিক প্রবণতা হল কম খরচে ওয়েব-ভিত্তিক অ্যাক্সেসিং টুল তৈরি করা যা এটি ওয়েব ব্রাউজারগুলির সাথে একীভূত।
বিশ্লেষণমূলক প্রক্রিয়াকরণ - এটি মৌলিক OLAP অপারেশন প্রদান করে, যেমন স্লাইস-এন্ড-ডাইস, ড্রিলডাউন, রোল-আপ এবং পিভটিং। এটি সাধারণত সংক্ষিপ্ত এবং বিস্তারিত উভয় আকারে ঐতিহাসিক তথ্যের উপর কাজ করে। তথ্য প্রক্রিয়াকরণের উপর অনলাইন বিশ্লেষণাত্মক প্রক্রিয়াকরণের প্রধান ক্ষেত্র হল ডেটা গুদাম ডেটার বহুমাত্রিক তথ্য বিশ্লেষণ৷
ডেটা মাইনিং − এটি লুকানো প্যাটার্ন এবং অ্যাসোসিয়েশন আবিষ্কার করে, বিশ্লেষণাত্মক মডেল তৈরি করে, শ্রেণীবিভাগ এবং ভবিষ্যদ্বাণী বাস্তবায়ন করে এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুল ব্যবহার করে খনির ফলাফল প্রদর্শন করে জ্ঞান আবিষ্কার করে।
তথ্য প্রক্রিয়াকরণ প্রশ্নের উপর ভিত্তি করে, দরকারী তথ্য আবিষ্কার করতে পারেন. এটি এই ধরনের প্রশ্নের উত্তরগুলি সরাসরি ডাটাবেসে সংরক্ষিত বা সামগ্রিক পরিষেবাগুলির দ্বারা গণনাযোগ্য ডেটা প্রতিফলিত করতে পারে। তারা ডাটাবেসে সমাহিত অত্যাধুনিক ডিজাইন বা পূর্বাভাসযোগ্যতা প্রতিফলিত করে না। সুতরাং, তথ্য প্রক্রিয়াকরণ ডেটা মাইনিং নয়।
অনলাইন বিশ্লেষণাত্মক প্রসেসিং ডেটা মাইনিংয়ের কাছাকাছি একটি ধাপ আসে কারণ এটি ডেটা গুদামের ব্যবহারকারী-সংজ্ঞায়িত উপসেট থেকে বিভিন্ন গ্রানুলারিটিতে সংক্ষিপ্ত ডেটা পরিবর্তন করতে পারে। OLAP এবং ডেটা মাইনিং-এর পরিষেবাগুলিকে বিচ্ছিন্ন −
হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারেOLAP হল একটি ডেটা সংক্ষিপ্তকরণ/একত্রীকরণ টুল যা সহজেই ডেটা বিশ্লেষণকে সমর্থন করে, যখন ডেটা মাইনিং বিপুল পরিমাণ ডেটার মধ্যে লুকিয়ে থাকা অন্তর্নিহিত ডিজাইন এবং আকর্ষণীয় জ্ঞানের স্বয়ংক্রিয় আবিষ্কারকে সক্ষম করে৷
OLAP টুলগুলিকে সহজীকরণ এবং ইন্টারেক্টিভ ডেটা বিশ্লেষণ প্রদানের লক্ষ্যে লক্ষ্য করা হয়, যেখানে ডেটা মাইনিং সরঞ্জামগুলির উদ্দেশ্য হল প্রযোজ্য প্রক্রিয়াটিকে যতটা স্বয়ংক্রিয় করা, ব্যবহারকারীদের প্রক্রিয়াটিকে সমর্থন করতে সক্ষম করে। এই পদ্ধতিতে, ডেটা মাইনিং প্রথাগত অনলাইন বিশ্লেষণাত্মক প্রক্রিয়াকরণের এক ধাপ এগিয়ে যায়।
ডেটা মাইনিংয়ের একটি বিকল্প দৃষ্টিভঙ্গি গ্রহণ করা যেতে পারে যেখানে ডেটা মাইনিং ডেটা সংজ্ঞা এবং ডেটা মডেলিং উভয়ই কভার করে। যেহেতু OLAP সিস্টেমগুলি ডেটা গুদামগুলি থেকে তথ্যের সাধারণ সংজ্ঞা প্রদর্শন করতে পারে, OLAP পরিষেবাগুলি মূলত ব্যবহারকারী-নির্দেশিত ডেটা সংক্ষিপ্তকরণ এবং তুলনা করার জন্য (ড্রিলিং, পিভটিং, স্লাইসিং, ডাইসিং ইত্যাদির মাধ্যমে)।
ডেটা মাইনিং ডেটা গুদামগুলিতে সংরক্ষিত ডেটা বিশ্লেষণের মধ্যে সীমাবদ্ধ নয়। এটি ডেটা গুদামে সমর্থিত সংক্ষিপ্ত রেকর্ডের চেয়ে আরও বিশদ কণিকাতে বিদ্যমান ডেটা অন্বেষণ করতে পারে৷
এটি আধুনিক বহুমাত্রিক ডাটাবেস প্রযুক্তির সাথে মডেলের জন্য জটিল লেনদেন, স্থানিক, পাঠ্য এবং মাল্টিমিডিয়া রেকর্ডগুলিও অন্বেষণ করতে পারে। এই প্রেক্ষাপটে, ডেটা মাইনিং ডেটা মাইনিং পরিষেবা এবং পরিচালিত ডেটার জটিলতা সম্পর্কিত OLAP-এর তুলনায় একটি বিস্তৃত বর্ণালী কভার করে৷
