ডেটা ওয়ারহাউসিং (Data Warehousing) হল একটি পদ্ধতি যা একাধিক সোর্স থেকে ডেটা সংগ্রহ ও পরিচালনা করে বিজনেসকে anlamlı বিজনেস ইনসাইট (business insight) প্রদান করার জন্য। একটি ডেটা ওয়ারহাউস নির্দিষ্টভাবে ব্যবস্থাপনা সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য ডিজাইন করা হয়।
সरल কথায়, একটি ডেটা ওয়ারহাউস একটি ডেটাবেস যেটি একটি সংস্থার অপারেশনাল ডেটাবেস থেকে স্বতন্ত্রভাবে রক্ষণাবেক্ষণ করা হয়। ডেটা ওয়ারহাউস সিস্টেম একাধিক অ্যাপ্লিকেশন সিস্টেমের ইন্টিগ্রেশন সক্ষম করে। সেগুলো ডেটা প্রসেসিং সমর্থন করে একত্রিত, ঐতিহাসিক ডেটার একটি কাঠামোগত প্ল্যাটফর্ম প্রদান করে যাতে বিশ্লেষণ করা যায়।
একটি ডেটা ওয়ারহাউস একটি সিমান্টিক্যালি কনসিস্টেন্ট ডেটা স্টোর যেটি একটি ডিসিশন সাপোর্ট ডেটা মডেলের ফিজিক্যাল ইমপ্লিমেন্টেশন হিসেবে কাজ করে। এতে একটি প্রতিষ্ঠান কৌশলগত সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য যা ডেটা প্রয়োজন সেটি সংরক্ষণ করা থাকে। একটি ডেটা ওয়ারহাউসকে একটি আর্কিটেকচার হিসেবে দেখা যায়, যা একাধিক হেটেরোজিনাস সোর্স থেকে রেকর্ড ইন্টিগ্রেট করে স্ট্রাকচারড এবং অ্যাড-হক কোয়ারী, অ্যানালিটিক্যাল রিপোর্টিং, এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য তৈরি করা হয়েছে।
ডেটা ওয়ারহাউস নির্মাণে ডেটা ক্লিনিং, ডেটা ইন্টিগ্রেশন, এবং ডেটা কনসোলিডেশন দরকার। ডেটা ওয়ারহাউস ব্যবহারে ডিসিশন সাপোর্ট টেকনোলজির একটি সেট দরকার। এটি "নলেজ ওয়ারকার" (knowledge workers) কে — যেন ম্যানেজার, অ্যানালিস্ট, এবং এক্সিকিউটিভ — ওয়ারহাউস থেকে দ্রুত ও সুবিধার সাথে ডেটার ওভারভিউ পাওয়া এবং ওয়ারহাউসের ডেটার ওপর ভিত্তি করে সুনিশ্চিত সিদ্ধান্ত নেওয়া সক্ষম করে।
বিজনেস সিদ্ধান্ত গ্রহণে ডেটা ওয়ারহাউসের ব্যবহার
কিছু সংস্থা এই ডেটা ব্যবহার করে বিজনেস সিদ্ধান্ত গ্রহণের কার্যকলাপ সমর্থন করে, যেমন:
ব্যবহারকারীর ফোকাস বাড়ানো: ব্যবহারকারীর ক্রয় প্যাটার্ন বিশ্লেষণ — ক্রয় পছন্দ, ক্রয় সময়, বাজেট সাইকেল, এবং খরচের চাহিদা।
প্রোডাক্ট রিপোজিশনিং এবং পোর্টফোলিও হ্যান্ডলিং: কোয়ার্টার, বছর, এবং জিওগ্রাফিক অঞ্চল অনুযায়ী সেলস পারফরম্যান্স তুলনা করে প্রোডাকশন পদ্ধতি ফাইন-টিউন করা।
অপারেশন অ্যানালাইসিস এবং লাভের উৎস খোঁজা।
কাস্টমার রিলেশনশিপ ম্যানেজমেন্ট, পরিবেশ সংশোধন, এবং কর্পোরেট অ্যাসেট খরচ পরিচালনা।
হেটেরোজিনাস ডেটাবেস ইন্টিগ্রেশনে ডেটা ওয়ারহাউসিং
ডেটা ওয়ারহাউসিং হেটেরোজিনাস ডেটাবেস ইন্টিগ্রেশনের দৃষ্টিকোণ থেকে উপকারী। সংস্থাগুলো সাধারণত বিভিন্ন ধরনের ডেটা সংগ্রহ করে এবং একাধিক, হেটেরোজিনাস, স্বায়ত্তশাসিত, এবং বিতরণকৃত ডেটা সোর্স থেকে বড় ডেটাবেস রক্ষণাবেক্ষণ করে।
এই ডেটা একত্রিত করে এবং সহজ ও কার্যকর অ্যাক্সেস প্রদান করা অত্যন্ত বাঞ্ছনীয়, তবে চ্যালেঞ্জিং। ডেটাবেস মার্কেট এবং গবেষণা কমিউনিটি এই লক্ষ্য অর্জনে অনেক প্রচেষ্টা করেছে।
পারম্পরিক ডেটাবেস পদ্ধতি vs ডেটা ওয়ারহাউসিং
হেটেরোজিনাস ডেটাবেস ইন্টিগ্রেশনের জন্য পারম্পরিক ডেটাবেস পদ্ধতি হল একাধিক হেটেরোজিনাস ডেটাবেসের ওপর র্যাপার (wrappers) এবং ইন্টিগ্রেটর/মিডিয়েটর (integrators/mediators) তৈরি করা। যখন একটি ব্যবহারকারী সাইটে কোয়ারি করা হয়, একটি মেটাডেটা ডিকশনারি ব্যবহার করে কোয়ারিটি ইনভলভড যেকোনো হেটেরোজিনাস সাইটের জন্য উপযুক্ত কোয়ারিতে রূপান্তরিত করা হয়।
এই কোয়ারিগুলো ম্যাপ এবং শেয়ার করা হয় লোকাল কোয়ারি প্রসেসরের কাছে। একাধিক সাইট থেকে ফেরত দেওয়া ফলাফলগুলো একটি গ্লোবাল আন্সার সেটে একীভূত করা হয়। এই কোয়ারি-চালিত পদ্ধতিতে জটিল ডেটা ফিল্টারিং এবং ইন্টিগ্রেশন প্রসেস দরকার, এবং লোকাল সাইটের সাথে প্রসেসিং রিসোর্সের জন্য প্রতিযোগিতা করে। এটি ফ্রিকোয়েন্ট কোয়ারির জন্য, বিশেষত অ্যাগ্রিগেশন প্রয়োজনীয় কোয়ারির জন্য অকার্যকর এবং সম্ভাব্য ব্যয়বহুল।
