সংস্থাগুলি কীভাবে ডেটা গুদামগুলি থেকে তথ্য ব্যবহার করছে?

ডেটা গুদামজাতকরণ এমন একটি পদ্ধতি যা ব্যবসাকে একটি গুরুত্বপূর্ণ ব্যবসায়িক অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করতে একাধিক উত্স থেকে ডেটা সংগ্রহ এবং পরিচালনা করতে পারে। একটি ডেটা গুদাম বিশেষভাবে পরিচালনার সিদ্ধান্ত প্রদানের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।

সহজ ভাষায়, একটি ডেটা গুদাম একটি ডাটাবেসকে সংজ্ঞায়িত করে যা একটি প্রতিষ্ঠানের অপারেশনাল ডাটাবেস থেকে স্বাধীনভাবে রক্ষণাবেক্ষণ করা হয়। ডেটা গুদাম ব্যবস্থা একাধিক অ্যাপ্লিকেশন সিস্টেমের একীকরণ সক্ষম করে। তারা বিশ্লেষণের জন্য একত্রিত, ঐতিহাসিক ডেটার একটি কঠিন প্ল্যাটফর্ম প্রদান করে ডেটা প্রক্রিয়াকরণকে সমর্থন করে।

একটি ডেটা গুদাম হল একটি শব্দার্থগতভাবে সামঞ্জস্যপূর্ণ ডেটা সংরক্ষণ করে যে হ্যান্ডেলটিকে একটি সিদ্ধান্ত সমর্থন ডেটা মডেলের একটি শারীরিক সঞ্চালন হিসাবে সংরক্ষণ করে। এটি কৌশলগত সিদ্ধান্ত তৈরির জন্য প্রয়োজনীয় একটি এন্টারপ্রাইজের ডেটা সংরক্ষণ করে। একটি ডেটা গুদামকে একটি স্থাপত্য হিসাবে দেখা হয়, যা কাঠামোগত এবং অ্যাডহক প্রশ্ন, বিশ্লেষণাত্মক নথিপত্র এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য বিভিন্ন ভিন্ন ভিন্ন উত্স থেকে রেকর্ড একত্রিত করে নির্মিত হয়৷

একটি ডেটা গুদাম নির্মাণের জন্য ডেটা পরিষ্কার, ডেটা ইন্টিগ্রেশন এবং ডেটা একত্রীকরণ প্রয়োজন। একটি ডেটা গুদাম ব্যবহারের জন্য সিদ্ধান্ত সমর্থন প্রযুক্তির একটি সেট প্রয়োজন। এটি "জ্ঞান কর্মীদের" যেমন ব্যবস্থাপক, বিশ্লেষক এবং নির্বাহীদের দ্রুত এবং সুবিধাজনকভাবে ডেটার একটি ওভারভিউ পাওয়ার জন্য গুদামের প্রয়োজন করতে সক্ষম করে এবং সঠিক সিদ্ধান্তগুলি গুদামের ডেটার উপর নির্ভর করে৷

কিছু সংস্থা

• এটি ব্যবহারকারীর ফোকাস বাড়ানো হতে পারে, যার মধ্যে ক্রয় পছন্দ, কেনার সময়, বাজেট চক্র এবং ব্যয়ের চাহিদা সহ ব্যবহারকারী কেনার ধরণগুলির বিশ্লেষণ জড়িত৷

• ত্রৈমাসিক, বছরের দ্বারা এবং ভৌগলিক অঞ্চলগুলির দ্বারা সূক্ষ্ম-সুরক্ষিত উত্পাদন পদ্ধতির সাথে বিক্রয় বাস্তবায়নের তুলনা করে পণ্যগুলির পুনঃস্থাপন এবং পণ্য পোর্টফোলিওগুলি পরিচালনা করতে ব্যবহার করা যেতে পারে৷

• এটি অপারেশন বিশ্লেষণ এবং লাভের উৎস খুঁজতে পারে।

• এটি হতে পারে গ্রাহক সম্পর্ক পরিচালনা, পরিবেশগত সংশোধন করা এবং কর্পোরেট সম্পদের খরচ পরিচালনা করা।

ডাটা গুদামজাতকরণ ভিন্ন ভিন্ন ডাটাবেস একীকরণের দৃষ্টিকোণ থেকে উপকারী। সংস্থাগুলি সাধারণত বিভিন্ন ধরণের ডেটা সংগ্রহ করে এবং একাধিক, ভিন্ন ভিন্ন, স্বায়ত্তশাসিত এবং বিতরণ করা ডেটা উত্স থেকে বড় ডেটাবেসকে সমর্থন করে৷

এই ধরনের ডেটা একত্রিত করা অত্যন্ত আকাঙ্খিত, তবুও চ্যালেঞ্জিং এবং এটিতে সহজ এবং কার্যকর অ্যাক্সেস সমর্থন করে। এই লক্ষ্য অর্জনের জন্য ডাটাবেস মার্কেট এবং গবেষণা সম্প্রদায়ে অনেক প্রচেষ্টা ব্যবহার করা হয়েছে৷

ভিন্নধর্মী ডাটাবেস একীকরণের ঐতিহ্যগত ডাটাবেস পদ্ধতি হল একাধিক, ভিন্ন ভিন্ন ডাটাবেসের উপরে মোড়ক এবং ইন্টিগ্রেটর (বা মধ্যস্থতাকারী) তৈরি করা। যখন একটি ব্যবহারকারীর সাইটে একটি প্রশ্ন করা হয়, তখন একটি মেটাডেটা অভিধানটি অন্তর্ভুক্ত করা একক ভিন্নধর্মী সাইটগুলির জন্য উপযুক্ত প্রশ্নের ব্যাখ্যা করার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে৷

এই প্রশ্নগুলি ম্যাপ করা হয় এবং স্থানীয় ক্যোয়ারী প্রসেসরগুলিতে ভাগ করা হয়। একাধিক সাইট থেকে পুনরুদ্ধার করা ফলাফলগুলি একটি বিশ্বব্যাপী উত্তর সেটে একীভূত হয়৷ এই ক্যোয়ারী-চালিত পদ্ধতির জন্য জটিল ডেটা ফিল্টারিং এবং ইন্টিগ্রেশন পদ্ধতির প্রয়োজন, এবং সংস্থান প্রক্রিয়াকরণের জন্য স্থানীয় সাইটগুলির সাথে প্রতিযোগিতা করে। এটি অকার্যকর এবং ঘন ঘন অনুসন্ধানের জন্য সম্ভাব্য ব্যয়বহুল, বিশেষ করে প্রয়োজনীয় সমষ্টিগত প্রশ্নগুলির জন্য।