संगठनों द्वारा डेटा वेयरहाउस जानकारी का उपयोग
डेटा वेयरहाउसिंग एक दृष्टिकोण है जो कई स्रोतों से डेटा एकत्र और प्रबंधित कर सकता है ताकि व्यवसाय को महत्वपूर्ण व्यावसायिक अंतर्दृष्टि प्रदान की जा सके। एक डेटा वेयरहाउस विशेष रूप से प्रबंधन निर्णय प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
डेटा वेयरहाउस की परिभाषा
सरल शब्दों में, एक डेटा वेयरहाउस एक डेटाबेस को परिभाषित करता है जिसे संगठन के ऑपरेशनल डेटाबेस से स्वतंत्र रूप से बनाए रखा जाता है। डेटा वेयरहाउस सिस्टम कई एप्लिकेशन सिस्टम के एकीकरण को सक्षम करते हैं। वे विश्लेषण के लिए समेकित, ऐतिहासिक डेटा का एक ठोस मंच प्रदान करके डेटा प्रसंस्करण का समर्थन करते हैं।
एक डेटा वेयरहाउस एक सिमेंटिकली सुसंगत डेटा स्टोर है जो निर्णय समर्थन डेटा मॉडल के भौतिक कार्यान्वयन के रूप में कार्य करता है। यह वह डेटा संग्रहीत करता है जिसकी एक उद्यम को रणनीतिक निर्णय बनाने के लिए आवश्यकता होती है। एक डेटा वेयरहाउस को एक वास्तुकला के रूप में देखा जाता है, जिसे कई विषम स्रोतों से रिकॉर्ड को एकीकृत करके संरचित और एड-हॉक क्वेरी, विश्लेषणात्मक दस्तावेजीकरण, और निर्णय लेने के लिए बनाया जाता है।
निर्माण और उपयोग
डेटा वेयरहाउस के निर्माण के लिए डेटा सफाई, डेटा एकीकरण, और डेटा समेकन की आवश्यकता होती है। डेटा वेयरहाउस के उपयोग के लिए निर्णय समर्थन प्रौद्योगिकियों के एक सेट की आवश्यकता होती है। यह "नॉलेज वर्कर्स" जैसे प्रबंधकों, विश्लेषकों, और अधिकारियों को वेयरहाउस का उपयोग करके डेटा का अवलोकन तेजी से और आसानी से प्राप्त करने और वेयरहाउस में डेटा के आधार पर ठोस निर्णय लेने में सक्षम बनाता है।
व्यावसायिक निर्णय लेने की गतिविधियां
कुछ संगठन इस डेटा का उपयोग व्यावसायिक निर्णय लेने की गतिविधियों का समर्थन करने के लिए करते हैं, जिसमें शामिल हैं:
- उपयोगकर्ता फोकस बढ़ाना: उपयोगकर्ता खरीद पैटर्न का विश्लेषण जिसमें खरीद प्राथमिकता, खरीद समय, बजट चक्र, और खर्च की मांग शामिल है।
- उत्पाद पुनर्स्थापन और पोर्टफोलियो प्रबंधन: तिमाही, वर्ष, और भौगोलिक क्षेत्रों द्वारा बिक्री के कार्यान्वयन की तुलना करके उत्पादन विधियों को फाइन-ट्यून करना।
- संचालन विश्लेषण और लाभ स्रोत: संचालन का विश्लेषण करना और लाभ के स्रोतों की तलाश करना।
- ग्राहक संबंध प्रबंधन: ग्राहक संबंधों का प्रबंधन, पर्यावरण सुधार, और कॉर्पोरेट संपत्ति की लागत का प्रबंधन।
विषम डेटाबेस एकीकरण
डेटा वेयरहाउसिंग विषम डेटाबेस एकीकरण के दृष्टिकोण से फायदेमंद है। संगठन आमतौर पर कई प्रकार के डेटा एकत्र करते हैं और कई, विषम, स्वायत्त, और वितरित डेटा स्रोतों से बड़े डेटाबेस का समर्थन करते हैं।
ऐसे डेटा को संयोजित करना और आसान और प्रभावी पहुंच प्रदान करना अत्यधिक वांछनीय, फिर भी चुनौतीपूर्ण है। इस लक्ष्य को प्राप्त करने की दिशा में डेटाबेस बाजार और शोध समुदाय में बहुत प्रयास किया गया है।
पारंपरिक दृष्टिकोण की सीमाएं
विषम डेटाबेस एकीकरण के लिए पारंपरिक डेटाबेस दृष्टिकोण कई विषम डेटाबेस के शीर्ष पर रैपर और इंटीग्रेटर्स (या मध्यस्थों) का निर्माण करना है। जब किसी उपयोगकर्ता साइट पर एक क्वेरी रखी जाती है, तो एक मेटाडेटा डिक्शनरी का उपयोग क्वेरी को शामिल विषम साइटों के लिए उपयुक्त क्वेरी में व्याख्या करने के लिए किया जा सकता है।
ये क्वेरी मैप की जाती हैं और स्थानीय क्वेरी प्रोसेसर्स को साझा की जाती हैं। कई साइटों से पुनर्स्थापित परिणाम एक वैश्विक उत्तर सेट में एकीकृत होते हैं। यह क्वेरी-संचालित दृष्टिकोण जटिल डेटा फ़िल्टरिंग और एकीकरण प्रक्रिया की आवश्यकता होती है, और प्रसंस्करण संसाधनों के लिए स्थानीय साइटों के साथ प्रतिस्पर्धा करता है। यह अक्सर क्वेरी, विशेष रूप से एकत्रीकरण की आवश्यकता वाली क्वेरी के लिए अप्रभावी और संभावित रूप से महंगा है।
