डेटा वेयरहाउस क्या है? प्रकार, परिभाषा और उदाहरण

डेटा वेयरहाउसिंग क्या है?

A विवरण भण्डारण (DW) सार्थक व्यावसायिक अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए विभिन्न स्रोतों से डेटा एकत्र करने और प्रबंधित करने की प्रक्रिया है। डेटा वेयरहाउस का उपयोग आम तौर पर विषम स्रोतों से व्यावसायिक डेटा को जोड़ने और उसका विश्लेषण करने के लिए किया जाता है। डेटा वेयरहाउस BI सिस्टम का मूल है जिसे डेटा विश्लेषण और रिपोर्टिंग के लिए बनाया गया है।

यह प्रौद्योगिकियों और घटकों का मिश्रण है जो डेटा के रणनीतिक उपयोग में सहायता करता है। यह किसी व्यवसाय द्वारा बड़ी मात्रा में जानकारी का इलेक्ट्रॉनिक भंडारण है जिसे लेनदेन प्रसंस्करण के बजाय क्वेरी और विश्लेषण के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह डेटा को सूचना में बदलने और उपयोगकर्ताओं को समय पर उपलब्ध कराने की एक प्रक्रिया है ताकि बदलाव लाया जा सके।

निर्णय समर्थन डेटाबेस (डेटा वेयरहाउस) को संगठन के परिचालन डेटाबेस से अलग रखा जाता है। हालाँकि, डेटा वेयरहाउस एक उत्पाद नहीं बल्कि एक वातावरण है। यह एक सूचना प्रणाली का एक वास्तुशिल्प निर्माण है जो उपयोगकर्ताओं को वर्तमान और ऐतिहासिक निर्णय समर्थन जानकारी प्रदान करता है जिसे पारंपरिक परिचालन डेटा स्टोर में एक्सेस करना या प्रस्तुत करना मुश्किल है।

आप जानते ही होंगे कि इन्वेंट्री सिस्टम के लिए 3NF-डिज़ाइन किए गए डेटाबेस में एक-दूसरे से संबंधित टेबल हो सकती हैं। उदाहरण के लिए, मौजूदा इन्वेंट्री जानकारी पर एक रिपोर्ट में 12 से ज़्यादा जुड़ी हुई शर्तें शामिल हो सकती हैं। यह क्वेरी और रिपोर्ट के रिस्पॉन्स टाइम को तेज़ी से धीमा कर सकता है। डेटा वेयरहाउस एक नया डिज़ाइन प्रदान करता है जो रिस्पॉन्स टाइम को कम करने में मदद कर सकता है और रिपोर्ट और एनालिटिक्स के लिए क्वेरी के प्रदर्शन को बढ़ाने में मदद करता है।

डेटा वेयरहाउस सिस्टम को निम्नलिखित नाम से भी जाना जाता है:

• निर्णय समर्थन प्रणाली (डीएसएस)
• कार्यकारी सूचना प्रणाली
• प्रबंधन सूचना प्रणाली
• बिजनेस इंटेलिजेंस सॉल्यूशन
• विश्लेषणात्मक अनुप्रयोग
• डेटा वेयरहाउस

डेटावेयरहाउस का इतिहास

डेटावेयरहाउस उपयोगकर्ताओं को अपने संगठन के प्रदर्शन को समझने और उसे बेहतर बनाने में मदद करता है। कंप्यूटर सिस्टम के अधिक जटिल होने और बढ़ती मात्रा में सूचना को संभालने की आवश्यकता के कारण डेटा को वेयरहाउस करने की आवश्यकता विकसित हुई। हालाँकि, डेटा वेयरहाउसिंग कोई नई चीज़ नहीं है।

डेटा वेयरहाउस के विकास में कुछ प्रमुख घटनाएं इस प्रकार हैं-

• 1960 - डार्टमाउथ और जनरल मिल्स ने एक संयुक्त शोध परियोजना में आयाम और तथ्य शब्द विकसित किये।

• 1970 - नीलसन और आईआरआई ने खुदरा बिक्री के लिए आयामी डेटा मार्ट की शुरुआत की।
• 1983- टेरा डेटा कॉर्पोरेशन ने एक डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली शुरू की जो विशेष रूप से निर्णय समर्थन के लिए डिज़ाइन की गई थी

• डेटा वेयरहाउसिंग की शुरुआत 1980 के दशक के अंत में हुई जब IBM कर्मचारी पॉल मर्फी और बैरी डेवलिन ने बिजनेस डेटा वेयरहाउस विकसित किया।

• हालाँकि, वास्तविक अवधारणा इनमोन द्वारा दी गई थी Billउन्हें डेटा वेयरहाउस का जनक माना जाता था। उन्होंने वेयरहाउस और कॉर्पोरेट सूचना फैक्ट्री के निर्माण, उपयोग और रखरखाव के लिए विभिन्न विषयों पर लिखा था।

डेटावेयरहाउस कैसे काम करता है?

डेटा वेयरहाउस एक केंद्रीय भंडार के रूप में काम करता है जहाँ एक या अधिक डेटा स्रोतों से जानकारी आती है। डेटा ट्रांजेक्शनल सिस्टम और अन्य रिलेशनल डेटाबेस से डेटा वेयरहाउस में प्रवाहित होता है।

डेटा हो सकता है:

1. संरचित
2. अर्द्ध संरचित
3. असंरचित डेटा

डेटा को संसाधित, रूपांतरित और अंतर्ग्रहण किया जाता है ताकि उपयोगकर्ता बिजनेस इंटेलिजेंस टूल, SQL क्लाइंट और स्प्रेडशीट के माध्यम से डेटा वेयरहाउस में संसाधित डेटा तक पहुँच सकें। डेटा वेयरहाउस विभिन्न स्रोतों से आने वाली सूचनाओं को एक व्यापक डेटाबेस में मिला देता है।

इस सारी जानकारी को एक जगह पर एकत्रित करके, कोई संगठन अपने ग्राहकों का अधिक समग्र रूप से विश्लेषण कर सकता है। इससे यह सुनिश्चित करने में मदद मिलती है कि उसने उपलब्ध सभी सूचनाओं पर विचार किया है। डेटा वेयरहाउसिंग डेटा माइनिंग को संभव बनाता है। डेटा माइनिंग डेटा में ऐसे पैटर्न की तलाश करता है जिससे बिक्री और मुनाफ़े में वृद्धि हो सकती है।

डेटा वेयरहाउस के प्रकार

डेटा वेयरहाउस (DWH) के तीन मुख्य प्रकार हैं:

1. एंटरप्राइज़ डेटा वेयरहाउस (EDW):

एंटरप्राइज़ डेटा वेयरहाउस (EDW) एक केंद्रीकृत वेयरहाउस है। यह पूरे उद्यम में निर्णय समर्थन सेवा प्रदान करता है। यह डेटा को व्यवस्थित करने और प्रस्तुत करने के लिए एक एकीकृत दृष्टिकोण प्रदान करता है। यह विषय के अनुसार डेटा को वर्गीकृत करने और उन डिवीजनों के अनुसार पहुँच प्रदान करने की क्षमता भी प्रदान करता है।

2. Operaराष्ट्रीय डेटा स्टोर:

Operaराष्ट्रीय डेटा स्टोर, जिसे ODS भी कहा जाता है, कुछ और नहीं बल्कि डेटा स्टोर की आवश्यकता होती है जब न तो डेटा वेयरहाउस और न ही OLTP सिस्टम संगठनों की रिपोर्टिंग आवश्यकताओं का समर्थन करते हैं। ODS में, डेटा वेयरहाउस को वास्तविक समय में ताज़ा किया जाता है। इसलिए, इसे कर्मचारियों के रिकॉर्ड संग्रहीत करने जैसी नियमित गतिविधियों के लिए व्यापक रूप से पसंद किया जाता है।

3. डेटा मार्ट:

A डेटा मार्ट डेटा वेयरहाउस का एक उपसमूह है। यह विशेष रूप से बिक्री, वित्त, बिक्री या वित्त जैसे व्यवसाय की एक विशेष लाइन के लिए डिज़ाइन किया गया है। एक स्वतंत्र डेटा मार्ट में, डेटा सीधे स्रोतों से एकत्र किया जा सकता है।

डेटा वेयरहाउस के सामान्य चरण

पहले, संगठनों ने डेटा वेयरहाउसिंग का अपेक्षाकृत सरल उपयोग शुरू किया था। हालाँकि, समय के साथ, डेटा वेयरहाउसिंग का अधिक परिष्कृत उपयोग शुरू हो गया।

डेटा वेयरहाउस (DWH) के उपयोग के सामान्य चरण निम्नलिखित हैं:

ऑफलाइन Operaराष्ट्रीय डेटाबेस:

इस चरण में, डेटा को सिर्फ़ एक ऑपरेशनल सिस्टम से दूसरे सर्वर पर कॉपी किया जाता है। इस तरह, कॉपी किए गए डेटा को लोड करना, प्रोसेस करना और रिपोर्ट करना ऑपरेशनल सिस्टम के प्रदर्शन को प्रभावित नहीं करता है।

ऑफ़लाइन डेटा वेयरहाउस:

डेटावेयरहाउस में डेटा नियमित रूप से अपडेट किया जाता है Operaडेटावेयरहाउस में डेटा को मैप किया जाता है और डेटावेयरहाउस उद्देश्यों को पूरा करने के लिए परिवर्तित किया जाता है।

वास्तविक समय डेटा वेयरहाउस:

इस चरण में, जब भी ऑपरेशनल डेटाबेस में कोई लेनदेन होता है, तो डेटा वेयरहाउस अपडेट हो जाते हैं। उदाहरण के लिए, एयरलाइन या रेलवे बुकिंग सिस्टम।

एकीकृत डेटा वेयरहाउस:

इस चरण में, जब परिचालन प्रणाली कोई लेनदेन करती है, तो डेटा वेयरहाउस लगातार अपडेट होते रहते हैं। इसके बाद डेटा वेयरहाउस लेनदेन उत्पन्न करता है, जिसे परिचालन प्रणाली में वापस भेज दिया जाता है।

डेटा वेयरहाउस के घटक

डेटा वेयरहाउस के चार घटक हैं:

लोड प्रबंधक: लोड मैनेजर को फ्रंट कंपोनेंट भी कहा जाता है। यह वेयरहाउस में डेटा के निष्कर्षण और लोड से जुड़े सभी ऑपरेशन करता है। इन ऑपरेशन में डेटा को डेटा वेयरहाउस में प्रवेश करने के लिए तैयार करने के लिए परिवर्तन शामिल हैं।

गोदाम प्रबंधक: वेयरहाउस मैनेजर वेयरहाउस में डेटा के प्रबंधन से जुड़े ऑपरेशन करता है। यह डेटा का विश्लेषण करके स्थिरता सुनिश्चित करने, इंडेक्स और व्यू बनाने, डीनॉर्मलाइज़ेशन और एग्रीगेशन बनाने, सोर्स डेटा का रूपांतरण और विलय करने और डेटा को संग्रहित करने और बेक-अप करने जैसे ऑपरेशन करता है।

क्वेरी प्रबंधक: क्वेरी मैनेजर को बैकएंड घटक के रूप में भी जाना जाता है। यह उपयोगकर्ता क्वेरी के प्रबंधन से संबंधित सभी ऑपरेशन संचालन करता है। इस डेटा वेयरहाउस घटक के संचालन क्वेरी के निष्पादन को शेड्यूल करने के लिए उचित तालिकाओं पर सीधे क्वेरी हैं।

अंतिम उपयोगकर्ता पहुँच उपकरण:

इसे पांच अलग-अलग समूहों में वर्गीकृत किया गया है जैसे 1. डेटा रिपोर्टिंग 2. क्वेरी टूल्स 3. एप्लिकेशन डेवलपमेंट टूल्स 4. ईआईएस टूल्स, 5. ओएलएपी टूल्स और डेटा खनन उपकरण.

डेटा वेयरहाउस की जरूरत किसे है?

DWH (डेटा वेयरहाउस) सभी प्रकार के उपयोगकर्ताओं के लिए आवश्यक है जैसे:

• निर्णयकर्ता जो भारी मात्रा में डेटा पर निर्भर रहते हैं
• वे उपयोगकर्ता जो एकाधिक डेटा स्रोतों से जानकारी प्राप्त करने के लिए अनुकूलित, जटिल प्रक्रियाओं का उपयोग करते हैं।
• इसका उपयोग उन लोगों द्वारा भी किया जाता है जो डेटा तक पहुंचने के लिए सरल तकनीक चाहते हैं
• यह उन लोगों के लिए भी आवश्यक है जो निर्णय लेने के लिए व्यवस्थित दृष्टिकोण चाहते हैं।
• यदि उपयोगकर्ता बड़ी मात्रा में डेटा पर तेज़ प्रदर्शन चाहता है जो रिपोर्ट, ग्रिड या चार्ट के लिए आवश्यक है, तो डेटा वेयरहाउस उपयोगी साबित होता है।
• यदि आप डेटा प्रवाह और समूहीकरण के 'छिपे हुए पैटर्न' की खोज करना चाहते हैं तो डेटा वेयरहाउस पहला कदम है।

डेटा वेयरहाउस का उपयोग किस लिए किया जाता है?

यहां, सबसे आम क्षेत्र हैं जहां डेटा वेयरहाउस का उपयोग किया जाता है:

एयरलाइन:

एयरलाइन प्रणाली में इसका उपयोग परिचालन उद्देश्यों के लिए किया जाता है, जैसे चालक दल की नियुक्ति, मार्ग लाभप्रदता का विश्लेषण, फ्रीक्वेंट फ्लायर प्रोग्राम प्रमोशन आदि।

बैंकिंग:

बैंकिंग क्षेत्र में डेस्क पर उपलब्ध संसाधनों को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने के लिए इसका व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। कुछ बैंक बाजार अनुसंधान, उत्पाद और संचालन के प्रदर्शन विश्लेषण के लिए भी इसका उपयोग करते हैं।

स्वास्थ्य देखभाल:

स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र ने भी परिणामों की रणनीति बनाने और भविष्यवाणी करने, रोगियों की उपचार रिपोर्ट तैयार करने, संबद्ध बीमा कंपनियों, चिकित्सा सहायता सेवाओं आदि के साथ डेटा साझा करने के लिए डेटा वेयरहाउस का उपयोग किया।

सार्वजनिक क्षेत्र:

सार्वजनिक क्षेत्र में, डेटा वेयरहाउस का उपयोग खुफिया जानकारी जुटाने के लिए किया जाता है। यह सरकारी एजेंसियों को हर व्यक्ति के लिए कर रिकॉर्ड, स्वास्थ्य नीति रिकॉर्ड बनाए रखने और उनका विश्लेषण करने में मदद करता है।

निवेश और बीमा क्षेत्र:

इस क्षेत्र में, गोदामों का उपयोग मुख्य रूप से डेटा पैटर्न, ग्राहक प्रवृत्तियों का विश्लेषण करने और बाजार की गतिविधियों पर नज़र रखने के लिए किया जाता है।

श्रृंखला बनाए रखें:

खुदरा श्रृंखलाओं में, डेटा वेयरहाउस का व्यापक रूप से वितरण और विपणन के लिए उपयोग किया जाता है। यह वस्तुओं, ग्राहक खरीद पैटर्न, प्रचार को ट्रैक करने में भी मदद करता है और मूल्य निर्धारण नीति निर्धारित करने के लिए भी उपयोग किया जाता है।

दूरसंचार:

इस क्षेत्र में डेटा वेयरहाउस का उपयोग उत्पाद प्रचार, बिक्री निर्णय और वितरण निर्णय लेने के लिए किया जाता है।

अतिथ्य उद्योग:

यह उद्योग अपने विज्ञापन और प्रचार अभियानों को डिजाइन करने के साथ-साथ उनका अनुमान लगाने के लिए वेयरहाउस सेवाओं का उपयोग करता है, जहां वे ग्राहकों को उनकी प्रतिक्रिया और यात्रा पैटर्न के आधार पर लक्षित करना चाहते हैं।

डेटा वेयरहाउस को लागू करने के चरण

डेटावेयरहाउस कार्यान्वयन से जुड़े व्यावसायिक जोखिम को संबोधित करने का सबसे अच्छा तरीका नीचे दी गई तीन-आयामी रणनीति को अपनाना है

1. उद्यम रणनीति: यहाँ हम वर्तमान वास्तुकला और उपकरणों सहित तकनीकी की पहचान करते हैं। हम तथ्यों, आयामों और विशेषताओं की भी पहचान करते हैं। डेटा मैपिंग और रूपांतरण भी पास किया जाता है।
2. चरणबद्ध वितरण: डेटावेयरहाउस कार्यान्वयन को विषय क्षेत्रों के आधार पर चरणबद्ध किया जाना चाहिए। बुकिंग और बिलिंग जैसी संबंधित व्यावसायिक संस्थाओं को पहले लागू किया जाना चाहिए और फिर एक दूसरे के साथ एकीकृत किया जाना चाहिए।
3. पुनरावृत्त प्रोटोटाइपिंगकार्यान्वयन के लिए बड़े पैमाने पर प्रयास करने के बजाय, डेटावेयरहाउस को क्रमिक रूप से विकसित और परीक्षण किया जाना चाहिए।

यहां, डेटावेयरहाउस कार्यान्वयन के प्रमुख चरण और उसके परिणाम दिए गए हैं।

स्‍टेप	कार्य	वितरणयोग्य
1	परियोजना का दायरा निर्धारित करने की आवश्यकता	दायरा परिभाषा
2	व्यावसायिक आवश्यकताओं को निर्धारित करने की आवश्यकता	तार्किक डेटा मॉडल
3	परिभाषित करें Operaराष्ट्रीय डेटास्टोर आवश्यकताएँ	Operaराष्ट्रीय डेटा स्टोर मॉडल
4	निष्कर्षण उपकरण प्राप्त करें या विकसित करें	उपकरण और सॉफ्टवेयर निकालें
5	डेटा वेयरहाउस डेटा आवश्यकताएँ परिभाषित करें	संक्रमण डेटा मॉडल
6	दस्तावेज़ में गुम डेटा	करने योग्य परियोजना सूची
7	मैप्स Operaराष्ट्रीय डेटा स्टोर से डेटा वेयरहाउस	डी/डब्ल्यू डेटा एकीकरण मानचित्र
8	डेटा वेयरहाउस डेटाबेस डिज़ाइन विकसित करें	डी/डब्ल्यू डाटाबेस डिजाइन
9	डेटा निकालें Operaराष्ट्रीय डेटा स्टोर	एकीकृत डी/डब्ल्यू डेटा एक्सट्रैक्ट्स
10	डेटा वेयरहाउस लोड करें	प्रारंभिक डेटा लोड
11	डेटा वेयरहाउस बनाए रखें	चालू डेटा एक्सेस और उसके बाद के लोड

डेटा वेयरहाउस को क्रियान्वित करने के सर्वोत्तम अभ्यास

• डेटा की संगतता, सटीकता और अखंडता का परीक्षण करने के लिए एक योजना तय करें।
• डेटा वेयरहाउस को अच्छी तरह से एकीकृत, अच्छी तरह से परिभाषित और समयबद्ध होना चाहिए।
• डेटावेयरहाउस को डिजाइन करते समय सुनिश्चित करें कि आप सही उपकरण का उपयोग करें, जीवन चक्र का पालन करें, डेटा संघर्षों का ध्यान रखें और अपनी गलतियों से सीखने के लिए तैयार रहें।
• परिचालन प्रणालियों और रिपोर्टों को कभी न बदलें
• डेटा निकालने, साफ़ करने और लोड करने में बहुत अधिक समय खर्च न करें।
• डेटावेयरहाउस कार्यान्वयन प्रक्रिया में व्यावसायिक कर्मियों सहित सभी हितधारकों को शामिल करना सुनिश्चित करें। यह स्थापित करें कि डेटा वेयरहाउसिंग एक संयुक्त/टीम परियोजना है। आप ऐसा डेटा वेयरहाउस नहीं बनाना चाहते जो अंतिम उपयोगकर्ताओं के लिए उपयोगी न हो।
• अंतिम उपयोगकर्ताओं के लिए प्रशिक्षण योजना तैयार करें।

हमें डेटा वेयरहाउस की आवश्यकता क्यों है? लाभ और नुकसान

डेटा वेयरहाउस (DWH) के लाभ:

• डेटा वेयरहाउस व्यवसाय उपयोगकर्ताओं को कुछ स्रोतों से महत्वपूर्ण डेटा को एक ही स्थान पर शीघ्रता से एक्सेस करने की सुविधा देता है।
• डेटा वेयरहाउस विभिन्न क्रॉस-फ़ंक्शनल गतिविधियों पर सुसंगत जानकारी प्रदान करता है। यह एड-हॉक रिपोर्टिंग और क्वेरी का भी समर्थन करता है।
• डेटा वेयरहाउस उत्पादन प्रणाली पर तनाव को कम करने के लिए डेटा के कई स्रोतों को एकीकृत करने में मदद करता है।
• डेटा वेयरहाउस विश्लेषण और रिपोर्टिंग के लिए कुल टर्नअराउंड समय को कम करने में मदद करता है।
• पुनर्गठन और एकीकरण से उपयोगकर्ता के लिए रिपोर्टिंग और विश्लेषण का उपयोग आसान हो जाता है।
• डेटा वेयरहाउस उपयोगकर्ताओं को एक ही स्थान पर कई स्रोतों से महत्वपूर्ण डेटा तक पहुंचने की अनुमति देता है। इसलिए, यह उपयोगकर्ता के कई स्रोतों से डेटा प्राप्त करने में लगने वाले समय की बचत करता है।
• डेटा वेयरहाउस में ऐतिहासिक डेटा की एक बड़ी मात्रा संग्रहीत होती है। इससे उपयोगकर्ताओं को भविष्य की भविष्यवाणियाँ करने के लिए विभिन्न समय अवधि और रुझानों का विश्लेषण करने में मदद मिलती है।

डेटा वेयरहाउस के नुकसान:

• असंरचित डेटा के लिए यह आदर्श विकल्प नहीं है।
• डेटा वेयरहाउस का निर्माण और कार्यान्वयन निश्चित रूप से समय लेने वाला मामला है।
• डेटा वेयरहाउस अपेक्षाकृत जल्दी पुराना हो सकता है
• डेटा प्रकार और श्रेणियों, डेटा स्रोत स्कीमा, अनुक्रमणिका और क्वेरीज़ में परिवर्तन करना कठिन है।
• डेटा वेयरहाउस आसान लग सकता है, लेकिन वास्तव में, यह औसत उपयोगकर्ताओं के लिए बहुत जटिल है।
• परियोजना प्रबंधन में सर्वोत्तम प्रयासों के बावजूद, डेटा वेयरहाउसिंग परियोजना का दायरा हमेशा बढ़ता रहेगा।
• कभी-कभी वेयरहाउस उपयोगकर्ता अलग-अलग व्यावसायिक नियम विकसित कर लेते हैं।
• संगठनों को प्रशिक्षण और कार्यान्वयन के लिए अपने संसाधनों का बड़ा हिस्सा खर्च करने की आवश्यकता होती है।

डेटा वेयरहाउसिंग का भविष्य

• इसमे बदलो विनियामक बाधाएं अलग-अलग डेटा के स्रोत को संयोजित करने की क्षमता सीमित हो सकती है। इन अलग-अलग स्रोतों में असंरचित डेटा शामिल हो सकता है जिसे संग्रहीत करना मुश्किल है।
• के रूप में आकार डेटाबेस की संख्या बढ़ती जा रही है, एक बहुत बड़े डेटाबेस का अनुमान बढ़ता जा रहा है। डेटा वेयरहाउस सिस्टम बनाना और चलाना जटिल है, जिसका आकार हमेशा बढ़ता रहता है। आज उपलब्ध हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर संसाधन बड़ी मात्रा में डेटा को ऑनलाइन रखने की अनुमति नहीं देते हैं।
• मल्टीमीडिया डेटा टेक्स्ट डेटा के रूप में आसानी से हेरफेर नहीं किया जा सकता है, जबकि टेक्स्टुअल जानकारी को आज उपलब्ध रिलेशनल सॉफ़्टवेयर द्वारा पुनर्प्राप्त किया जा सकता है। यह एक शोध विषय हो सकता है।

डेटा वेयरहाउस उपकरण

बाजार में कई डेटा वेयरहाउसिंग उपकरण उपलब्ध हैं। यहाँ कुछ सबसे प्रमुख उपकरण दिए गए हैं:

1. मार्कलॉजिक:

मार्कलॉजिक एक उपयोगी डेटा वेयरहाउसिंग समाधान है जो एंटरप्राइज़ सुविधाओं की एक सरणी का उपयोग करके डेटा एकीकरण को आसान और तेज़ बनाता है। यह उपकरण बहुत जटिल खोज संचालन करने में मदद करता है। यह दस्तावेज़, संबंध और मेटाडेटा जैसे विभिन्न प्रकार के डेटा की क्वेरी कर सकता है।

https://www.marklogic.com/product/getting-started/

2. Oracle:

Oracle उद्योग में अग्रणी डेटाबेस है। यह ऑन-प्रिमाइसेस और क्लाउड दोनों के लिए डेटा वेयरहाउस समाधानों की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करता है। यह परिचालन दक्षता को बढ़ाकर ग्राहक अनुभव को अनुकूलित करने में मदद करता है।

https://www.oracle.com/index.html

3. Amazon लालShift:

Amazon रेडशिफ्ट डेटा वेयरहाउस टूल है। यह मानक का उपयोग करके सभी प्रकार के डेटा का विश्लेषण करने के लिए एक सरल और लागत प्रभावी उपकरण है एसक्यूएल और मौजूदा BI उपकरण। यह क्वेरी ऑप्टिमाइज़ेशन की तकनीक का उपयोग करके संरचित डेटा के पेटाबाइट्स के खिलाफ जटिल क्वेरी चलाने की भी अनुमति देता है।

https://aws.amazon.com/redshift/?nc2=h_m1

यहाँ उपयोगी की एक पूरी सूची है डेटावेयरहाउस उपकरण.

प्रमुख शिक्षा

• डेटा वेयरहाउस (DWH) को एंटरप्राइज़ डेटा वेयरहाउस (EDW) के रूप में भी जाना जाता है।
• डेटा वेयरहाउस को एक केंद्रीय भंडार के रूप में परिभाषित किया जाता है जहां एक या अधिक डेटा स्रोतों से जानकारी आती है।
• डेटा वेयरहाउस के तीन मुख्य प्रकार हैं एंटरप्राइज़ डेटा वेयरहाउस (EDW), Operaराष्ट्रीय डेटा स्टोर, और डेटा मार्ट।
• डेटावेयरहाउस की सामान्य स्थिति ऑफ़लाइन होती है Operaराष्ट्रीय डाटाबेस, ऑफलाइन डाटा वेयरहाउस, वास्तविक समय डाटा वेयरहाउस और एकीकृत डाटा वेयरहाउस।
• डेटावेयरहाउस के चार मुख्य घटक हैं लोड मैनेजर, वेयरहाउस मैनेजर, क्वेरी मैनेजर, एंड-यूज़र एक्सेस टूल
• डेटावेयरहाउस का उपयोग विभिन्न उद्योगों जैसे एयरलाइन, बैंकिंग, स्वास्थ्य सेवा, बीमा, खुदरा आदि में किया जाता है।
• डेटावेयरहाउसिंग को क्रियान्वित करने के लिए 3 सूत्रीय रणनीति अपनाई गई है, अर्थात उद्यम रणनीति, चरणबद्ध वितरण और पुनरावृत्त प्रोटोटाइपिंग।
• डेटा वेयरहाउस व्यवसाय उपयोगकर्ताओं को कुछ स्रोतों से महत्वपूर्ण डेटा को एक ही स्थान पर शीघ्रता से एक्सेस करने की सुविधा देता है।