কন্টেন্ট
- ডেটা গুদাম কী?
- ডেটা প্রকার
- সময়-বৈকল্পিক ডেটা
- সাবজেক্ট-ওরিয়েন্টেড ডেটা
- ইন্টিগ্রেটেড ডেটা
- ব্যবসায় বিশ্লেষণ এবং প্রতিবেদন জেনারেশন
- পরিসংখ্যান সংক্রান্ত সফ্টওয়্যার এবং ব্যবসায়িক বুদ্ধি
- ডেটা মাইনিং
- সংক্ষেপে ডেটা গুদামজাতকরণ
ছাড়াইয়া লত্তয়া:
ডেটা গুদামজাতকরণ historicalতিহাসিক, বর্তমান এবং ভবিষ্যতের ডেটা একীকরণের জন্য একটি শক্ত ভিত্তি সরবরাহ করে, কোনও সংস্থাকে রিপোর্ট উত্পন্ন করতে, উন্নত বিশ্লেষণ পরিচালনা করতে এবং কিছু ডেটা মাইনিং করার অনুমতি দেয়।
অনেক ব্যবসায় ক্রমাগতভাবে প্রচুর পরিমাণে ডেটা সংগ্রহ করে। তবে সেই তথ্যটি ব্যবহার করার জন্য, এটি উপলব্ধি করার জন্য প্রক্রিয়া এবং পদ্ধতিগুলির একটি কার্যকরী সেট অবশ্যই স্থাপন করতে হবে।
আপনি ডেটা গুদাম বিকাশকারী হন বা আপনি প্রথমবারের মতো ডেটা গুদাম শব্দটি শুনছেন, ডেটা গুদামের মৌলিক বিষয়গুলি বোঝা - এটির অর্থ কী, এর ব্যবহার কীভাবে এবং কী সুবিধা প্রদান করতে পারে - সহ এটি আবশ্যক।
একবার ডেটা সঠিকভাবে বিশ্লেষণ করা হয়ে গেলে, এটি এন্টারপ্রাইজে সাধারণ প্রবণতা এবং নিদর্শনগুলির ইতিবাচক এবং নেতিবাচক প্রভাবগুলির একটি পরিষ্কার চিত্র তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। এটি যথেষ্ট সহজ শোনায়, তবে ডেটা ব্যবহারের বিষয়টি নিশ্চিত করা ডেটা ওয়্যারহাউজিংয়ের অন্যতম বড় চ্যালেঞ্জ।
ডেটা গুদাম কী?
ডেটা গুদাম একটি কেন্দ্রিয় স্টোরেজ ইউনিট (ডাটাবেস) যা ডেটা এবং এর সমস্ত গভীরতার বিশদ বিবরণ সংজ্ঞায়িত করে এবং সংহত করে। এই বিশদগুলির মধ্যে একটি সংহত ডেটা মডেল ব্যবহারের মাধ্যমে কোনও সংস্থার গ্রাহক বেস, পরিষেবা সরবরাহকারী, সরবরাহকারী, লেনদেন বা ব্যবসায়িক প্রক্রিয়া সম্পর্কিত তথ্য অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে। (ব্যবসায়িক প্রক্রিয়া পরিচালনা সম্পর্কে জানতে, বিপিএম এবং এসওএ দেখুন: তারা কীভাবে ব্যবসা চালায় Drive
ডেটা গুদামজাতকরণ বিভিন্ন উত্স থেকে ডেটা টানায় যা এন্টারপ্রাইজ জুড়ে উপলব্ধ করা হয়; এই ডেটাটি তখন বিভিন্ন উপায়ে বিশ্লেষণ করা যায়। একটি ডেটা গুদাম হ'ল একীভূত, অবিচ্ছিন্ন, সময়-বৈকল্পিক এবং তথ্য-ভিত্তিক তথ্যের সংগ্রহ। এর অর্থ হ'ল কোনও ডেটা গুদামের নিম্নলিখিত লক্ষ্যগুলি অর্জন করা উচিত:
- ব্যবসায়ের মেটাডেটা ক্যাপচার করুন এবং অ্যাক্সেস দিন
- ডেটার গুণমান উন্নত করুন এবং উত্পন্ন প্রতিবেদনের অসঙ্গতিগুলি হ্রাস করুন
- বিভিন্ন বিভিন্ন উত্স থেকে ডেটা একীভূত করুন এবং ডেটা ভাগ করে নেওয়ার জন্য সরবরাহ করুন
- কার্যকরভাবে এবং দক্ষতার সাথে historicalতিহাসিক এবং বর্তমান তথ্য মার্জ করে সমস্ত প্রতিবেদনের প্রয়োজনীয়তার গতি এবং কার্যকারিতা বৃদ্ধি করুন
ডেটা প্রকার
একটি ডেটা গুদাম বিভিন্ন উত্স থেকে ডেটা নিয়ে এবং ব্যবসায়ের ব্যবহারকারীদের এক ভাগ করা জায়গা থেকে দ্রুত সমালোচনামূলক ডেটা অ্যাক্সেস করার অনুমতি দিয়ে উন্নত ব্যবসায় বুদ্ধি কৌশল সরবরাহ করে। কোনও ডেটা গুদামে সংগৃহীত ডেটার প্রকারটি বিষয় ভিত্তিক, সংহত এবং চিহ্নিত বা নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে সিঙ্ক্রোনাইজ করা হয়।
যখন ডেটা গুদামজাত করার কথা আসে তখন চারটি মূল ধরণের ডেটা থাকে:
কেউ যখন সফ্টওয়্যার মানের সম্পর্কে চিন্তা করে না তখন আপনি আপনার প্রোগ্রামিং দক্ষতা উন্নত করতে পারবেন না।
সময়-বৈকল্পিক ডেটা
সময়-বৈকল্পিক ডেটা নিশ্চিত করে যে ডেটা গুদামে সঞ্চিত সমস্ত তথ্য বর্তমান এবং সঠিক সময়ে উত্পন্ন হয়েছে। ডেটা গুদামে সমস্ত মূল স্ট্রাকচারগুলিতে বিগত পাঁচ থেকে 10 বছরের মতো দিগন্তের দৃষ্টিকোণ থেকে তথ্য সরবরাহ করে সময়ের একটি উপাদান থাকে।
সাবজেক্ট-ওরিয়েন্টেড ডেটা
সাবজেক্ট-ওরিয়েন্টেড ডেটা ব্যবসায়ের প্রধান বিষয় বিভাগ যেমন গ্রাহক, বিক্রয়, পণ্য এবং পরিষেবাগুলির ভিত্তিতে সংগঠিত হয়। সাবজেক্ট ওরিয়েন্টেশন সংস্থার মূল সিদ্ধান্ত নির্ধারকদের দ্বারা ব্যবহৃত হবে এমন ডেটাগুলির মডেল এবং বিশ্লেষণগুলিতে মনোনিবেশ করে নির্দিষ্ট বিষয়গুলির একটি সহজ এবং সংক্ষিপ্ত মূল্যায়ন সরবরাহ করে।
ইন্টিগ্রেটেড ডেটা
ইন্টিগ্রেটেড ডেটা একাধিক, মিশ্র উত্স, যেমন সম্পর্কিত ডেটাবেস, অনলাইন লেনদেনের রেকর্ড এবং ফ্ল্যাট ফাইলগুলি দিয়ে তৈরি। একবার নির্দিষ্ট উত্সগুলি সাফল্যের সাথে সংহত করার পরে ডেটা সাফাই প্রয়োগ করা হয়। এটি ডেটা রূপান্তর মাধ্যমে অ্যাট্রিবিউট ব্যবস্থা, নামকরণের কনভেনশন, এনকোডিং কাঠামো এবং কী পদগুলিতে ধারাবাহিকতা নিশ্চিত করে।
ব্যবসায় বিশ্লেষণ এবং প্রতিবেদন জেনারেশন
একটি ডাটা গুদাম বহুমাত্রিক ডেটা মডেলিংয়ের উপর ভিত্তি করে। একটি বহুমাত্রিক ডেটা মডেল ডেটা কিউব আকারে বিভিন্ন ধরণের বিভিন্ন দৃষ্টিভঙ্গি তৈরি করে, যা একাধিক মাত্রার মাধ্যমে ডেটা সংযত এবং দেখার সুযোগ দেয়। কোনও সংস্থা যখন প্রসারিত হয় এবং বিকশিত হয় তখন ডেটা গুদাম হ'ল ব্যবহৃত প্রথম পদক্ষেপগুলির মধ্যে একটি। এটি মূলত ব্যবহৃত হয় যখন কোনও সংস্থা ব্যবসায় বিশ্লেষণে বিনিয়োগ শুরু করার সিদ্ধান্ত নেয়। পরিসংখ্যান সম্পর্কিত তথ্যের ভিত্তিতে ব্যবসায়ের প্রয়োজনীয়তা এবং উন্নতি সনাক্ত করতে এবং কর্পোরেশন কর্তৃক ব্যবসায় বিশ্লেষণে বিভিন্ন প্রযুক্তিগত অ্যাপ্লিকেশন এবং পদ্ধতি ব্যবহৃত হয়।
ব্যবসায় বিশ্লেষণগুলি সংস্থাগুলিকে এমন নিদর্শনগুলি আবিষ্কার এবং সনাক্ত করতে সহায়তা করে যা ব্যবসায়ের ফলাফলের পূর্বাভাস, আকৃতি এবং উন্নতি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। তবে, এই প্রক্রিয়াটির ফলাফলগুলি সত্যই গণনা করে, কারণ এগুলি নতুন কৌশল তৈরি, বাস্তবায়ন এবং পরিচালনা প্রস্তাব করার জন্য ব্যবহৃত হয়। (ব্যাকগ্রাউন্ড পড়ার জন্য, ব্যবসায় গোয়েন্দার পরিচিতি দেখুন)
বিজনেস অ্যানালিটিক সমাধান বিগত পারফরম্যান্সের মূল্যায়ন করতে এবং ভবিষ্যতের ব্যবসায়িক পরিকল্পনা এবং বিকল্পের জন্য প্রস্তুত করতে পরিমাণগত এবং পরিসংখ্যানগত তথ্য ভিত্তিক ডেটা নেয়। ব্যবসায়ের ডেটা সংগ্রহগুলি সাধারণত পরিসংখ্যান সংক্রান্ত সফ্টওয়্যার ব্যবহারের মাধ্যমে মেশিন বা অ্যাপ্লিকেশনগুলির মাধ্যমে উত্পন্ন হয়। বিশ্লেষণের ভিত্তিতে উন্নতি করতে বহু সংস্থার পরিসংখ্যান সংক্রান্ত সফ্টওয়্যার কেন ব্যবহার করা যায় তা তা নয়।
পরিসংখ্যান সংক্রান্ত সফ্টওয়্যার এবং ব্যবসায়িক বুদ্ধি
পরিসংখ্যান সংক্রান্ত সফ্টওয়্যারটিকে বিজনেস ইন্টেলিজেন্স (বিআই) সফটওয়্যারও বলা হয়। অনেক সংস্থার জন্য, কোনও নির্দিষ্ট সফ্টওয়্যার নির্বাচন প্রক্রিয়া নেই, অন্যরা কর্পোরেট স্ট্যান্ডার্ড মেনে চলেন বা ডেটাবেস বা রিপোর্টিং সরঞ্জাম ইতিমধ্যে রয়েছে যা কেবল সক্রিয় হওয়া দরকার। উপযুক্ত বিশ্লেষণাত্মক সফ্টওয়্যার নির্বাচন করার সময় ব্যবহৃত প্রক্রিয়াটি দ্বি-কৌশল তৈরি এবং ইতিমধ্যে স্থিত সামগ্রিক ব্যবসায়ের প্রয়োজনীয়তা মেনে শুরু হয়।
ব্যবসায়িক পরিচালক এবং বিশ্লেষকরা উপযুক্ত সফ্টওয়্যার নির্বাচন করতে এবং তাদের ব্যবসায়িক বিশ্লেষণ কৌশলগুলি সঠিক দিক দিয়ে তাদের শুরু করবে তা নিশ্চিত করার ক্ষেত্রে একটি বড় ভূমিকা পালন করে। লক্ষ্য বাজারটি সবচেয়ে আরামদায়ক দামের সীমা নির্ধারণের জন্য অ্যামাজনের মতো ব্যবসা গ্রাহকদের মধ্যে আচরণের ক্রিয়াকলাপ ট্র্যাক করার জন্য পরিচিত। ব্যবসাগুলি তাদের সামগ্রিক মুনাফার মার্জিনের উপর খুব বেশি প্রভাব ফেল না করে প্রতিযোগিতামূলক দামের হারগুলি কার্যকরভাবে সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম হয়। পূর্বনির্ধারিত বিআই কৌশল ব্যতীত, এটি সাধারণ যে ক্রয় করা সফ্টওয়্যারটি কোনও সংস্থাকে তার প্রয়োজনীয় কাস্টমাইজেশন যোগ্যতা সরবরাহ করবে না।
ডেটা মাইনিং
তথ্য খনির প্রমাণ এবং সত্য-ভিত্তিক সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য দরকারী অন্তর্দৃষ্টি তৈরি করতে ডেটা গভীরভাবে খনন করা জড়িত। প্রযুক্তিগত ভাষায়, ডেটা মাইনিং বড় রিলেশনাল ডাটাবেসগুলির মধ্যে থেকে বিভিন্ন ক্ষেত্রে পারস্পরিক সম্পর্ক বা নিদর্শনগুলি খুঁজে পেতে ব্যবহার করা যেতে পারে। আরও সুনির্দিষ্টভাবে বলা যায়, এটি একাধিক দৃষ্টিকোণ থেকে তথ্য বিশ্লেষণ এবং এটি দরকারী ডেটাতে সংক্ষিপ্তকরণের প্রক্রিয়া। সর্বাধিক ক্ষেত্রে এই অন্তর্দৃষ্টিগুলি ব্যবসায়ের ব্যয় হ্রাস করতে, বিক্রয় বাড়াতে এবং অন্যান্য মূল কার্যকারিতা সূচকে প্রভাবিত করতে সহায়তা করে।
ডেটা মাইনিং একটি শক্তিশালী প্রযুক্তি যা বিভিন্ন ডেটা উত্স এবং রেকর্ডগুলির মধ্যে বিদ্যমান বিভিন্ন ভিন্ন মাত্রা, বিভাগ এবং সম্পর্কগুলি আবিষ্কার করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, খুচরা খাতে, ডেটা মাইনিং কোনও সংস্থাকে বিক্রয় নিদর্শন এবং গ্রাহকের আচরণ স্বীকৃতি দিতে সহায়তা করতে পারে, এইভাবে তারা তাদের সুবিধার জন্য তথ্যটি কাজে লাগাতে দেয়। একটি কুখ্যাত উদাহরণ হ'ল খুচরা বিক্রয়কারীরা টার্গেটস নির্ধারণের জন্য তার ক্রেতাদের কাছ থেকে প্রত্যাশা করা যেতে পারে, এমন সময় বাচ্চারা আইটেমের জন্য কুপনগুলিতে দোকানে সক্ষম করে যখন পিতামাতারা তাদের জন্য কেনাকাটা শুরু করেন।
সংক্ষেপে ডেটা গুদামজাতকরণ
ডেটা গুদামজাত কৌশলগুলি সংহত এবং প্রয়োগ করার সময়, ব্যবসায় বিশ্লেষণ পদ্ধতিগুলি সংস্থাগুলিকে তাদের সামগ্রিক ব্যবসায়ের কৌশল বাড়ানোর অনুমতি দেয় এবং বিআই সফ্টওয়্যার ব্যবহারের মাধ্যমে অনুকূলিত সিদ্ধান্ত গ্রহণের অনুমতি দেয়। বিশ্লেষণগুলি যে কোনও সংস্থায় গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে এবং উপাত্ত খনন এবং অন্যান্য বিভিন্ন বিশ্লেষণ পদ্ধতি সহ অনেকগুলি বিভিন্ন পদ্ধতি যথাযথ ডেটা সংগ্রহ পরিষেবা এবং বিপণনের সমর্থন ও উত্পাদন করতে ব্যবহৃত হতে পারে। গ্রাহকসেবা উন্নত করে, ইনভেন্টরি ম্যানেজমেন্টকে সহজ করে তোলা, স্বতন্ত্র গ্রাহকের চাহিদা পূরণ করে এমন ক্রস-প্রোমোশন পণ্যগুলি এবং সমালোচনামূলক পণ্য এবং পরিষেবা বিশ্লেষণ সরবরাহ করে ডেটা গুদামজাত কৌশলগুলির মাধ্যমে নতুন সুযোগ এবং সম্ভাবনাগুলি অনুসন্ধান করা হয়।
সংস্থাগুলি ডেটা বৃহত সেটগুলিতে জটিল প্রশ্নের উত্তরগুলি সন্ধান করার জন্য ডেটা গুদামজাতকরণ। ডিজিটাল ডেটা সংগ্রহ এবং স্টোরেজকে শক্তি দেয়।