Data warehousing concepts
ডেটা ওয়্যারহাউজিং ধারণা
ভূমিকা ডেটা ওয়্যারহাউজিং হলো বিভিন্ন উৎস থেকে ডেটা সংগ্রহ করে সেগুলোকে একত্রিত করে বিশ্লেষণের জন্য প্রস্তুত করার একটি প্রক্রিয়া। এটি ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত গ্রহণকে সহজ করে তোলে। ডেটা মাইনিং এবং বিজনেস ইন্টেলিজেন্স এর জন্য এটি একটি অপরিহার্য ভিত্তি। এই নিবন্ধে, ডেটা ওয়্যারহাউজিং-এর মূল ধারণা, উপাদান, ডিজাইন এবং বাস্তবায়ন নিয়ে বিস্তারিত আলোচনা করা হলো।
ডেটা ওয়্যারহাউজিং কী? ডেটা ওয়্যারহাউজিং হলো একটি বিষয়ভিত্তিক, সমন্বিত, সময়-পরিবর্তনশীল এবং অ-পরিবর্তনশীল ডেটার সংগ্রহ, যা ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত গ্রহণের সহায়তা করে। এটি লেনদেনমূলক ডাটাবেস সিস্টেম থেকে ভিন্ন, যা বর্তমান ডেটা নিয়ে কাজ করে। ডেটা ওয়্যারহাউস ঐতিহাসিক ডেটা সংরক্ষণ করে, যা সময়ের সাথে সাথে বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহার করা যায়।
ডেটা ওয়্যারহাউজিং এর প্রয়োজনীয়তা
- ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত গ্রহণ: ডেটা ওয়্যারহাউজিং ব্যবসায়িক প্রবণতা এবং প্যাটার্ন সনাক্ত করতে সাহায্য করে, যা সঠিক সিদ্ধান্ত নিতে সহায়ক।
- প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা: ডেটা বিশ্লেষণের মাধ্যমে কোম্পানিগুলো তাদের প্রতিযোগীদের থেকে এগিয়ে থাকতে পারে।
- গ্রাহক সম্পর্ক ব্যবস্থাপনা: গ্রাহকদের আচরণ এবং পছন্দ সম্পর্কে ধারণা পেতে সাহায্য করে, যা CRM উন্নত করে।
- ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা: ডেটা বিশ্লেষণের মাধ্যমে সম্ভাব্য ঝুঁকি চিহ্নিত করা এবং তা কমানোর উপায় খুঁজে বের করা যায়।
- কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন: বিভিন্ন বিভাগের কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন এবং উন্নতির ক্ষেত্রগুলো চিহ্নিত করা যায়।
ডেটা ওয়্যারহাউসের উপাদান একটি ডেটা ওয়্যারহাউসের প্রধান উপাদানগুলো হলো:
১. ডেটা উৎস (Data Sources): ডেটা ওয়্যারহাউসের জন্য ডেটা বিভিন্ন উৎস থেকে আসে, যেমন -
- অভ্যন্তরীণ উৎস: কোম্পানির নিজস্ব ডাটাবেস, যেমন - বিক্রয় ডেটা, উৎপাদন ডেটা, আর্থিক ডেটা ইত্যাদি।
- বাহ্যিক উৎস: তৃতীয় পক্ষের ডেটা, যেমন - বাজার গবেষণা ডেটা, জনসংখ্যা সংক্রান্ত ডেটা ইত্যাদি।
২. ইটিএল (ETL) প্রক্রিয়া: ইটিএল (Extract, Transform, Load) হলো ডেটা ওয়্যারহাউসে ডেটা লোড করার প্রক্রিয়া।
- Extract: বিভিন্ন উৎস থেকে ডেটা সংগ্রহ করা।
- Transform: ডেটাকে পরিষ্কার, পরিবর্তন এবং একত্রিত করা।
- Load: রূপান্তরিত ডেটা ওয়্যারহাউসে লোড করা।
ইটিএল সরঞ্জাম এই প্রক্রিয়া স্বয়ংক্রিয় করতে ব্যবহৃত হয়।
৩. ডেটা ওয়্যারহাউস ডাটাবেস: এটি হলো মূল ডেটা স্টোরেজ, যেখানে ডেটা বিষয়ভিত্তিক এবং অপ্টিমাইজড আকারে সংরক্ষিত থাকে। সাধারণত, রিলেশনাল ডাটাবেস ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম (RDBMS) অথবা কলামনার ডাটাবেস ব্যবহার করা হয়।
৪. মেটাডেটা: মেটাডেটা হলো ডেটা সম্পর্কে ডেটা। এটি ডেটার উৎস, অর্থ, এবং ব্যবহারের নিয়মাবলী বর্ণনা করে। মেটাডেটা ডেটা ওয়্যারহাউসের কার্যকারিতা এবং ব্যবহারযোগ্যতা বাড়ায়।
৫. অ্যাক্সেস সরঞ্জাম: এই সরঞ্জামগুলো ব্যবহারকারীদের ডেটা ওয়্যারহাউস থেকে ডেটা পুনরুদ্ধার এবং বিশ্লেষণ করতে সাহায্য করে। যেমন -
- এসকিউএল (SQL)
- OLAP সরঞ্জাম (Online Analytical Processing)
- ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন সরঞ্জাম
- রিপোর্ট জেনারেটর
ডেটা ওয়্যারহাউসের প্রকারভেদ ডেটা ওয়্যারহাউস বিভিন্ন প্রকারের হতে পারে, যেমন:
১. এন্টারপ্রাইজ ডেটা ওয়্যারহাউস (EDW): এটি পুরো প্রতিষ্ঠানের জন্য একটি কেন্দ্রীয় ডেটা স্টোরেজ।
২. ডেটা মার্ট (Data Mart): এটি একটি নির্দিষ্ট বিভাগ বা ব্যবসার অংশের জন্য তৈরি করা হয়। ডেটা মার্টগুলো সাধারণত EDW থেকে ডেটা নিয়ে তৈরি করা হয়।
৩. ভার্চুয়াল ডেটা ওয়্যারহাউস: এটি ডেটা একত্রিত না করে বিভিন্ন উৎস থেকে সরাসরি ডেটা অ্যাক্সেস করে।
৪. অপারেশনাল ডেটা স্টোর (ODS): এটি প্রায় রিয়েল-টাইম ডেটা ধারণ করে এবং অপারেশনাল রিপোর্টিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়।
ডেটা ওয়্যারহাউস ডিজাইন ডেটা ওয়্যারহাউস ডিজাইন করার সময় নিম্নলিখিত বিষয়গুলো বিবেচনা করা উচিত:
১. স্কিমা ডিজাইন: স্কিমা হলো ডেটা ওয়্যারহাউসের গঠন। প্রধান স্কিমা ডিজাইনগুলো হলো:
- স্টার স্কিমা (Star Schema): একটি কেন্দ্রীয় ফ্যাক্ট টেবিল এবং একাধিক ডাইমেনশন টেবিল থাকে।
- স্নোফ্লেক স্কিমা (Snowflake Schema): স্টার স্কিমার মতো, তবে ডাইমেনশন টেবিলগুলো আরও স্বাভাবিক করা হয়।
- গ্যালাক্সি স্কিমা (Galaxy Schema): একাধিক স্টার স্কিমা একত্রিত করে তৈরি করা হয়।
২. ডেটা মডেলিং: ডেটা মডেলিং হলো ডেটার সম্পর্ক এবং বৈশিষ্ট্য সংজ্ঞায়িত করা।
৩. পার্টিশনিং: পার্টিশনিং হলো বড় টেবিলগুলোকে ছোট অংশে ভাগ করা, যা কর্মক্ষমতা বাড়ায়।
৪. ইনডেক্সিং: ইনডেক্সিং হলো ডেটা পুনরুদ্ধারের গতি বাড়ানোর জন্য ব্যবহৃত একটি কৌশল।
ডেটা ওয়্যারহাউস বাস্তবায়ন ডেটা ওয়্যারহাউস বাস্তবায়নের ধাপগুলো হলো:
১. পরিকল্পনা: প্রয়োজনীয়তা নির্ধারণ এবং প্রকল্পের সুযোগ সংজ্ঞায়িত করা।
২. ডিজাইন: স্কিমা ডিজাইন, ডেটা মডেলিং এবং ইটিএল প্রক্রিয়া ডিজাইন করা।
৩. নির্মাণ: ডেটা ওয়্যারহাউস ডাটাবেস তৈরি এবং ইটিএল প্রক্রিয়া বাস্তবায়ন করা।
৪. পরীক্ষা: ডেটা ওয়্যারহাউসের সঠিকতা এবং কর্মক্ষমতা পরীক্ষা করা।
৫. স্থাপন: ডেটা ওয়্যারহাউস উৎপাদন পরিবেশে স্থাপন করা।
৬. রক্ষণাবেক্ষণ: ডেটা ওয়্যারহাউসের নিয়মিত রক্ষণাবেক্ষণ এবং আপডেট করা।
ডেটা ওয়্যারহাউজিং এর সাথে সম্পর্কিত ধারণা
- বিগ ডেটা: বৃহৎ এবং জটিল ডেটা সেট নিয়ে কাজ করা।
- ক্লাউড ডেটা ওয়্যারহাউজিং: ক্লাউড প্ল্যাটফর্মে ডেটা ওয়্যারহাউস স্থাপন করা।
- ডেটা লেক: একটি কেন্দ্রীয় ভান্ডার যেখানে স্ট্রাকচার্ড, সেমি-স্ট্রাকচার্ড এবং আনস্ট্রাকচার্ড ডেটা সংরক্ষণ করা হয়।
- রিয়েল-টাইম ডেটা ওয়্যারহাউজিং: রিয়েল-টাইম ডেটা বিশ্লেষণ এবং রিপোর্টিং।
কৌশল, টেকনিক্যাল বিশ্লেষণ এবং ভলিউম বিশ্লেষণের জন্য লিঙ্ক:
- টেকনিক্যাল বিশ্লেষণ
- ভলিউম বিশ্লেষণ
- ক্যান্ডেলস্টিক প্যাটার্ন
- মুভিং এভারেজ
- আরএসআই (RSI)
- এমএসিডি (MACD)
- ফিবোনাচ্চি রিট্রেসমেন্ট
- বুলিশ এবং বিয়ারিশ প্রবণতা
- সাপোর্ট এবং রেজিস্ট্যান্স লেভেল
- ট্রেডিং ভলিউম
- পেট্টি ক্যাশ ম্যানেজমেন্ট
- ঝুঁকি মূল্যায়ন
- পোর্টফোলিও ডাইভারসিফিকেশন
- বাজারের পূর্বাভাস
- অর্থনৈতিক সূচক
উপসংহার ডেটা ওয়্যারহাউজিং আধুনিক ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য একটি অত্যাবশ্যকীয় হাতিয়ার। সঠিক পরিকল্পনা, ডিজাইন এবং বাস্তবায়নের মাধ্যমে, একটি ডেটা ওয়্যারহাউস কোম্পানিগুলোকে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি পেতে এবং প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা অর্জন করতে সহায়তা করতে পারে। সময়ের সাথে সাথে ডেটা ওয়্যারহাউজিং প্রযুক্তি আরও উন্নত হচ্ছে, যা ব্যবসায়িকদের জন্য নতুন সুযোগ তৈরি করছে।
এখনই ট্রেডিং শুরু করুন
IQ Option-এ নিবন্ধন করুন (সর্বনিম্ন ডিপোজিট $10) Pocket Option-এ অ্যাকাউন্ট খুলুন (সর্বনিম্ন ডিপোজিট $5)
আমাদের সম্প্রদায়ে যোগ দিন
আমাদের টেলিগ্রাম চ্যানেলে যোগ দিন @strategybin এবং পান: ✓ দৈনিক ট্রেডিং সংকেত ✓ একচেটিয়া কৌশলগত বিশ্লেষণ ✓ বাজারের প্রবণতা সম্পর্কে বিজ্ঞপ্তি ✓ নতুনদের জন্য শিক্ষামূলক উপকরণ
