আমি আমার জুয়েলারী বাক্সে ডেটা পেয়েছি

প্রত্যেক মহিলার নিজের জিনিসপত্র পরিচালনা করার ক্ষেত্রে একটি সমস্যা রয়েছে। জামাকাপড় থেকে শুরু করে আনুষাঙ্গিক জিনিসপত্র পর্যন্ত তার জন্য একটি জিনিস প্রয়োজন যা তার সমস্ত জিনিস এক জায়গায় সংরক্ষণ করতে সহায়তা করবে। আমি অসংগঠিত হওয়ার কথা ভাবতে পারি না এবং আমি নিশ্চিত যে আপনি বেশিরভাগই এটি পড়ে আমার সাথে একমত হবেন। কেন এত কঠিন আয়োজন করা হচ্ছে? বেশিরভাগ সময়, আমি একটি অবসেসিভ বাধ্যতামূলক ব্যক্তি হওয়ার কারণে খুব তাড়িত হয়েছি।

এখন আমি এটিকে সামনে আনার কারণটি হ'ল ডেটা গুদামজাতকরণ সম্পর্কে আমি বেশ কয়েকটি নিবন্ধ পড়তে পেরেছিলাম এবং নিজেকে আমার মনে করিয়ে দেওয়া হয়েছিল। আমার সমস্ত জিনিসপত্রকে সঠিক স্থানে এক জায়গায় রাখার মতো আমার বেসিক আবেগের মতো, সংস্থাগুলিও আজ একই আশা করে। আপনার ডেটা গুদামজাত করার ধারণাগুলি অলস হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে। এমন অনেক লোক আছেন যারা এখনও একই বিষয়ে অজ্ঞান রয়েছেন।

ডেটা গুদামগুলি আজ সংস্থাগুলির মধ্যে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। ধারণা করা হচ্ছে, আগামী কয়েক বছরে এর ব্যবহার ধীরে ধীরে বাড়বে। চ্যালেঞ্জিং সময়ে, স্মার্ট সিদ্ধান্ত গ্রহণ এবং দক্ষতার সাথে ডেটা পরিচালনা করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে, যখন ডেটা গুদাম ঠিক নিখুঁতভাবে ফিট করে। ডেটা গুদামজাত করার ধারণাটি বোঝা শক্ত নয়। ধারণাটি হ'ল রিপোর্টিং, বিশ্লেষণ এবং অন্যান্য বিআই ফাংশন সমর্থন করার জন্য প্রয়োজনীয় ডেটার জন্য স্থায়ী স্টোরেজ স্পেস তৈরি করা।

ডেটা গুদামজাত করার ধারণাটি সহজ। ব্যবসায়িক প্রক্রিয়াগুলিকে সমর্থন করে এবং বিশেষ কম্পিউটারে অনুলিপি করে এমন অ্যাপ্লিকেশনগুলি থেকে ডেটা সময় সময় নেওয়া হয়। সেখানে এটি বৈধ, পুনরায় ফর্ম্যাট, পুনর্গঠিত, সংক্ষিপ্ত, পুনর্গঠিত এবং অন্যান্য উত্স থেকে প্রাপ্ত ডেটা সহ পরিপূরক করা যেতে পারে (ডেটা গুদামটি আমার আনুষঙ্গিক বাক্স Just ঠিক যেমন একটি ছোট বাক্সে আমার বিক্ষিপ্ত আনুষাঙ্গিকগুলির অ্যারে পরিচালনা করার মতো) । অ্যাডহক প্রতিবেদন, পোর্টাল এবং ড্যাশবোর্ডের মাধ্যমে ডেটা গুদাম রিপোর্ট তৈরি, বিশ্লেষণ এবং উপস্থাপনার তথ্যের মূল উত্স হয়ে ওঠে। (কোন অ্যাকসেসরিটি কোন বাক্সে রাখা হয়েছে তা সনাক্ত করা আমার পক্ষে সহজ হয়ে যায়)

ডেটা গুদামের কাজগুলি

1. এই ফাংশনটি নিবেদিত কম্পিউটারে চালিত হয়। (আমার মন)

২. একটি ডেটাবেস ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম (ডিবিএমএস) (আমার জিনিসপত্রগুলি সঞ্চয় করে এমন অন্যান্য মিনি বাক্সের সিরিজ) চালায়

৩. দীর্ঘ সময়ের জন্য ডেটা ধরে রাখে। (আমার আনুষাঙ্গিক দীর্ঘ সময়ের জন্য সঞ্চয় করে)

৪. অনেক উত্স থেকে প্রাপ্ত ডেটা একত্রিত করে (বিভিন্ন স্থানে ছড়িয়ে ছিটিয়ে থাকা অ্যাসেসরিজের একটি অ্যারে সঞ্চয় করে)

৫. একটি সাবধানে ডিজাইন করা ডেটা মডেলকে ঘিরে নির্মিত যা একটি উচ্চ গতির ডেটা এন্ট্রি ডিজাইন থেকে উত্পাদন ডেটাগুলিকে উচ্চ গতির পুনরুদ্ধারকে সমর্থন করে এমন একটিতে রূপান্তর করে। (আমার সমস্ত আনুষাঙ্গিক সামঞ্জস্য করার জন্য নিখুঁতভাবে ডিজাইন করা বাক্সটি বেছে নেওয়া এবং একটি ভাল বাক্স এবং একটি সাধারণ মানের মধ্যে পার্থক্য করার জন্য আমার পছন্দ)

একটি ভাল ডেটা গুদাম তৈরির ক্ষেত্রে সবচেয়ে কঠিন বিষয়টি হল সেই মডেলটির চারপাশে এটি নির্মিত হয়েছিল। প্রতিটি ডাটা মডেলটিকে পুনরায় ফর্ম্যাট করা দরকার এবং কোন মেটা ডেটা ক্ষেত্রগুলি গণনা করা এবং যুক্ত করা উচিত তা প্রতিটি ক্ষেত্রের নাম দেওয়ার জন্য সিদ্ধান্ত নেওয়া দরকার। একবার ডেটা গুদাম চালু হয়ে গেলে ডেটা মডেল স্থিতিশীল থাকা জরুরি that যদি এটি না হয়, তবে যখনই ডেটা মডেল পরিবর্তন হয় তখন ডেটা থেকে তৈরি করা প্রতিবেদনগুলি পরিবর্তন করা দরকার।

একবার একটি ডেটা গুদাম জায়গায় হয়ে গেলে এবং ডেটা দিয়ে ভালভাবে বসানো হয়, ভাল স্টাফ ক্র্যাকিং শুরু করে। তাদের কয়েকটি নিম্নরূপ:

তফসিলযুক্ত প্রতিবেদন জেনারেশন

2. প্যাকেট বিশ্লেষণমূলক অ্যাপ্লিকেশন

৩. অ্যাডহক রিপোর্টিং এবং বিশ্লেষণ

4. ড্যাশবোর্ডগুলির মাধ্যমে গতিশীল উপস্থাপনা

5. সামর্থ্য নিচে ড্রিল

6. ডেটা মাইনিং

7. সুরক্ষা

এই সুবিধাগুলি হ'ল ডেটা গুদামজাতকরণকে ভিত্তি করে বিআই করে তোলে এমন সংস্থাগুলি যেগুলি জটিলতার একটি নির্দিষ্ট স্তরে পৌঁছেছে তাদের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ ব্যবস্থাপনা সরঞ্জাম tool

ডেটা গুদাম সহ কয়েকটি বড় ব্র্যান্ড

আপেল

অ্যাপল একাধিক পেটাবাইট টেরাদাতা সিস্টেম পরিচালনা করছে। অ্যাপেল পণ্য গোষ্ঠী জুড়ে গ্রাহকদের আরও ভাল ধারণা পেতে ডেটা গুদাম ব্যবহার করে। এখন প্রতিটি সনাক্তকারী তথ্য এবং আই টিউনসের ইন্টারঅ্যাকশনগুলি প্রচুর ডেটা তৈরি করে যা সিস্টেমে চলে যায় যাতে সংস্থাটি জানতে পারে কে কে এবং তারা কী করছে।

ওয়ালমার্ট

খুচরা দৈত্যটি 1992 সালে তেরদাটার প্রথমবারের টেরাবাইট-স্কেল ডাটাবেস মোতায়েন করেছিল এবং তার পর থেকে এটি কিছুটা বেড়েছে। ২০০৪ সালের হিসাবে এর অপারেশনাল সিস্টেমটি ছিল 2.5 পেটাবাইটে, এবং সম্ভবত এখনই লাফিয়ে উঠবে এবং বড় হয়ে যাবে - আপনি যখন ওয়ালমার্ট এবং স্যামের ক্লাবের পাশাপাশি পৃথক একটি ব্যাকআপ সিস্টেমের জন্য পৃথকগুলি পরিচালনা করেন তখন সম্ভবত এটি দ্বিগুণ অঙ্কের মধ্যে পড়বে। বিশ্লেষণমূলক প্রচেষ্টা মূলত ওয়ালমার্টকে এক বিশাল চালানের দোকানে পরিণত করতে সহায়তা করেছে।

ইবে

ইবে দুটি জায়গায় ব্যবস্থা আছে এবং তারা উভয়ই বড়। এর প্রাথমিক ডেটা গুদামটি 9.2 পেটাবাইসের এটির 'একবাক্যতা সিস্টেম' যা ওয়েব ক্লিকগুলি সংরক্ষণ করে এবং অন্যান্য 'বড়' ডেটা 40 পেটবাইটের বেশি। এটিতে একটি একক টেবিল রয়েছে যা 1 ট্রিলিয়ন সারি। হ্যাঁ, এটি হাদোপ ধারণক্ষমতা ইবে গত বছরের 50 টি পেটাবাইটের চেয়ে ছোট, তবে টেরাদাতা হ্যান্ডোপের বাইরে এবং তার বাইরে সমস্ত সিস্টেম ডেটা সমর্থন করে বলে তাড়াতাড়ি, তাই এটি ইবে বে পুরো দুটি স্বতন্ত্র ডেটা পরিচালনা করছে না এমনটি নয় not পরিবেশ।

স্টারবাক্স

১৯ 1971১ সাল থেকে, স্টারবাকস কফি সংস্থা নৈতিকভাবে সর্বাধিক উত্সাহিত এবং বিশ্বের সর্বোচ্চ মানের কফি রোস্ট করার প্রতিশ্রুতিবদ্ধ। কর্পোরেট, আঞ্চলিক এবং স্টোর পর্যায়ে আরও জ্ঞাত ব্যবসায়ের সিদ্ধান্তগুলি চালনা করার জন্য তারা বিক্রয়, বিপণন, স্টোর ম্যানেজমেন্ট, পয়েন্ট অফ সেল, গ্রাহকের আনুগত্য এবং সরবরাহ চেইন ডেটা সহ একটি উচ্চ কার্যকারিতা এন্টারপ্রাইজ ডেটা গুদাম ব্যবহার করে।

এখানে কয়েকটি আকর্ষণীয় ব্যবহারের মামলা রয়েছে:

কন্টিনেন্টাল এয়ারলাইনস সিদ্ধান্ত নিয়েছে যে তারা তার গ্রাহকদের খুশি রাখতে চায় এবং আজীবন মূল্য দিয়ে তাদের মূল্যায়ন শুরু করে এবং বিমান সংস্থা বুঝতে পারার সাথে সাথে বিমানগুলি বিলম্বিত হবে বলে তাদের জন্য বিকল্প ব্যবস্থা করা শুরু করে।

একটি বিলাসবহুল গাড়ি সংস্থা তার গাড়ির অভ্যন্তরে বিভিন্ন উপাদানগুলির ব্যর্থতার ধরণ বিশ্লেষণ করতে অ্যাস্টার ডেটা ব্যবহার করেছিল। এটি সন্ধান করেছে যে আলোকসজ্জা, আসন এবং ইনফোটেনমেন্ট প্রায়শই একসাথে ব্যর্থ হয় (তারা একই সার্কিটে থাকে) এবং যখন কোনও গ্রাহক সেগুলির মধ্যে কোনও পরিষেবাতে আসে তখন তিনটিই পরীক্ষা করা শুরু করে।

আপনি কেন একটি ডেটা গুদাম রাখা মিস করতে পারেন না?

সময়ের সাথে সাথে ডেটা গুদামের মান বৃদ্ধি পায় এবং এটি সমস্ত জায়গায় এক জায়গায় রেখে দেওয়া শুরু করে দেয়। আপনার প্রতিযোগীরা সুযোগটি হাতছাড়া করায় এটির জন্য বিলম্ব হওয়া আপনার পক্ষে ব্যয় করতে পারে।

১. প্রদেয় হারে ছাড় আবিষ্কার করা বা বিক্রয়কর্মীরা অনুমোদিত সীমা ছাড়িয়ে ছাড় দিচ্ছে এমন জিনিস থেকে শক্ত সঞ্চয় আসে।

২. রিয়েল টাইম আর্থিক তথ্য একীকরণ কার্যকর হয় এবং কোন ডেটা উত্স সঠিক তা নিয়ে বিতর্ক বন্ধ হয়ে যায়।

৩. আইটি ব্যয় এবং প্রতিবেদনে নিবেদিত কর্মীরা ব্যাপকভাবে হ্রাস পেয়েছে।

৪. বিভিন্ন উত্স থেকে ডেটা সরবরাহ করে, পরিচালকদের এবং এক্সিকিউটিভদের আর সীমিত ডেটা বা তাদের পেটের উপর ভিত্তি করে ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত নেওয়ার দরকার পড়বে না।

জাবাতে ইসা ও হাসার সম্পর্ক

৫. একটি ডেটা গুদাম প্রচুর পরিমাণে historicalতিহাসিক ডেটা সঞ্চয় করে যাতে আপনি ভবিষ্যতের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য বিভিন্ন সময়কাল এবং প্রবণতা বিশ্লেষণ করতে পারেন।

Data. ডেটা গুদাম আপনাকে এত সময় বাঁচানোর পক্ষে কাজ করে। তারা কোনও স্থানে কোনও সংস্থার তথ্য সংরক্ষণ করে সময় সাশ্রয় করে। এটি বিভিন্ন স্থানে থাকার চেয়ে, একটি কেন্দ্রীভূত এটি আরও ভাল করে তোলে।

আপনার সংস্থার কি কোনও ডেটা গুদাম দরকার?

আপনার সংস্থাটি যে ডেটা তৈরি করে তা আপনার ব্যবসায়ের জন্য খুব মূল্যবান। আপনি নিশ্চিত করতে চান যে আপনার সমস্ত ডেটা সুরক্ষিত এবং যে কোনও সময়ে অ্যাক্সেসযোগ্য। তবে আজ, ডেটাগুলি প্রচুর পরিমাণে বাড়ছে এবং সংস্থাগুলি সেগুলি পরিচালনা করার জন্য একটি উপায় খুঁজে পাচ্ছে। এক্ষেত্রে ডেটা গুদাম একটি ভাল বাজি বলে মনে হচ্ছে। তবে আসল প্রশ্নটি হল, আপনার সংস্থার আসলেই কি দরকার?

1. স্প্রেডশিট উপর নির্ভরতা

এটি আজকের সর্বাধিক গুরুত্বপূর্ণ একটি সরঞ্জাম হিসাবে স্প্রেডশিটগুলির ব্যবহার অত্যন্ত মূল্যবান হয়ে উঠেছে। এই স্প্রেডশিটে প্রচুর পরিমাণে ডেটা সংরক্ষণ করা যেতে পারে। যখন ডেটার আকার বাড়তে শুরু করে তখন সমস্যা দেখা দেয়। প্রতিটি বিভাগের স্প্রেডশিট রয়েছে যা আপনার প্রতিবেদন তৈরি করতে ডেটা টানতে হবে। যদি এটি হয় তবে আপনি নিজেকে ম্যানুয়াল প্রতিবেদন তৈরি করতে দেখেন যা আপনার অনেক সময় নিতে পারে। যখন এটি ঘটে, তখন ডেটা গুদাম জিনিসগুলিকে আরও সহজ করতে ছবিতে আসে, কারণ বিভিন্ন শীট জুড়ে ছড়িয়ে থাকা তথ্যটি খুঁজে পাওয়া শক্ত।

2. দীর্ঘ অপেক্ষার সময়

আপনি যদি কোনও প্রতিবেদন বিকাশ করছেন তবে কেবলমাত্র আপনার সহকর্মীদের স্প্রেডশিটে তথ্য সরবরাহ করার জন্য অপেক্ষা করতে হবে বা তাদের ডেটা বিশ্লেষণ করার জন্য, আপনি নিজেকে দীর্ঘ সময়ের জন্য অপেক্ষা করতে পারেন। ডেটা গুদাম বাস্তবায়ন ডেটা কেন্দ্রিয়করণে সহায়তা করতে পারে এবং এটি আরও কার্যকরভাবে সমস্ত দলের সদস্যদের কাছে উপলব্ধ করতে পারে। এটি প্রকৃতপক্ষে এটি ট্র্যাক করতে এবং সহকর্মীদের সাথে যোগাযোগের জন্য ব্যয় করা সময় হ্রাস করে।

৩. ডেটা এবং রিপোর্টে তফাত

যখন বিভিন্ন বিভাগের টিম নেতারা বা সদস্যরা প্রতিবেদন তৈরি করেন, তখন ডেটা বা অনুসন্ধানগুলি আপনার, বা অন্যান্য প্রতিবেদন থেকে আলাদা হয়। কেবল এই হতাশাই নয়, এটি বাছাই করতে সময়সাপেক্ষও বটে এবং ব্যয়বহুল ভুল হতে পারে। যদি কোনও সময় আপনি মনে করেন যে আপনার ডেটাতে কোনও অসঙ্গতি রয়েছে, তবে সম্ভবত আপনি কোনও ডেটা গুদাম পাওয়ার বিষয়ে ভাবতে পারেন।

৪. রিপোর্ট তৈরির জন্য ব্যয় করা সময়

আদর্শভাবে, আমাদের প্রায় অবিলম্বে বিদ্যমান ডেটা ব্যবহার করে একটি প্রতিবেদন তৈরি করতে সক্ষম হওয়া উচিত। কোনও প্রতিবেদন তৈরির সময় আপনি যদি দেখতে পান যে ডেটা আপডেট হয়েছে কিনা তা পরীক্ষা করতে আপনাকে বিভিন্ন উত্সের কাছে যেতে হবে, বা অন্য উত্সগুলিকে ম্যানুয়ালি আপডেট করতে হবে, আপনি প্রতিবেদন বিকাশের জন্য প্রয়োজনীয় সময় কতটা খেয়াল করবেন।

যেহেতু ডেটা গুদামগুলি ডেটা একীভূত করে, আপনাকে কেবল তথ্যের জন্য একটি উত্সের দিকে যেতে হবে। উত্স ডেটা আপডেট করা বা পরিবর্তিত হলে স্বয়ংক্রিয়ভাবে আপডেট করার জন্য অনেকগুলি ডেটা গুদাম সেট আপ করা যেতে পারে এবং আপনি গ্যারান্টি দিতে পারেন যে আপনি যে ডেটা ব্যবহার করছেন তা সর্বদা সঠিক।

আমাদের জন্য একটি প্রশ্ন আছে? মন্তব্য বিভাগে তাদের উল্লেখ করুন এবং আমরা আপনার কাছে ফিরে আসব।

সম্পর্কিত পোস্ট: