Data warehouse architecture in hindi:-
Data warehouse architecture में कई operational database और बाहरी स्रोतों से डेटा निकालने के लिए डिवाइस शामिल हैं; इस डेटा को साफ करने, बदलने और Integrated करने के लिए; डेटा वेयरहाउस में डेटा लोड करने के लिए; और वेयरहाउस को समय-समय पर रिफ्रेश करने के लिए स्रोतों पर अपडेट को reflected करने के लिए और वेयरहाउस से डेटा को शुद्ध करने के लिए, शायद धीमे archival storage पर मुख्य godown के अलावा, कई departmental data market हो सकते हैं। एक डेटा वेयरहाउस जिसे business की एक विशेष लाइन, जैसे बिक्री, मार्किंग या मार्केट के लिए डिज़ाइन किया गया है। एक dependent data mart में, डेटा एक एंटरप्राइज़-वाइड डेटा वेयरहाउस से प्राप्त किया जा सकता है। एक डेटा मार्ट में, डेटा सीधे स्रोतों से एकत्र किया जा सकता है। वेयरहाउस और डेटा मार्ट में data stored और managed किया जाता है।
एक या अधिक वेयरहाउस सर्वर, जो विभिन्न प्रकार के फ्रंट एंड टूल्स के लिए डेटा के render multidimensional view करते हैं: क्वेरी टूल, रिपोर्ट राइटर, विश्लेषण टूल और डेटा माइनिंग टूल। अंत में, मेटा डेटा के भंडारण और प्रबंधन के लिए एक भंडार है, और भंडारण प्रणाली की निगरानी और administration के लिए उपकरण हैं।
Goals of data warehouse architecture:-
अपने users - analysts और decision makers की सेवा के लिए एक डेटा वेयरहाउस मौजूद है। एक डेटा वेयरहाउस को आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए डिज़ाइन किया जाना चाहिए:
- एक यूजर अनुभव प्रदान करना उपयोगकर्ता स्वीकृति सफलता का माप है
- OLAP सिस्टम में Interference किए बिना कार्य लगातार डेटा का provide central repository करें
- complex questions का उत्तर जल्दी से
- विभिन्न शक्तिशाली analytical tools प्रदान करें जैसे कि OLAP और डेटा माइनिंग
- एक dimensional model के आधार पर।
- historical data included करें
- Detailed और Summary डेटा दोनों शामिल करें
- निरंतरता बनाए रखते हुए कई स्रोतों से अलग-अलग डेटा को समेकित करें
- बिक्री, इन्वेंट्री या वित्त जैसे किसी एक विषय पर ध्यान दें डेटा वेयरहाउस अक्सर काफी बड़े होते हैं।
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