Data mart and Meta data in hindi:-
डेटा वेयरहाउस एक रिलेशनल डेटाबेस है जिसे लेनदेन processing के बजाय क्वेरी और analysis के लिए डिज़ाइन किया गया है। डेटा वेयरहाउस में आमतौर पर historical data होता है जो लेनदेन डेटा से प्राप्त होता है। यह analysis कार्यभार को लेन-देन से अलग करता है और एक व्यवसाय को कई sources से डेटा को consolidate करने में सक्षम बनाता है।
एक रिलेशनल डेटाबेस के अलावा, एक डेटा वेयरहाउस environment में अक्सर एक ETL solution, एक OLAP इंजन, client analysis tools और अन्य application होते हैं जो डेटा collection करने और इसे business users को delivere करने की process करते हैं।
Types of data warehouse:-
1. Enterprise data warehouse :-
एक एंटरप्राइज डेटा वेयरहाउस पूरे एंटरप्राइज में decision support के लिए एक central डेटाबेस प्रदान करता है।
2. ODS (operational data store): -
इसका एक broad enterprise wide scope है, लेकिन वास्तविक एंटरप्राइज डेटा वेयरहाउस के विपरीत, डेटा को वास्तविक समय में किया जाता है और नियमित Business Activity के लिए उपयोग किया जाता है।
3. Data mart :-
डेटामार्ट डेटा वेयरहाउस का एक सबसेट है और यह एक special area, business unit का Support करता है।
Data Mart in hindi:-
डेटा वेयरहाउस एक consolidated data model है जो किसी organization के लिए central data store को डिफाइन करता है। data mart यूजर ग्रुप लिए एक data inventory है। इसमें summarized डेटा होता है जिसे यूजर ग्रुप आसानी से समझ सकता है। एक डेटा मार्ट अकेला नहीं हो सकता; इसके लिए डेटा वेयरहाउस की आवश्यकता होती है। प्रत्येक डेटा वेयरहाउसिंग प्रयास है, इसलिए आपकी कंपनी का डेटा warehousing environment जो हम पेश करने जा रहे हैं, उससे थोड़ा भिन्न हो सकता है।
प्रत्येक डेटा मार्ट यूजर के समूह की आवश्यकताओं के अनुसार व्यवस्थित टेबल का एक collection है। "normalized" वेयरहाउस के डेटा के collection को प्राप्त करना Complex और समय लेने वाला हो सकता है। इसलिए डेटा को rearrange करने की आवश्यकता है ताकि उन्हें अधिक आसानी से rearrange किया जा सके। एक "mart" से पता चलता है कि यह end consumers के लिए held कि जाती है।
इस संगठन को किसी special structures करने की आवश्यकता नहीं है। शुरुआत में मार्ट की planning कि जाती है, यूजर द्वारा demand के प्रभाव को देखने के बाद आवश्यकताओं को बदलना है।
- business involved की समझ।
- यूजर के declared objectives के प्रति accountability।
- डेटाबेस मॉडलिंग और डिजाइन के साथ जल्दी से नई टेबल तैयार करने के लिए।
- मॉडल को डेटा मार्ट में जल्दी से बदलने के लिए उपकरण।
Meta data in hindi:-
इसमे डेटा से संबंधित डेटा मेटाडेटा कहलाता है और ऐसा डेटा जो दूसरे डेटा के गुणों को Defined करता है और इन गुणों में डेटा की Defined , Data structures , rules या Constants आदि शामिल होते हैं ।
डेटा स्टोर करने के लिए, प्रत्येक ब्रांच में कई एप्लिकेशन डिजाइनरों ने अपने personal judgment लिए हैं कि एक एप्लिकेशन और डेटाबेस कैसे बनाया जाना चाहिए।
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