डेटा वेयरहाउस आर्किटेक्चर

परिचय

• विषय: डेटा वेयरहाउस आर्किटेक्चर
• संबंध: डेटा माइनिंग और वेयरहाउसिंग
• उद्देश्य: डेटा वेयरहाउस का विस्तृत आर्किटेक्चर समझाना।

डेटा स्रोत

• डेटा वेयरहाउस में डेटा के दो मुख्य प्रकार के स्रोत होते हैं:
  • बाहरी डेटा (External Data): यह वाणिज्यिक लिंक से प्राप्त होता है।
  • ऑपरेशनल डेटा (Operational Data): इसे मैनफ्रेम डेटा भी कहा जाता है, जो कि रिलेशनल डेटाबेस, ऑरेकल आदि से आता है।

लोड मैनेजर (Load Manager)

• लोड मैनेजर की जिम्मेदारियाँ:
  • डेटा लोडिंग, ट्रांसफॉर्मिंग, और एक्सट्रैक्टिंग की गतिविधियों का प्रबंधन करता है।
  • इसे E, T, L प्रक्रिया (Extract, Transform, Load) के रूप में जाना जाता है।
  • E (Extract): डेटा स्रोतों से डेटा निकालना।
  • T (Transform): डेटा को आवश्यक रूप में परिवर्तित करना।
  • L (Load): डेटा को डेटा वेयरहाउस में लोड करना।

डेटा प्रकार

• डिटेल डेटा (Detailed Data): यह डेटा का सबसे बुनियादी और विस्तृत प्रकार होता है।
• समराइज डेटा (Summarized Data): उपयोगकर्ताओं की क्वेरीज़ का तेजी से उत्तर देने के लिए आवश्यक होता है।

वेयरहाउस मैनेजर (Warehouse Manager)

• वेयरहाउस मैनेजर की जिम्मेदारियाँ:
  • समराइज डेटा का उत्पादन करना।
  • समराइज डेटा के प्रदर्शन और नियंत्रण का प्रबंधन।
  • संपूर्ण वेयरहाउस आर्किटेक्चर का प्रबंधन।

मेटाडेटा (Metadata)

• मेटाडेटा का अर्थ: "डेटा के बारे में डेटा"।
• उपयोग:
  • यह क्वेरी मैनेजर को उपयुक्त डेटा स्रोत की पहचान करने में मदद करता है।
  • विभिन्न उपयोगकर्ताओं द्वारा एक साथ कई अनुरोधों को संभालने में मदद करता है।

क्वेरी मैनेजर (Query Manager)

• जिम्मेदारियाँ:
  • उपयोगकर्ता की क्वेरियों को संभालना।
  • डेटा को पुनः प्राप्त करना और प्रतिक्रियाएँ तैयार करना।

निर्णय लेने में सहायता

• डेटा वेयरहाउस का मुख्य उद्देश्य निर्णय लेने में सहायता करना है।
• यह जानकारी प्रदान करता है जिससे निर्णय को समर्थन मिलता है।

निष्कर्ष

• डेटा वेयरहाउस के आर्किटेक्चर में विभिन्न कंपोनेंट्स का महत्वपूर्ण योगदान होता है।
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