मुझे मेरे ज्वेलरी बॉक्स में डेटा मिला

हर महिला के पास अपने सामान के प्रबंधन के साथ एक मुद्दा है। कपड़े से लेकर एक्सेसरीज़ तक, उसे एक चीज़ की ज़रूरत होती है जो उसके सामान को एक जगह रखने में मदद करेगी। मैं असंगठित होने की कल्पना नहीं कर सकता और मुझे यकीन है कि आप इसे पढ़कर मुझसे सहमत होंगे। संगठित होना इतना कठिन क्यों है? ज्यादातर समय, मैं एक जुनूनी बाध्यकारी व्यक्ति होने के बहुत कारण के लिए रैगिंग किया गया था।

अब मैं इसे लाया था क्योंकि मैं डेटा वेयरहाउसिंग के कई लेखों को पढ़ने के लिए हुआ था और मुझे खुद को याद दिलाया गया था। ठीक क्रम में एक ही स्थान पर मेरे सभी सामान रखने के मेरे मूल जुनून की तरह, आज कंपनियां भी यही उम्मीद करती हैं। डेटा वेयरहाउसिंग के आपके विचारों के धुंधला होने की संभावना है। बहुत सारे लोग हैं जो अभी भी उसी के बारे में स्पष्ट नहीं हैं।

डेटा वेयरहाउस का उपयोग आज संगठनों के भीतर व्यापक रूप से किया जाता है। ऐसा माना जाता है कि, अगले कुछ वर्षों में इसका उपयोग धीरे-धीरे बढ़ेगा। चुनौतीपूर्ण समय में, स्मार्ट निर्णय लेना और कुशलता से डेटा का प्रबंधन करना बहुत महत्वपूर्ण हो जाता है, जब डेटा वेयरहाउस पूरी तरह से फिट बैठता है। डेटा वेयरहाउसिंग की अवधारणा को समझना मुश्किल नहीं है। धारणा रिपोर्टिंग, विश्लेषण और अन्य बीआई कार्यों का समर्थन करने के लिए आवश्यक डेटा के लिए एक स्थायी भंडारण स्थान बनाना है।

परास्नातक के रूप में स्नातकोत्तर है

डेटा वेयरहाउसिंग की अवधारणा सरल है। डेटा को समय-समय पर उन अनुप्रयोगों से निकाला जाता है जो व्यावसायिक प्रक्रियाओं का समर्थन करते हैं और विशेष कंप्यूटरों पर कॉपी किए जाते हैं। वहां इसे अन्य स्रोतों से डेटा के साथ मान्य, सुधारित, पुनर्गठित, सारांशित, पुनर्गठित, और पूरक किया जा सकता है (डेटा वेयरहाउस मेरा एक्सेसरी बॉक्स है। ठीक उसी तरह जैसे मिनी बॉक्स में बिखरे हुए सामान की मेरी सरणी को प्रबंधित करना, बदले में एक बड़े बॉक्स में संग्रहीत)। । डेटा वेयरहाउस रिपोर्ट जनरेशन, एनालिसिस और प्रेजेंटेशन के लिए तदर्थ रिपोर्ट, पोर्टल और डैशबोर्ड के माध्यम से सूचना का मुख्य स्रोत बन जाता है। (मेरे लिए यह पता लगाना आसान हो जाता है कि किस एक्सेसरी को किस बॉक्स में रखा गया है)

डेटा वेयरहाउस के कार्य

1. इस फ़ंक्शन के लिए समर्पित कंप्यूटरों पर चलता है। (मेरा मन)

2. एक डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली (DBMS) पर चलता है (मेरे सामान को स्टोर करने वाले अन्य मिनी बॉक्स की श्रृंखला)

3. लंबी अवधि के लिए डेटा को बनाए रखता है। (समय की एक लंबी अवधि के लिए मेरे सामान स्टोर)

4. कई स्रोतों से प्राप्त डेटा को संयोजित करता है (सामानों की एक सरणी को संग्रहीत करता है जो विभिन्न स्थानों में बिखरे हुए थे)

5. एक सावधानी से डिज़ाइन किए गए डेटा मॉडल के चारों ओर निर्मित जो उच्च गति डेटा प्रविष्टि डिज़ाइन से उत्पादन डेटा को परिवर्तित करता है जो उच्च गति पुनर्प्राप्ति का समर्थन करता है। (मेरे सभी सामानों को समायोजित करने के लिए पूरी तरह से डिज़ाइन किए गए बॉक्स को चुनने और एक अच्छे बॉक्स और औसत दर्जे के बीच अंतर करने का मेरा विकल्प)

एक अच्छा डेटा वेयरहाउस बनाने के बारे में सबसे कठिन बात उस मॉडल का डिज़ाइन है जिसके चारों ओर इसे बनाया गया था। प्रत्येक क्षेत्र को देने के लिए नामों के अनुसार निर्णय लेने की आवश्यकता होती है, चाहे प्रत्येक डेटा मॉडल को सुधारना होगा और मेटा डेटा फ़ील्ड की गणना और जोड़ी जानी चाहिए। एक बार एक डेटा वेयरहाउस चालू हो जाता है, यह महत्वपूर्ण है कि डेटा मॉडल स्थिर रहे। यदि ऐसा नहीं होता है, तो डेटा से बनाई गई रिपोर्ट को जब भी डेटा मॉडल बदलता है, तो बदलना होगा।

एक बार जब कोई डेटा वेयरहाउस हो जाता है और डेटा के साथ अच्छी तरह से आबाद हो जाता है, तो अच्छी चीजें टूटने लगती हैं। उनमें से कुछ इस प्रकार हैं:

1. अनुसूचित रिपोर्टों का सृजन

2. पैक किए गए विश्लेषणात्मक अनुप्रयोग

3. तदर्थ रिपोर्टिंग और विश्लेषण

4. डैशबोर्ड के माध्यम से गतिशील प्रस्तुति

5. क्षमता को कम करें

6. डाटा माइनिंग

एनजी-परिवर्तन बनाम ऑन्चेंज

7. सुरक्षा

ये फायदे हैं जो बीआई को डेटा के आधार पर उन कंपनियों के लिए एक महत्वपूर्ण प्रबंधन उपकरण बनाते हैं जो एक निश्चित स्तर की जटिलता तक पहुंच गए हैं।

डेटा वेयरहाउस के साथ कुछ बिग ब्रांड्स

सेब

Apple एक मल्टी-पेटाबाइट टेराडाटा प्रणाली का संचालन कर रहा है। उत्पाद समूहों में Apple अपने ग्राहकों की बेहतर समझ पाने के लिए डेटा वेयरहाउस का उपयोग करता है। अब पहचान योग्य जानकारी के प्रत्येक टुकड़े और उन i ट्यून्स इंटरैक्शन में बहुत अधिक डेटा उत्पन्न होता है जो सिस्टम में चला जाता है, इसलिए कंपनी को पता है कि वे कौन हैं और वे क्या कर रहे हैं।

वॉलमार्ट

खुदरा विशाल ने 1992 में टेराडाटा के पहले कभी टेराबाइट-स्केल डेटाबेस को तैनात किया, और तब से यह थोड़ा बढ़ गया है। 2008 तक इसकी परिचालन प्रणाली 2.5 पेटाबाइट्स पर थी, और निश्चित रूप से यह अब तक बड़ी छलांग और सीमा है - संभवत: दोहरे अंकों में अच्छी तरह से जब आप इसे वॉलमार्ट और सैम के क्लब के साथ-साथ एक बैकअप सिस्टम के लिए अलग-अलग संचालित करते हैं। विश्लेषिकी प्रयासों ने वॉलमार्ट को एक बड़े पैमाने पर खेप की दुकान बनने में मदद की है।

ईबे

eBay में दो सिस्टम हैं, और वे दोनों बड़े हैं। इसका प्राथमिक डेटा वेयरहाउस इसकी 'विलक्षणता प्रणाली' 9.2 है जो वेब क्लिक और अन्य 'बड़े' डेटा को 40 मेगाबाइट से अधिक स्टोर करता है। इसकी एक एकल तालिका है जिसमें 1 ट्रिलियन पंक्तियाँ हैं। हां, यह पिछले साल जोड़े गए हडोप कैपेसिटी ईबे के 50 पेटाबाइट्स से छोटा है, लेकिन टेराडाटा इस ओर इशारा करता है कि उसके सभी सिस्टम हडोप के बाहर और बाहर डेटा का समर्थन करते हैं, इसलिए ऐसा नहीं है कि ईबे दो पूरी तरह से डेटा का संचालन कर रहा है। वातावरण।

स्टारबक्स

1971 के बाद से, स्टारबक्स कॉफी कंपनी दुनिया में उच्चतम गुणवत्ता वाली कॉफी को नैतिक रूप से सोर्सिंग और बरसाने के लिए प्रतिबद्ध है। वे बिक्री, विपणन, स्टोर प्रबंधन, बिक्री के बिंदु, ग्राहक निष्ठा, और आपूर्ति श्रृंखला डेटा युक्त एक उच्च प्रदर्शन उद्यम डेटा वेयरहाउस का उपयोग कॉर्पोरेट, क्षेत्रीय और स्टोर स्तरों पर अधिक सूचित व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए करते हैं।

यहाँ कुछ दिलचस्प उपयोग के मामले हैं:

कॉन्टिनेंटल एयरलाइंस ने फैसला किया कि वह अपने ग्राहकों को खुश रखना चाहती है और आजीवन मूल्य के हिसाब से उनका आकलन करना शुरू कर दिया है और जैसे ही एयरलाइन को पता चला कि उड़ानों में देरी होगी, उनके लिए वैकल्पिक व्यवस्था करना शुरू कर दिया।

एक लक्जरी कार कंपनी ने अपनी कारों के अंदर विभिन्न घटकों के लिए विफलताओं के पैटर्न का विश्लेषण करने के लिए एस्टर डेटा का उपयोग किया। यह पता चला कि प्रकाश व्यवस्था, सीटें और इन्फोटेनमेंट अक्सर एक साथ विफल हो जाते हैं (वे एक ही सर्किट पर होते हैं) और जब कोई ग्राहक उनमें से किसी पर सेवा के लिए आता है तो तीनों का निरीक्षण करना शुरू कर देते हैं।

आप डेटा वेयरहाउस होने से क्यों नहीं चूक सकते?

डेटा वेयरहाउस का मूल्य समय के साथ बढ़ता है और यह सब कुछ एक ही जगह पर शुरू करना शुरू करता है। यह होने में देरी से आप खर्च कर सकते हैं क्योंकि आपके प्रतिद्वंद्वियों ने अवसर को हड़प लिया है।

1. कठोर बचत उन चीज़ों से आती है जैसे पेबल्स में खोई हुई छूट की खोज या बिक्री वाले लोग स्वीकृत सीमाओं से परे छूट की पेशकश कर रहे हैं।

2. वित्तीय आंकड़ों का वास्तविक समय समेकन व्यावहारिक हो जाता है और डेटा के किस स्रोत पर बहस खत्म हो जाती है।

3. सूचना के लिए समर्पित आईटी लागत और स्टाफ बहुत कम हो गए हैं।

4. विभिन्न स्रोतों से डेटा प्रदान करके, प्रबंधकों और अधिकारियों को अब सीमित डेटा या उनके आंत के आधार पर व्यावसायिक निर्णय लेने की आवश्यकता नहीं होगी।

5. एक डेटा वेयरहाउस बड़ी मात्रा में ऐतिहासिक डेटा संग्रहीत करता है ताकि आप भविष्य की भविष्यवाणियां करने के लिए विभिन्न समय अवधि और रुझानों का विश्लेषण कर सकें।

6. डेटा वेयरहाउस आपको इतना समय बचाने के पक्ष में काम करता है। वे एक स्थान पर कंपनी की जानकारी संग्रहीत करके समय बचाते हैं। विभिन्न स्थानों में होने के बजाय, एक केंद्रीकृत इसे बेहतर बनाता है।

क्या आपकी कंपनी को डेटा वेयरहाउस की आवश्यकता है?

आपकी कंपनी जो डेटा उत्पन्न करती है, वह आपके व्यवसाय के लिए बहुत मायने रखता है। आप यह सुनिश्चित करना चाहते हैं कि आपका सभी डेटा सुरक्षित है और किसी भी समय सुलभ है। लेकिन आज, डेटा बहुत बढ़ रहा है और कंपनियां उन्हें प्रबंधित करने का एक तरीका ढूंढ रही हैं। डेटा वेयरहाउस इस मामले में एक अच्छा दांव लगता है। लेकिन असली सवाल यह है कि क्या आपकी कंपनी को वास्तव में एक की जरूरत है?

1. स्प्रेडशीट पर निर्भरता

स्प्रेडशीट का उपयोग बहुत महत्वपूर्ण हो गया है क्योंकि यह आज के सबसे महत्वपूर्ण व्यावसायिक उपकरणों में से एक है। इन स्प्रैडशीट में बड़ी मात्रा में डेटा संग्रहीत किया जा सकता है। समस्या तब पैदा होती है जब डेटा का आकार बढ़ने लगता है। प्रत्येक विभाग में ऐसी स्प्रेडशीट होती हैं जिन्हें रिपोर्ट तैयार करने के लिए आपको डेटा खींचने की आवश्यकता होगी। अगर ऐसा है तो आप खुद ही मैनुअल रिपोर्ट बना सकते हैं, जिसमें आपका काफी समय लग सकता है। जब ऐसा होता है, तो डेटा वेयरहाउस चीजों को आसान बनाने के लिए तस्वीर में आता है, क्योंकि डेटा को ढूंढना मुश्किल है क्योंकि यह विभिन्न शीटों में फैला हुआ है।

2. लंबी प्रतीक्षा अवधि

यदि आप एक रिपोर्ट विकसित कर रहे हैं, तो केवल यह पता लगाने के लिए कि आपको सहयोगियों को उनके स्प्रेडशीट पर जानकारी प्रदान करने के लिए, या उनके डेटा का विश्लेषण करने के लिए प्रतीक्षा करने की आवश्यकता है, आप अपने आप को अधिक समय तक प्रतीक्षा कर सकते हैं। डेटा वेयरहाउस को लागू करने से डेटा को केंद्रीकृत करने में मदद मिल सकती है और यह सभी टीम के सदस्यों को अधिक प्रभावी ढंग से उपलब्ध करा सकता है। यह वास्तव में इसे नीचे ट्रैक करने और सहकर्मियों के साथ संवाद करने में लगने वाले समय में कटौती करता है।

3. डेटा और रिपोर्ट में विसंगतियां

जब विभिन्न विभागों में टीम के नेता या सदस्य रिपोर्ट बनाते हैं, तो डेटा या निष्कर्ष आपके या अन्य रिपोर्टों से अलग होते हैं। न केवल यह निराशाजनक है, यह समय निकालने में भी समय लगता है और इससे महंगी गलतियां हो सकती हैं। यदि किसी समय आपको लगता है कि आपके डेटा में असंगति है, तो हो सकता है कि आप डेटा वेयरहाउस प्राप्त करने के बारे में सोच सकें।

कैसे जावा में एक कार्यक्रम को रोकने के लिए

4. रिपोर्ट तैयार करने में लगने वाला समय

आदर्श रूप से, हमें मौजूदा डेटा का उपयोग करते हुए एक रिपोर्ट तैयार करने में सक्षम होना चाहिए। रिपोर्ट बनाते समय यदि आपको पता चलता है कि डेटा अपडेट है या नहीं, यह जांचने के लिए आपको अलग-अलग स्रोतों में जाते रहना होगा या मैन्युअल रूप से अन्य स्रोतों को अपडेट करते रहना होगा, तो आपको रिपोर्ट विकसित करने के लिए आवश्यक समय की मात्रा पर ध्यान देना होगा।

क्योंकि डेटा वेयरहाउस डेटा को समेकित करते हैं, आपको केवल डेटा के लिए एक स्रोत की ओर मुड़ना होगा। इस तथ्य के साथ गठबंधन करें कि स्रोत डेटा अद्यतन या परिवर्तित होने पर स्वचालित रूप से अपडेट करने के लिए कई डेटा वेयरहाउस स्थापित किए जा सकते हैं, और आप गारंटी दे सकते हैं कि आपके द्वारा उपयोग किए जा रहे डेटा हमेशा सही है।

क्या आप हमसे कोई प्रश्न पूछना चाहते हैं? कृपया टिप्पणी अनुभाग में उनका उल्लेख करें और हम आपके पास वापस आ जाएंगे।

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