విషయము
- డేటా వేర్‌హౌసింగ్ అంటే ఏమిటి?
- డేటా రకాలు
- టైమ్-వేరియంట్ డేటా
- విషయం-ఆధారిత డేటా
- ఇంటిగ్రేటెడ్ డేటా
- బిజినెస్ అనలిటిక్స్ మరియు రిపోర్ట్ జనరేషన్
- స్టాటిస్టికల్ సాఫ్ట్‌వేర్ మరియు బిజినెస్ ఇంటెలిజెన్స్
- డేటా మైనింగ్
- క్లుప్తంగా డేటా వేర్‌హౌసింగ్
Takeaway:
డేటా గిడ్డంగి చారిత్రక, ప్రస్తుత మరియు భవిష్యత్ డేటాను ఏకీకృతం చేయడానికి ఒక బలమైన పునాదిని అందిస్తుంది, ఒక సంస్థ నివేదికలను రూపొందించడానికి, అధునాతన విశ్లేషణలను నిర్వహించడానికి మరియు కొన్ని డేటా మైనింగ్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.
చాలా వ్యాపారాలు నిరంతరం పెద్ద మొత్తంలో డేటాను సేకరిస్తాయి. కానీ ఆ సమాచారాన్ని ఉపయోగించడానికి, దాని యొక్క అర్ధవంతం కావడానికి ఒక క్రియాత్మక ప్రక్రియలు మరియు విధానాలను ఉంచాలి.
మీరు డేటా గిడ్డంగి డెవలపర్ అయినా లేదా డేటా గిడ్డంగి అనే పదాన్ని మీరు మొదటిసారి వింటున్నారా, డేటా గిడ్డంగి యొక్క ప్రాథమికాలను అర్థం చేసుకోవడం - దాని అర్థం, దాని ఉపయోగం మరియు అది అందించే ప్రయోజనాలు సహా - అవసరం.
డేటాను సరిగ్గా విశ్లేషించిన తర్వాత, ఒక సంస్థపై సాధారణ పోకడలు మరియు నమూనాలు కలిగి ఉన్న సానుకూల మరియు ప్రతికూల ప్రభావాల యొక్క స్పష్టమైన చిత్రాన్ని రూపొందించడానికి దీనిని ఉపయోగించవచ్చు. ఇది చాలా సరళంగా అనిపిస్తుంది, కాని డేటా ఉపయోగకరంగా ఉందని నిర్ధారించడం డేటా గిడ్డంగిలో ప్రధాన సవాళ్లలో ఒకటి.
డేటా వేర్‌హౌసింగ్ అంటే ఏమిటి?
డేటా గిడ్డంగి అనేది కేంద్రీకృత నిల్వ యూనిట్ (డేటాబేస్), ఇది డేటాను మరియు దాని లోతైన వివరాలను నిర్వచిస్తుంది మరియు సమీకరిస్తుంది. ఈ వివరాలలో సంస్థల కస్టమర్ బేస్, సర్వీస్ ప్రొవైడర్స్, సరఫరాదారులు, లావాదేవీలు లేదా వ్యాపార ప్రక్రియలకు సంబంధించిన సమాచారం ఇంటిగ్రేటెడ్ డేటా మోడల్ ఉపయోగించడం ద్వారా ఉండవచ్చు. (వ్యాపార ప్రక్రియ నిర్వహణ గురించి తెలుసుకోవడానికి, BPM మరియు SOA చూడండి: వారు వ్యాపారాన్ని ఎలా నడుపుతారు.)
డేటా గిడ్డంగి ఒక సంస్థలో అందుబాటులో ఉన్న వివిధ వనరుల నుండి డేటాను లాగుతుంది; ఈ డేటాను వివిధ రకాలుగా విశ్లేషించవచ్చు. డేటా గిడ్డంగి అనేది ఇంటిగ్రేటెడ్, నాన్వోలేటైల్, టైమ్-వేరియంట్ మరియు సబ్జెక్ట్-ఓరియెంటెడ్ సమాచార సేకరణ. దీని అర్థం ఏమిటంటే డేటా గిడ్డంగి ఈ క్రింది లక్ష్యాలను సాధించాలి:
- వ్యాపార మెటాడేటాకు ప్రాప్యతను సంగ్రహించండి మరియు బట్వాడా చేయండి
- డేటా నాణ్యతను మెరుగుపరచండి మరియు ఉత్పత్తి చేసిన నివేదిక అసమానతలను తగ్గించండి
- అనేక విభిన్న వనరుల నుండి డేటాను సమగ్రపరచండి మరియు డేటా భాగస్వామ్యం కోసం అందించండి
- చారిత్రక మరియు ప్రస్తుత డేటాను సమర్థవంతంగా మరియు సమర్ధవంతంగా విలీనం చేయడం ద్వారా అన్ని రిపోర్టింగ్ అవసరాల వేగం మరియు పనితీరును పెంచండి
డేటా రకాలు
డేటా గిడ్డంగి వివిధ వనరుల నుండి డేటాను తీసుకోవడం ద్వారా మరియు వ్యాపార వినియోగదారులను ఒక భాగస్వామ్య ప్రదేశం నుండి క్లిష్టమైన డేటాను త్వరగా యాక్సెస్ చేయడానికి అనుమతించడం ద్వారా మెరుగైన వ్యాపార మేధస్సు పద్ధతులను అందిస్తుంది. డేటా గిడ్డంగిలో సేకరించిన డేటా రకం సబ్జెక్ట్-ఓరియెంటెడ్, ఇంటిగ్రేటెడ్ మరియు గుర్తించబడింది లేదా ఒక నిర్దిష్ట వ్యవధిలో సమకాలీకరించబడుతుంది.
డేటా గిడ్డంగి విషయానికి వస్తే, నాలుగు ముఖ్యమైన రకాల డేటా ఉన్నాయి:
సాఫ్ట్‌వేర్ నాణ్యత గురించి ఎవరూ పట్టించుకోనప్పుడు మీరు మీ ప్రోగ్రామింగ్ నైపుణ్యాలను మెరుగుపరచలేరు.
టైమ్-వేరియంట్ డేటా
టైమ్-వేరియంట్ డేటా డేటా గిడ్డంగిలో నిల్వ చేయబడిన మొత్తం సమాచారం ప్రస్తుత మరియు నిజ సమయంలో ఉత్పత్తి చేయబడిందని నిర్ధారిస్తుంది. డేటా గిడ్డంగిలోని అన్ని కీలక నిర్మాణాలు గత ఐదు నుండి 10 సంవత్సరాల వంటి హోరిజోన్ కోణం నుండి సమాచారాన్ని అందించడం ద్వారా సమయం యొక్క మూలకాన్ని కలిగి ఉంటాయి.
విషయం-ఆధారిత డేటా
కస్టమర్లు, అమ్మకాలు, ఉత్పత్తులు మరియు సేవలు వంటి వ్యాపారం యొక్క ప్రధాన విషయ వర్గాల ఆధారంగా విషయ-ఆధారిత డేటా నిర్వహించబడుతుంది. విషయం యొక్క ధోరణి సంస్థ యొక్క ముఖ్య నిర్ణయాధికారులు ఉపయోగించే డేటా మరియు విశ్లేషణలపై దృష్టి పెట్టడం ద్వారా పేర్కొన్న విషయ సమస్యల యొక్క సరళమైన మరియు సంక్షిప్త అంచనాను అందిస్తుంది.
ఇంటిగ్రేటెడ్ డేటా
ఇంటిగ్రేటెడ్ డేటా రిలేషనల్ డేటాబేస్, ఆన్‌లైన్ లావాదేవీ రికార్డులు మరియు ఫ్లాట్ ఫైల్స్ వంటి బహుళ, మిశ్రమ వనరులతో రూపొందించబడింది. పేర్కొన్న మూలాలు విజయవంతంగా ఏకీకృతం అయిన తర్వాత, డేటా శుభ్రపరచడం వర్తించబడుతుంది. డేటా మార్పిడి ద్వారా లక్షణ కొలతలు, నామకరణ సమావేశాలు, ఎన్కోడింగ్ నిర్మాణాలు మరియు ముఖ్య పదాలలో ఇది స్థిరత్వాన్ని నిర్ధారిస్తుంది.
బిజినెస్ అనలిటిక్స్ మరియు రిపోర్ట్ జనరేషన్
డేటా గిడ్డంగి మల్టీ డైమెన్షనల్ డేటా మోడలింగ్ పై ఆధారపడి ఉంటుంది. మల్టీ డైమెన్షనల్ డేటా మోడల్ డేటా క్యూబ్ రూపంలో విభిన్న అభిప్రాయాలను సృష్టిస్తుంది, ఇది డేటాను మోడరేట్ చేయడానికి మరియు బహుళ కొలతలు ద్వారా చూడటానికి అనుమతిస్తుంది. ఒక సంస్థ విస్తరించి, అభివృద్ధి చెందుతున్నప్పుడు ఉపయోగించే మొదటి దశలలో డేటా గిడ్డంగి ఒకటి. ఒక సంస్థ వ్యాపార విశ్లేషణలో పెట్టుబడులు పెట్టాలని నిర్ణయించుకున్నప్పుడు ఇది ప్రధానంగా ఉపయోగించబడుతుంది. వ్యాపార విశ్లేషణ గణాంక డేటా ఆధారంగా వ్యాపార అవసరాలు మరియు మెరుగుదలలను గుర్తించడానికి మరియు గుర్తించడానికి కార్పొరేషన్ ఉపయోగించే వివిధ సాంకేతిక అనువర్తనాలు మరియు విధానాలను తీసుకుంటుంది.
వ్యాపార ఫలితాలను అంచనా వేయడానికి, ఆకృతి చేయడానికి మరియు మెరుగుపరచడానికి ఉపయోగపడే నమూనాలను కనుగొనడానికి మరియు గుర్తించడానికి వ్యాపార విశ్లేషణలు సంస్థలకు సహాయపడతాయి. ఏదేమైనా, ఈ ప్రక్రియ ద్వారా సేకరించిన ఫలితాలు నిజంగా లెక్కించబడతాయి, ఎందుకంటే ఇవి కొత్త వ్యూహాల సృష్టి, అమలు మరియు నిర్వహణను ప్రతిపాదించడానికి ఉపయోగిస్తారు. (నేపథ్య పఠనం కోసం, బిజినెస్ ఇంటెలిజెన్స్‌కు ఒక పరిచయం చూడండి.)
వ్యాపార విశ్లేషణ పరిష్కారాలు గత పనితీరును అంచనా వేయడానికి మరియు భవిష్యత్ వ్యాపార ప్రణాళిక మరియు ప్రత్యామ్నాయాల కోసం సిద్ధం చేయడానికి పరిమాణాత్మక మరియు గణాంక వాస్తవ-ఆధారిత డేటాను తీసుకుంటాయి. బిజినెస్ డేటా సేకరణ సాధారణంగా యంత్రాలు లేదా అనువర్తనాల ద్వారా గణాంక సాఫ్ట్‌వేర్ వాడకం ద్వారా ఉత్పత్తి అవుతుంది. అందువల్ల చాలా కంపెనీలు విశ్లేషణల ఆధారంగా మెరుగుదలలు చేయడానికి గణాంక సాఫ్ట్‌వేర్‌ను ఉపయోగిస్తాయి.
స్టాటిస్టికల్ సాఫ్ట్‌వేర్ మరియు బిజినెస్ ఇంటెలిజెన్స్
స్టాటిస్టికల్ సాఫ్ట్‌వేర్‌ను బిజినెస్ ఇంటెలిజెన్స్ (బిఐ) సాఫ్ట్‌వేర్ అని కూడా అంటారు. చాలా కంపెనీల కోసం, నిర్దిష్ట సాఫ్ట్‌వేర్ ఎంపిక ప్రక్రియ లేదు, మరికొందరు కార్పొరేట్ ప్రమాణాలకు కట్టుబడి ఉంటారు లేదా డేటాబేస్ లేదా రిపోర్టింగ్ సాధనాన్ని ఇప్పటికే కలిగి ఉన్నారు, అది సక్రియం కావాలి. తగిన విశ్లేషణాత్మక సాఫ్ట్‌వేర్‌ను ఎన్నుకునేటప్పుడు ఉపయోగించే ప్రక్రియ BI వ్యూహాన్ని సృష్టించడం మరియు ఇప్పటికే అమర్చిన మొత్తం వ్యాపార అవసరాలకు అనుగుణంగా ప్రారంభమవుతుంది.
వ్యాపార నిర్వాహకులు మరియు విశ్లేషకులు తగిన సాఫ్ట్‌వేర్‌ను ఎంచుకోవడంలో మరియు వారి వ్యాపార విశ్లేషణ పద్ధతులు వాటిని సరైన దిశలో ప్రారంభిస్తాయని నిర్ధారించడంలో పెద్ద పాత్ర పోషిస్తాయి. టార్గెట్ మార్కెట్ అత్యంత సౌకర్యవంతంగా ఉండే ధరల శ్రేణులను గుర్తించడానికి అమెజాన్ వంటి వ్యాపారాలు వినియోగదారులలో కొనుగోలు ప్రవర్తనలో ఉన్న పోకడలను గుర్తించాయి. వ్యాపారాలు వారి మొత్తం లాభాల మీద ఎక్కువ ప్రభావం చూపకుండా పోటీ ధర రేట్లను సమర్థవంతంగా నిర్ణయించగలవు. ముందే నిర్వచించిన BI వ్యూహం లేకుండా, కొనుగోలు చేసిన సాఫ్ట్‌వేర్ రకం సంస్థకు అవసరమైన అనుకూలీకరణ సామర్ధ్యాలను అందించదు.
డేటా మైనింగ్
డేటా మైనింగ్ అనేది సాక్ష్యాలను మరియు వాస్తవ-ఆధారిత నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి ఉపయోగకరమైన అంతర్దృష్టులను రూపొందించడానికి డేటాను లోతుగా త్రవ్వడం. సాంకేతిక పరంగా, డేటా మైనింగ్ పెద్ద రిలేషనల్ డేటాబేస్ల నుండి వివిధ రంగాల మధ్య పరస్పర సంబంధాలు లేదా నమూనాలను కనుగొనడానికి ఉపయోగపడుతుంది. మరింత ప్రత్యేకంగా, ఇది బహుళ కోణాల నుండి సమాచారాన్ని విశ్లేషించి, ఉపయోగకరమైన డేటాగా సంగ్రహించే ప్రక్రియ. ఉత్తమమైన సందర్భంలో, ఈ అంతర్దృష్టులు వ్యాపార ఖర్చులను తగ్గించడానికి, అమ్మకాలను పెంచడానికి మరియు ఇతర ముఖ్య పనితీరు సూచికలను ప్రభావితం చేయడంలో సహాయపడతాయి.
డేటా మైనింగ్ అనేది ఒక శక్తివంతమైన సాంకేతిక పరిజ్ఞానం, ఇది వివిధ డేటా వనరులు మరియు రికార్డుల మధ్య ఉన్న అనేక విభిన్న కొలతలు, వర్గాలు మరియు సంబంధాలను కనుగొనటానికి ఉపయోగపడుతుంది. ఉదాహరణకు, రిటైల్ రంగంలో, డేటా మైనింగ్ ఒక సంస్థ అమ్మకపు సరళిని మరియు కస్టమర్ ప్రవర్తనను గుర్తించడంలో సహాయపడుతుంది, తద్వారా సమాచారాన్ని వారి ప్రయోజనాలకు దోపిడీ చేయడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. ఒక అప్రసిద్ధ ఉదాహరణ చిల్లర టార్గెట్స్ దాని దుకాణదారులలో ఎవరిని ఆశించవచ్చో నిర్ణయించే సామర్ధ్యం, తల్లిదండ్రులు వారి కోసం షాపింగ్ ప్రారంభించే సమయంలో స్టోర్ పిల్లల వస్తువుల కోసం కూపన్లను అనుమతిస్తుంది.
క్లుప్తంగా డేటా వేర్‌హౌసింగ్
డేటా గిడ్డంగి పద్ధతులను ఏకీకృతం చేసేటప్పుడు మరియు వర్తించేటప్పుడు, వ్యాపార విశ్లేషణ పద్ధతులు సంస్థలను వారి మొత్తం వ్యాపార వ్యూహాలను మెరుగుపరచడానికి మరియు BI సాఫ్ట్‌వేర్ వాడకం ద్వారా ఆప్టిమైజ్ నిర్ణయం తీసుకోవడానికి అనుమతిస్తాయి. ఏదైనా సంస్థలో విశ్లేషణలు కీలక పాత్ర పోషిస్తాయి మరియు తగిన డేటా సేకరణ సేవలు మరియు మార్కెటింగ్‌కు మద్దతు ఇవ్వడానికి మరియు ఉత్పత్తి చేయడానికి డేటా మైనింగ్ మరియు ఇతర వివిధ విశ్లేషణాత్మక పద్ధతులతో సహా అనేక విభిన్న విధానాలను ఉపయోగించవచ్చు. కస్టమర్ సేవను మెరుగుపరచడం, జాబితా నిర్వహణను సరళీకృతం చేయడం, వ్యక్తిగత కస్టమర్ అవసరాలను తీర్చగల ఉత్పత్తులను క్రాస్ ప్రోత్సహించడం మరియు క్లిష్టమైన ఉత్పత్తి మరియు సేవా విశ్లేషణలను అందించడం ద్వారా డేటా గిడ్డంగుల పద్ధతుల ద్వారా కొత్త అవకాశాలు మరియు అవకాశాలు అన్వేషించబడతాయి.
డేటా వేర్‌హౌసింగ్ అంటే సంక్లిష్ట ప్రశ్నలకు సమాధానాలను పెద్ద మొత్తంలో డేటాను కనుగొనడానికి సంస్థలను అనుమతిస్తుంది. డిజిటల్ డేటా సేకరణ మరియు నిల్వ యొక్క శక్తి.