डेटा वेयरहाउस बनाम डेटा मार्ट: अंतर और तुलना

डेटा वेयरहाउस एक केंद्रीकृत भंडार है जो विभिन्न स्रोतों से संरचित और असंरचित डेटा संग्रहीत करता है, विश्लेषणात्मक रिपोर्टिंग और डेटा विश्लेषण के लिए किसी संगठन के विभिन्न विभागों से डेटा को एकीकृत करता है। दूसरी ओर, डेटा मार्ट एक डेटा वेयरहाउस का एक सबसेट है, जो एक विशिष्ट विभाग या व्यावसायिक फ़ंक्शन पर केंद्रित होता है, जो विशिष्ट उपयोगकर्ता समूहों के लिए डेटा तक अनुरूप पहुंच प्रदान करता है, विशिष्ट व्यावसायिक आवश्यकताओं के लिए त्वरित और अधिक लक्षित विश्लेषण सक्षम करता है।

चाबी छीन लेना

1. डेटा वेयरहाउस विभिन्न स्रोतों से बड़ी मात्रा में संरचित और असंरचित डेटा संग्रहीत करते हैं; डेटा मार्ट में विशिष्ट व्यावसायिक कार्यों के लिए डेटा वेयरहाउस जानकारी के सबसेट होते हैं।
2. डेटा वेयरहाउस किसी संगठन के डेटा का व्यापक दृश्य प्रदान करते हैं; डेटा मार्ट व्यक्तिगत विभागों या टीमों के लिए केंद्रित अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं।
3. डेटा वेयरहाउस को कार्यान्वयन और रखरखाव के लिए महत्वपूर्ण संसाधनों और समय की आवश्यकता होती है; डेटा मार्ट छोटे, कम जटिल और तेजी से तैनात होने वाले होते हैं।

डेटा वेयरहाउस बनाम डेटा मार्ट

डेटा वेयरहाउस रिपोर्टिंग और डेटा विश्लेषण के लिए उपयोग किए जाने वाले स्रोतों की एक विस्तृत श्रृंखला से एकत्र किए गए डेटा का एक बड़ा भंडार है, जो एक ऐतिहासिक दृश्य प्रदान करता है। डेटा मार्ट एक डेटा वेयरहाउस का एक उपसमूह है जो एक विशिष्ट विषय क्षेत्र पर ध्यान केंद्रित करते हुए एक विशिष्ट व्यवसाय लाइन या टीम के लिए उन्मुख होता है।

हालाँकि, उपरोक्त एकमात्र अंतर नहीं है। विशिष्ट मापदंडों पर दोनों शब्दों के बीच तुलना सूक्ष्म पहलुओं पर प्रकाश डाल सकती है:

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तुलना तालिका

Feature	डेटा वेयरहाउस	डेटा मार्ट
विस्तार	उद्यम-व्यापी	विभाग-विशिष्ट या विषय-उन्मुख
उद्देश्य	समग्र व्यावसायिक बुद्धिमत्ता और रणनीतिक निर्णय लेने में सहायता करें	किसी विभाग या कार्य से संबंधित व्यवसाय के विशिष्ट पहलुओं का विश्लेषण करें
डेटा स्रोत	विभिन्न परिचालन प्रणालियों से डेटा एकीकृत करता है	मुख्य रूप से डेटा वेयरहाउस या अन्य डेटा स्रोतों से डेटा निकालता है
आधार सामग्री भंडारण	बड़े और जटिल, इसमें ऐतिहासिक डेटा शामिल हो सकता है	छोटा और सरल, वर्तमान या प्रासंगिक डेटा पर केंद्रित है
डेटा मॉडल	कुशल पूछताछ के लिए आमतौर पर स्टार स्कीमा या स्नोफ्लेक स्कीमा का उपयोग किया जाता है	सरल विश्लेषण के लिए अक्सर स्टार स्कीमा का उपयोग किया जाता है
डेटा एकीकरण	सभी डेटा स्रोतों में स्थिरता और गुणवत्ता सुनिश्चित करने के लिए जटिल प्रक्रिया	अपेक्षाकृत सरल क्योंकि डेटा पहले से ही डेटा वेयरहाउस में पूर्व-संसाधित है (यदि वहां से प्राप्त किया गया है)
डाटा अपडेट	बैच अपडेट, कम बार हो सकते हैं	विभागीय डेटा की तेजी से बदलती प्रकृति को प्रतिबिंबित करने के लिए अधिक लगातार अपडेट
सुरक्षा	संवेदनशील कॉर्पोरेट जानकारी की सुरक्षा के लिए अत्यधिक सुरक्षित	सुरक्षा उपाय महत्वपूर्ण हैं लेकिन डेटा वेयरहाउस की तुलना में कम कठोर हो सकते हैं
जटिलता	डिज़ाइन, कार्यान्वयन और रखरखाव के लिए अधिक जटिल	स्थापित करना और प्रबंधित करना अधिक सरल और तेज़
लागत	बड़ी भंडारण आवश्यकताओं और प्रसंस्करण शक्ति के कारण उच्च लागत	छोटे आकार और सरल बुनियादी ढांचे के कारण कम लागत
उपयोगकर्ता	व्यवसाय विश्लेषक, संगठन भर के अधिकारी	विभाग प्रमुख, विशिष्ट टीमें विभागीय विश्लेषण पर ध्यान केंद्रित कर रही हैं

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डेटा वेयरहाउस क्या है?

परिचय

डेटा वेयरहाउस एक या अधिक अलग-अलग स्रोतों से एकीकृत डेटा का एक केंद्रीय भंडार है। यह संरचित और असंरचित डेटा के लिए भंडारण सुविधा के रूप में कार्य करता है, जो किसी संगठन के भीतर विभिन्न परिचालन प्रणालियों, जैसे लेनदेन डेटाबेस, विपणन प्रणाली और ग्राहक संबंध प्रबंधन (सीआरएम) सिस्टम से एकत्र किया जाता है। डेटा वेयरहाउस का प्राथमिक उद्देश्य किसी संगठन के डेटा का एकीकृत दृश्य प्रदान करके और डेटा विश्लेषण और रिपोर्टिंग को सक्षम करके निर्णय लेने की प्रक्रियाओं का समर्थन करना है।

डेटा वेयरहाउस के घटक

1। डाटा के स्रोत डेटा वेयरहाउस विभिन्न स्रोतों से डेटा एकत्र करते हैं, जिनमें आंतरिक सिस्टम, बाहरी स्रोत और तृतीय-पक्ष डेटा प्रदाता शामिल हैं। इन स्रोतों में ट्रांसेक्शनल डेटाबेस, ऑपरेशनल सिस्टम, लीगेसी सिस्टम, स्प्रेडशीट और यहां तक ​​कि क्लाउड-आधारित एप्लिकेशन भी शामिल हो सकते हैं। इन विविध स्रोतों से डेटा को डेटा वेयरहाउस में इकट्ठा करने और एकीकृत करने के लिए आमतौर पर निकालने, बदलने और लोड करने (ईटीएल) प्रक्रियाओं को नियोजित किया जाता है।

2. डेटा एकीकरण डेटा एकीकरण डेटा वेयरहाउसिंग का एक महत्वपूर्ण पहलू है, जिसमें डेटा वेयरहाउस के भीतर विभिन्न स्रोतों से डेटा को एक एकीकृत प्रारूप में समेकित करना शामिल है। इस प्रक्रिया में अक्सर विभिन्न डेटासेट में स्थिरता, सटीकता और अनुकूलता सुनिश्चित करने के लिए डेटा को साफ़ करने, बदलने और पुनर्गठन की आवश्यकता होती है। कई स्रोतों से डेटा को एकीकृत करके, संगठन अपने व्यवसाय संचालन का एक व्यापक और सुसंगत दृष्टिकोण प्राप्त कर सकते हैं।

3. डाटा स्टोरेज डेटा वेयरहाउस विश्लेषणात्मक प्रसंस्करण के लिए अनुकूलित विशेष भंडारण संरचनाओं का उपयोग करते हैं। ये संरचनाएं, जैसे स्टार स्कीमा या स्नोफ्लेक स्कीमा, डेटा को तथ्य तालिकाओं और आयाम तालिकाओं वाले आयामी मॉडल में व्यवस्थित करती हैं। तथ्य तालिकाओं में मुख्य डेटा मेट्रिक्स या प्रदर्शन संकेतक होते हैं, जबकि आयाम तालिकाएँ डेटा का विश्लेषण और व्याख्या करने के लिए वर्णनात्मक विशेषताएँ प्रदान करती हैं। यह आयामी मॉडलिंग बड़ी मात्रा में डेटा की कुशल पूछताछ और विश्लेषण सक्षम बनाता है।

4. डेटा एक्सेस और पूछताछ डेटा वेयरहाउस उपयोगकर्ताओं को डेटा तक प्रभावी ढंग से पहुंचने और पूछताछ करने के लिए उपकरण और इंटरफेस प्रदान करते हैं। बिजनेस इंटेलिजेंस (बीआई) उपकरण, ऑनलाइन विश्लेषणात्मक प्रसंस्करण (ओएलएपी) उपकरण, और तदर्थ क्वेरी उपकरण उपयोगकर्ताओं को डेटा का इंटरैक्टिव रूप से पता लगाने और विश्लेषण करने, रिपोर्ट तैयार करने और अंतर्दृष्टि की कल्पना करने की अनुमति देते हैं। इसके अतिरिक्त, डेटा वेयरहाउस मूल्यवान अंतर्दृष्टि निकालने और निर्णय लेने की प्रक्रियाओं का समर्थन करने के लिए SQL क्वेरी, बहुआयामी क्वेरी और डेटा माइनिंग एल्गोरिदम सहित विभिन्न क्वेरी तकनीकों का समर्थन करते हैं।

डेटा वेयरहाउसिंग के लाभ

1. बेहतर निर्णय लेने की क्षमता डेटा वेयरहाउस सटीक, एकीकृत और व्यापक डेटा तक समय पर पहुंच प्रदान करके सूचित निर्णय लेने की सुविधा प्रदान करते हैं। अलग-अलग स्रोतों से डेटा को केंद्रीकृत करके, संगठन अपने व्यावसायिक प्रदर्शन, ग्राहक व्यवहार, बाजार के रुझान और परिचालन दक्षता में अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं, जिससे बेहतर रणनीतिक योजना और निर्णय लेने में सक्षम हो सकते हैं।

2. उन्नत व्यापार खुफिया डेटा वेयरहाउस बिजनेस इंटेलिजेंस (बीआई) पहल के लिए आधार के रूप में काम करते हैं, जो संगठनों को अपने डेटा से कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में सक्षम बनाते हैं। उन्नत विश्लेषण क्षमताओं के साथ, संगठन जटिल डेटा विश्लेषण कर सकते हैं, पैटर्न और रुझानों की पहचान कर सकते हैं, भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी कर सकते हैं और व्यावसायिक प्रक्रियाओं को अनुकूलित कर सकते हैं। बीआई उपकरण और तकनीकों का लाभ उठाकर, हितधारक अपने व्यवसाय संचालन की गहरी समझ प्राप्त कर सकते हैं और प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्राप्त कर सकते हैं।

3. बढ़ी हुई परिचालन क्षमता डेटा एकीकरण, भंडारण और पहुंच प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करके, डेटा वेयरहाउस संगठनों के भीतर परिचालन दक्षता को बढ़ाते हैं। डेटा प्रबंधन को केंद्रीकृत करने से अतिरेक, असंगतता और डेटा साइलो कम हो जाता है, जिससे कर्मचारियों को प्रासंगिक जानकारी जल्दी और कुशलता से प्राप्त करने में मदद मिलती है। यह बेहतर डेटा पहुंच सहयोग को बढ़ावा देती है, निर्णय लेने में तेजी लाती है और पूरे संगठन में समग्र उत्पादकता बढ़ाती है।

 

डेटा मार्ट क्या है?

परिचय

डेटा मार्ट एक डेटा वेयरहाउस का एक उपसमूह है जो किसी संगठन के भीतर किसी विशेष उपयोगकर्ता समूह, विभाग या व्यावसायिक कार्य की विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करने पर केंद्रित होता है। इसमें बड़े डेटा वेयरहाउस से डेटा का एक सबसेट शामिल है और इसे किसी विशेष व्यावसायिक इकाई या कार्यात्मक क्षेत्र की विश्लेषणात्मक और रिपोर्टिंग आवश्यकताओं का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। डेटा मार्ट अक्सर विपणन, बिक्री, वित्त या मानव संसाधन जैसे व्यक्तिगत विभागों की विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए बनाए जाते हैं।

डेटा मार्ट के घटक

1. डेटा चयन और निष्कर्षण डेटा मार्ट एंटरप्राइज़ डेटा वेयरहाउस या अन्य डेटा स्रोतों से प्रासंगिक डेटा को चुनकर और निकालकर बनाए जाते हैं। इस प्रक्रिया में उन विशिष्ट डेटा तत्वों और मेट्रिक्स की पहचान करना शामिल है जो लक्षित व्यावसायिक इकाई या विभाग के उपयोगकर्ताओं के लिए सबसे अधिक प्रासंगिक हैं। एक बार डेटा का चयन हो जाने के बाद, इसे डेटा मार्ट की विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए निकाला और परिवर्तित किया जाता है।

2. डेटा मॉडलिंग और डिज़ाइन डेटा मार्ट आमतौर पर डेटा वेयरहाउस में उपयोग की जाने वाली आयामी मॉडलिंग तकनीकों का उपयोग करते हैं। आयामी मॉडल क्वेरी प्रदर्शन को अनुकूलित करने और लक्षित व्यावसायिक इकाई के भीतर उपयोगकर्ताओं की विश्लेषणात्मक आवश्यकताओं का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। इसमें डेटा को तथ्य तालिकाओं और आयाम तालिकाओं में संरचित करना शामिल है, जो डेटा को व्यवस्थित और विश्लेषण करने के लिए एक तार्किक ढांचा प्रदान करता है।

3. डेटा भंडारण और प्रबंधन डेटा मार्ट को विभिन्न भंडारण तकनीकों का उपयोग करके कार्यान्वित किया जा सकता है, जिसमें रिलेशनल डेटाबेस, बहुआयामी डेटाबेस (ओएलएपी), या यहां तक ​​कि इन-मेमोरी डेटाबेस भी शामिल हैं। भंडारण तकनीक का चुनाव डेटा की मात्रा, प्रश्नों की जटिलता और उपयोगकर्ताओं की प्रदर्शन आवश्यकताओं जैसे कारकों पर निर्भर करता है। उपयोग की जाने वाली तकनीक के बावजूद, डेटा मार्ट को लक्षित व्यावसायिक इकाई के भीतर उपयोगकर्ताओं द्वारा डेटा की त्वरित पहुंच और विश्लेषण के लिए अनुकूलित किया जाता है।

4. डेटा एक्सेस और रिपोर्टिंग डेटा मार्ट उपयोगकर्ताओं को उनके भीतर संग्रहीत डेटा तक पहुंचने और उसका विश्लेषण करने के लिए उपकरण और इंटरफेस प्रदान करते हैं। इन टूल में क्वेरी और रिपोर्टिंग टूल, तदर्थ विश्लेषण टूल और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल शामिल हो सकते हैं। डेटा तक स्व-सेवा पहुंच प्रदान करके, डेटा मार्ट उपयोगकर्ताओं को आईटी हस्तक्षेप की आवश्यकता के बिना अपना स्वयं का विश्लेषण करने और रिपोर्ट तैयार करने के लिए सशक्त बनाता है। यह तेजी से निर्णय लेने में सक्षम बनाता है और संगठन के भीतर डेटा-संचालित निर्णय लेने की संस्कृति को बढ़ावा देता है।

डेटा मार्ट के लाभ

1. विशिष्ट व्यावसायिक आवश्यकताओं के अनुरूप डेटा मार्ट किसी संगठन के भीतर विशिष्ट व्यावसायिक इकाइयों या विभागों की अद्वितीय विश्लेषणात्मक और रिपोर्टिंग आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। किसी विशेष उपयोगकर्ता समूह की जरूरतों पर ध्यान केंद्रित करके, डेटा मार्ट लक्षित अंतर्दृष्टि और कार्रवाई योग्य खुफिया जानकारी प्रदान कर सकते हैं जो सीधे उपयोगकर्ताओं की भूमिकाओं और जिम्मेदारियों के लिए प्रासंगिक हैं।

2. बेहतर प्रदर्शन और स्केलेबिलिटी क्योंकि उनमें बड़े डेटा वेयरहाउस से डेटा का एक सबसेट होता है, डेटा मार्ट आमतौर पर छोटे और अधिक केंद्रित होते हैं, जिससे क्वेरी प्रदर्शन में सुधार और तेजी से प्रतिक्रिया समय हो सकता है। इसके अतिरिक्त, कार्यभार को कई डेटा मार्टों में वितरित करके, संगठन अधिक स्केलेबिलिटी प्राप्त कर सकते हैं और विभिन्न व्यावसायिक इकाइयों या विभागों की विविध आवश्यकताओं को समायोजित कर सकते हैं।

3. उन्नत डेटा गवर्नेंस और सुरक्षा डेटा मार्ट संगठनों को डेटा पहुंच और उपयोग पर सख्त नियंत्रण लागू करने में सक्षम बनाता है, जो नियामक आवश्यकताओं और आंतरिक नीतियों के अनुपालन को सुनिश्चित करने में मदद कर सकता है। संवेदनशील डेटा तक पहुंच को प्रतिबंधित करके और मजबूत सुरक्षा उपायों को लागू करके, संगठन डेटा उल्लंघनों और अनधिकृत पहुंच के जोखिम को कम कर सकते हैं, साथ ही उपयोगकर्ताओं को सूचित निर्णय लेने के लिए आवश्यक जानकारी तक पहुंचने में सक्षम बना सकते हैं।

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डेटा वेयरहाउस और डेटा मार्ट के बीच मुख्य अंतर

1. दायरा:
   • डेटा वेयरहाउस: पूरे संगठन में विभिन्न स्रोतों से एकीकृत डेटा के लिए केंद्रीय भंडार।
   • डेटा मार्ट: डेटा वेयरहाउस का सबसेट, किसी विशेष विभाग या उपयोगकर्ता समूह की विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करने पर केंद्रित।
2. उद्देश्य:
   • डेटा वेयरहाउस: रणनीतिक विश्लेषण और रिपोर्टिंग के लिए संगठनात्मक डेटा का एकीकृत दृश्य प्रदान करते हुए, उद्यम-व्यापी निर्णय लेने की प्रक्रियाओं का समर्थन करता है।
   • डेटा मार्ट: संगठन के भीतर एक विशिष्ट व्यावसायिक इकाई या कार्यात्मक क्षेत्र की विश्लेषणात्मक और रिपोर्टिंग आवश्यकताओं को पूरा करता है।
3. डेटा चयन और भंडारण:
   • डेटा वेयरहाउस: जटिल ईटीएल प्रक्रियाओं और अनुकूलित भंडारण संरचनाओं को नियोजित करते हुए, कई स्रोतों से बड़ी मात्रा में एकीकृत डेटा संग्रहीत करता है।
   • डेटा मार्ट: इसमें डेटा वेयरहाउस से डेटा का एक सबसेट शामिल होता है, जो किसी विशेष विभाग या उपयोगकर्ता समूह की आवश्यकताओं के अनुरूप होता है, जिसमें विशिष्ट व्यावसायिक आवश्यकताओं पर केंद्रित सरलीकृत डेटा चयन और भंडारण होता है।
4. पहुंच और पूछताछ:
   • डेटा वेयरहाउस: विभिन्न हितधारकों के लिए व्यापक डेटा तक व्यापक पहुंच प्रदान करता है, पूरे संगठन में जटिल पूछताछ और विश्लेषण का समर्थन करता है।
   • डेटा मार्ट: किसी विभाग या व्यावसायिक इकाई के भीतर विशिष्ट उपयोगकर्ताओं के लिए प्रासंगिक डेटा तक लक्षित पहुंच प्रदान करता है, जिससे उनकी विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुरूप तेज़ और अधिक केंद्रित पूछताछ और विश्लेषण की सुविधा मिलती है।

संदर्भ

1. https://go.gale.com/ps/i.do?id=GALE%7CA18993844&sid=googleScholar&v=2.1&it=r&linkaccess=abs&issn=00010782&p=AONE&sw=w
2. https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/313310.313345
3. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6108446/

अंतिम अद्यतन: 07 मार्च, 2024