What is Data Warehouse in Hindi, डाटा वेयरहाउस क्या है

इस आर्टिकल में आप Data Warehouse के बारेमे आपको बताएँगे. आप इस आर्टिकल में जानेगे डाटा वेयरहाउस क्या है, What is Data Warehouse in Hindi साथ ही आपको डाटा वेयरहाउस की कुछ विशेषताये भी बताई जाएगी.

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Data Warehouse kya hai

 

आप में से बहोत से लोग डाटा के बारे में तो जानते ही होंगे. डाटा यानि हमारे कंप्यूटर में जो भी जानकारी इकठ्ठी करते है उसे डाटा कहा जाता है, डाटा किसी भी तरह का हो सकता है, जैसे PDF File हो, कोई Program Design हो, Microsoft की File हो इत्यादि, यह सब डाटा ही कहते है.


अब बात करते है की डाटा वेयरहाउस क्या है, Data Warehouse यानि विभिन्न प्रकार के डाटा को किसी सुरक्षित जगह पर स्टोर करके रखना, और यह पूरी सुरक्षा के साथ रखा जाता है. 


यह डाटा को जरुर पड़ने पर Data Scientist, Data Analyst या फिर Business Owner द्वारा अपने बिजनेस सम्बन्धी जानकारी निकली जा सके और यह निकली गई जानकारी से अपने बिजनेस को ज्यादा बढाया जा सके.

 

ज्यादा जानकारी के लिए, आये समजते है डाटा वेयरहाउस क्या है,


    What is Data Warehouse in Hindi | डाटा वेयरहाउस क्या है 

    अब समजते है डाटा वेयरहाउस के बारे में, यह Business intelligence यानि BI का एक जरुरी हिस्सा है, वेयरहाउस का मतलब होता है की जहा पर हम डाटा को Bulk में स्टोर करते है, वैसे वेयरहाउसिंग किसी भी चीज की हो सकती है, ऐसी सीजे जिसे आपको बल्क में स्टोर करनी हो एक सिंगल जगह पर, लेकिन यहाँ पर हम बात कर रहे है, Data Warehouse के बारे में यानि Multiple Data जिसे हम Huge Amount of Data जिसे हमें एक जगह पर स्टोर करना हो भविष्य के इस्तेमाल के लिए तो उसे हम डाटा वेयरहाउस कहते है.

     

    इस डाटा वेयरहाउस में डाटा Homogeneous भी हो सकता है या Heterogeneous भी हो सकता है, Homogeneous Data का मतलब Same Kind of Data जो एक दुसरे से Related होता है, और Heterogeneous Data जो अलग अलग जगह से आता है और उसका आपस में कोई रिलेशन नहीं होता.


    Basic Concept of Data Warehouse in Hindi

    अब बात करते है Data Warehouse Basic Concept के बारे में, हमारे पास दो तरह के डाटा होता है जिसके ऊपर हम काम करते है. पेहला होता है Operational Type Data और दूसरा होता है Strategical Information Data.


    (1) Operational Data

    ऑपरेशनल डाटा क्या होता है, यह डाटा आपके डेली रूटिंग जो काम हो रहा हो वो सभी डाटा Operational Data में आता है, अगर एक कंपनी की बात करे तो उसमे, Daily Attendance, Work House Count ये सब काम रोज होता है इस लिए यह Operational Data में आता है. इसमें हम Company का एक ऑफलाइन डाटा बनाकर भी सेव कर सकते है.


    (2) Strategical Information Data

    इस डाटा में हम Overall सभी डाटा को सेव करते है, भविष्य के इस्तेमाल के लिए. जैसे मान लीजिये किसी कंपनी को मार्केट Analysis करना है तो वो पहले देखेंगे मार्केट में प्रोडक्ट क्या क्या है, सेल उस प्रोडक्ट की सेल कितनी हो रही है, आपके कोन कोन से प्रोडक्ट ऐसे है जो डिमांड में नहीं है, ऐसे जो इम्फोर्माशन डाटा होते है उसे हम Strategical Information Data कहते है.


    डाटा वेयरहाउस में आप अपने डाटा को अलग अलग तरीके से सेव कर सकते है, In Short अगर हम बात करे तो Data Warehousing को हम Some Up करते है SINT में, इसे सही तरीके से निचे समजाय गया है.

    S – Subject-Oriented

    I – integrated

    N – Non-Volatile 

    T – Time-variant

    Subject Oriented Data Warehouse

    इस में डाटा को अलग अलग केटेगरी में रखा जाता है, जैसे कोई बड़ी कम्पनी है तो उसमे काफी अलग अलग डाटा होते है तो उसे केटेगरी के हिसाब से सेव करके रखते है, ताकि जब डाटा की जरूरत हो तो उसे आसानी से निकला जा सके.

    Integrated Data Warehouse 

    इस में जो डाटा को अलग अलग सेव करके रखा है, उन सभी डाटा को एक जगह पर रखा जाता है. जब हमें किसी डाटा की जरूरत होती है तो उस एक Integrated Data में से Extract किया जा सके. इसे हम इंटीग्रेटेड डाटा वेयरहाउस कहते है.

    Non Volatile Data Warehouse

    डाटा वेयरहाउस में डाटा को सिर्फ पढ़ा जा सकता है, और जब भी हम कोई नया डाटा इसमें स्टोर करते है तो पिछला डाटा सुरक्षित रहता है, वो डाटा डिलीट नहीं होता.

    Time-variant Data Warehouse

    इसमें डाटा को समय के अनुसार व्यवस्थित किया जा सकता है, जैसे Weekly, Monthly, Yearly etc. जिससे की वर्त्तमान डाटा की तुलना पिछले डाटा से की जा सके, और इसी से भविष्य के निर्णय लिए जाते है.

    अंतिम शब्द :

    दोस्तों उम्मीद है, डाटा वेयरहाउस क्या है, की यह जानकारी आपको समज में आगे होगी. अगर इस पोस्ट से सम्बन्धी कोई सुजाव है तो आप हमें कमेन्ट के माध्यम से बता सकते है.

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