Ganesh Ji ki Arti Jay Ganesh Deva

 

गणेश जी की आरती 

 जय गणेश जय गणेश, जय गणेश देवा ।

माता जाकी पार्वती, पिता महादेवा ॥

एक दंत दयावंत, चार भुजा धारी ।

माथे सिंदूर सोहे, मूसे की सवारी ॥

जय गणेश जय गणेश, जय गणेश देवा ।

माता जाकी पार्वती, पिता महादेवा ॥

पान चढ़े फल चढ़े, और चढ़े मेवा ।

लड्डुअन का भोग लगे, संत करें सेवा ॥

जय गणेश जय गणेश, जय गणेश देवा ।

माता जाकी पार्वती, पिता महादेवा ॥

अंधन को आंख देत, कोढ़िन को काया ।

बांझन को पुत्र देत, निर्धन को माया ॥

जय गणेश जय गणेश, जय गणेश देवा ।

माता जाकी पार्वती, पिता महादेवा ॥

'सूर' श्याम शरण आए, सफल कीजे सेवा ।

माता जाकी पार्वती, पिता महादेवा ॥

जय गणेश जय गणेश, जय गणेश देवा ।

माता जाकी पार्वती, पिता महादेवा ॥

गणेश जी की आरती  जय गणेश 

गणेश :- ॐ एकदन्ताय विद्महे, वक्रतुण्डाय धीमहि, तन्नो दन्ती प्रचोदयात् ।।

जय गणेश 

Conceptual Modeling

Conceptual modeling is the process of creating a conceptual representation of a system, process, or organization. It involves identifying the key concepts and relationships that make up the system or process, and representing them in a way that is understandable and meaningful to stakeholders.

अवधारणात्मक मॉडलिंग एक प्रणाली, प्रक्रिया या संगठन के वैचारिक प्रतिनिधित्व को बनाने की प्रक्रिया है। इसमें उन प्रमुख अवधारणाओं और संबंधों की पहचान करना शामिल है जो सिस्टम या प्रक्रिया को बनाते हैं, और उन्हें ऐसे तरीके से प्रस्तुत करते हैं जो हितधारकों के लिए समझने योग्य और सार्थक हो।

The purpose of conceptual modeling is to provide a high-level view of a system or process, which can be used to communicate ideas and requirements to stakeholders, to guide the design and development of software systems or business processes, and to facilitate collaboration among stakeholders.

वैचारिक मॉडलिंग का उद्देश्य एक प्रणाली या प्रक्रिया का एक उच्च-स्तरीय दृश्य प्रदान करना है, जिसका उपयोग हितधारकों के लिए विचारों और आवश्यकताओं को संप्रेषित करने के लिए किया जा सकता है, सॉफ्टवेयर सिस्टम या व्यावसायिक प्रक्रियाओं के डिजाइन और विकास का मार्गदर्शन करने के लिए, और हितधारकों के बीच सहयोग को सुविधाजनक बनाने के लिए किया जा सकता है। .

Conceptual models typically use graphical notations, such as entity-relationship diagrams or UML diagrams, to represent the key concepts and relationships in a system. They may also include textual descriptions or narratives to provide additional context and detail.

अवधारणात्मक मॉडल आमतौर पर ग्राफिकल नोटेशन का उपयोग करते हैं, जैसे कि इकाई-संबंध आरेख या यूएमएल आरेख, एक प्रणाली में प्रमुख अवधारणाओं और संबंधों का प्रतिनिधित्व करने के लिए। वे अतिरिक्त संदर्भ और विवरण प्रदान करने के लिए पाठ्य विवरण या विवरण भी शामिल कर सकते हैं।

Conceptual modeling is an important tool in many fields, including software engineering, business process management, and data management. It helps stakeholders to understand complex systems and processes, and to identify and address potential problems and opportunities.

अवधारणात्मक मॉडलिंग सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग, व्यवसाय प्रक्रिया प्रबंधन और डेटा प्रबंधन सहित कई क्षेत्रों में एक महत्वपूर्ण उपकरण है। यह हितधारकों को जटिल प्रणालियों और प्रक्रियाओं को समझने और संभावित समस्याओं और अवसरों की पहचान करने और उनका पता लगाने में मदद करता है।

Question 

1. What is conceptual modeling ?

2. What is conceptual modeling in Data Warehouse. 

Metadata 

Metadata is data that provides information about other data. It includes information such as the format, structure, location, and description of data. Metadata is often used to help manage and organize data, improve search and retrieval, and enable interoperability between different systems and applications. Some common examples of metadata include file names, creation and modification dates, author information, and keywords. Metadata can be found in a variety of contexts, such as digital media files, websites, and scientific research data.

मेटाडेटा वह डेटा है जो अन्य डेटा के बारे में जानकारी प्रदान करता है। इसमें प्रारूप, संरचना, स्थान और डेटा का विवरण जैसी जानकारी शामिल है। मेटाडेटा का उपयोग अक्सर डेटा को प्रबंधित और व्यवस्थित करने, खोज और पुनर्प्राप्ति में सुधार करने और विभिन्न प्रणालियों और अनुप्रयोगों के बीच अंतःक्रियाशीलता को सक्षम करने के लिए किया जाता है। मेटाडेटा के कुछ सामान्य उदाहरणों में फ़ाइल नाम, निर्माण और संशोधन दिनांक, लेखक की जानकारी और कीवर्ड शामिल हैं। मेटाडेटा विभिन्न संदर्भों में पाया जा सकता है, जैसे कि डिजिटल मीडिया फ़ाइलें, वेबसाइटें और वैज्ञानिक अनुसंधान डेटा।

Question:

1. What is metadata in data warehouse?

2. What is metadata and types?

3. What is metadata with example?

Conceptual Modeling 

Data Mart 

 A data mart is a subset of a data warehouse that is designed to serve a specific business unit, department, or user community within an organization. Unlike a data warehouse, which contains integrated data from multiple sources, a data mart is focused on a specific subject area, such as sales, marketing, finance, or human resources.

डेटा मार्ट एक डेटा वेयरहाउस का एक सबसेट है जिसे किसी संगठन के भीतर एक विशिष्ट व्यवसाय इकाई, विभाग या उपयोगकर्ता समुदाय की सेवा के लिए डिज़ाइन किया गया है। डेटा वेयरहाउस के विपरीत, जिसमें कई स्रोतों से एकीकृत डेटा होता है, डेटा मार्ट बिक्री, विपणन, वित्त या मानव संसाधन जैसे विशिष्ट विषय क्षेत्र पर केंद्रित होता है।

Data marts are typically designed to meet the specific reporting and analysis needs of a particular group of users. They contain a subset of the data warehouse's data, but in a more summarized and pre-aggregated format that is optimized for querying and analysis. This allows end-users to easily access the data they need, without having to navigate through the entire data warehouse.

डेटा मार्ट आमतौर पर उपयोगकर्ताओं के किसी विशेष समूह की विशिष्ट रिपोर्टिंग और विश्लेषण आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए डिज़ाइन किए जाते हैं। उनमें डेटा वेयरहाउस के डेटा का एक सबसेट होता है, लेकिन अधिक संक्षिप्त और पूर्व-समेकित प्रारूप में जो क्वेरी और विश्लेषण के लिए अनुकूलित होता है। यह एंड-यूजर्स को पूरे डेटा वेयरहाउस में नेविगेट किए बिना आसानी से आवश्यक डेटा तक पहुंचने की अनुमति देता है।

The design of a data mart is often based on a dimensional model, which is a data model that organizes data around business processes or subjects, using facts (measurable events) and dimensions (contextual data). For example, a sales data mart might contain a fact table with sales transactions, and dimension tables with customer, product, and time data. This makes it easy to analyze sales data by different dimensions, such as by customer, by product, or by time period.

डेटा मार्ट का डिज़ाइन अक्सर एक आयामी मॉडल पर आधारित होता है, जो डेटा मॉडल होता है जो तथ्यों (मापने योग्य घटनाओं) और आयामों (प्रासंगिक डेटा) का उपयोग करके व्यावसायिक प्रक्रियाओं या विषयों के आसपास डेटा व्यवस्थित करता है। उदाहरण के लिए, बिक्री डेटा मार्ट में बिक्री लेनदेन के साथ एक तथ्य तालिका और ग्राहक, उत्पाद और समय डेटा के साथ आयाम तालिका हो सकती है। यह विभिन्न आयामों, जैसे ग्राहक द्वारा, उत्पाद द्वारा, या समय अवधि के अनुसार बिक्री डेटा का विश्लेषण करना आसान बनाता है।

Data marts can be created using various technologies, including SQL-based databases, multidimensional OLAP cubes, or in-memory analytics platforms. They can be physically separate from the data warehouse or can be built on top of the existing data warehouse infrastructure.

SQL-आधारित डेटाबेस, बहुआयामी OLAP क्यूब्स, या इन-मेमोरी एनालिटिक्स प्लेटफ़ॉर्म सहित विभिन्न तकनीकों का उपयोग करके डेटा मौसा बनाया जा सकता है। वे डेटा वेयरहाउस से भौतिक रूप से अलग हो सकते हैं या मौजूदा डेटा वेयरहाउस इंफ्रास्ट्रक्चर के शीर्ष पर बनाए जा सकते हैं।

Overall, data marts provide a way to efficiently deliver relevant data to specific user groups, enabling them to make more informed decisions based on the data they need.

कुल मिलाकर, डेटा मौसा विशिष्ट उपयोगकर्ता समूहों को प्रासंगिक डेटा को कुशलतापूर्वक वितरित करने का एक तरीका प्रदान करते हैं, जिससे वे आवश्यक डेटा के आधार पर अधिक सूचित निर्णय लेने में सक्षम हो जाते हैं।

Question:

1. What is a data mart in data warehousing?

2. What is data mart with example?

3. What is data mart and why it is used?

Meta Data

Data Warehouse Architecture  

A data warehouse is a centralized repository that stores integrated data from multiple sources within an organization. Its architecture is designed to support analytical processing, reporting, and data mining. Here are the key components of a typical data warehouse architecture:

डेटा वेयरहाउस एक केंद्रीकृत भंडार है जो एक संगठन के भीतर कई स्रोतों से एकीकृत डेटा संग्रहीत करता है। इसकी वास्तुकला को विश्लेषणात्मक प्रसंस्करण, रिपोर्टिंग और डेटा खनन का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यहाँ एक विशिष्ट डेटा वेयरहाउस आर्किटेक्चर के प्रमुख घटक हैं:

Source Systems: These are the various data sources, such as transactional systems, operational databases, or external data sources, from which the data warehouse pulls its data.

सोर्स सिस्टम्स: ये विभिन्न डेटा स्रोत हैं, जैसे कि ट्रांजेक्शनल सिस्टम, ऑपरेशनल डेटाबेस या बाहरी डेटा स्रोत, जिनसे डेटा वेयरहाउस अपना डेटा खींचता है।

ETL (Extract, Transform, Load) Process: The ETL process extracts data from the source systems, transforms it to conform to the data warehouse schema and data model, and loads it into the data warehouse.

ETL (एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफ़ॉर्म, लोड) प्रक्रिया: ETL प्रक्रिया स्रोत सिस्टम से डेटा निकालती है, इसे डेटा वेयरहाउस स्कीमा और डेटा मॉडल के अनुरूप बनाती है और डेटा वेयरहाउस में लोड करती है।

Staging Area: The staging area is a temporary storage location where the extracted data is held before it is transformed and loaded into the data warehouse.

स्टेजिंग एरिया: स्टेजिंग एरिया एक अस्थायी स्टोरेज लोकेशन है जहां निकाले गए डेटा को बदलने और डेटा वेयरहाउस में लोड करने से पहले रखा जाता है।

Data Warehouse Database: This is the central repository where the integrated data from the source systems is stored in a denormalized and optimized format for querying and analysis.

डेटा वेयरहाउस डेटाबेस: यह केंद्रीय रिपॉजिटरी है जहां स्रोत सिस्टम से एकीकृत डेटा क्वेरी और विश्लेषण के लिए असामान्य और अनुकूलित प्रारूप में संग्रहीत किया जाता है।

Dimensional Model: The dimensional model is a way of organizing the data in the data warehouse into a set of fact tables (which contain numerical measures) and dimension tables (which contain descriptive attributes).

डायमेंशनल मॉडल: डायमेंशनल मॉडल डेटा वेयरहाउस में डेटा को फैक्ट टेबल (जिसमें संख्यात्मक उपाय होते हैं) और डायमेंशन टेबल (जिसमें वर्णनात्मक विशेषताएँ होती हैं) के सेट में व्यवस्थित करने का एक तरीका है।

Metadata Repository: The metadata repository stores information about the data warehouse, including data definitions, data lineage, and data relationships.

मेटाडेटा रिपॉजिटरी: मेटाडेटा रिपॉजिटरी डेटा वेयरहाउस के बारे में जानकारी संग्रहीत करता है, जिसमें डेटा परिभाषाएँ, डेटा वंशावली और डेटा संबंध शामिल हैं।

Business Intelligence Tools: These are software applications used to query, analyze, and visualize the data stored in the data warehouse.

बिजनेस इंटेलिजेंस टूल्स: ये सॉफ्टवेयर एप्लिकेशन हैं जिनका उपयोग डेटा वेयरहाउस में संग्रहीत डेटा को क्वेरी, विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ करने के लिए किया जाता है।

User Interface: The user interface provides a way for end-users to interact with the data warehouse, using business intelligence tools to create reports, dashboards, or other types of analyses.

उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस: उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस रिपोर्ट, डैशबोर्ड या अन्य प्रकार के विश्लेषण बनाने के लिए व्यावसायिक खुफिया उपकरणों का उपयोग करके डेटा वेयरहाउस के साथ इंटरैक्ट करने के लिए अंतिम उपयोगकर्ताओं के लिए एक तरीका प्रदान करता है।

Security: Data warehouse security controls access to the data and ensures that it is protected from unauthorized use or disclosure.

सुरक्षा: डेटा वेयरहाउस सुरक्षा डेटा तक पहुंच को नियंत्रित करती है और यह सुनिश्चित करती है कि यह अनधिकृत उपयोग या प्रकटीकरण से सुरक्षित है।

Overall, the architecture of a data warehouse is designed to support the analytical processing of data, providing users with a centralized and integrated view of the data across the organization.

कुल मिलाकर, डेटा वेयरहाउस का आर्किटेक्चर डेटा के विश्लेषणात्मक प्रसंस्करण का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो उपयोगकर्ताओं को पूरे संगठन में डेटा के केंद्रीकृत और एकीकृत दृश्य प्रदान करता है।

Question:

1. What is data warehouse and its components.

2. What is data warehouse architecture?

3. What are the components of data warehouse architecture.

 Data Mart

Evolution of Data Warehouse

The concept of data warehousing emerged in the 1980s as a response to the growing need for organizations to analyze and leverage data from disparate sources. However, the technology and approaches used in data warehousing have evolved significantly since then. Here are some of the key milestones in the evolution of data warehousing

डेटा वेयरहाउसिंग की अवधारणा 1980 के दशक में अलग-अलग स्रोतों से डेटा का विश्लेषण और लाभ उठाने के लिए संगठनों की बढ़ती आवश्यकता की प्रतिक्रिया के रूप में उभरी। हालाँकि, डेटा वेयरहाउसिंग में उपयोग की जाने वाली तकनीक और दृष्टिकोण तब से महत्वपूर्ण रूप से विकसित हुए हैं। डेटा वेयरहाउसिंग के विकास में कुछ प्रमुख मील के पत्थर यहां दिए गए हैं

Early data warehousing: In the 1980s and early 1990s, data warehousing was a largely manual process, with data being extracted from source systems and loaded into a central database. This approach was expensive and time-consuming, and data quality was often poor.

प्रारंभिक डेटा वेयरहाउसिंग: 1980 और 1990 के दशक की शुरुआत में, डेटा वेयरहाउसिंग एक बड़े पैमाने पर मैन्युअल प्रक्रिया थी, जिसमें डेटा को स्रोत प्रणालियों से निकाला जाता था और एक केंद्रीय डेटाबेस में लोड किया जाता था। यह दृष्टिकोण महंगा और समय लेने वाला था, और डेटा की गुणवत्ता अक्सर खराब होती थी।

Emergence of ETL tools: In the mid-1990s, the first ETL (extract, transform, load) tools appeared, making it easier and faster to extract data from source systems and transform it for use in a data warehouse.

ETL टूल्स का उद्भव: 1990 के दशक के मध्य में, पहला ETL (एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफ़ॉर्म, लोड) टूल दिखाई दिया, जिससे सोर्स सिस्टम से डेटा निकालना और डेटा वेयरहाउस में उपयोग के लिए इसे बदलना आसान और तेज़ हो गया।

Introduction of data mining: In the late 1990s and early 2000s, data mining became an important part of data warehousing, allowing organizations to uncover insights and patterns in their data that were not immediately apparent.

डेटा माइनिंग का परिचय: 1990 के दशक के अंत और 2000 के दशक के प्रारंभ में, डेटा माइनिंग डेटा वेयरहाउसिंग का एक महत्वपूर्ण हिस्सा बन गया, जिससे संगठनों को अपने डेटा में अंतर्दृष्टि और पैटर्न को उजागर करने की अनुमति मिली जो तुरंत स्पष्ट नहीं थे।

Shift to columnar databases: In the mid-2000s, columnar databases emerged as a more efficient way to store and query large volumes of data. Columnar databases store data by column rather than by row, which can lead to faster query performance.

स्तंभकार डेटाबेस में बदलाव: 2000 के दशक के मध्य में, बड़ी मात्रा में डेटा को संग्रहीत करने और क्वेरी करने के लिए स्तंभकार डेटाबेस एक अधिक कुशल तरीके के रूप में उभरा। स्तंभकार डेटाबेस पंक्ति के बजाय स्तंभ द्वारा डेटा संग्रहीत करते हैं, जिससे क्वेरी प्रदर्शन तेज़ हो सकता है।

Introduction of Hadoop: In the mid-2000s, the open-source Hadoop platform emerged as a way to store and process large volumes of unstructured data. Hadoop uses a distributed file system and MapReduce processing to handle massive amounts of data.

Hadoop का परिचय: 2000 के दशक के मध्य में, ओपन-सोर्स Hadoop प्लेटफॉर्म बड़ी मात्रा में असंरचित डेटा को स्टोर और प्रोसेस करने के तरीके के रूप में उभरा। भारी मात्रा में डेटा को संभालने के लिए Hadoop एक वितरित फ़ाइल सिस्टम और MapReduce प्रोसेसिंग का उपयोग करता है।

Emergence of cloud-based data warehousing: In the past decade, cloud-based data warehousing solutions such as Amazon Redshift, Google BigQuery, and Microsoft Azure Synapse have become increasingly popular. These solutions offer scalability, flexibility, and lower costs than traditional on-premise data warehousing solutions.

क्लाउड-आधारित डेटा वेयरहाउसिंग का उद्भव: पिछले एक दशक में, क्लाउड-आधारित डेटा वेयरहाउसिंग समाधान जैसे Amazon Redshift, Google BigQuery, और Microsoft Azure Synapse तेजी से लोकप्रिय हुए हैं। ये समाधान पारंपरिक ऑन-प्रिमाइसेस डेटा वेयरहाउसिंग समाधानों की तुलना में मापनीयता, लचीलापन और कम लागत प्रदान करते हैं।

Overall, the evolution of data warehousing has been driven by the need for more efficient, scalable, and cost-effective ways to manage and analyze data. As technology continues to evolve, we can expect to see further innovations in the field of data warehousing.

कुल मिलाकर, डेटा वेयरहाउसिंग का विकास डेटा के प्रबंधन और विश्लेषण के लिए अधिक कुशल, स्केलेबल और लागत प्रभावी तरीकों की आवश्यकता से प्रेरित है। जैसे-जैसे तकनीक विकसित होती जा रही है, हम डेटा वेयरहाउसिंग के क्षेत्र में और नवाचार देखने की उम्मीद कर सकते हैं।

Question:

1. What is the evolution of data warehousing?

2. What is the history of data warehouse ?

Difference between operational database system and data Warehouse  

Operational database systems and data warehouses serve different purposes in an organization, and therefore have different architectures. Here are the key differences between the two:

ऑपरेशनल डेटाबेस सिस्टम और डेटा वेयरहाउस एक संगठन में अलग-अलग उद्देश्यों की पूर्ति करते हैं, और इसलिए अलग-अलग आर्किटेक्चर होते हैं। यहाँ दोनों के बीच प्रमुख अंतर हैं:

Operational Database System:

ऑपरेशनल डेटाबेस सिस्टम:

Purpose: An operational database system is designed to support the day-to-day operations of an organization. It contains current and transactional data that is necessary for the organization to carry out its business processes.

उद्देश्य: एक ऑपरेशनल डेटाबेस सिस्टम को किसी संगठन के दिन-प्रतिदिन के संचालन का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसमें वर्तमान और लेन-देन संबंधी डेटा होता है जो संगठन के लिए अपनी व्यावसायिक प्रक्रियाओं को पूरा करने के लिए आवश्यक होता है।

Architecture: An operational database system is usually designed for high transaction volume, with a focus on performance, availability, and reliability. It typically uses a normalized data model to reduce redundancy and improve data consistency. The system is optimized for fast read and write operations, and it is usually deployed on-premises or in a private cloud.

आर्किटेक्चर: एक ऑपरेशनल डेटाबेस सिस्टम आमतौर पर उच्च लेनदेन की मात्रा के लिए डिज़ाइन किया जाता है, जिसमें प्रदर्शन, उपलब्धता और विश्वसनीयता पर ध्यान दिया जाता है। यह आमतौर पर अतिरेक को कम करने और डेटा स्थिरता में सुधार करने के लिए सामान्यीकृत डेटा मॉडल का उपयोग करता है। सिस्टम तेजी से पढ़ने और लिखने के संचालन के लिए अनुकूलित है, और इसे आमतौर पर ऑन-प्रिमाइसेस या निजी क्लाउड में तैनात किया जाता है।

Data Warehouse:

डेटा वेयरहाउस:

Purpose: A data warehouse, on the other hand, is designed to support analytical processing and decision-making. It contains historical and aggregated data from various sources within an organization, and is used for reporting, analysis, and business intelligence purposes.

उद्देश्य: दूसरी ओर, डेटा वेयरहाउस को विश्लेषणात्मक प्रसंस्करण और निर्णय लेने का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसमें एक संगठन के भीतर विभिन्न स्रोतों से ऐतिहासिक और एकत्रित डेटा शामिल है, और इसका उपयोग रिपोर्टिंग, विश्लेषण और व्यावसायिक खुफिया उद्देश्यों के लिए किया जाता है।

Architecture: A data warehouse architecture is optimized for complex queries that involve large amounts of data. It typically uses a denormalized data model to improve query performance, and data is organized into subject areas for easier analysis. A data warehouse is usually deployed on a separate server or in a public cloud, and may use specialized hardware or software to optimize query performance.

आर्किटेक्चर: एक डेटा वेयरहाउस आर्किटेक्चर जटिल प्रश्नों के लिए अनुकूलित होता है जिसमें बड़ी मात्रा में डेटा शामिल होता है। यह आमतौर पर क्वेरी प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए एक असामान्य डेटा मॉडल का उपयोग करता है, और डेटा को विषय क्षेत्रों या डेटा मौसा में आसान विश्लेषण के लिए व्यवस्थित किया जाता है। एक डेटा वेयरहाउस आमतौर पर एक अलग सर्वर या सार्वजनिक क्लाउड पर तैनात किया जाता है, और क्वेरी प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए विशेष हार्डवेयर या सॉफ़्टवेयर का उपयोग कर सकता है।

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An operational database system (ODBMS) and a data warehouse (DW) are two different types of databases that serve different purposes in an organization. Here are the key differences between them:

एक ऑपरेशनल डेटाबेस सिस्टम (ODBMS) और एक डेटा वेयरहाउस (DW) दो अलग-अलग प्रकार के डेटाबेस हैं जो एक संगठन में विभिन्न उद्देश्यों की पूर्ति करते हैं। यहाँ उनके बीच प्रमुख अंतर हैं:

Purpose: An ODBMS is designed to support the daily operations of an organization, while a DW is designed to support the analysis and reporting of data.

उद्देश्य: एक ODBMS को एक संगठन के दैनिक संचालन का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जबकि एक DW को डेटा के विश्लेषण और रिपोर्टिंग का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

Data: An ODBMS contains current and transactional data, while a DW contains historical data that has been extracted, transformed, and loaded (ETL) from multiple sources within an organization.

डेटा: एक ODBMS में वर्तमान और लेन-देन संबंधी डेटा होता है, जबकि एक DW में ऐतिहासिक डेटा होता है जिसे एक संगठन के भीतर कई स्रोतों से निकाला, रूपांतरित और लोड (ETL) किया जाता है।

Schema: An ODBMS typically uses a normalized schema to reduce data redundancy and ensure data consistency, while a DW typically uses a denormalized schema to improve query performance and enable easier analysis.

स्कीमा: एक ODBMS आमतौर पर डेटा अतिरेक को कम करने और डेटा स्थिरता सुनिश्चित करने के लिए सामान्यीकृत स्कीमा का उपयोग करता है, जबकि एक DW आमतौर पर क्वेरी प्रदर्शन को बेहतर बनाने और आसान विश्लेषण को सक्षम करने के लिए असामान्य स्कीमा का उपयोग करता है।

Usage: An ODBMS is used for transactional processing such as recording sales or updating inventory, while a DW is used for analytical processing such as generating reports, conducting data mining, or building predictive models.

उपयोग: एक ODBMS का उपयोग लेन-देन प्रसंस्करण के लिए किया जाता है जैसे बिक्री रिकॉर्ड करना या इन्वेंट्री अपडेट करना, जबकि एक DW का उपयोग विश्लेषणात्मक प्रसंस्करण के लिए किया जाता है जैसे कि रिपोर्ट बनाना, डेटा माइनिंग करना या भविष्य कहनेवाला मॉडल बनाना।

Performance: An ODBMS is optimized for fast read and write operations, while a DW is optimized for complex queries involving large amounts of data.

प्रदर्शन: एक ODBMS को तेजी से पढ़ने और लिखने के संचालन के लिए अनुकूलित किया गया है, जबकि DW को बड़ी मात्रा में डेटा वाले जटिल प्रश्नों के लिए अनुकूलित किया गया है।

Timeframe: An ODBMS contains real-time data that is updated frequently, while a DW contains historical data that is usually updated on a regular basis (daily, weekly, monthly, etc.).

समय-सीमा: एक ODBMS में रीयल-टाइम डेटा होता है जिसे बार-बार अपडेट किया जाता है, जबकि एक DW में ऐतिहासिक डेटा होता है जिसे आमतौर पर नियमित आधार पर अपडेट किया जाता है (दैनिक, साप्ताहिक, मासिक, आदि)।

In summary, while both ODBMS and DWs deal with data, they have different purposes, data, schema, usage, performance, and timeframe. ODBMSs are designed for daily operations and fast transactional processing, while DWs are designed for analysis and reporting of historical data.

सारांश में, जबकि ODBMS और DW दोनों डेटा से निपटते हैं, उनके अलग-अलग उद्देश्य, डेटा, स्कीमा, उपयोग, प्रदर्शन और समय सीमा होती है। ODBMS को दैनिक संचालन और तेज़ लेनदेन प्रसंस्करण के लिए डिज़ाइन किया गया है, जबकि DW को ऐतिहासिक डेटा के विश्लेषण और रिपोर्टिंग के लिए डिज़ाइन किया गया है।

Question:

1. What is the difference between the database and the data warehouse?

2. What is the main difference between data warehouse system and operational database?

3. What is the difference between data database and database system?

 

Introduction to Data Warehousing 

Data warehousing: 

Data warehousing is a process of collecting and managing data from various sources within an organization and storing it in a central repository, known as a data warehouse. The purpose of a data warehouse is to provide a single source of truth for an organization's data, enabling efficient analysis and decision-making.

डेटा वेयरहाउसिंग एक संगठन के भीतर विभिन्न स्रोतों से डेटा एकत्र करने और प्रबंधित करने और इसे एक केंद्रीय भंडार में संग्रहीत करने की एक प्रक्रिया है, जिसे डेटा वेयरहाउस के रूप में जाना जाता है। डेटा वेयरहाउस का उद्देश्य किसी संगठन के डेटा के लिए सत्य का एकल स्रोत प्रदान करना है, जिससे कुशल विश्लेषण और निर्णय लेने में मदद मिलती है।

Data warehousing involves a series of processes, including data extraction, transformation, and loading (ETL) from source systems into the data warehouse. The data is then organized into a schema optimized for querying and analysis, and data quality is ensured through various techniques such as data profiling and data cleansing.

डेटा वेयरहाउसिंग में स्रोत सिस्टम से डेटा वेयरहाउस में डेटा निष्कर्षण, परिवर्तन और लोडिंग (ETL) सहित प्रक्रियाओं की एक श्रृंखला शामिल है। इसके बाद डेटा को पूछताछ और विश्लेषण के लिए अनुकूलित एक स्कीमा में व्यवस्थित किया जाता है, और डेटा की गुणवत्ता को विभिन्न तकनीकों जैसे डेटा प्रोफाइलिंग और डेटा सफाई के माध्यम से सुनिश्चित किया जाता है।

Data warehousing also involves the use of various technologies and tools, such as data modeling, database management systems, and business intelligence tools, to enable effective data analysis and reporting. This allows organizations to gain insights into their operations, customers, and market trends, and make data-driven decisions that can help them improve their business performance.

प्रभावी डेटा विश्लेषण और रिपोर्टिंग को सक्षम करने के लिए डेटा वेयरहाउसिंग में विभिन्न तकनीकों और उपकरणों का उपयोग भी शामिल है, जैसे डेटा मॉडलिंग, डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली और व्यावसायिक खुफिया उपकरण। यह संगठनों को अपने संचालन, ग्राहकों और बाजार के रुझानों में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने और डेटा-संचालित निर्णय लेने की अनुमति देता है जो उन्हें अपने व्यावसायिक प्रदर्शन को बेहतर बनाने में मदद कर सकता है।

Data warehousing has become increasingly important as organizations deal with large volumes of data generated from multiple sources, including social media, IoT devices, and other digital platforms. A well-designed data warehouse can help organizations manage and leverage this data for better decision-making, increased efficiency, and competitive advantage.

डेटा वेयरहाउसिंग तेजी से महत्वपूर्ण हो गया है क्योंकि संगठन सोशल मीडिया, आईओटी डिवाइस और अन्य डिजिटल प्लेटफॉर्म सहित कई स्रोतों से उत्पन्न डेटा की बड़ी मात्रा से निपटते हैं। एक अच्छी तरह से डिज़ाइन किया गया डेटा वेयरहाउस संगठनों को बेहतर निर्णय लेने, बढ़ी हुई दक्षता और प्रतिस्पर्धात्मक लाभ के लिए इस डेटा का प्रबंधन और लाभ उठाने में मदद कर सकता है।

Question :

1.  Introduction to data warehousing and business intelligence. 

2. Why a data warehouse ?

3. why you need a data warehouse?

Evolution of Data Warehouse

आरती कुंज बिहारी की श्री गिरिधर कृष्ण मुरारी की

 

आरती कुंज बिहारी की,  
श्री गिरिधर कृष्ण मुरारी की।

गले में बैजंती माला, बजावे मुरली मधुर बाला
श्रवण में कुंडल झलकाला

नन्द के नन्द, श्री आनंद कंद, मोहन बृज चंद

राधिका रमण बिहारी की
श्री गिरीधर कृष्ण मुरारी की

आरती कुंज बिहारी की
श्री गिरिधर कृष्ण मुरारी की

गगन सम अंग कांति काली, राधिका चमक रही आली
लतन में ठाढ़े बनमाली

भ्रमर सी अलक, कस्तूरी तिलक, चंद्र सी झलक

ललित छवि श्यामा प्यारी की
श्री गिरिधर कृष्ण मुरारी की

आरती कुंज बिहारी की
श्री गिरिधर कृष्ण मुरारी की

कनकमय मोर मुकुट बिलसे
देवता दर्शन को तरसे
गगन सों सुमन रसी बरसे

बजे मुरचंग, मधुर मिरदंग, ग्वालिन संग

अतुल रति गोप कुमारी की
श्री गिरिधर कृष्णमुरारी की

आरती कुंज बिहारी की
श्री गिरिधर कृष्ण मुरारी की

जहां ते प्रकट भई गंगा
कलुष कलि हारिणि श्री गंगा
स्मरन ते होत मोह भंगा

बसी शिव शीष, जटा के बीच, हरै अघ कीच

चरन छवि श्री बनवारी की
श्री गिरिधर कृष्णमुरारी की

आरती कुंज बिहारी की
श्री गिरिधर कृष्ण मुरारी की

चमकती उज्ज्वल तट रेनू, बज रही वृंदावन बेनू

चहुं दिशी गोपि ग्वाल धेनू

हंसत मृदु मंद, चांदनी चंद, कटत भव फंद

टेर सुन दीन भिखारी की
श्री गिरिधर कृष्ण मुरारी की

आरती कुंज बिहारी की
श्री गिरिधर कृष्ण मुरारी की

आरती कुंज बिहारी की
श्री गिरिधर कृष्ण मुरारी की