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.
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