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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