Data Marts in Data Warehouse in Hindi - डेटा वेयरहाउस में डेटा मार्ट


डेटा वेयरहाउस में डेटा मार्ट क्या है? (What is Data Mart in Data Warehouse?)

डेटा मार्ट (Data Mart) एक छोटी और केंद्रित डेटा वेयरहाउसिंग इकाई होती है, जो किसी विशेष विभाग या व्यावसायिक कार्य के लिए डेटा संग्रहीत करती है। यह डेटा वेयरहाउस का एक उप-भाग (Subset) होता है और इसे तेज डेटा एक्सेस और विश्लेषण के लिए डिज़ाइन किया जाता है।

डेटा मार्ट की विशेषताएँ (Features of Data Mart)

  • स्पष्ट उद्देश्य और विशिष्ट विभाग के लिए डिज़ाइन किया गया।
  • कम स्टोरेज स्पेस और फास्ट डेटा एक्सेस।
  • डेटा वेयरहाउस की तुलना में सस्ता और जल्दी विकसित होने वाला।
  • व्यवसाय की आवश्यकताओं के अनुसार कस्टमाइज किया जा सकता है।

डेटा मार्ट के प्रकार (Types of Data Mart)

डेटा मार्ट मुख्य रूप से तीन प्रकार के होते हैं:

1. इंडिपेंडेंट डेटा मार्ट (Independent Data Mart)

यह एक स्वायत्त (Standalone) डेटा मार्ट होता है, जो डेटा वेयरहाउस के बिना भी काम कर सकता है। इसमें डेटा विभिन्न स्रोतों से सीधे एकत्र किया जाता है।

2. डिपेंडेंट डेटा मार्ट (Dependent Data Mart)

यह डेटा वेयरहाउस का एक भाग होता है, जो वेयरहाउस से डेटा निकालकर विश्लेषण के लिए प्रोसेस करता है।

3. हाइब्रिड डेटा मार्ट (Hybrid Data Mart)

इसमें इंडिपेंडेंट और डिपेंडेंट डेटा मार्ट दोनों की विशेषताएँ होती हैं। यह विभिन्न डेटा स्रोतों से डेटा एकत्र कर सकता है।

डेटा मार्ट और डेटा वेयरहाउस के बीच अंतर (Difference Between Data Mart and Data Warehouse)

विशेषता डेटा मार्ट डेटा वेयरहाउस
आकार छोटा बड़ा
फोकस विशिष्ट विभाग पूरे संगठन के लिए
डेटा स्रोत एक या कुछ डेटा स्रोत कई डेटा स्रोत
डेटा प्रोसेसिंग सरल और तेज जटिल और विस्तृत

डेटा मार्ट के लाभ (Benefits of Data Mart)

  • तेज़ डेटा प्रोसेसिंग और विश्लेषण।
  • डेटा वेयरहाउस की तुलना में कम लागत।
  • विशिष्ट व्यावसायिक आवश्यकताओं को पूरा करता है।
  • सुव्यवस्थित डेटा संग्रहण और तेज़ रिपोर्टिंग।

डेटा मार्ट का उपयोग (Applications of Data Mart)

  • बैंकिंग और वित्तीय सेवाएँ
  • ई-कॉमर्स और खुदरा उद्योग
  • स्वास्थ्य सेवाएँ
  • टेलीकॉम कंपनियाँ

निष्कर्ष (Conclusion)

डेटा मार्ट डेटा वेयरहाउस का एक महत्वपूर्ण भाग है, जो विशिष्ट व्यावसायिक आवश्यकताओं के लिए उपयोग किया जाता है। यह डेटा विश्लेषण को तेज और कुशल बनाने में सहायक होता है।

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