विषय
- परिभाषा - डेटा वेयरहाउस आर्किटेक्ट का क्या अर्थ है?
- Microsoft Azure और Microsoft क्लाउड का परिचय | इस गाइड के दौरान, आप सीखेंगे कि क्लाउड कंप्यूटिंग क्या है और Microsoft Azure आपको क्लाउड से अपना व्यवसाय चलाने और चलाने में कैसे मदद कर सकता है।
- Techopedia डेटा वेयरहाउस आर्किटेक्ट की व्याख्या करता है
परिभाषा - डेटा वेयरहाउस आर्किटेक्ट का क्या अर्थ है?
डेटा वेयरहाउस समाधानों को डिज़ाइन करने और पारंपरिक डेटा वेयरहाउस तकनीकों के साथ काम करने के लिए एक डेटा वेयरहाउस आर्किटेक्ट जिम्मेदार है जो एक व्यवसाय या संगठन का सबसे अच्छा समर्थन करता है। अन्य समान प्रकार की भूमिकाओं के साथ, एक डेटा वेयरहाउस वास्तुकार अक्सर ग्राहक की जरूरतों या नियोक्ता के लक्ष्यों को लेता है और एक विशिष्ट वास्तुकला विकसित करने के लिए काम करता है जिसे विशिष्ट वर्णित उद्देश्यों की सेवा के लिए बनाए रखा जाएगा।
Microsoft Azure और Microsoft क्लाउड का परिचय | इस गाइड के दौरान, आप सीखेंगे कि क्लाउड कंप्यूटिंग क्या है और Microsoft Azure आपको क्लाउड से अपना व्यवसाय चलाने और चलाने में कैसे मदद कर सकता है।
Techopedia डेटा वेयरहाउस आर्किटेक्ट की व्याख्या करता है
कई डेटा वेयरहाउस आर्किटेक्ट डेटा वेयरहाउसिंग और एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्म और लोड (ईटीएल) के तरीकों के लिए सामान्य तकनीकों से परिचित होंगे। एक डेटा वेयरहाउस आर्किटेक्ट को ओरेकल या इसी तरह के संसाधनों के साथ-साथ अन्य तकनीकों जैसे जे 2 ईई या कॉग्नोस और जावा जैसी प्रोग्रामिंग भाषाओं का उपयोग करने का अनुभव हो सकता है। हालांकि, कुछ लोग बताते हैं कि डेटा वेयरहाउस के अधिकांश वास्तुकार के काम को विशिष्ट उपकरणों के ज्ञान के बजाय व्यापक डिजाइन लक्ष्य और प्रभावी संचार के साथ करना पड़ सकता है। उदाहरण के लिए, डेटा वेयरहाउस आर्किटेक्ट बड़े पैमाने पर समाधानों को परिभाषित करने और लागू करने और अन्य कर्मचारियों को प्रशिक्षित करने पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।
मूल रूप से, डेटा वेयरहाउस वास्तुकार कच्चे डेटा, मेटाडेटा और अन्य डेटा परिसंपत्तियों को सुरक्षित रखने और अधिक आईटी अवसंरचना के भीतर पहुंच के लिए सिस्टम बनाए रखेगा। ये आर्किटेक्चर डेटा माइनिंग जैसी गतिविधियों का समर्थन करेंगे जो मूल्य जोड़ सकते हैं। डेटा वेयरहाउस वास्तुकार परियोजनाओं के लिए आरओआई और वित्तीय मैट्रिक्स पर विचार करने के लिए बहुत समय बिता सकता है ताकि सर्वोत्तम प्रथाओं का निर्धारण किया जा सके और लाभ को चलाने वाले समाधान वितरित किए जा सकें, साथ ही साथ जो डेटा को बहुमुखी रखते हैं।