OLTP को समझना

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Data Warehousing Concepts

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अपने डेटा वेयरहाउस सीखने की यात्रा शुरू करने से पहले कुछ मूलभूत अवधारणाओं पर पकड़ बनाएँ। इस कोर्स की शुरुआत में, आप जानेंगे कि डेटा वेयरहाउस क्या होता है और यह डेटा मार्ट्स और डेटा लेक्स जैसी दिखने-सुनने में मिलती तकनीकों से कैसे समान और भिन्न है। आप यह भी सीखेंगे कि अलग-अलग भूमिकाएँ (personas) डेटा वेयरहाउस प्रोजेक्ट के विभिन्न चरणों में कैसे सहयोग करती हैं.

Exercise 1: डेटा वेयरहाउस क्या है?Exercise 2: What और Why की समझ Exercise 3: Zynga के लिए डेटा वेयरहाउस के संभावित उपयोग मामले Exercise 4: डेटा वेयरहाउस और डेटा लेक में क्या अंतर है?Exercise 5: डेटा वेयरहाउस बनाम डेटा लेक्स Exercise 6: डेटा वेयरहाउस बनाम डेटा मार्ट Exercise 7: डेटा लेक, वेयरहाउस, और मार्ट में से चुनना Exercise 8: डेटा वेयरहाउस संगठनात्मक विश्लेषण को सक्षम बनाते हैं Exercise 9: डेटा वेयरहाउस लाइफ साइकल Exercise 10: जहाँ ज़रूरत हो, वहाँ सपोर्ट Exercise 11: कौन क्या करता है?

अब, आप डेटा वेयरहाउस की सामान्य परतों को समझकर उसकी आर्किटेक्चर की बेहतर समझ पाएँगे और जानेंगे कि प्रेज़ेंटेशन लेयर ऐनालिस्ट्स को कैसे सपोर्ट करती है। इसके अलावा, आप बिल इनमोन और उनके टॉप-डाउन अप्रोच के बारे में सीखेंगे और यह राल्फ किम्बल के बॉटम-अप अप्रोच से कैसे तुलना करता है। अंत में, आप OLAP और OLTP सिस्टम्स के बीच का अंतर समझेंगे.

Exercise 1: डेटा वेयरहाउस की अलग-अलग लेयरें कौन-सी होती हैं?Exercise 2: डेटा वेयरहाउस लेयरों का क्रम Exercise 3: ETL को समझना Exercise 4: सही लेयर चुनें Exercise 5: प्रेज़ेंटेशन लेयर Exercise 6: कंसल्टेंट की भूमिका में कदम रखें Exercise 7: एनालिस्ट और डेटा साइंटिस्ट उपयोगकर्ताओं का समर्थन Exercise 8: डेटा वेयरहाउस आर्किटेक्चर Exercise 9: टॉप-डाउन बनाम बॉटम-अप Exercise 10: टॉप-डाउन और बॉटम-अप की विशेषताएँ Exercise 11: टॉप-डाउन एप्रोच चुनना Exercise 12: OLAP और OLTP सिस्टम Exercise 13: OLAP डेटा क्यूब Exercise 14: OLAP बनाम OLTP परिदृश्य Exercise 15: OLTP को समझना

वर्तमान अभ्यास

यहाँ, आप एक उत्कृष्ट डेटा मॉडल के साथ अपने डेटा वेयरहाउस के डेटा को कैसे व्यवस्थित करें, यह सीखेंगे। सबसे पहले, आप डेटा मॉडलिंग की बुनियाद कवर करेंगे — फैक्ट और डाइमेंशन टेबल क्या होते हैं और स्टार तथा स्नोफ्लेक स्कीम्स में उनका उपयोग कैसे किया जाता है। फिर, आप किम्बल की चार-चरणीय प्रक्रिया से डेटा मॉडल बनाना और स्लोली चेंजिंग डाइमेंशंस को संभालना रिव्यू करेंगे.

Exercise 1: डेटा वेयरहाउस डेटा मॉडलिंग Exercise 2: Fact और Dimensional Tables को समझना Exercise 3: One starry and snowy night Exercise 4: फैक्ट या डाइमेंशन?Exercise 5: Kimball की चार-चरणीय प्रक्रिया Exercise 6: Kimball के चरण क्रम में लगाएँ Exercise 7: ग्रेन तय करना Exercise 8: उचित फैक्ट्स चुनना Exercise 9: Slowly changing dimensions Exercise 10: Slow changes पर पॉप-क्विज़Exercise 11: Type I, II, और III में अंतर Exercise 12: Row बनाम Column डेटा स्टोर Exercise 13: रो और कॉलम स्टोर परिदृश्यों की श्रेणीकरण Exercise 14: कॉलम स्टोर तेज़ क्यों होता है?Exercise 15: कौन‑सी क्वेरियाँ तेज़ हैं?

आप कोर्स को इस तरह समेटेंगे कि ETL और ELT प्रक्रियाओं के फायदे-नुकसान तथा ऑन-प्रिमाइज़ बनाम इन-क्लाउड इम्प्लिमेंटेशन के अंतर सीखेंगे। अंत में, आप एक उदाहरण के माध्यम से वेयरहाउस डिज़ाइन और इम्प्लिमेंटेशन पर मुख्य फैसले लेते हुए पूरी प्रक्रिया से गुजरेंगे.

Exercise 1: ETL और ELT Exercise 2: ETL बनाम ELT Exercise 3: ETL और ELT के बीच अंतर Exercise 4: ELT का चयन Exercise 5: डेटा क्लीनिंग Exercise 6: क्लीनिंग ऑपरेशंस Exercise 7: डेटा ट्रांसफॉर्मेशन में सच्चाई पहचानना Exercise 8: डेटा गवर्नेंस को समझना Exercise 9: On-premise और क्लाउड डेटा वेयरहाउस Exercise 10: ऑन-प्रिमाइस और क्लाउड के बीच अंतर समझना Exercise 11: इम्प्लीमेंटेशन को जस्टिफिकेशन से मिलाना Exercise 12: डेटा वेयरहाउस डिज़ाइन का उदाहरण Exercise 13: सबको जोड़ना Exercise 14: बॉटम-अप चुनना Exercise 15: क्या आपको सब पता है?Exercise 16: समापन