Metadata repository
মেটাডেটা সংগ্রহস্থল হল মেটাডেটা সংরক্ষণের জন্য তৈরি একটি ডাটাবেস। মেটাডেটা হল প্রকৃত তথ্য ধারণকারী কাঠামো সম্পর্কে তথ্য। মেটাডেটাকে প্রায়শই "ডেটা সম্পর্কিত ডেটা" বলা হয়, তবে এটি বিভ্রান্তিকর। ডেটা প্রোফাইলগুলি প্রকৃত "ডেটা সম্পর্কে ডেটা"-এর একটি উদাহরণ। মেটাডেটা এই সংজ্ঞায় বিমূর্ততার একটি স্তর যুক্ত করে-এটি সেই কাঠামো সম্পর্কে তথ্য যা তথ্য ধারণ করে। মেটাডেটা যে কোনও বিন্যাসে সঞ্চিত যে কোনও বিষয়ের যে কোনও তথ্যের কাঠামো বর্ণনা করতে পারে। একটি সু-পরিকল্পিত মেটাডেটা সংগ্রহস্থলে সাধারণত বিভিন্ন ডেটা কাঠামোর সহজ সংজ্ঞার বাইরেও ডেটা থাকে। সাধারণ সংগ্রহস্থলগুলি প্রতিটি তথ্য কাঠামো সম্পর্কে কয়েক ডজন থেকে শত শত পৃথক তথ্য সঞ্চয় করে। কয়েকটি ডেটা আইটেমের মেটাডেটার তুলনা-একটি ডিজিটাল এবং একটি ফিজিক্যাল-মেটাডেটা কী তা স্পষ্ট করুনঃ প্রথমত, ডিজিটালঃ একটি ডাটাবেসে সঞ্চিত ডেটার জন্য "রোগী" নামে একটি টেবিল থাকতে পারে যার অনেক কলাম থাকতে পারে, যার প্রত্যেকটিতে ডেটা থাকতে পারে যা প্রতিটি রোগীর একটি ভিন্ন বৈশিষ্ট্য বর্ণনা করে। এই কলামগুলির মধ্যে একটির নাম "রোগী _ শেষ _ নাম" হতে পারে। ডাটাবেসে রোগীদের প্রকৃত পদবি রয়েছে এমন কলাম সম্পর্কে কিছু মেটাডেটা কী? আমরা ইতিমধ্যেই দুটি বিষয় ব্যবহার করেছিঃ তথ্য সম্বলিত কলামের নাম (রোগী _ শেষ _ নাম) এবং কলাম সম্বলিত টেবিলের নাম (রোগী)। অন্যান্য মেটাডেটাতে শেষ নামের সর্বোচ্চ দৈর্ঘ্য অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে যা প্রবেশ করা যেতে পারে, শেষ নামের প্রয়োজন হোক বা না হোক (আমরা কি রোগী _ লাস্ট _ নেম ছাড়া একজন রোগী রাখতে পারি? ), এবং ডাটাবেসটি ছোট ক্ষেত্রে প্রবেশ করা কোনও পদবীকে বড় ক্ষেত্রে রূপান্তরিত করে কিনা। নিরাপত্তা প্রকৃতির মেটাডেটা এমন সীমাবদ্ধতা দেখাতে পারে যা এই নামগুলি কে দেখতে পারে তা সীমাবদ্ধ করে। দ্বিতীয়ত, বস্তুগতঃ একটি ইট ও মর্টার গ্রন্থাগারে সঞ্চিত তথ্যের জন্য, একজনের অনেক ভলিউম থাকে এবং বই সহ বিভিন্ন মাধ্যম থাকতে পারে। বই সম্পর্কে মেটাডেটাতে আইএসবিএন, বাইন্ডিং টাইপ, পেজ কাউন্ট, অথর ইত্যাদি অন্তর্ভুক্ত থাকবে। বাইন্ডিং _ টাইপের মধ্যে, মেটাডেটাতে সম্ভাব্য বাইন্ডিং, উপাদান ইত্যাদি অন্তর্ভুক্ত থাকবে। ব্যবসায়িক তথ্যের এই প্রাসঙ্গিক তথ্যের মধ্যে রয়েছে অর্থ এবং বিষয়বস্তু, যে নীতিগুলি পরিচালনা করে, প্রযুক্তিগত বৈশিষ্ট্য, নির্দিষ্টকরণ যা রূপান্তরিত করে এবং প্রোগ্রামগুলি যা পরিচালনা করে। সংজ্ঞা মেটাডেটা সংগ্রহস্থল শারীরিকভাবে মেটাডেটা সংরক্ষণ এবং তালিকাভুক্ত করার জন্য দায়ী। একটি মেটাডেটা সংগ্রহস্থলের তথ্য সাধারণ, সমন্বিত, বর্তমান এবং ঐতিহাসিক হওয়া উচিতঃ জেনেরিক মেটা মডেলের মেটাডেটা অ্যাপ্লিকেশন-নির্দিষ্ট সংজ্ঞায়িত উপায়ে সংরক্ষণ করার পরিবর্তে জেনেরিক পদ দ্বারা সংরক্ষণ করা উচিত, যাতে আপনার ডেটা বেস স্ট্যান্ডার্ড এক পণ্য থেকে অন্য পণ্যে পরিবর্তিত হয় তবে মেটাডেটা সংগ্রহস্থলের শারীরিক মেটা মডেল পরিবর্তন করার প্রয়োজন হবে না। মেটাডেটা সংগ্রহস্থলের সংহতকরণ সমস্ত ব্যবসায়িক ক্ষেত্রের মেটাডেটাকে একটি সমন্বিত ফ্যাশনে থাকতে দেয়ঃ সংস্থার সমস্ত ক্ষেত্র এবং বিষয় ক্ষেত্রকে অন্তর্ভুক্ত করে। বর্তমান এবং ঐতিহাসিক মেটাডেটা সংগ্রহস্থলে বর্তমান এবং ঐতিহাসিক মেটাডেটা সহজলভ্য হওয়া উচিত। মেটাডেটা সংগ্রহস্থলগুলিকে ডেটা অভিধান হিসাবে উল্লেখ করা হত। ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তার জন্য মেটাডেটা ব্যবহারের প্রয়োজনের পরিবর্তনের সাথে সাথে মেটাডেটা সংগ্রহস্থলের সুযোগও বৃদ্ধি পেয়েছে। পূর্ববর্তী তথ্য অভিধানগুলি ব্যবসার সঙ্গে প্রযুক্তির যোগাযোগের নিকটতম স্থান। ডেটা অভিধানগুলি প্রাথমিক পর্যায়ে মেটাডেটা সংগ্রহস্থলের মহাবিশ্ব কিন্তু সুযোগ বাড়ার সাথে সাথে ব্যবসায়িক শব্দকোষ এবং তাদের ট্যাগগুলি বিভিন্ন স্ট্যাটাস ফ্ল্যাগগুলিতে উদ্ভূত হয় যখন প্রযুক্তি মেটাডেটা ব্যবহার করা হয়, তাদের বংশ এবং সংযোগগুলি সংগ্রহস্থলকে তৈরি করে, মূল্যবান প্রতিবেদনের উৎস ব্যবসা এবং প্রযুক্তি একত্রিত করতে এবং ডেটা পরিচালনার সিদ্ধান্তগুলিকে সহজ করার পাশাপাশি পরিবর্তনের ব্যয় মূল্যায়ন করতে সহায়তা করে। মেটাডেটা সংগ্রহস্থল এন্টারপ্রাইজ ওয়াইড ডেটা গভর্নেন্স, ডেটা কোয়ালিটি এবং মাস্টার ডেটা ম্যানেজমেন্ট (মাস্টার ডেটা এবং রেফারেন্স ডেটা সহ) অন্বেষণ করে এবং ডেটা স্ট্রাকচারের জন্য সিদ্ধান্ত সমর্থন ব্যবস্থা প্রদানের জন্য সংস্থা জুড়ে সমন্বিত মেটাডেটার সাথে তথ্যের এই সম্পদকে সংহত করে, যদিও এটি শুধুমাত্র বিভিন্ন সিস্টেম থেকে ব্যবহৃত কাঠামোকে প্রতিফলিত করে। রেজিস্ট্রি বনাম রেজিস্ট্রি রিপোজিটরি রেজিস্ট্রির তুলনায় অতিরিক্ত কার্যকারিতা রয়েছে। মেটাডেটা সংগ্রহস্থল শুধুমাত্র মেটাডেটা রেজিস্ট্রির মতো মেটাডেটা সঞ্চয় করে না বরং সম্পর্কিত মেটাডেটা প্রকারের সাথে সম্পর্কও যুক্ত করে। মেটাডেটা যখন সংস্থায় প্রবেশের বিন্দু থেকে বিতরণযোগ্য পর্যন্ত প্রবাহে সম্পর্কিত হয় তখন সেই ডেটা পয়েন্টের বংশ হিসাবে বিবেচিত হয়। মেটাডেটা যখন অন্যান্য সম্পর্কিত মেটাডেটা প্রকারের মধ্যে সম্পর্কিত হয় তখন তাকে লিঙ্ক বলা হয়। সংগঠন জুড়ে সমস্ত মেটাডেটা পয়েন্টের সাথে সম্পর্ক সরবরাহ করে এবং পরিবর্তনগুলি পরিচালনা করার জন্য একটি স্থাপত্যের সাথে এর অখণ্ডতা বজায় রেখে, মেটাডেটা সংগ্রহস্থল সম্পূর্ণ ডেটা প্রবাহ এবং তাদের সংজ্ঞা এবং তাদের প্রভাব বোঝার জন্য মৌলিক উপাদান সরবরাহ করে। এছাড়াও গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্য হল সংস্করণ নিয়ন্ত্রণ বজায় রাখা যদিও বৈপরীত্যের জন্য এই বিবৃতিটি আলোচনার জন্য উন্মুক্ত। এই সংজ্ঞাগুলি এখনও বিবর্তিত হচ্ছে, তাই সংজ্ঞাগুলির নির্ভুলতার জন্য পরিমার্জন প্রয়োজন। রেজিস্ট্রির উদ্দেশ্য হল মেটাডেটা উপাদানকে সংজ্ঞায়িত করা এবং সংগঠন জুড়ে রক্ষণাবেক্ষণ করা। এবং ডেটা মডেল এবং অন্যান্য ডেটা ম্যানেজমেন্ট দলগুলি অনুসরণ করার জন্য যে কোনও পরিবর্তনের জন্য রেজিস্ট্রি উল্লেখ করে। যদিও মেটাডেটা সংগ্রহস্থল সংস্থাগুলির বিভিন্ন মেটাডেটা সিস্টেম থেকে মেটাডেটা উৎস করে এবং উজানে কী রয়েছে তা প্রতিফলিত করে। রিপোজিটরি কখনই আপস্ট্রিম হিসাবে কাজ করে না যখন রেজিস্ট্রি মেটাডেটা পরিবর্তনের জন্য আপস্ট্রিম হিসাবে ব্যবহৃত হয়। মেটাডেটা সংগ্রহস্থল ব্যবহারের কারণ সংস্থার ডেটা ধারকগুলির সমস্ত কাঠামোকে একটি সমন্বিত স্থানে সক্ষম করে। এটি গণনা করা ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য প্রচুর সম্পদপূর্ণ তথ্য উন্মুক্ত করে। এই সরঞ্জামটি সমস্ত মডেলগুলিকে সংহত করতে ডেটা মডেলের একটি জেনেরিক ফর্ম ব্যবহার করে এইভাবে সংস্থার সমস্ত অ্যাপ্লিকেশন এবং প্রোগ্রামগুলিকে একটি বিন্যাসে নিয়ে আসে। এবং এর উপরে ব্যবসায়িক সংজ্ঞা এবং ব্যবসায়িক প্রক্রিয়াগুলি প্রয়োগ করা ব্যবসা এবং প্রযুক্তিকে আরও কাছে নিয়ে আসে যা সংস্থাগুলিকে নির্দিষ্ট লক্ষ্যগুলির সাথে নির্ভরযোগ্য রোডম্যাপ তৈরি করতে সহায়তা করবে। ওয়ান স্টপ তথ্যের সাহায্যে, ব্যবসার পরিবর্তনের উপর আরও নিয়ন্ত্রণ থাকবে এবং সরঞ্জামটির প্রভাব বিশ্লেষণ করতে পারবে। সাধারণত ব্যবসা পরিবর্তন করতে বা সংস্থার তথ্য ব্যবস্থাপনায় নতুন তথ্য কাঠামো যুক্ত করতে বা কাঠামো অপসারণ করতে প্রভাবগুলির উপর আবিষ্কার এবং গবেষণার উপর ভিত্তি করে সিদ্ধান্ত নিতে অনেক সময় এবং অর্থ ব্যয় করে। একটি কাঠামোগত এবং ভালভাবে রক্ষণাবেক্ষণ করা সংগ্রহস্থলের সাথে, পণ্যটিকে ধারণা থেকে বিতরণে স্থানান্তরিত করতে সবচেয়ে কম সময় লাগে (অন্যান্য পরিবর্তনশীলগুলি ধ্রুবক বিবেচনা করে)। সংক্ষেপে বলা যায়ঃ সংগঠন জুড়ে মেটাডাটার সংহতকরণ বিভিন্ন মেটাডাটার প্রকারের মধ্যে সম্পর্ক গড়ে তুলুন বিভিন্ন ভিন্ন ভিন্ন পদ্ধতির মধ্যে সম্পর্ক গড়ে তুলুন বিভিন্ন ভিন্ন ভিন্ন পদ্ধতির মধ্যে সম্পর্ক গড়ে তুলুন বিভিন্ন ভিন্ন ভিন্ন পদ্ধতির মধ্যে সম্পর্ক গড়ে তুলুন বিভিন্ন ভিন্ন ভিন্ন পদ্ধতির মধ্যে সম্পর্ক গড়ে তুলুন বিভিন্ন ভিন্ন ভিন্ন পদ্ধতির মধ্যে সম্পর্ক গড়ে তুলুন বিভিন্ন ভিন্ন ভিন্ন পদ্ধতির মধ্যে বিভিন্ন ভিন্ন ভিন্ন পদ্ধতির মধ্যে সম্পর্ক গড়ে তুলুন। ডাটাবেস অ্যাপ্লিকেশনগুলির ইতিমধ্যে তাদের নিজস্ব সংগ্রহস্থল বা রেজিস্ট্রি রয়েছে যা ভিতরে সঞ্চিত ডেটা অ্যাক্সেস করার জন্য প্রয়োজনীয় সমস্ত কার্যকারিতা সরবরাহ করবে বলে আশা করা হচ্ছে। বিক্রেতারা চান না যে অন্যান্য সংস্থাগুলি সহজেই তাদের পণ্য থেকে দূরে এবং প্রতিযোগী পণ্যগুলিতে ডেটা স্থানান্তর করতে সক্ষম হোক, তাই তারা মেটাডেটা পরিচালনা করার পদ্ধতিতে মালিকানাধীন। কেস সরঞ্জাম, ডিবিএমএস অভিধান, ইটিএল সরঞ্জাম, ডেটা ক্লিনজিং সরঞ্জাম, ওএলএপি সরঞ্জাম এবং ডেটা মাইনিং সরঞ্জামগুলি মেটাডেটা আলাদাভাবে পরিচালনা এবং সঞ্চয় করে। এই সমস্ত সরঞ্জাম থেকে মেটাডেটা উপাদানগুলি সংরক্ষণ করার জন্য শুধুমাত্র একটি মেটাডেটা সংগ্রহস্থল তৈরি করা যেতে পারে। ডিজাইন মেটাডেটা সংগ্রহস্থলগুলিতে মেটাডেটা চারটি শ্রেণিবিন্যাসে সংরক্ষণ করা উচিতঃ মালিকানা, বর্ণনামূলক বৈশিষ্ট্য, নিয়ম ও নীতি এবং শারীরিক বৈশিষ্ট্য। মালিকানা, তথ্যের মালিক এবং অ্যাপ্লিকেশনের মালিককে দেখানো হচ্ছে। বর্ণনামূলক বৈশিষ্ট্যগুলি, নাম, প্রকার এবং দৈর্ঘ্য এবং ব্যবসায়িক তথ্য বা ব্যবসায়িক প্রক্রিয়াগুলি বর্ণনা করে এমন সংজ্ঞাগুলি সংজ্ঞায়িত করে। নিয়ম ও নীতিগুলি নিরাপত্তা, তথ্যের স্বচ্ছতা, তথ্যের সময়সীমা এবং সম্পর্ক নির্ধারণ করবে। ভৌত বৈশিষ্ট্যগুলি উৎপত্তি বা উৎস এবং ভৌত অবস্থানকে সংজ্ঞায়িত করে। একটি ডাটাবেস তৈরির জন্য একটি লজিক্যাল ডেটা মডেল তৈরির মতো, একটি লজিক্যাল মেটা মডেল ব্যবসায়িক ডেটার জন্য মেটাডেটার প্রয়োজনীয়তা সনাক্ত করতে সহায়তা করতে পারে। মেটাডেটা সংগ্রহস্থল কেন্দ্রীভূত, বিকেন্দ্রীভূত বা বিতরণ করা হবে। একটি কেন্দ্রীভূত নকশার অর্থ হল মেটাডেটা সংগ্রহস্থলের জন্য একটি ডাটাবেস রয়েছে যা ব্যবসা জুড়ে সমস্ত অ্যাপ্লিকেশনের জন্য মেটাডেটা সংরক্ষণ করে। একটি কেন্দ্রীভূত মেটাডেটা সংগ্রহস্থলের একটি কেন্দ্রীভূত ডাটাবেসের একই সুবিধা এবং অসুবিধা রয়েছে। পরিচালনা করা সহজ কারণ সমস্ত তথ্য একটি ডাটাবেসে রয়েছে, তবে অসুবিধা হল যে বাধা দেখা দিতে পারে। একটি বিকেন্দ্রীভূত মেটাডেটা সংগ্রহস্থল একাধিক ডাটাবেসে মেটাডেটা সঞ্চয় করে, হয় অবস্থান এবং অথবা ব্যবসার বিভাগ দ্বারা পৃথক। এটি একটি কেন্দ্রীভূত মেটাডেটা সংগ্রহস্থলের চেয়ে সংগ্রহস্থলের ব্যবস্থাপনাকে আরও বেশি জড়িত করে তোলে, তবে সুবিধাটি হল যে মেটাডেটা পৃথক বিভাগে বিভক্ত করা যেতে পারে। একটি বিতরণকৃত মেটাডেটা সংগ্রহস্থল একটি বিকেন্দ্রীভূত পদ্ধতি ব্যবহার করে, তবে একটি বিকেন্দ্রীভূত মেটাডেটা সংগ্রহস্থলের বিপরীতে মেটাডেটা তার মূল প্রয়োগে থেকে যায়। একটি এক্স. এম. এল গেটওয়ে তৈরি করা হয় যা প্রতিটি ভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনের মধ্যে মেটাডেটা অ্যাক্সেস করার জন্য একটি ডিরেক্টরি হিসাবে কাজ করে। একটি ডিস্ট্রিবিউটেড মেটাডেটা রিপোজিটরি-র সুবিধা এবং অসুবিধাগুলি একটি ডিস্ট্রিবিউটেড ডাটাবেসের প্রতিফলন। তথ্য মডেলের নকশায় মেটাডেটা ধরনের বিভিন্ন স্তর অন্তর্ভুক্ত করা উচিত যা ডেটার একটি সমন্বিত দৃশ্য তৈরি করতে ওভারল্যাপ করা উচিত। ব্যবসায়িক শব্দকোষের সাথে সংযুক্ত একটি টপ ডাউন মডেলে সম্পর্কিত মেটাডেটা উপাদানগুলির সাথে বিভিন্ন মেটাডেটা প্রকার সেলাই করা উচিত। মেটাডাটার স্তরঃ ব্যবসায়িক শব্দকোষঃ ব্যবসায়িক শর্তাবলীর সাথে পুনরাবৃত্তিমূলক সম্পর্ক ধারণ করে। ব্যবসায়িক ট্যাগঃ সেই শব্দ বা শর্তাবলীর সাথে বিভিন্ন সংযুক্তি রয়েছে। ডেটা ডিকশনারিঃ মেটাডেটা উপাদানগুলির সংজ্ঞা এবং ডেটা বা এন্টারপ্রাইজ আর্কিটেকচার দ্বারা প্রদত্ত তাদের প্রযুক্তিগত সংজ্ঞাগুলির জন্য ডেটা মডেল সরঞ্জামগুলি থেকে তথ্য রয়েছে। ধারণাগত ডেটা মডেলঃ লজিক্যাল ডেটা মডেল শারীরিক ডেটা মডেল ডেটাবেসের বৈধতা নিয়ম এবং ডেটা মানের নিয়ম ইটিএল, ব্যবসায়িক নিয়ম এবং বৈশিষ্ট্য এবং সত্তার সাথে তাদের সম্পর্ক রিপোর্ট ম্যাপিং শিল্পকর্ম (সম্পর্ক) রিপোর্টিং প্রয়োজনীয়তা (সম্পর্ক) ব্যবসায়িক প্রক্রিয়া এবং প্রযুক্তি মানুষের শ্রেণিবিন্যাসের সাথে তাদের সম্পর্ক এবং তাদের সম্পর্ক মালিক সম্পর্ক সত্তা-সম্পর্ক/বস্তু-ভিত্তিক মেটাডেটা সংগ্রহস্থলগুলি একটি সত্তা-সম্পর্ক মডেল বা একটি বস্তু-ভিত্তিক নকশা হিসাবে ডিজাইন করা যেতে পারে। আরও দেখুন রেফারেন্স ডেটা মডেলিং ডেটাবেস মেটাডেটা মেটাডেটা রেজিস্ট্রি