ডেটা সোর্স এবং ডেটা প্রস্তুতি

ডেটা সোর্স এবং ডেটা প্রস্তুতি

ডেটা সোর্স এবং ডেটা প্রস্তুতি হল ডেটা বিশ্লেষণ এবং মেশিন লার্নিং প্রকল্পের দুটি মৌলিক ধাপ। সঠিকভাবে ডেটা সোর্স নির্বাচন এবং ডেটা প্রস্তুতি নিশ্চিত করলে তথ্যের গুণমান এবং বিশ্লেষণের কার্যকারিতা বাড়ে।

১. ডেটা সোর্স

ডেটা সোর্সের সংজ্ঞা

ডেটা সোর্স হল বিভিন্ন উৎস থেকে তথ্য আহরণের পদ্ধতি। এগুলি হতে পারে সিস্টেম, ডাটাবেস, API, ফাইল ইত্যাদি।

প্রধান ধরনের ডেটা সোর্স

স্ট্রাকচারড ডেটা সোর্স:

• ডেটাবেস: যেমন MySQL, PostgreSQL, Amazon RDS।
• স্প্রেডশিট: যেমন Excel, Google Sheets।

অ-স্ট্রাকচারড ডেটা সোর্স:

• লগ ফাইল: সার্ভার লগ, অ্যাপ্লিকেশন লগ।
• টেক্সট ফাইল: JSON, XML, CSV ফাইল।

API:

• বিভিন্ন ওয়েবসাইট বা সার্ভিস থেকে তথ্য আহরণের জন্য API ব্যবহৃত হয় (যেমন Twitter API, Google Maps API)।

ক্লাউড স্টোরেজ:

• Amazon S3: ডেটা সংরক্ষণের জন্য জনপ্রিয় সেবা, যেখানে বিভিন্ন ফরম্যাটে ডেটা সংরক্ষণ করা যায়।

ওপেন ডেটাসেট:

• বিভিন্ন সরকারি বা প্রতিষ্ঠানের দ্বারা সরবরাহিত ডেটাসেট, যেমন Kaggle, Data.gov।

২. ডেটা প্রস্তুতি

ডেটা প্রস্তুতির সংজ্ঞা

ডেটা প্রস্তুতি হল একটি প্রক্রিয়া যার মাধ্যমে ডেটাকে বিশ্লেষণের জন্য প্রস্তুত করা হয়। এতে ডেটা ক্লিনিং, ট্রান্সফরমেশন এবং স্ট্যান্ডার্ডাইজেশন অন্তর্ভুক্ত।

ডেটা প্রস্তুতির ধাপ

ডেটা সংগ্রহ:

• বিভিন্ন ডেটা সোর্স থেকে প্রয়োজনীয় ডেটা সংগ্রহ করুন।

ডেটা ক্লিনিং:

• অপ্রয়োজনীয় তথ্য, শূন্য মান এবং ডুপ্লিকেট রেকর্ডগুলি অপসারণ করুন।
• ত্রুটিপূর্ণ ডেটা সংশোধন করুন।

ডেটা ট্রান্সফরমেশন:

• ডেটাকে বিশ্লেষণের জন্য উপযুক্ত ফরম্যাটে রূপান্তর করুন।
• বিভিন্ন স্কেলিং এবং এনকোডিং পদ্ধতি ব্যবহার করুন (যেমন Min-Max Scaling, One-Hot Encoding)।

ডেটা স্ট্যান্ডারাইজেশন:

• সকল ডেটার জন্য একক ফরম্যাট বা স্ট্যান্ডার্ড নির্ধারণ করুন (যেমন তারিখের ফরম্যাট)।

ডেটা বিভাজন:

• ডেটাকে ট্রেনিং এবং টেস্ট সেটে বিভক্ত করুন (যেমন 70% ট্রেনিং, 30% টেস্ট)।

ফিচার সিলেকশন:

• মডেল প্রশিক্ষণের জন্য প্রয়োজনীয় ফিচারগুলি নির্বাচন করুন।

সারসংক্ষেপ

ডেটা সোর্স এবং ডেটা প্রস্তুতি হল সফল ডেটা বিশ্লেষণ এবং মেশিন লার্নিং প্রকল্পের জন্য অপরিহার্য। সঠিক ডেটা সোর্স নির্বাচন করে এবং যথাযথভাবে ডেটা প্রস্তুত করলে বিশ্লেষণের গুণমান এবং কার্যকারিতা বাড়ানো যায়। এই প্রক্রিয়াগুলির প্রতি মনোযোগ দিয়ে, আপনি আপনার প্রকল্পের সফলতা নিশ্চিত করতে পারেন।

ডেটা ফরম্যাট: CSV, JSON, Parquet, ORC

ডেটা সংরক্ষণ এবং ব্যবস্থাপনার জন্য বিভিন্ন ফরম্যাট ব্যবহৃত হয়। এখানে আমরা প্রধান চারটি ডেটা ফরম্যাট — CSV, JSON, Parquet, এবং ORC — এর বৈশিষ্ট্য, সুবিধা এবং ব্যবহার সম্পর্কে আলোচনা করব।

১. CSV (Comma-Separated Values)

• বর্ণনা: CSV একটি সহজ টেক্সট ফরম্যাট, যেখানে তথ্যগুলো কমা দ্বারা পৃথক করা হয়। এটি টেবিল ডেটা (রো এবং কলাম) সংরক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়।
• গঠন: প্রতিটি লাইনে একটি রেকর্ড থাকে এবং বিভিন্ন ফিল্ডকে কমা দ্বারা আলাদা করা হয়।
• সুবিধা:
  • সহজে পড়তে ও লিখতে পারা।
  • অধিকাংশ ডেটা বিশ্লেষণ টুল এবং প্রোগ্রামিং ভাষা (যেমন Python, R) দ্বারা সমর্থিত।
• ব্যবহার:
  • সাধারণ ডেটা এক্সপোর্ট ও ইম্পোর্ট।
  • ছোট এবং মধ্যম আকারের ডেটা সেটের জন্য উপযুক্ত।

উদাহরণ:

Name, Age, City
Alice, 30, New York
Bob, 25, Los Angeles

২. JSON (JavaScript Object Notation)

• বর্ণনা: JSON হল একটি টেক্সট ভিত্তিক ডেটা ফরম্যাট যা সহজে পড়া ও লেখার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এটি মূলত JavaScript দ্বারা ব্যবহৃত হলেও, অন্যান্য ভাষায়ও ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়।
• গঠন: ডেটা নাম-মান জোড়ে (key-value pairs) রাখা হয় এবং এটি হায়ারারকিক্যাল ডেটা প্রতিনিধিত্ব করতে পারে।
• সুবিধা:
  • ডেটা স্ট্রাকচার এবং সম্পর্ক পরিষ্কারভাবে উপস্থাপন করে।
  • ওয়েব API এবং ক্লাউড সার্ভিসের সাথে ইন্টিগ্রেশনে ব্যবহৃত হয়।
• ব্যবহার:
  • API এর মাধ্যমে ডেটা বিনিময়।
  • কনফিগারেশন ফাইল এবং ডেটাবেস হিসাবে ব্যবহৃত হয়।

উদাহরণ:

{
    "employees": [
        {
            "name": "Alice",
            "age": 30,
            "city": "New York"
        },
        {
            "name": "Bob",
            "age": 25,
            "city": "Los Angeles"
        }
    ]
}

৩. Parquet

• বর্ণনা: Parquet হল একটি কলাম-ভিত্তিক ডেটা ফরম্যাট যা Hadoop ও Spark এর জন্য বিশেষভাবে ডিজাইন করা হয়েছে। এটি বড় আকারের ডেটা সেটের জন্য কার্যকরী।
• গঠন: এটি একটি কলাম-ভিত্তিক স্টোরেজ ফরম্যাট, যা ডেটার বিভিন্ন কলামের জন্য আলাদা আলাদা স্কিমা রাখে।
• সুবিধা:
  • উন্নত কম্প্রেশন এবং ক্যাশিং।
  • স্পষ্টভাবে বড় ডেটা সেটের পারফরম্যান্স বৃদ্ধি করে।
  • SQL বিশ্লেষণের জন্য কার্যকর।
• ব্যবহার:
  • ডেটা লেক এবং ডেটা পাইন্ট হিসাবে ব্যবহৃত হয়।
  • Hadoop এবং Spark এর সাথে ব্যবহার।

উদাহরণ:

Parquet ফাইল একটি বাইনারি ফরম্যাটে সংরক্ষিত হয়, তাই এটি দেখানো যায় না। তবে, এটি বিভিন্ন কলাম এবং রেকর্ডের গঠন সংরক্ষণ করে।

৪. ORC (Optimized Row Columnar)

• বর্ণনা: ORC একটি কলাম-ভিত্তিক ডেটা ফরম্যাট যা Hadoop ইকোসিস্টেমের জন্য তৈরি করা হয়েছে। এটি বড় ডেটা সেটগুলির জন্য অপ্টিমাইজড।
• গঠন: এটি কলাম-ভিত্তিক এবং পৃষ্ঠায় ডেটা সংরক্ষণ করে, যা দক্ষতা এবং পারফরম্যান্স বৃদ্ধি করে।
• সুবিধা:
  • উন্নত ডেটা কম্প্রেশন এবং দ্রুত পাঠ্য গতি।
  • স্কিমা ভিত্তিক এবং হাই পারফরম্যান্স।
• ব্যবহার:
  • ডেটা বিশ্লেষণ এবং পাইলটিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়।
  • Hive এবং Spark এর সাথে ইন্টিগ্রেশনে ব্যবহৃত হয়।

উদাহরণ:

ORC ফাইলও একটি বাইনারি ফরম্যাটে থাকে, তাই এটি প্রদর্শিত হয় না। তবে, এটি গঠনগতভাবে বিভিন্ন কলাম এবং রেকর্ড সংরক্ষণ করে।

সারসংক্ষেপ

CSV, JSON, Parquet, এবং ORC হল বিভিন্ন ডেটা ফরম্যাট, যার প্রতিটির নিজস্ব বৈশিষ্ট্য এবং সুবিধা রয়েছে। CSV সাধারণ ডেটা বিনিময়ের জন্য উপযুক্ত, JSON API ও কনফিগারেশন ডেটার জন্য জনপ্রিয়, Parquet এবং ORC বড় ডেটা সেটের জন্য উচ্চ কার্যক্ষমতার সাথে ডিজাইন করা হয়েছে। আপনার প্রয়োজন অনুযায়ী সঠিক ডেটা ফরম্যাট নির্বাচন করা গুরুত্বপূর্ণ।

Data Catalog এবং AWS Glue এর ভূমিকা

Data Catalog এবং AWS Glue হল ডেটা পরিচালনা ও বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ টুলস। তারা ডেটা খোঁজার, সংরক্ষণ, এবং বিশ্লেষণের প্রক্রিয়া সহজ করে। নিচে এই দুটি টুলের ভূমিকা এবং কাজ সম্পর্কে বিস্তারিত আলোচনা করা হলো।

Data Catalog

ভূমিকা

ডেটা সংগঠন:

• Data Catalog হল একটি কেন্দ্রিয় রেজিস্ট্রি যা বিভিন্ন ডেটা সোর্স এবং ডেটাসেটের তথ্য সংরক্ষণ করে। এটি ডেটার স্থান, গঠন, এবং ব্যবহারের তথ্য ধারণ করে।

ডেটা অনুসন্ধান:

• ব্যবহারকারীরা Data Catalog এর মাধ্যমে সহজেই ডেটা খুঁজে পেতে পারে। এটি ব্যবহারকারীদের ডেটা সম্পর্কে বিশদ বিবরণ, যেমন মেটাডেটা, স্কিমা, এবং ডেটা সোর্স সম্পর্কে তথ্য সরবরাহ করে।

ডেটার নিরীক্ষণ:

• Data Catalog ডেটার ইতিহাস এবং পরিবর্তনগুলি ট্র্যাক করতে সহায়ক। এটি ডেটার আস্থারতা এবং মান নিশ্চিত করতে সাহায্য করে।

ডেটা ব্যবস্থাপনা:

• এটি সংস্থার মধ্যে ডেটা স্ট্যান্ডার্ডাইজেশন এবং ডেটা শাসন কার্যক্রম সহজ করে।

AWS Glue

ভূমিকা

AWS Glue হল একটি সার্ভারলেস ডেটা ইন্টিগ্রেশন পরিষেবা যা ডেটা ক্যাটালগিং, ETL (Extract, Transform, Load), এবং ডেটা বিশ্লেষণের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এটি ব্যবহারকারীদের তাদের ডেটাকে সহজে প্রস্তুত, পরিচালনা, এবং বিশ্লেষণ করতে সহায়ক।

ডেটা ক্যাটালগ:

• AWS Glue Data Catalog একটি কেন্দ্রীয় মেটাডেটা রেজিস্ট্রি হিসাবে কাজ করে। এটি ডেটার স্কিমা, স্থান এবং মেটাডেটা ধারণ করে এবং বিভিন্ন ডেটা সোর্সের মধ্যে সংযোগ স্থাপন করে।

ETL (Extract, Transform, Load):

• AWS Glue ডেটা উৎস থেকে ডেটা বের করে (Extract), এটি পরিবর্তন করে (Transform), এবং তারপর এটি নির্দিষ্ট গন্তব্যে লোড করে (Load)। এটি বিভিন্ন ডেটা সোর্স থেকে ডেটা একত্রিত এবং রূপান্তর করার জন্য একটি স্বয়ংক্রিয় প্রক্রিয়া প্রদান করে।

সার্ভারলেস আর্কিটেকচার:

• AWS Glue একটি সার্ভারলেস পরিষেবা, তাই ব্যবহারকারীদের ইনফ্রাস্ট্রাকচার পরিচালনার প্রয়োজন হয় না। এটি স্কেলিং, রক্ষণাবেক্ষণ এবং সুরক্ষা স্বয়ংক্রিয়ভাবে পরিচালনা করে।

ডেটা প্রক্রিয়াকরণ:

• AWS Glue ব্যবহার করে ব্যবহারকারীরা বড় ডেটাসেটের উপর দ্রুত ও কার্যকরীভাবে ডেটা প্রক্রিয়াকরণ করতে পারেন।

ডেটা বিশ্লেষণ:

• AWS Glue ডেটা বিশ্লেষণের জন্য অন্যান্য AWS পরিষেবার (যেমন Amazon Athena, Amazon Redshift) সাথে ইন্টিগ্রেট করা যায়, যা ডেটা বিশ্লেষণের প্রক্রিয়াকে সহজ করে।

সারসংক্ষেপ

Data Catalog হল একটি কেন্দ্রিয় রেজিস্ট্রি যা ডেটা সোর্স এবং ডেটাসেটের তথ্য সংরক্ষণ করে এবং সহজে অনুসন্ধানের জন্য সক্ষম করে। অন্যদিকে, AWS Glue হল একটি সার্ভারলেস ডেটা ইন্টিগ্রেশন পরিষেবা যা ডেটা ক্যাটালগিং, ETL প্রক্রিয়া, এবং বিশ্লেষণের কাজ করে। উভয়ই ডেটা পরিচালনা ও বিশ্লেষণের প্রক্রিয়াকে সহজ ও কার্যকরী করে, যা প্রতিষ্ঠানগুলিকে তাদের ডেটা থেকে উন্নত কার্যকরী সিদ্ধান্ত নিতে সহায়ক।

Table তৈরি করা এবং Data Schema ডিফাইন করা

ডেটাবেসে একটি টেবিল তৈরি করা এবং তার ডেটা স্কিমা নির্ধারণ করা একটি গুরুত্বপূর্ণ ধাপ। এটি ডেটা সংরক্ষণ এবং পরিচালনার প্রক্রিয়াকে সহজ করে। নিচে SQL (Structured Query Language) ব্যবহার করে টেবিল তৈরি এবং ডেটা স্কিমা ডিফাইন করার প্রক্রিয়া আলোচনা করা হলো।

১. Data Schema ডিফাইন করা

Data Schema হল ডেটার গঠন ও সংস্থাপন। এটি নির্ধারণ করে যে টেবিলে কি ধরনের ডেটা থাকবে এবং কিভাবে সেটি সংরক্ষিত হবে। একটি সাধারণ ডেটা স্কিমা অন্তর্ভুক্ত করতে পারে:

• Table Name: টেবিলের নাম।
• Column Names: কলামগুলির নাম।
• Data Types: প্রতিটি কলামের ডেটা টাইপ (যেমন INTEGER, VARCHAR, DATE)।
• Constraints: কোনো সীমাবদ্ধতা যেমন PRIMARY KEY, FOREIGN KEY, UNIQUE, NOT NULL ইত্যাদি।

২. Table তৈরি করা

SQL ব্যবহার করে Table তৈরি করা

এখানে একটি উদাহরণ দেওয়া হলো যেখানে আমরা একটি employees নামের টেবিল তৈরি করবো।

CREATE TABLE employees (
    employee_id INT PRIMARY KEY,
    first_name VARCHAR(50) NOT NULL,
    last_name VARCHAR(50) NOT NULL,
    email VARCHAR(100) UNIQUE,
    hire_date DATE NOT NULL,
    job_title VARCHAR(50)
);

ব্যাখ্যা:

• employee_id: INTEGER টাইপের একটি কলাম, যা PRIMARY KEY হিসাবে কাজ করে এবং প্রতিটি কর্মচারীর জন্য একটি ইউনিক আইডেন্টিফায়ার প্রদান করে।
• first_name: VARCHAR টাইপের একটি কলাম, যা 50 অক্ষর ধারণ করতে পারে এবং এটি NULL হতে পারবে না।
• last_name: VARCHAR টাইপের একটি কলাম, যা 50 অক্ষর ধারণ করতে পারে এবং এটি NULL হতে পারবে না।
• email: VARCHAR টাইপের একটি কলাম, যা ইউনিক হতে হবে, তাই এটি একটি কর্মচারীর ইমেইল অ্যাড্রেস ধারণ করবে।
• hire_date: DATE টাইপের একটি কলাম, যা কর্মচারীর নিয়োগের তারিখ সংরক্ষণ করবে এবং এটি NULL হতে পারবে না।
• job_title: VARCHAR টাইপের একটি কলাম, যা কর্মচারীর কাজের শিরোনাম ধারণ করবে।

৩. Data Schema এর উদাহরণ

ধরি, আমরা একটি products টেবিল তৈরি করতে যাচ্ছি যা পণ্যের তথ্য ধারণ করবে।

CREATE TABLE products (
    product_id INT PRIMARY KEY,
    product_name VARCHAR(100) NOT NULL,
    category VARCHAR(50),
    price DECIMAL(10, 2) NOT NULL,
    stock_quantity INT DEFAULT 0
);

ব্যাখ্যা:

• product_id: INTEGER টাইপের একটি কলাম, যা PRIMARY KEY হিসাবে কাজ করে।
• product_name: VARCHAR টাইপের একটি কলাম, যা 100 অক্ষর ধারণ করতে পারে এবং এটি NULL হতে পারবে না।
• category: VARCHAR টাইপের একটি কলাম, যা পণ্যের ক্যাটাগরি সংরক্ষণ করে।
• price: DECIMAL টাইপের একটি কলাম, যা পণ্যের মূল্য ধারণ করে এবং এটি NULL হতে পারবে না।
• stock_quantity: INTEGER টাইপের একটি কলাম, যার ডিফল্ট মান 0।

সারসংক্ষেপ

টেবিল তৈরি এবং ডেটা স্কিমা ডিফাইন করা ডেটাবেস ব্যবস্থাপনার একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ। SQL ব্যবহার করে আমরা টেবিলের গঠন, কলাম এবং ডেটার ধরন নির্ধারণ করতে পারি। এই প্রক্রিয়া ডেটাকে সংগঠিত এবং সুসংহত রাখতে সহায়ক, যা কার্যকরী বিশ্লেষণ এবং পরিচালনার জন্য অপরিহার্য।

Data Partitioning এবং Data Organization

Data Partitioning এবং Data Organization ডেটাবেস এবং ডেটা স্টোরেজের গুরুত্বপূর্ণ দুটি ধারণা। এগুলি ডেটা পরিচালনার কার্যকারিতা এবং কর্মক্ষমতা উন্নত করার জন্য ব্যবহৃত হয়। এখানে আমরা প্রতিটি ধারণার বিস্তারিত আলোচনা করবো।

১. Data Partitioning

Data Partitioning হল ডেটাবেসে বা ডেটা স্টোরেজ সিস্টেমে বড় ডেটাসেটকে ছোট ছোট অংশে বিভক্ত করার প্রক্রিয়া। এটি বিশেষত বড় ডেটাবেসগুলির জন্য কার্যকরী, যেখানে ডেটার দ্রুত অ্যাক্সেস এবং পরিচালনা করা প্রয়োজন।

Partitioning এর সুবিধা:

পারফরম্যান্স উন্নতি:

• ডেটার ছোট অংশে বিভক্ত করে, সিস্টেম দ্রুত ডেটা খুঁজে পায় এবং পড়া এবং লেখার গতি বাড়ায়।

স্কেলেবিলিটি:

• বিভিন্ন সার্ভারে পার্টিশনগুলিকে সংরক্ষণ করে, বড় ডেটাসেটের জন্য স্কেল করা সহজ হয়।

ডেটা ব্যবস্থাপনা:

• বিভিন্ন পার্টিশন আলাদা করে ডেটা ম্যানেজমেন্ট ও অপারেশন সহজ হয়। উদাহরণস্বরূপ, একটি পার্টিশন ডেটা মুছে ফেলা হলে, বাকি ডেটা অপরিবর্তিত থাকে।

Partitioning প্রকার:

Horizontal Partitioning:

• ডেটাকে রো ভিত্তিক ভাগে বিভক্ত করে। উদাহরণ: একজন ব্যবহারকারীর সমস্ত ডেটা একটি পার্টিশনে এবং অন্য ব্যবহারকারীর ডেটা অন্য পার্টিশনে সংরক্ষণ করা।

Vertical Partitioning:

• ডেটাকে কলাম ভিত্তিক ভাগে বিভক্ত করে। উদাহরণ: একটি টেবিলের বিভিন্ন কলাম আলাদা আলাদা পার্টিশনে সংরক্ষণ করা।

Range Partitioning:

• একটি নির্দিষ্ট পরিসরে ডেটা ভাগ করা। উদাহরণ: তারিখ বা সময়ের ভিত্তিতে পার্টিশন করা।

Hash Partitioning:

• একটি হ্যাশ ফাংশন ব্যবহার করে ডেটা ভাগ করা।

২. Data Organization

Data Organization হল ডেটার স্টোরেজ এবং সংরক্ষণ পদ্ধতি। এটি ডেটার কাঠামো, সংরক্ষণ পদ্ধতি এবং অ্যাক্সেস মেথড নির্ধারণ করে।

Data Organization এর মূল দিক:

স্টোরেজ পদ্ধতি:

• ডেটা কীভাবে সংরক্ষণ করা হবে তা নির্ধারণ করে, যেমন রিলেশনাল ডেটাবেস, NoSQL ডেটাবেস, ফাইল সিস্টেম ইত্যাদি।

ডেটার কাঠামো:

• ডেটা কিভাবে সংগঠিত হবে তা নির্ধারণ করে, যেমন টেবিল, ডোকুমেন্ট, কী-মান জোড়, গ্রাফ ইত্যাদি।

ডেটা অ্যাক্সেস:

• ডেটা কিভাবে দ্রুত এবং কার্যকরভাবে অ্যাক্সেস করা যাবে তা নির্ধারণ করে। উদাহরণ: ইনডেক্সিং, কুয়েরি অপটিমাইজেশন ইত্যাদি।

মেটাডেটা:

• ডেটার সম্পর্কে অতিরিক্ত তথ্য সংরক্ষণ করা, যা ডেটার প্রসঙ্গ বোঝাতে সহায়ক।

Data Organization এর সুবিধা:

• দ্রুত ডেটা অ্যাক্সেস: কার্যকরী সংগঠন ডেটার দ্রুত অ্যাক্সেস নিশ্চিত করে।
• বিশ্লেষণের সুবিধা: ডেটা সংগঠিত থাকলে বিশ্লেষণের সময় কম লাগে।
• ডেটা ব্যবস্থাপনা: সুসংহত ডেটা পরিচালনার জন্য একটি পরিষ্কার কাঠামো প্রদান করে।

সারসংক্ষেপ

Data Partitioning এবং Data Organization ডেটা পরিচালনার গুরুত্বপূর্ণ অংশ। Partitioning ডেটাকে ছোট ছোট অংশে বিভক্ত করে কার্যকারিতা উন্নত করে, যেখানে Organization ডেটার কাঠামো এবং অ্যাক্সেস মেথড নির্ধারণ করে। এই দুইটি ধারণা মিলিয়ে একটি কার্যকরী এবং উচ্চ পারফরম্যান্স ডেটাবেস তৈরি করতে সহায়ক।