একটি ডাটাবেস হ'ল কাঠামোগত এবং যৌক্তিক উপায়ে সংরক্ষণ করা বিভিন্ন ধরণের বিভিন্ন ডেটা, যা সেগুলি ব্যবহার করে সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য তথ্য উত্পন্ন করে। ডাটাবেসের বেশ কয়েকটি প্রকার ও মডেল রয়েছে যা তারা তাদের বৈশিষ্ট্য অনুসারে ব্যবহৃত হয় এবং প্রতিটি জীবের অবস্থার সাথে এটি উপযুক্ত। আমরা স্বাস্থ্য সেক্টরের ডেটাবেজগুলির বিষয়ে কথা বলব যা মোলাপ প্রযুক্তির উপর ভিত্তি করে গতিশীল তথ্য পরামর্শ পরিষেবা ব্যবহার করে (মেডিকেলডিমেন্টেশনাল অন লাইন অ্যানালিটিকাল প্রসেসিং), যা এই মুহুর্ত থেকে আমরা গতিশীল কিউবস হিসাবে চিহ্নিত করব। প্রতিক্রিয়া গতি দুর্দান্ত এবং সময়োপযোগী এবং পর্যাপ্ত সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য সময় ও ফর্ম হতে দেয় বলে এই প্রযুক্তিটি বেশ কয়েকটি সুবিধা নিয়ে আসে।
পরিচিতি:
আজ আমরা যে পৃথিবীতে পরিচালনা করি তা আমাদের এবং সংস্থাগুলির উভয়ই মূল্যবান তথ্যের দ্বারা বেষ্টিত, যা সঠিক ফলাফল পাওয়ার জন্য সময় এবং তথ্যের ফর্মের অ্যাক্সেসকে সন্তুষ্ট করে এমন ডাটাবেসগুলির ব্যবহারের দাবি করে। সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য।
এই নিবন্ধে স্বাস্থ্য খাতে ব্যবহৃত ডাটাবেসগুলি এবং সেগুলির সুবিধাগুলি সম্পর্কে উল্লেখ করা হয়েছে, ডাটাবেসের মূল ধারণাগুলির পূর্ববর্তী সফর করা যেমন: ডাটাবেসগুলির একই ধারণা, প্রকার, মডেল এবং তারপরে উল্লেখ স্বাস্থ্য খাতে এটি যে ধরণের ব্যবহার করে এবং এর ব্যবহারের কারণ এবং এর সাথে কী কী উপকার করে তা ডেটাবেসগুলির প্রসঙ্গে। অবশেষে সিদ্ধান্ত দেওয়া হবে।
উন্নয়ন:
আসুন আমরা একটি সহজ উপায়ে ডেটাবেস এর ধারণাটি বুঝতে পারি, এই ধারণাটি যার সাথে আমরা প্রতিদিন পরিচিত, একটি ডাটাবেস হ'ল বিভিন্ন ধরণের বিভিন্ন তথ্য যা কাঠামোগত এবং যৌক্তিক উপায়ে সংরক্ষণ করা হয়, যা তাদের ব্যবহার করার সময় তথ্য তৈরি করে সিদ্ধান্ত গ্রহণ। ডাটাবেসগুলি সাধারণ তালিকার বাইরে চলে যায় কারণ আরও তথ্য ভেরিয়েবলগুলি আন্তঃসংযোগযুক্ত থাকে যা আমাদের পেতে পরামিতিগুলি নির্বাচন করতে দেয়।
ডাটাবেসগুলির অনেকগুলি ব্যবহার রয়েছে: এগুলি প্রচুর পরিমাণে তথ্য সংরক্ষণের সুবিধা দেয়; তারা তথ্যের দ্রুত এবং নমনীয় পুনরুদ্ধারের মঞ্জুরি দেয়, তাদের সাথে আপনি তথ্যটি সংগঠিত ও পুনর্গঠিত করতে পাশাপাশি বিভিন্নভাবে মুদ্রণ বা বিতরণ করতে পারেন।
বর্তমানে, দুর্দান্ত প্রযুক্তিগত অগ্রগতির কারণে বেশিরভাগ ডাটাবেস ইতিমধ্যে বৈদ্যুতিন আকারে রয়েছে, যা ডেটা সংরক্ষণের সমস্যার বিস্তৃত সমাধান সরবরাহ করে।
আমরা ডাটাবেসের নিম্নলিখিত ধরণ এবং মডেলগুলি (2) খুঁজে পেতে পারি:
সঞ্চিত ডেটারের পরিবর্তনশীলতা অনুসারে: স্ট্যাটিক ডাটাবেস এবং ডায়নামিক ডাটাবেস; বিষয়বস্তু অনুসারে: বাইবেলোগ্রাফিক ডাটাবেস, পূর্ণ-পাঠ্য ডাটাবেস, ডিরেক্টরি এবং ডেটাবেস বা জৈবিক তথ্যের "গ্রন্থাগার"। ডাটাবেস মডেল; হায়ারারিকাল ডাটাবেস, নেটওয়ার্ক ডাটাবেস, রিলেশনাল ডাটাবেস, বহুমাত্রিক ডাটাবেস, অবজেক্ট-ওরিয়েন্টেড ডাটাবেস, ডকুমেন্টারি ডাটাবেস, ডিডুকটিভ ডেটাবেস এবং ডিস্ট্রিবিউটেড ডাটাবেস ম্যানেজমেন্ট।
এই দুর্দান্ত বিভিন্ন ডাটাবেস ধরণের এবং মডেলগুলি থেকে আমরা দেখতে পাই যে বিতরণ করা ডাটাবেসের ব্যবহার যথেষ্ট পরিমাণে বৃদ্ধি পাবে কারণ ডেটা যোগাযোগ প্রযুক্তি এটির জন্য আরও সুবিধা সরবরাহ করে।
ডিস্ট্রিবিউটড ডেটাবেস (বিডিডি) একাধিক লজিক্যাল রিলেটেড ডাটাবেসের একটি সেট যা একটি যোগাযোগ নেটওয়ার্কের সাথে আন্তঃসংযুক্ত বিভিন্ন সাইটগুলির মধ্যে বিতরণ করা হয়, যার স্বায়ত্তশাসিত প্রক্রিয়াজাতকরণের ক্ষমতা রয়েছে যা ইঙ্গিত দেয় যে এটি স্থানীয় ক্রিয়াকলাপ পরিচালনা করতে পারে বা বিতরণ করেন। ডিস্ট্রিবিউটড ডাটাবেস সিস্টেম (এসবিডিডি) এমন একটি সিস্টেম যা একাধিক ডাটাবেস সাইটকে একটি যোগাযোগ ব্যবস্থা দ্বারা এমনভাবে সংযুক্ত করা হয় যে কোনও সাইটের কোনও ব্যবহারকারী নেটওয়ার্কের যে কোনও জায়গায় সঠিকভাবে ডেটা অ্যাক্সেস করতে পারে যেমন তথ্য সেখানে ছিল।
যেহেতু আমরা দেখতে পাচ্ছি যে ডেটাবেসগুলি স্থানীয়ভাবে আর সীমাবদ্ধ নেই এবং ইন্টারনেট দৈত্যের দুর্দান্ত অগ্রগতির কারণে বিশ্বায়ন এখনকার ক্রম এবং আমরা বিশ্বের যে কোনও জায়গা থেকে আমাদের ডেটা অ্যাক্সেসের সর্বোত্তম উপায়ে এটির সুবিধা নিতে পারি। গ্রহ যে কোনও সময় এবং বিশ্রামের আশ্বাস দেয় যে আমাদের ডেটা উপলব্ধ।
আজ, বেশিরভাগ সংস্থাগুলি, তারা যতই ছোট হোক না কেন, সাদামাটা থেকে সর্বাধিক পরিশীলিত পর্যন্ত ডেটাবেস রয়েছে তবে তাদের কাছে সেগুলি রয়েছে, যেহেতু তারা সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য তথ্যের গুরুত্ব বুঝতে পেরেছে। সিদ্ধান্ত.
স্বাস্থ্য খাতের কথা বলার সময়, আমরা সমাজের কাছে প্রতিশ্রুতিবদ্ধ একটি বৃহত সংস্থার কথা বলছি যা ফলস্বরূপ প্রচুর পরিমাণে ডেটা পরিচালনা করে যা এটি পরিবেশন করে এমন কয়েক মিলিয়ন সক্রিয় ব্যবহারকারীর তথ্য, পাশাপাশি নিষ্ক্রিয় ব্যবহারকারীদের ইতিহাস। কারণ স্বাস্থ্য খাত তাদের মধ্যে কয়েক মিলিয়ন ব্যবহারকারীর সেবা করে; বড় স্টোরেজ ক্ষমতা এবং সর্বোপরি ডেটা সুরক্ষা এবং অখণ্ডতার ক্ষেত্রে পর্যাপ্ত ডাটাবেস থাকা শিশু, মহিলা এবং সমস্ত বয়সের পুরুষদের পক্ষে অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। তেমনি, তথ্য প্রশ্নগুলি অবশ্যই সময়োপযোগী হতে হবে যেহেতু এখানে তথ্যগুলি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
স্বাস্থ্য সচিবের মিশনটি হ'ল: স্বাস্থ্যকে একটি অংশীদারি সামাজিক উদ্দেশ্য হিসাবে এবং উন্নতমানের, উচ্চমানের পরিষেবাগুলিতে সর্বজনীন অ্যাক্সেস হিসাবে উন্নীত করে যা প্রয়োজনগুলি পূরণ করে এবং প্রত্যাশা পূরণ করে একটি ন্যায়, অন্তর্ভুক্ত এবং টেকসই মানব বিকাশে অবদান রাখে। জনসংখ্যার ন্যায্য অর্থায়নের কাঠামোর মধ্যে, সরবরাহকারীদের পেশাদার অগ্রগতির সুযোগ দেওয়ার সময়, একটি সৎ, স্বচ্ছ ও দক্ষ সম্পদের ব্যবহার এবং বিস্তৃত নাগরিকের অংশগ্রহণ। (5)
এই মিশনটি পুরো জনগণের যে দায়িত্ব পালন করে তার জন্য এটি দুর্দান্ত দায়িত্ব বহন করে, তাই এর মূল্যায়নের সময় এবং রূপের জন্য তথ্যের যথাযথ এবং সময়োপযোগী বিশ্লেষণ থাকতে হবে যা সূচকগুলি ব্যবহার করে পরিচালিত হয় যা আমরা নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্য অনুসারে একসাথে রাখতে পারি প্রতিটি বিভাগ এবং এছাড়াও মূল্যায়ন করা হচ্ছে অনুযায়ী।
আমরা দেখতে পেলাম যে স্বাস্থ্য মন্ত্রকের এই সেক্টরে এমওএলএপি প্রযুক্তির উপর ভিত্তি করে গতিশীল তথ্য পরামর্শ পরিষেবা ব্যবহার করা হয়েছে (মেডিকেলডিমেন্টেশনাল অন লাইন অ্যানালিটিকাল প্রসেসিং), যা এই মুহুর্ত থেকে আমরা গতিশীল কিউবস হিসাবে চিহ্নিত করব। এটি যে বৈশিষ্ট্যগুলি উপস্থাপন করে তা নিম্নলিখিত:
- এই পণ্যটি আপনাকে সিদ্ধান্ত গ্রহণের দিকে পরিচালিত একটি এক্সিকিউটিভ প্রোফাইল সহ টেবিল এবং গ্রাফ আকারে বিভিন্ন পদ্ধতির সাথে বহুমাত্রিক দৃষ্টিভঙ্গির মাধ্যমে তথ্যটি কাজে লাগাতে দেয়। এক্সেল ব্যবহার করে বিশ্লেষক তার নিজস্ব সূচক তৈরি করতে পারবেন, তবে এই ধরণের এগুলি তথ্য ঘনক্ষেত্র থেকেও চালিত হতে পারে this এই ভিত্তিতে, বিভিন্ন ব্যবহারকারী পরিচালক এবং সিদ্ধান্ত সমর্থন সিস্টেমের জন্য তথ্য সিস্টেম তৈরি করতে সক্ষম হবেন। বিশ্লেষণ প্রক্রিয়া দরকারী তথ্য উত্তোলনের লক্ষ্য নিয়েই রয়ে গেছে, উদাহরণস্বরূপ শ্রেণিবদ্ধকরণ বা ভবিষ্যদ্বাণী করা।
এই ধারণাটি আরও ভালভাবে বুঝতে, নীচের শর্তাদি নীচে দেখানো হয়েছে:
আমরা ওএলএপি ধারণাটি পেয়েছি যার অর্থ ইংরেজি বিশ্লেষণাত্মক প্রক্রিয়াজাতকরণ যার অর্থ ইংরেজী ((অন-লাইন অ্যানালিটিকাল প্রসেসিং)) এর উদ্দেশ্য হল বহুমাত্রিক কাঠামো (বা ওএলএপি কিউবস) ব্যবহার করে সংক্ষিপ্ত তথ্য থাকা বিপুল পরিমাণে ডেটা অনুসন্ধান করা to বৃহত ডাটাবেস বা লেনদেনমূলক সিস্টেমের (ওলটিপি) এর প্রধান এটি হ'ল এস ইলেক্ট টাইপ এসকিউএল বিবৃতি কার্যকর করার গতি।
কিউবগুলির জন্য, ওলাপে আপনার তথ্য সংরক্ষণের জন্য তিনটি উপায় রয়েছে:
- মোলাপ - বহুমাত্রিক OLAP। ROLAP - সম্বন্ধযুক্ত OLAP.HOLAP - সংকর OLAP।
এই ধারণাগুলির মধ্যে কিউবটি দাঁড়ায়, যা কোনও বিষয়ের উপর ভিত্তি করে একটি সংগ্রহস্থল বা সংহত ডেটা গুদাম, যা সময়ের সাথে পরিবর্তিত হয় এবং যা প্রশাসনের সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়া সমর্থন করে এমন ট্রানজিটরি নয়। একটি ঘনকটি দ্রুত উপায়ে বৃহত পরিমাণে ডেটার সাথে ইন্টারেক্টিভ পরামর্শের অনুমতি দেয়। (6)
স্বাস্থ্য খাতে প্রচুর পরিমাণে ডেটা এবং তথ্য পরিচালিত হওয়ার কারণে, একটি ঘনক্ষেত্র উপযুক্ত কারণ এটি একাধিক ভেরিয়েবলের সাথে পরামর্শ করার অনুমতি দেয় (বয়স, স্থান, সময়, রোগ নির্ণয়) এবং আমাদের কেসগুলি পর্যাপ্ত পরিমাণে তদারকি করার পাশাপাশি অনুমতি দেয় উত্পাদনশীলতা উপলব্ধি করতে।
এই সেক্টরে ব্যবহৃত সিস্টেমটি হ'ল মোলাপ, যা বহুমাত্রিক অনলাইন অ্যানালিটিকাল প্রসেসিংয়ের জন্য দাঁড়িয়েছে এবং এটি ওএলএপ কিউবে থাকা তথ্যের প্রাক প্রসেসিং এবং স্টোরেজ প্রয়োজন এর মধ্যে এটি উল্লেখযোগ্যভাবে পৃথক হয়। মোলা্যাপ এই তথ্যটি একটি সম্পর্কিত রিটার্নাল ডেটাবেস (বা কোনও রোল্যাপে) না রেখে একটি অনুকূলিত বহুমাত্রিক স্টোরেজ অ্যারে সংরক্ষণ করে। এর বিভিন্ন সুবিধার মধ্যে আমরা নিম্নলিখিতটি খুঁজে পাই: সংগ্রহস্থল কর্মক্ষমতা, বহুমাত্রিক ইনডেক্সিং এবং ক্যাশে মেমরির অপ্টিমাইজেশনের কারণে তাত্ক্ষণিক অনুসন্ধান এবং একত্রিত ডেটার প্রাক-কাঠামোর জন্য ধন্যবাদ প্রাপ্ত দক্ষ ডেটা নিষ্কাশন।প্রবণতা HOLAP এর দিকে রয়েছে যেহেতু এটি মডেল ডিজাইনারকে সিদ্ধান্ত নিতে পারে যে ডেটাটির কোন অংশে সংরক্ষণ করা হবেমোলাপ এবং রোলাপের অংশ। (7)
আমার দৃষ্টিতে কোন ধরণের ডাটাবেস সংস্থাগুলি ব্যবহার করে না কেন, তাদের উচিত:
- প্রতিষ্ঠানের প্রয়োজনীয়তার সাথে অভিযোজিত যে এর কাঠামোটি সংস্থার সাথে মিলিত হয়েছে ভবিষ্যতের পরিবর্তনের সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার জন্য, মূলত ডেটা ভলিউমের ক্ষেত্রে বৃদ্ধি পেতে সংস্থাকে একটি দ্রুত, সংক্ষিপ্ত প্রতিক্রিয়ার গতি সরবরাহ করুন এবং আপনি ডেটাতে অ্যাক্সেস দেখতে পাবেন। ডেটা ব্যাকআপের ক্ষেত্রে নির্ভরযোগ্য যে কোনও সময় যে কোনও সময় অ্যাক্সেসের সাথে এই জাতীয় সূচকের প্রবণতা কীভাবে হয়েছে তা জানার জন্য কেন্দ্রীভূত তথ্য রয়েছে এবং এইভাবে আবদ্ধ দায়বদ্ধতার কারণে ডেটাবেস পরিচালকদের অবশ্যই নৈতিকতার সাথে কাজ করতে হবে স্বাস্থ্য খাতে যতটা তথ্য এবং মূল্যবান হিসাবে পরিচালনা করা That তথ্য প্রাপ্তির উপায়টি ব্যবহারকারীদের পক্ষে এমনকি এই শর্তগুলির সাথে পরিচিত নয় তাদের পক্ষে ব্যবহার করা সহজ।তথ্যের অখণ্ডতা বজায় রাখুন।
তেমনি, এই সেক্টরে ডাটাবেস এবং ক্যোয়ারীগুলি ব্যবহৃত হয়:
- বিভিন্ন সূচকের প্রদর্শিত তথ্যের ভিত্তিতে সমাধানের কৌশলগুলি পরিকল্পনা করুন যা প্রদর্শিত হয়। আমরা ডেটা কিউব থেকে প্রাপ্ত প্রতিবেদন অনুসারে সতর্কতার পয়েন্টগুলি সনাক্ত করুন users ব্যবহারকারীদের আরও উন্নততর পরিষেবা সরবরাহ করুন three তিনটি বিভিন্ন স্তরে পর্যাপ্ত মূল্যায়ন করা। পৌরসভা, রাজ্য এবং ফেডারেল cub কিউবস আমাদের ডেটা বিশদ ভাঙ্গার অনুমতি দেয় যাতে আমরা প্রতিটি ফ্যাক্টরের একটি নিখুঁত বিশ্লেষণ করতে পারি।
উপসংহার:
ডাটাবেসগুলি আমাদের প্রতিদিনের জীবনে সহজভাবে আমরা কল্পনা করতে পারি যে সহজ শীট রেকর্ড থেকে শুরু করে সেরা আধুনিক ডিজিটালাইজড স্ট্রাকচার পর্যন্ত তথ্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে আবিষ্কার করার সুযোগগুলি সনাক্ত করা এবং এটি আমাদের প্রয়োজনের সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়া আমাদের দায়িত্ব এবং যে জীবের মধ্যে আমরা কাজ করি that এর জন্য, বিদ্যমান মডেলগুলির পাশাপাশি বিভিন্ন ধরণের ডাটাবেসগুলি জানা গুরুত্বপূর্ণ।
OLAP প্রযুক্তির তথ্য আমাদের দান বিকল্পের বৃহৎ পরিমাণ একটি দ্রুত প্রতিক্রিয়া সময় নির্বাচন যা আমরা চাই এবং যা দরকারী করতে সক্ষম হবেন।
স্বাস্থ্য খাত ইতিমধ্যে নতুন গতিশীল ডাটাবেসগুলিকে টার্গেট করছে এবং প্রচুর পরিমাণে তথ্যের কারণে পর্যাপ্ত ডাটাবেসগুলি রাখার গুরুত্ব এবং এটি এত মূল্যবান হ্যান্ডেলগুলি দেখছে।
প্রযুক্তি আমাদের কাছে পৌঁছেছে এবং আমাদের অবশ্যই এটির সর্বোত্তম ব্যবহার করা উচিত, সর্বদা অন্যের উপকারের জন্য এবং আপনার যদি বিষয় সম্পর্কে জ্ঞান থাকে তবে আরও ভাল better বর্তমানে স্বাস্থ্য খাতে আরও ডেটাবেস বাস্তবায়নের প্রয়োজনীয়তা দেখা যাচ্ছে কারণ তথ্য সক্রিয় করার প্রয়োজনের কারণে স্বাস্থ্য খাতে পরিচালিত বিভিন্ন কর্মসূচির জন্য আরও তথ্য ব্যবস্থা প্রয়োগ করা হচ্ছে এবং যে সমস্ত প্রক্রিয়া তারা দ্রুত সম্পন্ন হয় এবং হাতে তথ্য আছে।
তথ্যসূত্র:
তথ্য (2)
(6)
।
