Johdanto Data Cube -sovellukseen
Datakuutio, kuten nimensä viittaa, on 2-ulotteisen datakuution tai 2-ulotteisen matriisin (sarake ja rivit) laajennus aina, kun on koottava paljon monimutkaisia tietoja ja jos asiaankuuluvat tai tärkeät tiedot on tarpeen erottaa toisistaan. Tietokuution tarve tulee kuvaksi.
Datakuutiota käytetään periaatteessa edustamaan erityistä tietoa, joka haetaan valtavasta monimutkaisesta tiedoista. Esimerkiksi, olet käynyt ostoskeskuksessa, jossa on paljon tavaroita kauppakeskuksen eri nurkissa ja on erittäin vaikea löytää tarvitsemasi esine tarvittaessa. Jos sinulla on tunnustus ostoskeskukseen sijoitettujen tuotteiden tilauksesta, kyseisen tuotteen ostamisesta tulee helppoa ja vaivatonta. Tämä tarkoittaa, että datakuutio, jolla on täydelliset mitat ja korkeammat arvoalueet, tai voimme sanoa viittauksen myös kolmiulotteiseen tietoon.
Mikä on Data Cube?
Sillä on monia ominaisuuksia ovat seuraavat:
- Se voi mennä huomattavasti pidemmälle, kun se sisältää monia muita ulottuvuuksia.
- Parantaa liiketoimintastrategioita analysoimalla kaikki tiedot.
- Se auttaa saamaan uusimman markkinaskenaarion määrittelemällä trendit ja suorittamalla analyysin.
- Sillä on erittäin keskeinen rooli luomalla välitietoja tietokuutioita, jotka palvelevat vaatimuksia ja poistavat kuilun tietovaraston ja kaiken raportointityökalun välillä, etenkin tietovarastoraportointityökalussa.
- Muissa vaiheissa tapahtuu lähdetulo, jota seurataan ja hallitaan samanaikaisesti, tavoitteena on luoda yhteys ja päästä päähän -virta lähteen välillä määränpäähän välitietokuutioiden kanssa, jotka ovat vuorovaikutuksessa palvelimien kanssa.
Datakuutiotyypit
On olemassa kahden tyyppisiä tietokuutioita, joita käytetään enimmäkseen yrityksissä tai yrityksissä:
1. Moniulotteinen datakuutio (MOLAP)
Kuten nimensä perusteella viitataan, moniulotteista datakuutiota käytetään enimmäkseen liiketoimintavaatimuksissa, joissa on valtavia tietosarjoja. Kehitettyihin ja seuraaviin tuotteisiin sisältyy MOLAP: n rakenne, jolla on moniulotteinen matriisimuoto. Tämä rakenne auttaa parantamaan valtavaa tietojoukkoa harvemmalla ja lisäämällä MOLAP-tasoa. Tästä voimme saada tosiasian, että tämä ei edusta mitään erityistä dataa tai ryhmitellyn datan arvoa tietojoukosta.
Tämä lisää viime kädessä tila- tai säilytysvaatimuksia, jotka eivät joskus ole tunnin tarpeita. Siten rakenteen tekeminen ei-toivotuksi haittaa dataa edustavia data-arvoja ja mittasarjoja.
Yksi tämän MOLAP: n mielenkiintoisista tavoitteista on, että sillä on indeksointimuoto datakuution jokaisen ulottuvuuden esittämiseksi, mikä parantaa yleistä kehitystä ja rakennetta asiaankuuluvan tiedon keräämiseksi.
Mutta koska kaikella on etuna, on myös haitta, josta tässä tapauksessa keskustellaan valtavien tietojoukkojen ja harvemman matriisin suhteen, mikä on joskus toivottavaa. Joten välttääksemme ja tehdäksesi rakenteesta toivottavaa, käytämme pakkaustekniikoita, jotka vähentävät MOLAPin niin tarvittavan liiketoimintamallin indeksointiominaisuuksien haittoja.
2. relaatiotietokuutio (ROLAP)
Se on myös toinen luokka data-analyysidatakuutiota, joka seuraa uskonnollisesti relaatiotietokantamallia. Jos verrattuna moniulotteiseen datakuutioon, siinä on kaksinkertainen määrä relaatiotaulukoita mittojen määrittelemiseksi tietojoukkojen ja vaatimusten avulla. Jokainen näistä taulukoista sisältää tietyn näkymän, jota kutsutaan ristikkomaiseksi.
On olemassa monia muita luokkia, joita tutkitaan ja pidetään silmällä, koska ne ovat erittäin kukoistavia, kuten SOLAP, DOLAP, WOLAP jne.
Myös hybridi-OLAP on olemassa, mikä ei ole muuta kuin sekä ROLAP: n että MOLAP: n yhdistelmä. Sitä käytetään myös erittäin merkittävästi, mutta riippuu sitten jälleen liiketoiminnan tarpeista. Hybridi OLAP ei ole useimmin käytetty datakuutio, mutta silloin monet organisaatiot mieluummin sen ylivoimaisuuden ja tietojenkäsittelykyvyn vuoksi. Toinen erittäin mukava laatu on, että se sisältää sekä moniulotteisen että relaatiotietokannan tarkistuksen, joka auttaa hallitsemaan tietokannoissa olevia tietoja erittäin tehokkaasti. Tämä auttaa optimoimaan ajan kulutusta optimoimalla ja hallitsemalla soluja. Eroon pääseminen ja vertaaminen molemmiin HOLAP: iin verrattuna voi olla etusijalla sen hallintakyvyn vuoksi.
Data analysoinnin käsitteet, data-analyysi, datakuutiolla on erittäin keskeinen rooli molemmissa MOLAP- ja ROLAP-luokissa.
hyötyjä
- Lisää yrityksen tuottavuutta.
- Parantaa suorituskykyä ja tehokkuutta.
- Valtavien ja monimutkaisten tietojoukkojen esitys yksinkertaistuu ja virtaviivaistuu.
- Valtavat tietokanta- ja monimutkaiset SQL-kyselyt ovat myös hallittavissa.
- Indeksointi ja tilaaminen tarjoavat parhaan tietosarjan analyysi- ja tiedon louhintatekniikoita varten.
- Nopeampi ja helposti saavutettavissa, koska sillä on ennalta määritetyt ja ennalta lasketut tietojoukot tai datakuutiot.
- Tietojen yhdistäminen tekee pääsyn kaikkiin tietoihin erittäin nopeasti jokaisella mikrotasolla, mikä johtaa viime kädessä helppoon ja tehokkaaseen ylläpitoon ja lyhyempaan kehitysaikaan.
- OLAP auttaa saamaan nopeaa vastausaikaa, nopeaa oppimiskäyrää, monipuolista ympäristöä, tavoittamaan laajan valikoiman kaikkia sovelluksia, tarvitsemaan resursseja käyttöönottoon ja vähentämään odotusaikaa laadukkaalla tuloksella.
johtopäätös
Nykypäivän skenaariossa kaikki suuret liike-elämä jättiläiset yrittävät parhaimmillaan strategisesti ja virtaviivaistaa yritystä tietyillä datamalleilla ja tietokuutiolla. Tutkijat yrittävät myös laatia monipuolisempia ja parempia liiketoimintamalleja koko tuotannon ja liiketoimintaorganisaatioiden kehittämiseksi.
Suositellut artikkelit
Tämä on opas kohtaan Mikä on Data Cube? Tässä keskustellaan siitä, mikä on datakuutio ja minkä tyyppisiä datakuutioita edut ovat. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -
- Abstrakti luokka Pythonissa
- Abstraktin luokan Java
- Suunnittelija ja tuhoaja C ++: ssa
- Ohittaminen C ++: ssa