Sissejuhatus andmekuubi
Andmekuup, nagu nimigi ütleb, on kahemõõtmelise andmekuubi või kahemõõtmelise maatriksi (veerg ja read) laiendus alati, kui on vaja koondada palju keerulisi andmeid ja kui on vaja asjakohaseid või olulisi andmeid kokku võtta. Ilmub pilt kuubiku vajaduse järele.
Andmekuupi kasutatakse põhimõtteliselt konkreetse teabe esitamiseks, mida tuleb saada tohutult keerukate andmete hulgast. Näiteks läksite kaubanduskeskusesse, kus on palju asju kaubanduskeskuse erinevatesse nurkadesse paigutatud ja vajamineval tunnil on väga keeruline leida vajalikku eset. Kui teid tunnustatakse kaubanduskeskusesse pandud asjade järjekorra osas, muutub selle ostmine lihtsaks ja probleemivabaks. See tähendab, et täiuslike mõõtmete ja suurema väärtusvahemikuga andmekuup või võime öelda ka viite kolmemõõtmelistele andmetele.
Mis on Data Cube?
Sellel on palju järgmisi omadusi:
- Veel paljude mõõtmete kaasamiseks võib see minna kaugelt.
- Parandab äristrateegiaid, analüüsides kõiki andmeid.
- See aitab saada uusimat turustsenaariumi, kehtestades suundumused ja toimivusanalüüsi.
- See mängib väga pöördelist rolli, luues vahepealseid andmekuubikuid, mis täidavad nõudeid ning ületavad lõhe andmelao ja kõigi aruandlustööriistade vahel, eriti andmelao aruandlustööriistades.
- Teistes etappides toimub lähteallikasisend, mida samaaegselt jälgitakse ja hallatakse, eesmärk on luua ühendus ja otsast lõpuni kulgev vool allikast sihtkohta vahepealsete andmekuubikutega, mis suhtlevad serveritega.
Andmekuubi tüübid
Andmetubasid on kahte tüüpi, mida kasutatakse enamasti äris või ettevõttes:
1. Mitmemõõtmeline andmekuup (MOLAP)
Nagu nimigi ütleb, kasutatakse mitmemõõtmelist andmekuupi peamiselt ärinõuete jaoks, kus on tohutu hulk andmeid. Arendatud ja järgitavad tooted hõlmavad MOLAPi struktuuri, millel on mitmemõõtmeline massiivi formaat. See struktuur aitab täiustada tohutut andmekogumit hõredama ja MOLAP-i kõrgendatud taseme abil. Sellest võime jõuda tõsiasja, et see ei kajasta konkreetseid andmeid ega andmekogumist kogutud andmete väärtust.
Lõppkokkuvõttes suurendab see ruumi- või ladustamisvajadusi, mis mõnikord ei vaja tundi. Seega takistades struktuuri ebasoovitavana andmeid esindavate andmete väärtusi ja mõõtmete komplekte.
Selle MOLAP-i üks huvitavaid eesmärke on see, et sellel on indekseerimisvorming andmekuubi iga mõõtme esindamiseks, mis parandab üldist arengut ja ülesehitust asjakohasema teabe kogumiseks.
Kuid kuna kõigel on eelis, on ka puudus, mida sel juhul käsitletakse tohutute andmekogumite ja hõredama maatriksi osas, mis on mõnikord ebasoovitav. Nii et struktuuri vältimiseks ja soovitavaks muutmiseks kasutame tihendamismeetodeid, mis vähendavad MOLAPi nii väga vajaliku ärimudeli indekseerimise omaduste takistamist.
2. relatsiooniline andmekuup (ROLAP)
See on ka teine andmeanalüüsi andmekuubi kategooria, mis järgib religioosselt relatsioonilise andmebaasi mudelit. Kui võrrelda mitmemõõtmelist andmekuubikut, siis omab see kahekordist relatsioonitabelite arvu, et täpsustada mõõtmeid koos andmekogumite ja nõuetega. Kõik need tabelid sisaldavad kindlat vaadet, mida nimetatakse risttahukaks.
Uuritakse ja hoitakse silma peal veel paljudel kategooriatel, kuna need õitsevad väga kiiresti, näiteks SOLAP, DOLAP, WOLAP jne.
Samuti on olemas hübriidne OLAP, mis pole midagi muud kui nii ROLAPi kui ka MOLAPi kombinatsioon. Seda kasutatakse ka väga märkimisväärselt, kuid see sõltub jällegi ärinõuetest. Hübriidne OLAP pole kõige sagedamini kasutatav andmekuup, kuid siis eelistavad paljud organisatsioonid selle paremuse ja andmetöötlusvõime tõttu. Veel üks väga hea kvaliteet on see, et see sisaldab nii mitmemõõtmelise kui ka relatsioonilise andmebaasi kontrollimist, mis aitab andmebaasides olevaid andmeid ja andmeid tõhusalt hallata. See aitab lahtrite optimeerimise ja haldamise abil optimeerida ajakulu. Erinevuse saavutamine ja võrdlemine mõlema HOLAPiga võib olla eelistatav selle juhtimisvõime tõttu.
Andmekaevandamise kontseptsioonide osas, mis käsitlevad andmeanalüüsi, mängib andmekuup MOLAP-i ja ROLAP-i mõlemas kategoorias väga pöördelist rolli.
Kasu
- Suurendab ettevõtte tootlikkust.
- Parandab üldist jõudlust ja tõhusust.
- Suurte ja keerukate andmekogumite esitus muutub lihtsamaks ja sujuvamaks.
- Hallatav on ka tohutu andmebaas ja keerulised SQL päringud.
- Indekseerimine ja järjestamine pakub parimat andmekogumit analüüsi ja andmete kaevandamise tehnikate jaoks.
- Kiirem ja hõlpsasti juurdepääsetav, kuna sellel on eelnevalt määratletud ja eelnevalt arvutatud andmekogumid või andmekuubikud.
- Andmete liitmine muudab juurdepääsu kõikidele andmetele igal mikrotasandil väga kiireks, mis viib lõpuks lihtsa ja tõhusa hoolduse ning lühendatud arendusajani.
- OLAP aitab kiire reageerimise aja, kiire õppimiskõvera, mitmekülgse keskkonna, kõigi rakenduste laiaulatusliku leviku, vajavad ressursse juurutamiseks ja vähem ooteaega kvaliteetse tulemuse saavutamiseks.
Järeldus
Tänase stsenaariumi kohaselt proovivad kõik suurettevõtete hiiglased oma teadmiste taset kõige paremini strateegiate koostamiseks ja äri sujuvamaks muutmiseks teatud andmemudelite ja andmekuubikute abil. Teadlased proovivad ka mitmekesisemaid ja täiustatud ärimudeleid, et muuta kogu ettevõtlusorganisatsioonide tootmine ja arendamine.
Soovitatavad artiklid
See on juhend küsimusele Mis on Data Cube? Siin arutame, mis on andmekuup ja tüüpi andmekuubikud koos eelistega. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -
- Abstraktne klass Pythonis
- Abstraktne klass Java keeles
- C ++ konstruktor ja hävitaja
- Esmatähtis C ++ korral