Wprowadzenie do modułu danych
Kostka danych, jak sugeruje jej nazwa, jest rozszerzeniem 2-wymiarowej kostki danych lub 2-wymiarowej macierzy (kolumna i wiersze) Ilekroć istnieje wiele złożonych danych do agregacji i istnieje potrzeba wyodrębnienia odpowiednich lub ważnych danych. Pojawia się potrzeba kostki danych.
Sześcian danych jest zasadniczo używany do reprezentowania konkretnych informacji, które mają być odzyskane z ogromnego zestawu złożonych danych. Na przykład poszedłeś do centrum handlowego, w którym wiele przedmiotów jest umieszczonych w różnych rogach centrum handlowego i bardzo trudno jest znaleźć potrzebny przedmiot w godzinie potrzeby. Teraz, jeśli wiesz o kolejności przedmiotów umieszczonych w centrum handlowym, zakup tego przedmiotu stanie się łatwy i bezproblemowy. Oznacza to, że kostka danych o doskonałych wymiarach i wyższych zakresach wartości, lub możemy powiedzieć również odniesienie do danych trójwymiarowych.
Co to jest moduł danych?
Ma wiele cech, które są następujące:
- Może wykraczać daleko poza to, że obejmuje wiele innych wymiarów.
- Ulepsza strategie biznesowe poprzez analizę wszystkich danych.
- Pomaga uzyskać najnowszy scenariusz rynkowy, ustalając trendy i analizę wyników.
- Odgrywa bardzo istotną rolę, tworząc pośrednie kostki danych w celu spełnienia wymagań i wypełnienia luki między hurtownią danych a całym narzędziem do raportowania, szczególnie w narzędziu do raportowania w hurtowni danych.
- W innych fazach będą wprowadzane źródła, które są jednocześnie monitorowane i administrowane, celem jest utworzenie połączenia i przepływ od końca do końca między źródłem do miejsca docelowego z pośrednimi kostkami danych oddziałującymi z serwerami.
Rodzaje kostki danych
Istnieją dwa rodzaje kostek danych, które są używane głównie w biznesie lub przedsiębiorstwach:
1. Wielowymiarowy moduł danych (MOLAP)
Jak sama nazwa wskazuje, moduł danych wielowymiarowych jest wykorzystywany głównie w wymaganiach biznesowych, w których istnieją ogromne zbiory danych. Produkty opracowane i śledzone obejmują strukturę MOLAP, która ma wielowymiarowy format tablicowy. Ta struktura pomaga w poprawie ogromnego zestawu danych za pomocą sparsera i zwiększonego poziomu MOLAP. Na podstawie tego możemy stwierdzić, że nie będzie to reprezentować żadnych konkretnych danych ani klastrowanych wartości danych z zestawu danych.
To ostatecznie zwiększy wymagania dotyczące miejsca lub miejsca do przechowywania, które czasem nie są potrzebne na godzinę. W ten sposób niepożądana struktura utrudnia wartości danych i zestawy wymiarów reprezentujących dane.
Jednym z interesujących celów tego MOLAP-a jest to, że ma format indeksowania do reprezentowania każdego wymiaru kostki danych, co poprawia ogólny rozwój i strukturę w celu gromadzenia bardziej odpowiednich informacji.
Ale ponieważ wszystko ma tę zaletę, że ma również wadę, która w tym przypadku jest omawiana w przypadku ogromnych zestawów danych i rzadszej macierzy, co czasem jest niepożądane. Aby więc uniknąć struktury i uczynić ją pożądaną, zastosujemy techniki kompresji, które zmniejszą utrudnienia w indeksowaniu tak bardzo potrzebnego modelu biznesowego MOLAP.
2. Relacyjny moduł danych (ROLAP)
Jest to także inna kategoria kostki danych analizy danych, która religijnie podąża za relacyjnym modelem bazy danych. Jeśli porównamy to do wielowymiarowej kostki danych, to ona ma podwójną liczbę tabel relacyjnych, aby określić wymiary z zestawami danych i wymaganiami. Każda z tych tabel zawiera określony widok zwany prostopadłościanem.
Badanych jest wiele innych kategorii, które są bardzo dynamicznie rozwijane, takie jak SOLAP, DOLAP, WOLAP itp.
Istnieje również hybrydowy OLAP, który jest niczym innym jak kombinacją zarówno ROLAP, jak i MOLAP. Jest również używany bardzo znacząco, ale znowu zależy od wymagań biznesowych. Hybrydowy OLAP nie jest najczęściej używaną kostką danych, ale wiele organizacji preferuje ją ze względu na swoje lepsze możliwości i przetwarzanie danych. Kolejną bardzo fajną cechą jest to, że zawiera kontrolę zarówno wielowymiarowej, jak i relacyjnej bazy danych, która pomaga bardzo skutecznie zarządzać danymi i danymi w bazach danych. Pomaga to w zoptymalizowanym zużyciu czasu poprzez optymalizację i zarządzanie komórkami. Uderzenie różnicy i porównanie z obydwoma HOLAP może być preferencyjne ze względu na jego zdolności zarządzania.
Pod względem koncepcji eksploracji danych moduł analizy danych odgrywa bardzo istotną rolę dla obu kategorii MOLAP i ROLAP.
Korzyści
- Zwiększa produktywność przedsiębiorstwa.
- Poprawia ogólną wydajność i wydajność.
- Reprezentacja ogromnych i złożonych zestawów danych zostaje uproszczona i usprawniona.
- Ogromna baza danych i złożone zapytania SQL są również możliwe do zarządzania.
- Indeksowanie i porządkowanie zapewnia najlepszy zestaw danych do analiz i technik eksploracji danych.
- Szybszy i łatwo dostępny, ponieważ będzie miał predefiniowane i wstępnie obliczone zestawy danych lub kostki danych.
- Agregacja danych sprawia, że dostęp do wszystkich danych jest bardzo szybki na każdym poziomie mikro, co ostatecznie prowadzi do łatwej i wydajnej konserwacji oraz skrócenia czasu programowania.
- OLAP pomoże uzyskać szybki czas reakcji, szybką krzywą uczenia się, wszechstronne środowisko, dotrzeć do szerokiego zakresu zasięgu do wszystkich aplikacji, potrzebować zasobów do wdrożenia i skrócić czas oczekiwania z wynikiem jakościowym.
Wniosek
W dzisiejszym scenariuszu wszyscy wielcy giganci z dużych firm starają się jak najlepiej strategować i usprawnić działalność dzięki określonym modelom danych i kostkom danych. Naukowcy starają się również wymyślić bardziej zróżnicowane i ulepszone modele biznesowe, aby stworzyć całą produkcję i rozwój organizacji biznesowych.
Polecane artykuły
To jest przewodnik po Co to jest moduł danych? Tutaj omawiamy, czym jest kostka danych i rodzaje kostek danych wraz z korzyściami. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Klasa abstrakcyjna w Pythonie
- Klasa abstrakcyjna w Javie
- Constructor and Destructor w C ++
- Przesłanianie w C ++