プログラミング

ポータル指向のアプリケーション統合により、個々のユーザーインターフェイスまたはソフトウェアを介して、内部エンタープライズシステムと外部エンタープライズシステムの両方の多数のシステムを確認できます。 POAIの例は、ポータルを使用して小売店（B2B）に部品の販売を開始したい自動車部品サプライヤーです。このポータルにより、小売店はインターネットを介してカタログデータにアクセスし、注文を出し、注文を追跡できます。部品サプライヤーは、選択した在庫管理システムとしてSAPを直接活用し、COBOL/DB2で記述された一般的に開発されたメインフレームソフトウェアが販売になります。注文システム。各システムか

ポータルは、企業全体のさまざまなコンテンツ、情報、およびサービスへの個別のアクセスポイントを持つユーザーである必要があります。ポータルプロバイダー、ルート、およびポータルページのポートレットを介してアドバタイズされるコンテンツは、ユーザーの好み、組織内のユーザーロールまたはブランチ、サイトデザイン、およびエンドユーザーとしての顧客のマーケティングドライブに応じてパーソナライズできます。 ビジネスインテリジェンスポータルは、重要なビジネス上の意思決定を作成するためのビジネスインテリジェンスに簡単にアクセスできるエグゼクティブ、マネージャー、およびビジネスアナリストをサポートします。この種のポー

EAIは、エンタープライズアプリケーション統合を表します。 ITフレームワークのいくつかのコンポーネント（人、アプリケーション、プラットフォーム、データベース）を接続して、安全な企業内および企業間のコラボレーションを可能にする統合された方法をサポートします。 EAIソリューションを使用すると、組織はビジネスプロセスを社内外でビジネスパートナーと統合して、現在および進化するビジネス要件を提供する動的な環境を生成し、世界の組織を構築できます。 EAIアーキテクチャは、さまざまなインターフェイスを削減し、ソフトウェア統合の標準的な方法をサポートします。ブラックボックスEAIソリューションは、メッ

EAIソフトウェアトポロジには、次のようなさまざまなタイプがあります- ハブ/スタートポロジ ハブの類型は、制御の主要なポイントを生成するのに役立ちます。メッセージは、ソースから中央ハブに共有されます。中央ハブは、マシン自体で提供されます。ハブタイポロジーは、ビジネスイベントが自律的であり、タイポロジーが個々のベンダーに基づいているメッセージ指向ミドルウェア（MOM）である場合に機能します。したがって、ソースアプリケーションは個々のメッセージを1つの形式で共有し、ハブはメッセージを必須として再形式化して、ハブにリンクされた複数の半径にブロードキャストします。 ハブ/スタートポロジの利点

EAIのソリューションには、データレベルとビジネスモデルレベルの両方の統合を提供するテクノロジーが含まれています。デザインパターンは、インターフェイスを認識、分類、再利用して、アプリケーション間の通信の選択されたアプローチが最適であることを提供するために使用されます。 効果的なEAIソリューションは、実装の初期コストを削減し、ビジネスプロセスとあらゆる種類の技術フレームワークとのオープンでシームレスな統合をサポートします。これは、ゼロレイテンシーエンタープライズにも表示されます。 効果的なEAIソリューションの要件 IT技術は、ビジネス技術と目標に従って計画する必要があります。

EAIソリューションには次の機能が必要です- ワークフロー管理 −ソフトウェア全体のトランザクションワークフローを設計するための機能。 シームレスなデータ変換 −ソフトウェアの複雑さに関係なく、複数のソースと宛先の間でアプリケーションコンテンツを完全かつ同時に変換します。 インテリジェントなコンテンツベースのルーティング −これは、トランザクションの任意の要素からのコンテンツに基づくメッセージ、ドキュメント、および複数のデータオブジェクトの強力なルールベースのルーティングであり、ルーティングルールの集中管理です。 ビジネスルール管理 −ソフトウェアの境界を越えるビジネス

EAIは、エンタープライズアプリケーション統合を表します。 ITフレームワークの複数のコンポーネント（人、ソフトウェア、プラットフォーム、データベース）を接続して、安全な企業内および企業間のコラボレーションを可能にする統合された方法をサポートします。 EAIソリューションを使用すると、組織はビジネス手順をビジネスパートナーと内部および外部で統合して、現在および派生するビジネス要件を提供する動的な環境を作成し、それによって普遍的な組織を生成できます。 EAIソフトウェアチェックリストには、次のようないくつかの基準があります- トポロジの独立性 −統合プロセスをリンクするために選択する構造は、

EAIソリューションは、ミドルウェアメッセージングシステムからビジネスプロセス統合に変化しています。 EAI市場は一般に、EAIのOSIモデル、つまり統合ミドルウェア、およびインターフェイス構文のレイヤーに集中しています。これらの2つのレイヤーのターゲットの主な理由は、EAI業界が未成熟であり、これらの2つのレイヤーで利益を生み出すのが簡単であるということです。 プラットフォームの統合 −これは、異種ハードウェア、オペレーティングフレームワーク、およびアプリケーションプラットフォーム間の接続をサポートします。プラットフォーム統合をサポートするいくつかのテクノロジーがあります- メッセー

抽出は、データウェアハウス環境でさらに役立つ情報をソースシステムから抽出するサービスです。これは、ETLプロセスの最初の手順です。抽出後、このデータを変更してデータウェアハウスにロードできます。データウェアハウスのソースシステムは通常、トランザクション処理ソフトウェアです。これは、販売分析データウェアハウスのソースシステムであり、現在のすべての注文アクティビティをデータ化する注文入力システムにすることができます。 データ抽出では、データを検討して移動し、明確な設計でデータソース（データベースなど）から関連情報を取得します。メタデータの挿入やその他のデータ統合を含む、さらなるデータ処理が完了し

抽出方法は、ソースルールと、ターゲットデータウェアハウス環境のビジネス要件に大きく依存します。抽出される情報の推定大部分とETL手順のフェーズ（元のロードまたはレコードの保存）も、論理的および物理的な観点から、抽出方法の決定を強制する可能性があります。抽出方法には、論理抽出方法と物理抽出方法の2種類があります。 論理抽出方法 論理抽出には次の2種類があります- 完全抽出 −データはソースシステムから完全に抽出されます。この抽出は、ソースシステムで直接アクセス可能なすべてのデータに従うため、最終的に正常に抽出されたため、データソースへの変更を追跡する必要はありません。 ソース情報がサポ

データ調整は、データ移行中のレコードの検証フェーズとして表されます。このフェーズでは、ターゲットデータがソース情報と比較され、移行構造がデータを割り当てていることを示します。データの検証と調整は、数値モデルがデータを処理するのを容易にするテクノロジーを定義します。 ビジネスインテリジェンスで情報の品質を提供する上で重要な側面は、情報の一貫性です。データウェアハウスのように、ビジネスインテリジェンスはデータを結合して変換し、分析と解釈のためにアクセスできるように保存します。 いくつかのプロセスステップ間のデータの一貫性を提供する必要があります。データソースのデータ調整により、ビジネスインテリ

データ集約は、統計分析を含む目的で、データが収集され、要約形式で表されるプロセスです。これは一種の情報およびデータマイニング手順であり、データを検索、収集、およびレポートベースの要約形式で表示して、特定のビジネス目標またはプロセスを達成したり、人間による分析を行ったりします。 データ集約は、手動または専用ソフトウェアを介して実装できます。 Aggregationの目的は、年齢、職業、収入などの特定の変数に基づいて、特定のチームに関するより多くのデータを取得することです。 このようなチームに関するデータは、ウェブサイトのパーソナライズに使用して、レコードが収集された1つ以上のチームに属する単

ベイジアン分類器は統計的分類器です。特定のサンプルが特定のクラスに属する確率など、クラスメンバーシップの確率を予測できます。ベイジアン分類器は、大規模なデータベースに適用した場合にも高い精度と速度を示しました。 クラスが定義されると、システムは分類を管理するルールを推測する必要があります。したがって、システムは各クラスの説明を見つけることができるはずです。説明は、トレーニングセットの予測属性のみを参照する必要があります。これにより、否定的な例ではなく、肯定的な例のみが説明を満たす必要があります。ルールの説明がすべての肯定的な例をカバーし、クラスの否定的な例のいずれもカバーされていない場合、ル

クエリの最適化は、リレーショナルデータベースのパフォーマンス、特に複雑なSQLステートメントの実行にとって非常に重要です。クエリオプティマイザは、各クエリを実装するための最適な方法を決定します。 クエリオプティマイザは、たとえば、特定のクエリにインデックスを使用するかどうか、および複数のテーブルを結合するときに使用する結合メソッドを選択します。これらの決定はSQLのパフォーマンスに多大な影響を及ぼし、クエリの最適化は、運用システムからデータウェアハウス、分析システムからコンテンツ管理システムに至るまで、すべてのアプリケーションにとって重要なテクノロジーです。 クエリ最適化には次のようなさま

データ伝播は、伝播ルールに従って、1つ以上のソースデータウェアハウスから別のローカルアクセスデータベースへのデータの割り当てです。データウェアハウスは、毎日大量のデータを管理する必要があります。データウェアハウスは、いくつかの情報から開始でき、複数のデータソースから絶えず共有および受信することにより、日々増加し始めます。 データ共有が進むにつれて、データウェアハウスの管理が大きな問題になります。データベース管理は、企業情報をより効果的に、複数のサブセット、配置、および時間枠で管理するために必要です。これらのデータリソースは常に更新する必要があり、更新のプロセスには、大量のレコードをあるシステ

データウェアハウスの品質を管理するためのさまざまなツールは次のとおりです- 品質の定義 品質の定義と定量化は、期待値に対するパフォーマンスの割合として示されています。これは、製品が委託されたときから社会に伝えられた損失として品質を定義するために使用されます。社会の完全な喪失は、生産者の喪失とユーザーの喪失の合計と見なすことができます。 製品またはサービスの品質と製造コストの間にはトレードオフがあり、組織はこれら2つのパラメーター間の平衡を発見する必要があることはよく知られています。均衡が失われた場合、組織はとにかく失敗します。 データ品質調査 データ品質の分野で複数の研究が完了しています

EAIは、エンタープライズアプリケーション統合を表します。 ITインフラストラクチャのさまざまな要素（人、ソフトウェア、プラットフォーム、データベース）を接続して、安全な企業内および企業間のコラボレーションを可能にする統合された方法をサポートします。 EAIソリューションを使用すると、組織はビジネスプロセスを社内外でビジネスパートナーと統合して、現在および開発中のビジネス要件を提供する動的な環境を構築し、それによってグローバルな組織を構築できます。 EAIは、ソフトウェアまたはデータ構造に大きな変更を加えることなく、企業内の接続されたソフトウェアまたはデータソース間でレコードおよびビジネス

EAI（Enterprise Application Integration）を使用する理由はさまざまです- 合併と買収 −合併と買収を成功させるには、2つ以上の組織の異なるビジネスプロセスを一夜にして統合し、個々の企業として機能できるようにする必要がありました。 EAIは、このような迅速な統合を可能にする唯一のソリューションです。 Eビジネス − e-ビジネスでは、ウェブ上で統合された価値とサプライチェーンを形成するために、世界中のユーザー、暫定的、パートナーをつなぐ必要がありました。 業界の規制と規制緩和 −情報を共有し、市場へのアクセスを可能にするビジネスプロセスを開くには、情報が

ニューラルネットワークは、人間の脳が操作する技術を模倣するプロセスを通じて、データセットの基本的な関係を特定しようとする一連のアルゴリズムです。この意味で、神経ネットワークとは、有機的または人工的なニューロンのシステムを指します。 ニューラルネットワークは、予測変数（独立変数、入力）と予測変数（従属変数、出力）の関係が非常に複雑で、通常の「相関」の用語で明確に表現できない場合でも、その関係が存在するほぼすべての状況に適用できます。 」または「グループ間の違い」 ニューラルネットワークには次のようなさまざまなアプリケーションがあります- 医学的現象の検出 −健康に関連する一連の指標（心

遺伝的アルゴリズムは、遺伝的遺伝の手順を使用した数学的構造です。それらは、さまざまな分析問題にうまく使用されてきました。データマイニングは、人間の理解と情報の自動分析を結び付けて、設計や主要な関係を見つけることができます。 複数の変数で表される大規模なデータベースを考えると、目的はデータベース内で最も興味深い設計を効果的に見つけることです。一部のソフトウェアでは、遺伝的アルゴリズムを使用して興味深いデザインを認識しています。これらは通常、データマイニングで、意思決定ツリーアルゴリズム、別の相関ルールなどの他のアルゴリズムの実行を強化するために使用されます。 遺伝的アルゴリズムには特定のデー