プログラミング

データウェアハウスアーキテクチャは、1つの層のデータが下位層のデータから変更されたデータの複数の層を示します。オープンデータベースに保存されることもあるデータソースは、最下層を形成します。それらには、オープンデータベースシステムとレガシーシステムに保存された構造化データ、またはファイルに保存された非構造化データまたは半構造化データが含まれます。データウェアハウジングに関連する成功には、次のようないくつかのタイプがあります- 経済的な成功 −データウェアハウスは収益に特定の影響を及ぼします。 政治的成功 −人々は何が行われるかが好きです。データウェアハウスが必要ない場合は、政治的に失

メタデータハブは、意思決定処理製品間の技術メタデータの交換と配布を処理するために使用されます。これは、主にデータウェアハウスの成長と保守中に技術スタッフが使用するように設計されています。このハブには4つの要件があります- メタデータハブは、共有メタデータ環境内のシステムと製品間でメタデータの交換を提供する必要があります。ハブには、サードパーティのツールがハブのサービスを制御できるようにする、記録的でオープンなプログラムオブジェクトインターフェイス（たとえば、COMまたはCORBAを使用）が必要です。メタデータ交換では、業界で識別されるファイル形式（comma区切りファイル、Meta Da

データウェアハウジングは、ビジネスに意味のあるビジネス洞察を提供するために、他のさまざまなソースからデータを収集して処理するために一般的に使用される方法です。データウェアハウスは、サポート管理の決定を目的として特別に作成されています。データウェアハウスには、次の2つの主要部分があります- 実店舗 −SQLクエリを使用してクエリできるMicrosoftSQL Serverデータベース、およびレポートの実行に必要なOLAPデータベース。 論理スキーマ −実店舗のデータにマッピングする概念モデル。 実店舗 データウェアハウスの物理ストアには、SQLクエリを使用してクエリできるデータ

データウェアハウジングプロセスでは、データステージングサーバーソフトウェアのデータステージング領域と、抽出、変換、および読み込みアクティビティの結果のデータストアアーカイブ（リポジトリ）が収集されます。 データステージングソフトウェアサーバーは、OLTPデータソースから抽出されたデータを一時的に保存および変更し、アーカイブリポジトリは、データマートおよびデータウェアハウスにロードするために、クリーンアップされ、変換されたデータと属性を保存します。 データステージングプロセスは、情報をストリームまたはファイルとしてインポートし、変更し、統合されたクリーンなデータを生成し、データウェアハウス、

データウェアハウスは、組織の運用データベースから独立して維持されるデータベースを定義します。データウェアハウスシステムは、複数のアプリケーションシステムの統合を可能にします。分析用の統合された履歴レコードの強固なプラットフォームをサポートすることにより、データ処理をサポートします。 データウェアハウスは、リモートベースリレーションで表されるマテリアライズドビューのセットと見なすことができます。クエリが正式な場合、初期データソースにアクセスすることなく、マテリアライズドビューを使用してローカルで計算されます。 データウェアハウスは、時間の経過とともに継続的に派生するアクティブなエンティティです

データウェアハウスデータベース データウェアハウジングは、ビジネスに意味のあるビジネス洞察を提供するために、複数のソースからデータを収集および管理するために一般的に使用される手法です。データウェアハウスは、サポート管理の意思決定を目的として特別に作成されています。 簡単に言うと、データウェアハウスは、組織の運用データベースから独立して維持されるデータベースを定義します。データウェアハウスシステムは、複数のアプリケーションシステムの統合を可能にします。分析用の統合された履歴データの強固なプラットフォームをサポートすることにより、データ処理を提供します。 データウェアハウスは、OLTPデータ

データウェアハウジングは、ビジネスに意味のあるビジネス洞察を提供するために、複数のソースからデータを収集および管理するために一般的に使用される手法です。データウェアハウスは、サポート管理の意思決定を目的として特別に作成されています。 簡単に言うと、データウェアハウスは、組織の運用データベースから独立して維持されるデータベースを定義します。データウェアハウスシステムは、複数のアプリケーションシステムの統合を可能にします。分析用の統合された履歴データの強固なプラットフォームをサポートすることにより、データ処理を提供します。 データウェアハウスのユーザーには、次のようなさまざまなタイプがあります

データを知識に変換する従来の手法は、手動の分析と解釈に依存しています。たとえば、医療業界では、専門家が四半期ごとに医療データの現在の傾向と変化を体系的に分析することはよく知られています。 スペシャリストは、スポンサーの医療機関への分析の詳細を示すレポートをサポートします。このレポートは、ヘルスケア管理の将来の意思決定と計画の基礎になります。惑星地質学者が惑星や小惑星のリモートセンシング画像をふるいにかけ、衝突クレーターなどの関心のある地質学的オブジェクトを注意深く配置してカタログ化するなど、いくつかのタイプのアプリケーションがあります。 この形式のデータセットの手動プロービングは、時間がかか

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構築し、それによって世界規模の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情報およびビジネスプロセ

マテリアライズド・ビュー作成ステートメントのSELECT節は、マテリアライズド・ビューに含まれるデータを表します。定義できるものを制限するいくつかの制限と、複数のテーブルを結合できます。ビュー、インラインビュー（SELECTステートメントのFROM句のサブクエリ）、サブクエリ、およびマテリアライズドビューを含むいくつかの要素があり、これらはすべてSELECT句で結合または代入できます。 マテリアライズドビューにはさまざまな種類があります- 集計を使用したマテリアライズドビュー −データウェアハウスでは、マテリアライズドビューには通常集計が含まれます。迅速な更新を可能にするには、SELECT

データキューブを使用すると、データを複数の次元でモデル化および表示できます。それは次元と事実によって表されます。言い換えると、ディメンションは、組織が記録を保持する必要があることに関連するビューまたはエンティティです。 たとえば、AllElectronicsは販売データウェアハウスを作成して、店舗の販売関連のディメンションの時間、アイテム、支店、および場所の記録を維持できます。これらのディメンションにより、ストアはアイテムの月間売上や、アイテムが販売された支店や場所などを追跡できます。 各ディメンションには、それに関連するテーブルを含めることができます。これはディメンションテーブルと呼ばれ

スタースキーマは、データをディメンションテーブル、ファクトテーブル、およびマテリアライズドビューに構築するための会議です。すべてのデータは列に保存され、多次元オブジェクトとして機能する列を識別するためにメタデータが必要です。 スタースキーマは、設計が多次元データモデルを定義するリレーショナルスキーマであるリレーショナルスキーマです。スタースキーマは、明示的なデータウェアハウススキーマです。このスキーマの実体関連図は、ポイントを使用してメインテーブルから分岐した星を再現するため、スタースキーマと呼ばれます。スキーマの中央には高ファクトテーブルが含まれ、星はディメンションテーブルです。 ディメ

スノーフレークスキーマはスタースキーマモデルの変形であり、レコードを追加のテーブルにさらに分割することにより、一部のディメンションテーブルが正規化されます。開発中のスキーマグラフは、雪の結晶に相当する形状を形成します。 スノーフレークスキーマは、スタースキーマの拡張であり、スターの各ポイントがより多くのポイントに分割されます。スノーフレークスキーマがスノーフレークに似ているため、スノーフレークスキーマとして知られています。スノーフレークは、STARスキーマのディメンションテーブルを正規化する方法です。すべてのディメンションテーブルを完全に正規化すると、結果の構造は、ファクトテーブルが中央にあ

スタースキーマ スタースキーマは、レコードをディメンションテーブル、ファクトテーブル、およびマテリアライズドビューに編成するための会議です。すべての情報は列に格納され、多次元オブジェクトとして機能する列を識別するためにメタデータが必要です。 スタースキーマは、設計が多次元データモデルを記述するリレーショナルスキーマであるリレーショナルスキーマです。スタースキーマは、明示的なデータウェアハウススキーマです。このスキーマの実体関連図は、ポイントを使用してメインテーブルから分岐した星を再現するため、スタースキーマと呼ばれます。スキーマの中央には大きなファクトテーブルが含まれており、星のポイントは

概念階層は、一連の低レベルの概念からより大規模でより一般的な概念への一連のマッピングを表します。概念階層は、情報または概念を階層構造または特定の半順序で編成します。これらは、知識を簡潔で高レベルの方法で定義し、いくつかの抽象化レベルで可能なマイニング知識を作成するために使用されます。 概念階層には、ツリーに編成されたノードのセットが含まれ、ノードは概念と呼ばれる属性の値を定義します。特定のノード「ANY」は、ツリーのルートに制約されます。概念階層内の各ノードのレベルに合わせて番号が作成されます。ルートノードのレベルは1です。非ルートノードのレベルは、その親レベル番号のレベルの1つです。 値

多次元モデルでは、データはいくつかの次元に配置され、各次元には、概念階層によって表されるいくつかのレベルの抽象化が含まれます。この組織は、さまざまな視点からレコードを表示するための適応性を備えたユーザーをサポートしています。 いくつかのOLAPデータキューブ操作は、これらの複数のビューを引き続き実現し、手元のデータのインタラクティブなクエリと分析を可能にします。したがって、OLAPは、インタラクティブなデータ分析に便利な環境をサポートします。 データウェアハウスからのデータ取得を実装するために使用される5つの基本的なOLAPコマンドは次のとおりです- ロールアップコマンド − ROLL

ROLAPはリレーショナルOLAPを表します。おなじみのリレーショナルDBMSテクノロジーに基づいてデータを保存できます。この方法では、データと関連する集計がRDBMSに保存され、OLAPミドルウェアを使用してデータキューブの処理と探索が実行されます。 このアーキテクチャは、RDBMSバックエンドの最適化を対象としており、データキューブナビゲーションロジックを含む、より多くのツールとサービスをサポートします。 RDBMSバックエンドを使用しているため、ROLAPの主な利点は、大量のデータを管理する際のスケーラビリティです。 これらは、リレーショナルバックエンドサーバーとクライアントフロント

MOLAPは、多次元OLAPを表します。データストレージユニットとしてタプルをサポートします。 MOLAPは、専用のn次元配列ストレージエンジンとOLAPミドルウェアを適用してデータを処理します。したがって、OLAPクエリは、関連する多次元ビュー（データキューブ）に直接アドレス指定することで完了します。 この構造は、トランザクション情報の集計への事前計算に重点を置いているため、クエリの実行パフォーマンスが高速になります。特に MOLAPは、ロード時に各階層レベルで集計されたメジャーを事前に計算して保存し、これらの値を保存してインデックスを作成し、すぐに取得できるようにします。 完全な事前

SOIは、サービス指向の統合を表します。これは、サービス指向メカニズムでサービス協力のみを使用してコンピューティングエンティティを統合することとして表されます。サービス指向統合は、IT組織が現在のソフトウェアにロックされた機能を再利用可能な機能として提供できるようにすることで、レガシーで柔軟性のない異種システムの統合に関する問題に対処します。 この種の統合の用途は常にあり、複合ソフトウェア、または複数のアプリケーションのプロセスとデータを組み合わせたアプリケーションの作成が含まれます。たとえば、このパラダイムを利用することにより、ソフトウェア開発者は、必要に応じてインターフェイスを作成し、イ

SOAは、サービス指向アーキテクチャーの略です。これは、プロトコルを介して複数のアプリケーションにサービスを提供する分散システムを構築するために作成されたデザインパターンです。これは概念であり、プログラミング言語やプラットフォームに対して定義されていません。 これは、コンピュータソフトウェア設計のアーキテクチャ設計であり、アプリケーションコンポーネントは、通常はネットワークを介して、接続プロトコルを介して他のコンポーネントへのサービスをサポートします。サービス指向の機能は、あらゆる製品、ベンダー、またはテクノロジーに依存しません。 SOAにより、複数のネットワーク上のソフトウェアコンポーネ