プログラミング

データ変換では、データはマイニングに適用可能な形式に変換またはリンクされます。データ変換には、次のものを含めることができます- スムージング −データからノイズを除去するために機能する可能性があります。このような手法には、ビニング、回帰、クラスタリングが含まれます。 集約 −集計では、集計または集計操作がデータに適用されます。 一般化 −一般化では、低レベルまたは「プリミティブ」（生）データが、概念階層の必要性を通じて大規模な概念によって復元されます。 データ変換には次のようなさまざまなサービスがあります- 統合 −統合には、代理キーの生成、あるスキームから別のスキー

ジョブコントロールには次のようなさまざまなサービスがあります- 仕事の定義 −運用プロセスを作成する最初のステップは、一連のステップをジョブとして定義し、ジョブ間の関係を指定する方法を用意することです。ここにデータウェアハウスの構造が書かれています。 場合によっては、特定のテーブルの負荷が低下すると、それに基づいてテーブルをロードする能力に影響を与えます。たとえば、顧客テーブルが適切に更新されていない場合、顧客テーブルに登録されなかった新規顧客の販売ファクトをロードするのは危険です。 ジョブスケジューリング −運用環境は、時間ベースおよびイベントベースのスケジューリングなどの標準機能を提

クエリ管理サービスは、クエリの生成、データベースでのクエリの実装、および結果セットのデスクトップへの返送の間の交換を処理する一連の可能性です。これらのサービスは、データベースとの顧客の協力に完全な影響を及ぼします。 クエリ管理には次のようなさまざまなサービスがあります- コンテンツの簡素化 −これらの手法は、いくつかの明確なクエリが作成される前に、データとクエリ言語の複雑さからユーザーを保護しようとします。これには、ユーザーの表示をテーブルと列のサブセット、事前定義された結合ルール（列、タイプ、パス設定を含む）、および標準フィルターに制限することが含まれます。 コンテンツ簡素化メタデータ

標準レポートは、ユーザーとのやり取りが制限され、対象者が広く、定期的な実行スケジュールを持つ、制作スタイルの固定形式のレポートを作成する機能を提供します。アプリケーションテンプレートは、基本的にはカジュアルな種類の標準レポートです。 スペクトルの正式な終わりでは、ERPシステムが運用トランザクションとレポートのワークロードを処理できない場合、大規模な標準レポートシステムが表面化する傾向があります。本格的な標準レポートは、独自の要件とサービスのセットを含む大きな仕事です。この場合、この取り組みの管理を単独で担当する標準的なレポートプロジェクトが必要です。 標準のレポートツールには次のようなさ

クエリフォーミュレーションには、次のようなさまざまな機能があります- マルチパスSQL −比較を評価したり、レポートブレーク行の非加算メジャーを正しく計算したりするために使用できます。クエリツールは、レポートを複数のクエリに分割し、DBMSによって個別に処理する必要があります。 クエリツールは、個別のクエリの結果をインテリジェントに自動的に結合します。マルチパスSQLを使用すると、複数の適合データマート（場合によっては異なるデータベース）の複数のファクトテーブルにドリルオーバーすることもできます。 たとえば、売上とコストは複数のデータベースにある場合がありますが、組織と期間などの同じディ

サーバープラットフォームには次の要件があります- ボラティリティ −ボラティリティは、データベースの動的特性を計算します。これには、データベースが更新される頻度、毎回変更または置換されるデータの量、ロードウィンドウの長さなどの領域が含まれます。日次データは、週次または月次データよりも不安定です。 顧客の解約率は、顧客の次元が時間の経過とともにどの程度変化するかを示します。これらの質問に対する解釈は、ハードウェアプラットフォームのサイズと速度に直接的な影響を及ぼします。データウェアハウスは、ビジネスとテクノロジーの両方の曲線の完全な矢面に立たされています。ビジネスとテクノロジーは急速に変化し

ハードウェアおよびオペレーティングシステムプラットフォームには、次のようなさまざまなカテゴリがあります- メインフレーム −データウェアハウスは、おそらくこれが適用されない1つのアプリケーションです。特に、メインフレームはデータウェアハウジングの第一選択のプラットフォームではありません。 いくつかの成功したメインフレームベースのデータウェアハウスがあります。それらのほとんどは、さまざまな年数にわたってメインフレーム上にあり、移動にコストがかかるか、過剰な容量を利用しているため、限界費用は比較的低くなっています。 メインフレームは、データウェアハウジングにとって必ずしも費用効果が高いとは限

サーバー市場には、対称型マルチプロセッシング（SMP）、超並列処理（MPP）、不均一メモリアーキテクチャ（NUMA）などの3つの基本的な並列処理ハードウェアアーキテクチャがあります。 対称型マルチプロセッシング（SMP） SMPアーキテクチャは、複数のプロセッサを備えた個別のデバイスであり、すべてが1つのオペレーティングシステムによって管理され、すべてが同様のディスクとメモリ領域にアクセスします。 8〜32個のプロセッサ、並列データベース、大容量メモリ（2ギガバイト以上）、優れたディスク、および優れた設計を備えたSMPマシンは、中規模のウェアハウスで十分に機能するはずです。 データベー

データウェアハウスシステムには、次のようなさまざまな要素があります- ソースシステム −ビジネスのトランザクションをキャプチャするサービスを提供するデータの運用システム。ソースシステムは、メインフレーム環境では「レガシーシステム」と呼ばれます。 ソースシステムの機能は、稼働時間と可用性です。ソースシステムとは反対のクエリは、通常のトランザクションフローの要素であり、レガシーシステムに対する要求が厳しく制限されている、明確な「アカウントベース」のクエリです。 データステージングエリア −データウェアハウスで使用するためのソースレコードを単純化、変換、結合、重複排除、保管、アーカイブ、および

データステージングは​​、次のサブプロセスを含む主要なプロセスです- 抽出 −抽出ステップは、データウェアハウス環境に情報を取り込む最初のフェーズです。抽出とは、ソースデータの読み取りと学習、および必要な要素のデータステージング領域へのコピーを定義します。 変革 −データはデータステージング領域に抽出されるため、次のようないくつかの可能な変換プロセスがあります- スペルミスを修正し、ドメインの競合（郵便番号と矛盾する都市名を含む）を解決し、欠落しているデータコンポーネントを処理し、標準形式に決定することで、データをクリーンアップできます。 データウェアハウスにとって有益ではない

ビジネスディメンションライフサイクルには、次のようなさまざまなアプローチがあります- プロジェクト計画 −プロジェクト計画では、準備評価やビジネスの正当化など、データウェアハウスプロジェクトの説明と範囲に対応します。これらは、データウェアハウスプロジェクトに関連する高い可視性とコストのためのタスクです。 プロジェクト計画は、プロジェクトタスクの割り当て、継続、および順序付けと組み合わせて、リソースおよびスキルレベルの人員配置要件を対象としています。結果として得られる統合プロジェクト計画は、ビジネスディメンションライフサイクルおよび含まれる関係者に関連するすべてのタスクを認識します。これは、

実体関連モデリングは、データの冗長性を排除するための論理的な設計アプローチです。企業は注文を受けてユーザーに製品を販売していると見なされます。 評価の最初の数日間、リレーショナルデータベースのずっと前に、この情報を最初にコンピュータに転送できるようになると、元の紙の注文がいくつかのフィールドを持つ個別の脂肪データとしてキャプチャされる可能性があります。このようなデータは、50フィールドにわたって1000バイト配信される可能性があります。オーダーのライン要素は、マスターデータに埋め込まれたフィールドの繰り返しセットとして定義されました。このデータをコンピューターで受信することは非常に有益でした

次元モデリングは、知覚的で高性能なアクセスを可能にする標準構造でデータを提示するための論理的な設計方法です。それは遺伝的に次元があり、いくつかの制限のあるリレーショナルモデルを必要とする分野を順守します。 各ディメンションモデルは、ファクトテーブルと呼ばれるマルチパートキーを持つ1つのテーブルと、ディメンションテーブルと呼ばれる小さなテーブルのグループで構成されます。各ディメンションテーブルには、ファクトテーブルのマルチパートキーの要素の1つに相関する個々の要素の主キーがあります。この独特の星のような構造は、星の結合として知られています。これは、リレーショナルデータベースの最初の日までさかの

次元モデルには、実体関連モデルにはないいくつかの重要なデータウェアハウスの利点があります。まず、次元モデルは特定の標準アーキテクチャです。ドキュメント作成者、クエリデバイス、およびユーザーインターフェースは、ディメンションモデルに関する強力な仮定を作成して、ユーザーインターフェースをより理解しやすくし、処理をより効果的にすることができます。 たとえば、エンドユーザーによって設定されたいくつかの制約がディメンションテーブルから表示されるため、エンドユーザーツールは、ビットベクトルインデックスの必要性を介して、ディメンション内の属性全体で高度な実装の「ブラウジング」を提供できます。 メタデータ

対処するに値する次元モデリングについて、いくつかの神話が浮かんでいます。 それは、ストーブパイプの意思決定支援システムにつながる次元データモデルを実行している可能性があります。この神話は、変更できない特定のソフトウェアのみを提供することで非正規化を非難し続けています。これは、メッセージを正確に後方に取得することに成功した次元モデリングの近視眼的な解釈です。 まず、すべての実体関連モデルには、同じ情報を含む同等の次元モデルのセットがあると主張しました。第二に、組織の変化とエンドユーザーの適応が存在する場合でも、次元モデルはその形式を変更せずに優雅に拡張することを示しました。これは、SQLの書

ファクトテーブルとディメンションテーブル −次元モデリングの要素は、ほぼすべてのタイプのビジネスデータをデータのキューブのタイプとして記述できることです。キューブのセルには測定値が含まれ、キューブのエッジはデータの自然な次元を表します。 デザインで3次元以上を有効にできるため、技術的にはキューブをハイパーキューブと呼ぶ必要がありますが、メソッドキューブとデータキューブは基本的にすべての人が使用します。 事実 −次元モデルは、事実と属性を特徴づけます。事実は、一般的に事前に認識されていないものです。事実は市場の見方です。ビジネスの世界ではいくつかの事実は数学的なものですが、テキストで評価でき

個別ファクトテーブルを設計するには、次の方法があります- データマートの選択 −最も簡単な方法でデータマートを選択することは、従来の情報源を選択することと同じです。一般的なデータマートには、発注書、出荷、小売販売、支払い、またはユーザー接続が含まれます。これらは、単一ソースのデータマートのインスタンスである可能性があります。 場合によっては、複数のレガシーソースを含む必要があるデータマートを定義できます。マルチソースデータマートの例はユーザーの収益性であり、収益を定義するレガシーソースをコストを表すレガシーソースと組み合わせる必要があります。 データウェアハウスの設計者は、最初は単一ソー

プロジェクトを促進するためのさまざまなツールは次のとおりです- データウェアハウスバスアーキテクチャマトリックス −設計チームが社内会議で作成したマトリックスをクリーンアップして、複数の設計者、権限、およびエンドユーザーとの会議のプレゼンテーションサポートとして使用できます。マトリックスは、設計の概要として非常に役立ちます。各オーディエンスに、データウェアハウスの最終的な機能がどのように発展するかを確認できます。 ファクトテーブル図 −バスアーキテクチャのマトリックスを準備した後、完成した各ファクトテーブルの論理図を準備できます。ファクトテーブルには、特定のファクトテーブルの詳細だけでなく

私たちのコンピュータシステムと情報のセキュリティは常に危険にさらされています。 Webの大幅な成長と、ネットワークへの侵入および攻撃のためのツールやトリックへのアクセスの増加により、侵入検知がネットワーク管理の重要な要素になりました。侵入は、ネットワークリソース（ユーザーアカウント、ファイルシステム、システムカーネルなどを含む）の整合性、機密性、または可用性を脅かす一連のイベントとして表すことができます。 一部の商用侵入検知システムは制限があり、ソリューション全体をサポートしていません。このようなシステムは、一般的に悪用検出アプローチを採用しています。悪用検出は、シグネチャとして保存される既

以下は、データマイニング技術を侵入検出に使用または作成できる領域であり、次のとおりです- 侵入検知のためのデータマイニングアルゴリズムの開発 −データマイニングアルゴリズムは、誤用の検出と異常の検出に使用できます。悪用検出では、トレーニング情報は「通常」または「侵入」のいずれかとしてラベル付けされます。次に、分類子を変更して、既知の侵入を検出できます。 この分野には、分類アルゴリズム、相関ルールマイニング、コストに敏感なモデリングの適用を含む複数の研究があります。異常検出は、正常な動作のモデルを構築し、それからの有意な逸脱を自動的に検出し、教師あり学習または教師なし学習を利用できます。 監