Uvod u kocku podataka
Kocka podataka kao što mu ime kaže je proširenje dvodimenzionalne kocke podataka ili dvodimenzionalna matrica (stupac i redovi) Kad god postoji puno složenih podataka za agregiranje i treba apstrahirati relevantne ili važne podatke. Tu dolazi do izražaja potreba za kockom podataka.
Kocka podataka u osnovi se koristi za predstavljanje specifičnih informacija koje su dobivene iz ogromnog skupa složenih podataka. Na primjer, otišli ste u trgovački centar u kojem ima puno predmeta smještenih u različitim kutovima trgovačkog centra i vrlo je teško pronaći predmet potrebe u vrijeme potrebe. Ako vam je priznato kako poredaju proizvode koji su smješteni u trgovačkom centru, kupnja tog predmeta postat će jednostavna i bez problema. To predstavlja da je kocka podataka sa savršenim dimenzijama i većim rasponima vrijednosti ili možemo reći i referenca na trodimenzionalne podatke.
Što je podatkovna kocka?
Ima mnoge karakteristike kako slijedi:
- To može ići vrlo daleko i uključuje mnogo više dimenzija.
- Poboljšava poslovne strategije analizom svih podataka.
- Pomaže u dobivanju najnovijeg tržišnog scenarija uspostavljanjem trendova i analizom performansi.
- On igra vrlo značajnu ulogu stvaranjem prelaznih kockica podataka kako bi služio zahtjevima i premošćivao jaz između skladišta podataka i svih alata za izvještavanje, posebno u alatu za izvješćivanje skladišta podataka.
- U ostalim fazama bit će ulazni izvor koji se istovremeno nadzire i upravlja, cilj je uspostaviti vezu i krajnjeg protoka između izvora do odredišta s intermedijarnim kockama podataka koji komuniciraju sa poslužiteljima.
Vrste kocke podataka
Postoje dvije vrste kocke podataka koje se uglavnom koriste u poslovanju ili poduzećima:
1. Višedimenzionalna kocka podataka (MOLAP)
Kao što mu ime kaže, Višedimenzionalna kocka podataka koristi se uglavnom u poslovnim zahtjevima gdje postoje ogromni skupovi podataka. Proizvodi razvijeni i slijede uključuju strukturu MOLAP-a koji ima oblik višedimenzionalnog niza. Ova struktura pomaže u poboljšanju velikog skupa podataka s rijetkim i povećanom razinom MOLAP-a. Iz ovoga možemo doći do činjenice da to neće predstavljati nikakve konkretne podatke ili grupirane vrijednosti podataka iz skupa podataka.
To će u konačnici povećati potrebe za prostorom ili spremištem, što ponekad nije potreba za satom. Prema tome, čineći strukturu nepoželjnom ometaju podatkovne vrijednosti i skupove dimenzija koje predstavljaju podatke.
Jedan od zanimljivih ciljeva ovog MOLAP-a jest taj da ima format indeksiranja za predstavljanje svake dimenzije kocke podataka koji poboljšava cjelokupni razvoj i strukturu za prikupljanje relevantnijih informacija.
No, kako sve ima prednost, ima i nedostatak o kojem se u ovom slučaju govori za ogromne skupove podataka i sve manju matricu, što je ponekad i nepoželjno. Dakle, da bismo izbjegli i učinili strukturu poželjnom iskoristit ćemo tehnike kompresije koje će umanjiti ometanje svojstva indeksiranja tako potrebnog poslovnog modela MOLAP-a.
2. Relacijska podatkovna kocka (ROLAP)
To je također druga kategorija kocke podataka za analizu podataka koja religiozno slijedi model relacijske baze podataka. Ako usporedimo s višedimenzionalnom kockom podataka, tada posjeduje dvostruko veći broj relacijskih tablica da bi odredio dimenzije sa skupovima podataka i zahtjevima. Svaka od ovih tablica sadrži specifičan prikaz koji se zove kuboid.
Mnogo je kategorija koje se istražuju i pod nadzorom su vrlo bujne poput SOLAP-a, DOLAP-a, WOLAP-a itd.
Također postoji i hibridni OLAP koji nije ništa drugo nego kombinacija i ROLAP-a i MOLAP-a. Također se koristi vrlo značajno, ali opet ovisi o poslovnim zahtjevima. Hibridni OLAP nije najčešće korištena kocka podataka, ali tada mnoge organizacije preferiraju zbog svoje vrhunske mogućnosti i mogućnosti obrade podataka. Još jedna vrlo lijepa kvaliteta je što sadrži provjeru i višedimenzionalne i relacijske baze podataka što pomaže u upravljanju podacima i podacima unutar baza podataka vrlo učinkovito. To pomaže u optimiziranoj potrošnji vremena optimiziranjem i upravljanjem ćelijama. Ispraviti razliku i dobiti u usporedbi s oba HOLAP-a može biti preferencijalno zbog upravljačkih sposobnosti.
U smislu koncepta vađenja podataka, kocka podataka igra vrlo bitnu ulogu za obje kategorije MOLAP i ROLAP.
Prednosti
- Povećava produktivnost poduzeća.
- Poboljšava ukupne performanse i učinkovitost.
- Prikazivanje ogromnih i složenih skupova podataka pojednostavljuje se i pojednostavljuje.
- Ogromna baza podataka i složeni SQL upiti su također upravljivi.
- Indeksiranje i naručivanje pruža najbolji skup podataka za analizu i tehnike iskopavanja podataka.
- Brži i lako dostupan jer posjeduje unaprijed definirane i unaprijed izračunate skupove podataka ili kocke podataka.
- Agregiranje podataka čini pristup svim podacima vrlo brzim na svakoj mikrorazini što u konačnici vodi do jednostavnog i učinkovitog održavanja i smanjenog vremena razvoja.
- OLAP će vam pomoći da dobijete brzo vrijeme odziva, brzu krivulju učenja, svestrano okruženje, do širokog raspona dosega za sve aplikacije, potrebu za resursima i manje vremena čekanja s kvalitetnim rezultatom.
Zaključak
U današnjem scenariju, svi veliki poslovni divovi pokušavaju na svojoj razini najbolje strategirati i pojednostaviti poslovanje s određenim modelima podataka i kockama podataka. Istraživači također pokušavaju osmisliti raznovrsnije i poboljšane poslovne modele kako bi činili cjelokupnu proizvodnju i razvoj poslovnih organizacija.
Preporučeni članci
Ovo je vodič Što je kocka podataka? Ovdje ćemo raspraviti što je kocka podataka i vrste kocke podataka zajedno s prednostima. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -
- Sažetak klase u Pythonu
- Sažetak klase na Javi
- Konstruktor i destruktor u C ++
- Poništavanje u C ++