개인 재정

빅 데이터 애플리케이션 - 더미

커스텀 애플리케이션과 써드 파티 애플리케이션은 큰 데이터 소스를 공유하고 검토 할 수있는 대체 방법을 제공합니다. 참조 아키텍처의 모든 계층이 자체적으로 중요하지만이 계층은 혁신과 창의성의 대부분이 분명하게 드러나는 곳입니다. 이러한 응용 프로그램은 수평 적으로 가로 질러서 일반적으로 발생하는 문제를 해결합니다 ...

대규모 데이터 가상화 기본 - 더미

가상화는 리소스와 서비스를 기본 물리적 전달 환경과 분리하기 때문에 큰 데이터에 이상적입니다 단일 물리적 시스템 내에서 많은 가상 시스템을 생성 할 수 있습니다. 기업이 가상화를 구현 한 주된 이유 중 하나는 다양한 워크로드 혼합 처리의 성능과 효율성을 향상시키는 것입니다. ...

빅 데이터 분석 및 데이터웨어 하우스 - 더미

데이터웨어 하우스의 기능을 가져 오는 데 가치를 발견하게됩니다 큰 데이터 환경을 함께 제공합니다. 대용량 데이터가 데이터웨어 하우스와 함께 사용할 수있는 하이브리드 환경을 만들어야합니다. 먼저 설계된 데이터웨어 하우스가 변경되지 않는다는 사실을 인식하는 것이 중요합니다.

거대한 데이터와 다각형 지속성 - 더미

다구라는 용어는 큰 데이터에 대해 빌려 쓰여지고 몇 가지 핵심 데이터베이스 기술을 사용하며 이는 구현 계획에서 가장 가능성있는 결과입니다. Polyglot의 공식적인 정의는 & ldquo; 여러 언어를 사용하는 사람. & rdquo; 하나의 영속성을 선택하기가 어려울 것입니다 ...

큰 데이터 클라우드 배치 모델 - 더미

두 가지 핵심 클라우드 모델은 공용 클라우드와 사설 구름. 클라우드 컴퓨팅은 응용 프로그램, 컴퓨팅, 저장소, 네트워킹, 개발 및 배포 플랫폼은 물론 비즈니스 프로세스를 포함하는 일련의 공유 컴퓨팅 리소스를 제공하는 방법입니다. 클라우드 컴퓨팅은 기존의 사일로 된 컴퓨팅 자산을 공유 환경으로 전환합니다 ...

비즈니스 분석 (OLAP) - 더미

비즈니스 분석은 다차원 방식으로 데이터 시각화를 설명하는 데 사용되는 용어입니다. 쿼리 및 보고서 데이터는 일반적으로 2 차원 데이터의 행 다음에 행으로 표시됩니다. 첫 번째 차원은 데이터 열의 제목입니다. 두 번째 차원은 해당 열 머리글 아래에 나열된 실제 데이터입니다. 비즈니스 분석은 사용자를 허용합니다.

데이터웨어 하우징 제품 및 회사 체크 - 더미

데이터웨어 하우징 제품의 모든 범주 (예 : OLAP 도구, 데이터 마이닝 도구, 기본보고 및 쿼리 도구, 데이터베이스 엔진, 추출 제품, 데이터 품질 도구 및 데이터웨어 하우스 관리 및 관리 도구)에는 많은 제품이 있습니다. 하나 이상의 데이터웨어 하우징 제품을 만드는 각 공급 업체가 사용자를 포함시키고 자합니다.

큰 데이터 클라우드 공급자 - 더미

클라우드 공급자는 모든 형태와 크기로 제공되며 큰 데이터를 위해 다양한 제품을 제공합니다. 일부는 가계 이름이고 다른 일부는 최근에 출현하고 있습니다. 큰 데이터에 사용할 수있는 IaaS 서비스를 제공하는 일부 클라우드 제공 업체에는 Amazon이 포함됩니다. AT & T, GoGrid, Joyent, Rackspace, IBM, Verizon / Terremark 등이 있습니다. Amazon의 Public Elastic Compute Cloud ...

데이터 마트 또는 데이터웨어 하우스? - 마네킹

데이터 마트에 대한 아이디어는 블로그 및 컴퓨터 무역 언론에서 읽을 수있는 내용과 회의 또는 세미나에서 들었을 수있는 내용에도 불구하고 거의 혁명적이지 않습니다. 데이터 마트는 단순히 규모가 축소 된 데이터웨어 하우스입니다. 공급 업체는 데이터 마트를 정의하는 데 최선의 노력을 다하고 있습니다 ...

데이터웨어 하우스 분류 - 더미

데이터웨어 하우스가 고유 한 요구 사항에 부합하는지 확인해야하지만 일부 지침이 도움이됩니다 당신은 그 환경과 구조의 가능한 복잡성을 결정합니다. 한 가지 좋은 설정은 데이터웨어 하우스 계획에 3 계층 분류를 사용하는 것입니다. 구현의 가능성있는 카테고리를 결정하면 초기 단계로 진행할 수 있습니다.

비즈니스 인텔리전스 아키텍처 및 데이터웨어 하우징

강력한 2 티어 1 세대 클라이언트 / 서버 향이있었습니다. (메인 프레임에서 호스팅되고 쿼리 및보고를 수행 한 일부 비즈니스 인텔리전스 환경은 중앙 집중식 아키텍처로 구축되었습니다.) 개념 상으로 초기 비즈니스 인텔리전스 아키텍처는 분산 된 상태의 최첨단 기술을 고려하면 타당합니다.

데이터 마트가 제공하는 데이터 마트 - 더미

많은 데이터웨어 하우징 전문가는 진정한 데이터 마트가 "소매점"및 데이터웨어 하우스는이 그림과 같이 그 내용을 제공합니다. 이 그림에 표시된 것과 같은 환경에서 데이터 소스, 데이터웨어 하우스, 데이터 마트 및 사용자는 다음과 같은 방식으로 상호 작용합니다. 데이터 소스는 다음과 같이 작동합니다.

특징 - 더미 도구

새로운 도구 세트가 계속해서 도움을 줄 수 있지만 큰 데이터 프레임 워크를보다 효과적으로 관리하고 분석하면 필요한 것을 얻을 수 없을 수도 있습니다. 또한 다양한 기술로 가용성, 확장 성 및 고성능과 같은 큰 데이터 분석 및 요구 사항을 지원할 수 있습니다. 이 중 일부는 ...

데이터웨어 하우징 용 데이터 마이닝 - 더미

때때로 데이터웨어 하우징 용 데이터 마이닝은 다른 형태의 비즈니스 인텔리전스. 이러한 통합 부족은 다음 두 가지 이유로 발생합니다. 비즈니스 사용자는 데이터 마이닝의 통계 기반에 필요한 지식이 없습니다. 주류 비즈니스 인텔리전스 공급 업체는 강력한 데이터 마이닝 도구를 제공하지 않으며 데이터 마이닝 공급 업체는 제공하지 않습니다 ...

대시 보드 및 스코어 카드 원칙 - 더미

데이터웨어 하우스의 대시 보드 및 스코어 카드 기능의 기본 원리는 " 많은 일을하지만 너무 열심히 일하게 만들지 마라. "비즈니스 인텔리전스 제품에 투입된 모든 인적 요소와 유용성 연구에도 불구하고 공급 업체가 최선의 노력을 기울 였음에도 불구하고 제공하는 교육의 종류와 관계없이 ...

데이터웨어 하우스 디럭스 용 데이터 추출, 이동 및로드 - 더미

데이터웨어 하우스 고급 구현 커지고 항상 커지고 있습니다. 수백 기가 바이트 (기가 바이트는 10 억 바이트) 및 심지어 테라 바이트 (1 조 바이트)를 사용하는 구현이 점점 더 보편화됩니다. 이러한 양의 데이터와 사용자 액세스를 관리하려면 매우 강력한 서버와 데이터베이스가 필요합니다. ...

데이터웨어 하우스 : 소스 데이터 피드 - 더미

데이터웨어 하우스는 본질적으로 분산 된 물리적 데이터 저장. 정보 자산의 배포는 시스템과 기업 전반의 성능과 유용성을 지원합니다. 이 가용성 수준을 데이터웨어 하우징 임무와 목표의 초석으로 삼으십시오. 이 그림은 데이터의 중요한 데이터를 저장하는 방법을 보여줍니다 ...

빅 데이터 용 마이닝 - 더미

데이터 마이닝은 대용량 데이터를 탐색 및 분석하여 빅 데이터 . 이 기술은 통계 및 인공 지능 (AI) 분야에서 나온 것으로, 데이터베이스 관리가 약간 혼재되어 있습니다. 일반적으로 데이터 마이닝의 목표는 분류 또는 예측입니다. 분류에서 아이디어는 ...

데이터웨어 하우스 Supreme을위한 데이터 소스 및 비즈니스 인텔리전스 도구 -

데이터웨어 하우스의 주제 영역에는 수많은 데이터 소스가 있습니다. 좋은 소식 : 많은 소스가 사용자의웨어 하우징 환경 외부에 있기 때문에, 사용자는웨어 하우스에 가져 오기위한 모든 추출, 변환 및로드에 대한 개인적 책임이 없습니다. 나쁜 소식 : 누군가가 ...

데이터웨어 하우스 용 데이터 원본 및 비즈니스 인텔리전스 도구 - 인형

운이 좋지는 않을 것입니다 디럭스 데이터웨어 하우스를 구축 할 때 단일 소스 환경을 찾는 데 충분합니다. 이제는이 목록의 문제를 포함하여 처리해야하는 완전히 새로운 일련의 문제가 있습니다. 유사한 정보를위한 다양한 인코딩 : 고객 번호의 다른 세트는 다른 소스에서 제공됩니다. 데이터 무결성 ...

데이터웨어 하우징 : 작동 정의 - 더미

그렇다면 데이터웨어 하우스는 무엇입니까? 데이터 : 사실에 대한 사실 및 정보웨어 하우스 : 상품 및 상품을 저장하기위한 위치 또는 시설 정의 된 오늘날의 데이터웨어 하우징 정의 된 데이터웨어 하우징은 조정 된 것입니다 , 건축 및 정기 복사 ...

데이터웨어 하우징 및 비즈니스 동향 - 더미

이제 데이터웨어 하우징 시대가 시작되었습니다. 차세대 비즈니스 및 관리 트렌드가 긍정적 인 방향으로 나아가는 단계인지 여부를 결정하는 데 사용할 수있는 조금 더 많은 정보 (조금 더 많은 정보)가있을 수 있습니다.

데이터웨어 하우징 및 멀티미디어 정보 - 더미

모든 기술 분야는 끊임없이 변화하고 있으며 데이터웨어 하우징도 예외는 아닙니다. 데이터웨어 하우징은 차세대 기술의 위기에 처해 있기 때문에 가장 중요한 추세에 익숙해 져야합니다. 데이터웨어 하우스는 일반적으로 숫자, 날짜 및 문자 기반 정보 (예 : ...

데이터 마이닝 - 더미 (Dummy)

쿼리,보고 또는 심지어 OLAP와 비교하여 데이터 마이닝에 대한 특징이 있습니다. 구체적인 질문을하지 않고도 정보를 얻을 수 있습니다. 데이터 마이닝은 비즈니스 인텔리전스의 두 가지 중요한 역할을합니다. "무슨 일이 일어날 지 말해주세요"역할 : 데이터 마이닝의 첫 번째 역할은 예측 가능한 것입니다 ...

데이터웨어 하우징, 메인 스트림 기술 및 공급 업체 - 더미

당신이 벤더의 주장과 약속을 가려 내 보려고 할 때 완전히 새로운 볼 게임을 본다. 기존의 데이터웨어 하우징 공급 업체는 이미 자사 제품의 각 기능을 엔터프라이즈로 (대규모의 전사적 글로벌 환경에서 작업 할 수 있어야 함) 만들려하고 있으며, 다른 공급 업체는 다음을 확인합니다.

데이터웨어 하우징 특수 데이터베이스 제품 - 인형

데이터웨어 하우징 전문 데이터베이스 제품을 보유한 여러 공급 업체가 있습니다 체크 아웃. 고려할 가치가있는 5 가지가 있습니다. Cognos (IBM 회사) Cognos는 PowerPlay가있는 다차원 데이터베이스를 제공하는 초기 공급 업체 중 하나였습니다. 제품에는 물리적 MDDB를 생성하는 모델링 환경 (Transformer)이 있습니다.

데이터웨어 하우징 : 운영 데이터 저장소 (ODS) - 더미

새로운 입력이 기존 데이터를 덮어 쓰는 것을 제외하고는 다양한 운영 소스의 ODS 로의 주기적 (일괄 처리) 입력과 함께 고전적인 데이터웨어 하우스처럼. 예를 들어, 은행에서는 ODS (이 정의에 의한)가 언제든지 각 당좌 예금 계좌에 대해 하나의 계정 잔액을 갖습니다. 예의는 ...

데이터웨어 하우징 : ODS 정의 - 더미

여기 ODS에 대한 작업 정의가 있습니다. 운영 상태를 구성하는 데이터가 엔터프라이즈의 다른 위치에서 다른 응용 프로그램으로 관리 되더라도 해당 주제의 현재 운영 상태를 언제든지 반영하는 정보 및 분석 환경입니다. 이 목록은 앞의 각 부분을 설명합니다 ...

데이터웨어 하우징 컨설턴트 : 조심해야 할 사항 - IT와 함께 작업 한 적이 있다면

컨설턴트 (데이터웨어 하우징 전문가)는 모든 컨설턴트가 똑같이 숙련되어 있거나, 똑같이 헌신적이거나, 똑같이 갖추어져 있지는 않습니다. 개별 컨설턴트의 측면과 데이터웨어 하우징 팀에서 수행 할 수있는 역할에 대해 알아보기 전에 다음을 구별 해보십시오 ...

교차 회사 환경에서의 데이터웨어 하우징 - 더미

데이터웨어 하우징은 대개 개인적인 사건입니다. 경쟁자에 대한 외부 데이터가 환경의 일부분 일지라도 회사의 이익과 사용을 위해 만들어진 회사의 데이터웨어 하우스입니다. 흥미로운 추세 - 경영자 회의실 수준에서 분명히 눈에 띄는 추세입니다. 주로 사람들이이 방향으로 기업을 조종하고 있기 때문입니다.

데이터웨어 하우징 : 구조화되지 않은 정보에서 구조화 된 데이터 - 인형

일부 데이터웨어 하우징 아키텍처 계획 비즈니스 분석가는 데이터웨어 하우징을 적절한 구조화되지 않은 지원 정보로의 게이트웨이로 사용합니다. 비즈니스 인텔리전스에 대한 통일 된 접근 방식으로 반대 방향으로 쉽게 전환 할 수 있습니다.

데이터웨어 하우징 : 대시 보드 및 스코어 카드 - 인형

1980 년대 초반 및 중반의 임원 정보 시스템 EIS) 기술, 1990 년대 데이터웨어 하우징 붐의 전신이었습니다. 초기 EIS 기술은 지난 10 년 가까이에 혼란 스러웠던 환영을 받았다. 따라서 일부 사람들은 EIS를 전임자로 간주하지만 친척이 아닌 것으로 간주합니다.

쿼리 및보고 지원을위한 관계형 데이터베이스 설계 - 더미

데이터웨어 하우징 환경 또는 특정 데이터 주요 데이터웨어 하우스에서 제공하는 마트는 유한하고 예측 가능한 보고서 집합을 생성하는 사명을 가질 수 있습니다. 이 작업을 지원하기 위해 관계형 데이터베이스를 설계하거나 데이터베이스 비정규 화 원칙을 토대로 구축하거나 관계형 데이터베이스를 의도적으로 위반하는 접근 방식이 있습니다.

데이터웨어 하우징 : ODS 예제 - 더미

여기에 ODS (운영 데이터 저장). 전 세계의 엘리트 회사 및 개인에게 다양한 서비스를 제공하는 대형 금융 회사에서 일한다고 가정 해보십시오. 일련의 합병 및 인수로 귀사는 현재의 형태로 성장했습니다 ...

데이터웨어 하우징 컨설턴트가 필요합니까? - 더미

귀사는 데이터웨어 하우징 컨설턴트가 필요합니다. 조직 내의 사람들이 데이터웨어 하우징 기술을 사용하거나 외부 도움없이 프로젝트를 완료 할 수 없기 때문입니다. 현재 기업 IT 생활의 단순한 사실은 기능 및 지식과 같은 요소를 압도합니다. 컨설팅 주도 시대, 평이하고 단순합니다. 1980 년대 초반부터 ...

구현이 고유한지 확인하십시오 - 더미

두 가지 데이터웨어 하우스 구현이 정확히 동일하지 않습니다. 데이터웨어 하우스는 여러 구성 요소로 구성되며 각 구성 요소는 여러 가지 (아마도 여러 가지) 방식으로 구현 될 수 있습니다. 이러한 구성 요소에는 다음과 같은 폭이 포함됩니다. 예를 들어 서로 다른 주체와 포커스 포인트의 수 또는 사용할 기능 또는 지역 조직의 수입니다.

실제로 필요한 외부 데이터 결정

빅 데이터 - 더미의 분산 컴퓨팅 기본 사항

회사에서 큰 데이터 프로젝트를 고려하고있는 경우, 먼저 분산 컴퓨팅의 기초를 이해하십시오. 컴퓨팅 리소스는 다양한 방법으로 배포 될 수 있기 때문에 단일 분산 컴퓨팅 모델은 없습니다. 예를 들어 동일한 물리적 서버에 프로그램 세트를 배포하고 메시징 서비스를 사용하여 ...

경영진 리더십 및 데이터웨어 하우징 - 인형

경영진은 데이터웨어 하우징에 대해 전혀 신경 쓰지 않습니다. 그들은하지 않습니다. 그것은 간단합니다. 성공한 데이터웨어 하우징 프로젝트가 제공하는 비즈니스 가치에 대해 신경을 씁니다. 귀하의 회사가 과거에 정보 시스템 및 애플리케이션을 구현하고 관리하는 데있어 더 나은 업무를 수행했다면 데이터웨어 하우징을 필요로하지 않을 것입니다.

귀하의 회사는 기존 데이터 구조를 가지고 있습니까? - 더미 (Dummies)

조직은 하나 이상의 종류의 데이터웨어 하우스를 보유 할 확률이 압도적으로 높습니다. 이는 정보 기능 및 경우에 따라 하나 이상의 사용자 그룹에 분석 기능을 제공하는보고 시스템입니다. 추출 파일이란 무엇입니까? 사용자는 아마도이 유형의 환경을 설명하기 위해 추출 파일이라는 용어를 사용합니다.