개인 재정

문서 빅 데이터 환경의 데이터베이스 - 더미

빅 데이터 프로젝트를위한 두 종류의 문서 데이터베이스를 찾을 수 있습니다. 하나는 전체 문서 스타일 콘텐츠를 저장하는 곳으로 종종 설명됩니다. 다른 하나는 정적 엔티티 또는 문서 부분의 동적 어셈블리로서 영구 저장을위한 문서 구성 요소를 저장하기위한 데이터베이스입니다. 문서 구조 및 그 ...

시맨틱 웹 인형의 출현

컴퓨터 과학의 세계에서 시맨틱은 상대적으로 새롭다. 데이터웨어 하우징. 의미론이란 단어, 기호 또는 문장의 의미 (또는 의미의 해석)를 포함하여 의사 소통에서 의미를 연구하는 것입니다. 논쟁의 한가운데서 몇 번이나 "Let 's not ..."라는 구절을 들었습니까?

기업 정보 통합 서비스 - 더미

업체들은 소프트웨어를 가상 데이터웨어 하우징 도구로 배치하기 시작했습니다. 기본적인 전제는 때로 누군가가 필요로 할 때를 대비하여 데이터를 복사하고 조작하는 것이 의미가 없다는 것입니다. 필요에 따라 소스에서 직접 데이터에 액세스하는 것이 어떻습니까? 아아, 네트워크를 통해 데이터에 액세스 ...

데이터웨어 하우스를 설계 할 때 수신 외부 데이터의 품질 - 더미

필요한 데이터가 있으면 주문 (온라인 사이트에서 옷이나 과일 바구니 주문과 비슷 함)을하면됩니다. 스트림, 파일 전송 또는 다른 수단을 통해 데이터를 받기 시작한 후에는 원활한 항해가 가능합니까? 데이터웨어 하우스를 설계하고 필요한 외부 데이터를 결정할 때 온라인 사이트의 옷이나 과일 바구니 주문과 비슷한 순서로 주문하면됩니다.

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EII Infrastructure Challenge)에 직면 한 > 가상 데이터웨어 하우징은 상당히 정교하고 최첨단의 아이디어처럼 들립니다. 왜 더 널리 퍼지지 않았을까요? 대답은 인프라라고합니다. 신흥 네트워킹 및 통신 기술에 대해 원하는 모든 것을 이야기하고 언젠가는 엄청난 처리량을 기대할 수 있지만 대부분의 기업은 여전히 ​​국가의 몇 세대 뒤에 있습니다 ...

데이터웨어 하우징 용 쿼리 및보고 제품을 사용하는 5 개의 공급 업체 - 인형

데이터웨어 하우스와 함께 사용할 수있는 쿼리 및보고 도구를 제공합니다. 고려할 가치가있는 5 가지가 있습니다. Business Objects (SAP) 현재 SAP 회사 인 Business Objects는 쿼리 및보고를위한 일련의 제품을 제공합니다. 특히 WebIntelligence를 제공합니다. WebIntelligence라고도합니다. 웹 기반 ...

데이터웨어 하우스의 크기 결정 방법 - 더미

많은 데이터웨어 하우스의 열망 보유하고있는 유일한 좋은 데이터웨어 하우스는 거대한 데이터웨어 하우스이며 엄청나게 큰 데이터웨어 하우스입니다. 많은 사람들이 천문학적으로 많은 바이트를 저장하지 않으면 진정한 데이터웨어 하우스가 아니라는 입장을 취합니다. "500 기가 바이트? 그렇습니다.

그래프 빅 데이터 환경의 데이터베이스 - 더미

큰 데이터에서 그래프 데이터베이스의 기본 구조를 " 노드 관계. "이 구조는 상호 연결된 데이터를 처리해야 할 때 가장 유용합니다. 노드 및 관계는 데이터가 저장되는 키 - 값 쌍인 속성을 지원합니다. 이러한 데이터베이스는 관계를 따라 이동합니다. 이러한 종류의 저장 및 탐색은 불가능합니다 ...

데이터웨어 하우징을위한 비즈니스 인텔리전스 지원 모델 - 인형

현재 비즈니스 인텔리전스 지원은 - 일하는 지원 - 시스템이 다운되면 지원 담당자가 다시 실행하게됩니다. 이 지원 모델 (공급 업체 가격 책정 방식과 함께)은 비즈니스 인텔리전스의 광범위한 채택을 방지했습니다. 이 지원 모델은 제한된 메뉴가있는 싯 다운 레스토랑과 같습니다. ...

비즈니스 인텔리전스는 어떻게 구조화되지 않은 데이터로 작동합니까? - 더미 (Dummy)

귀사 (은행)가 제공하는 서비스와 경쟁사의 해당 오퍼링 간의 비교 분석을 위해 비 구조화 된 멀티미디어 지원 데이터웨어 하우징 환경을 사용한다고 가정합니다. 몇 가지 기본 보고서와 몇 가지 쿼리를 실행하여 시장 점유율, 포트폴리오 성과 및 기타 조치를 확인하십시오. 또는 고급 분석을 위해 비즈니스를 사용하는 경우 ...

시맨틱이 비즈니스 인텔리전스에 적용되는 방식 - 인형

자신과 데이터웨어 하우징 프로젝트 팀에게 다음 질문을하십시오. 이 기술을 준비 하시겠습니까? 비즈니스 인텔리전스 의미 계층, 비즈니스 규칙 관리 및 페더레이션 쿼리 정의와 같이 이미 작업하고있는 세 가지 영역에 중점을 둡니다. 비즈니스 인텔리전스 의미 계층 관리 프로세스를 충분히 파고 들어 보면 ...

상사에게 데이터웨어 하우징의 필요성을 알리는 방법 - 인형

데이터웨어 하우징 프로젝트를 최고 경영자 (CEO 또는 CFO조차도 포함)에게 던지기 위해 프리젠 테이션에 다음 두 문장을 사용합니다. "우리는 여러 대의 컴퓨터에 데이터를 가지고 있으며 솔직히 그것의 무엇이든. 오, 그래, 그것도 대부분 일치하지 않아. ""알다시피 ...

데이터웨어 하우스에 필요한 데이터 식별 - 인형

회사 내에서웨어 하우스에 데이터를 제공 할 모든 데이터 소스를 나열하고, 목록에없는 데이터 외에 비즈니스 의사 결정을 돕기 위해 회사 내의 다른 곳으로 이동할 수없는 항목은 무엇입니까? ...

기존 추출 파일을 카탈로그하는 방법 - 추출 파일 및 기타에 대해 수행 할 작업을 고려하면 더미

조직에 존재하는 일종의 데이터웨어 하우스 환경의 경우 이러한 환경의 자생적 특성을 고려할 때 찾기 힘들 수도 있습니다. 여기에 힌트가 있습니다 : 보고서를 따르십시오. 그룹 작업 세션 및 개별 모임을 통해 ...

데이터웨어 하우징 회의에서 스마트 쇼핑을하는 방법 - 더미

데이터웨어 하우징을 지향하는 회의 및 전시회를 포함하여 모든 유형의 회의 또는 전시회에 참석함으로써 엄청난 가치를 얻을 수 있습니다. 공급 업체가 최신 제품을 선전하고 시연하면 성공적인 데이터웨어 하우징 구현에 대한 실제 사례 연구 및 사례를 접할 수 있으며 앞으로 발생할 수있는 문제에 대한 고유 한 통찰력을 얻을 수 있습니다 ...

빅 데이터를 통합하는 방법 - 큰 데이터 소스에 액세스하는 것만으로는 충분하지 않습니다.

이러한 출처를 통합해야합니다. 머지 않아 선택할 수있는 페타 바이트의 데이터와 수백 가지 액세스 메커니즘이 제공 될 것입니다. 그러나 어떤 스트림과 어떤 종류의 데이터가 필요합니까? 해결하려는 문제를 이해하십시오 ...

빅 데이터의 유효성, 진실성 및 휘발성을 보장하는 방법 - 더미

높은 볼륨, 높은 다양성 및 고속은 빅 데이터의 필수적인 특성입니다. 그러나 큰 데이터의 다른 특성은 똑같이 중요합니다. 특히 큰 데이터를 운영 프로세스에 적용 할 때 더욱 그렇습니다. 유효성 : 데이터가 정확하고 정확한지 ...

빅 데이터 용 클라우드 사용 방법 - 더미

클라우드는 큰 데이터를위한 이상적인 컴퓨팅 환경입니다. 그렇다면 클라우드와 함께 큰 데이터를 어떻게 사용할 수 있을까요? 다음은 몇 가지 예입니다. 공용 클라우드의 IaaS :이 시나리오에서는 큰 데이터 서비스를 위해 공용 클라우드 공급자의 인프라를 사용할 것입니다. 왜냐하면 ...

빅 데이터 구현 로드맵 작성 방법 - 더미

빅 데이터 구현 계획 또는 로드맵 는 비즈니스 목표, 데이터 관리 환경의 성숙도 및 조직이 수용 할 수있는 위험의 정도에 따라 달라집니다. 따라서 구현 로드맵을 결정할 수있는 모든 문제를 고려하여 계획을 시작하십시오. 비즈니스 긴급 성 및 ...

데이터 자산을 제조하는 방법 - 인형

데이터 마트 구현 - 빠르게 - 인물

데이터 마트에 대한 하위 세트 인 경우 데이터 마트에서 최대한의 비즈니스 가치를 얻으려면 신속하게 구현해야한다는 점을 기억하십시오. 신속한 구현을위한 세 가지 핵심 요소는 다음과 같습니다. 반복적이고 단계적 인 방법론을 따르십시오. 대다수를 소비합니다 ...

빅 데이터 용 건축 기초 설정 방법 - 인형

당신이 큰 데이터로 성공하기 원한다면 기능 요구 사항을 지원하는 것 외에도 필요한 성능을 지원하는 것이 중요합니다. 귀하의 요구는 귀하가 지원하는 분석의 성격에 달려 있습니다. 올바른 계산 능력이 필요합니다 ...

MapReduce 작업을 최적화하는 방법 - 큰 데이터 프로젝트를 위해 MapReduce를 사용하여 실제 응용 프로그램 코드를 최적화하는 것 외에도 더미

일부 최적화 기술을 사용하여 안정성과 성능을 향상시킵니다. 하드웨어 / 네트워크 토폴로지, 동기화 및 파일 시스템의 세 가지 범주로 분류됩니다. 빅 데이터 하드웨어 / 네트워크 토폴로지 애플리케이션과 상관없이 가장 빠른 하드웨어 및 네트워크는 가장 빠른 런타임을 제공 할 것입니다 ...

빅 데이터에 필요한 데이터 식별 - 더미

큰 데이터 프로젝트에서 다루고 있습니다. 많은 조직에서는 과거에 많은 내부적으로 생성 된 데이터가 최대한의 잠재력을 발휘하지 못했다는 사실을 인식하고 있습니다. 새로운 도구를 활용하여 조직은 이전에 사용하지 않은 데이터의 구조화되지 않은 데이터 소스로부터 새로운 통찰력을 얻고 있습니다.

MapReduce를 빅 데이터 - 인형에 사용하는 방법

MapReduce는 큰 데이터에 이상적인 소프트웨어 프레임 워크입니다. 개발자는 대량의 비정형 데이터를 분산 된 프로세서 그룹에 병렬로 처리 할 수있는 프로그램을 작성할 수 있습니다. 큰 데이터를위한 맵 함수 맵 함수는 수년 동안 많은 함수형 프로그래밍 언어의 일부였습니다. MapReduce는 대량의 비정형 데이터를 분산 된 프로세서 그룹에서 병렬로 처리 할 수있는 프로그램을 개발자가 작성할 수있게 해주기 때문에 큰 데이터에 이상적인 소프트웨어 프레임 워크입니다.

빅 데이터 스택의 계층 0 : 중복 된 물리적 인프라 - 가장 낮은 수준의

큰 데이터 스택의 물리적 인프라입니다. 귀사는 이미 데이터 센터를 보유하고 있거나 물리적 인프라에 대한 투자를했기 때문에 기존 자산을 사용할 방법을 찾고자합니다. 빅 데이터 구현은 참조 아키텍처의 모든 요소에 대해 매우 구체적인 요구 사항을 가지고 있습니다 ...

빅 데이터 스택의 계층 2 : 운영 데이터베이스 - 큰 더미의 핵심 인

데이터 환경 및 큰 데이터 스택의 계층 2는 비즈니스와 관련된 데이터 요소 모음을 포함하는 데이터베이스 엔진입니다. 이러한 엔진은 빠르고 확장 가능하며 견고해야합니다. 그것들은 모두 동일하게 생성되지는 않으며 특정 큰 데이터 환경은 더 나은 성능을 발휘합니다 ...

빅 데이터 스택의 계층 3 : 데이터 서비스 및 도구 구성 - 더미

데이터 서비스 및 도구 구성, 큰 데이터 스택의 계층 3, 다양한 빅 데이터 요소를 상황에 맞는 관련 컬렉션으로 캡처, 검증 및 어셈블합니다. 큰 데이터는 방대하기 때문에 데이터를 효율적이고 원활하게 처리하기위한 기술이 발전했습니다. MapReduce는 많이 사용되는 기술 중 하나입니다. 여기에 많은 이들 조직 구성 ...

빅 데이터 환경의 키 - 값 쌍 데이터베이스 - 더미

큰 데이터 환경의 NoSQL (not-only-SQL) 데이터베이스는 KVP (Key-Value Pair) 모델을 사용하는 데이터베이스입니다. KVP 데이터베이스는 RDBMS와 같은 스키마를 필요로하지 않으며 뛰어난 유연성과 확장 성을 제공합니다. KVP 데이터베이스는 ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) 기능을 제공하지 않으며 구현 자에게 데이터를 고려해야합니다 ...

Data Warehousing Representation과의 만남

빅 데이터 스택의 계층 1 : 보안 인프라 - 더미

보안 및 개인 정보 보호 요구 사항, 계층 1은 대형 데이터 스택의 경우 기존 데이터 환경의 요구 사항과 유사합니다. 보안 요구 사항은 특정 비즈니스 요구 사항과 밀접하게 일치해야합니다. 데이터 액세스 : 원시 또는 계산 된 큰 데이터에 대한 사용자 액세스는 ...

빅 데이터 스택의 계층 4 : 분석 데이터웨어 하우스 - 더미

데이터웨어 하우스, 빅 데이터 스택의 계층 4와 그 동반자 인 데이터 마트는 오랫동안 조직이 의사 결정자를 돕기 위해 데이터를 최적화하는 데 사용하는 주요 기술이었습니다. 일반적으로 데이터웨어 하우스 및 마트에는 다양한 소스에서 수집 된 정규화 된 데이터가 포함되어있어 비즈니스 분석을 용이하게합니다. 데이터 ...

데이터웨어 하우징 용 더미 - 더미

미들웨어 서비스 : 데이터 매핑 및 변환 - 더미

이 그림은 데이터가 추출되는 환경 데이터웨어 하우스에 포함시킬 세 가지 다른 데이터 소스이며 세 가지 소스는 서로 다른 플랫폼에 있습니다. 미들웨어 프로세스의 어느 시점에서 이러한 QA 추출은 결합 된 매핑 및 변환 프로세스를 위해 통합되어야합니다. ...

미들웨어 서비스 : 데이터 이동 및 데이터로드

미들웨어 서비스 : 데이터 선택 및 추출 - 데이터 선택 및 추출 서비스의 주 목적 인 더미

데이터웨어 하우스로 이동하려는 데이터를 데이터 소스에서 선택 (찾기) 한 다음 해당 데이터를 품질 보증 서비스를 위해 준비 할 수있는 양식으로 추출 (추출)하는 것입니다. 두 가지 유형 중 하나를 사용할 수 있습니다 ...

다차원 데이터베이스 - 더미

최근 데이터베이스 제품의 새로운 유형이 등장하여 RDBMS 비효율을 극복 한 것은 이번이 처음은 아니다 . 1980 년대로 거슬러 올라가면 RDBMS 제품이 데이터 관리 요구 사항을 처리하지 못하는 응용 프로그램 클래스 (특히 그 당시 사용 가능한 RDBMS 생성)가 식별되었습니다. 이러한 응용 프로그램은 모두 사용자 지정 데이터 유형이 필요했습니다 ...

미들웨어 서비스 : 데이터 품질 보증 - 더미

두 가지 품질 보증 (QA) 서비스를 흐름에 설정해야합니다 미들웨어 서비스의 더 많은 미들웨어 서비스를 수행하기 전에 데이터 원본의 추출에 대해 첫 번째 QA 작업을 수행해야합니다. 데이터 품질 보증 : 파트 I 프로세스 초기에 오류 및 문제점을 파악 (및 수정)하십시오.

빅 데이터 환경의 비 관계형 데이터베이스

빅 데이터 사용