개인 재정

성공적인 데이터웨어 하우징 프로젝트의 9 가지 징후 - 모두가 회사 카페테리아에서 케이크를 수집하기 때문에 인형

축하 배너로 벽을 고쳐도 데이터웨어 하우징 프로젝트가 성공적이라는 의미는 아닙니다. 이 장에서는 자신이 실제로 성공했음을 알리는 몇 가지 방법을 제시합니다. 중역 후원사는 "이 방법이 효과적입니다. "고령이라고 가정하자.

비즈니스 인텔리전스 제품을 수정하여 빅 데이터 처리

기타 비즈니스 인텔리전스 유형 - 인형

은 네 가지 유형의 비즈니스 인텔리전스 범주 (쿼리 및보고, 비즈니스 분석 [OLAP], 데이터 마이닝 및 대시 보드 및 스코어 카드)는보다 복잡한 응용 프로그램을 위해 확장 될 수 있습니다. 예를 들어, OLAP 또는 대시 보드 도구에는 지리 정보 시스템 (GIS) 기능이있을 수도 있고 그렇지 않을 수도 있습니다. ...

관계형 제품 및 데이터웨어 하우징 - 더미

여기에는 데이터를 위해 사용할 수있는 주요 관계형 데이터베이스 제품이 있습니다 창고. 거의 모든 이들 공급 업체는 지난 수년간 OLAP 또는 다차원 지향 기술 및 기타 RDBMS를 비롯한 다양한 제품을 인수하여 매우 다양한 플랫폼을 지원하고 제품 라인 및 아키텍처에 통합했습니다. 원하는 경우 ...

빅 데이터 아키텍처 관리 - 인형

데이터웨어 하우스의 의미론 준비 - 더미

데이터웨어 하우징과 관련된 기술이 어떻게 작동하는지 평가하면 메타 데이터는 도구 내에서 독점 방식으로 관리됩니다. 과거에는 기술 도구 메타 데이터 저장소라고하는 또 다른 기술을 만들어 다양한 도구의 모든 메타 데이터를 통합하여 통합 문제를 해결하려고 시도한 사람들이있었습니다. ...

도구 또는 사용자 정의 코드를 사용해야합니까? - 데이터웨어 하우징 초기의 더미

대부분의 조직은이 예제에서 볼 수 있듯이 당시에 사용 가능한 몇 가지 도구가 아닌 사용자 지정 코딩을 통해 미들웨어 서비스를 처리했습니다. 조직은 프로그래밍 데이터 추출을 처리하기 위해 COBOL과 같은 언어 또는 SAS와 같은 환경에서 사용할 수 있습니다.

데이터웨어 하우징 용 쿼리 및보고 도구 - 더미

쿼리 및보고 도구는 정기적 인 보고서를 작성하고 조직 된 목록을 작성하고 교차 테이블 형식의보고 및 쿼리를 수행 할 수 있습니다. 다음은 익숙해 질 수있는 쿼리 및보고 도구입니다. SQL의 역할 SQL은 관계형 데이터베이스 관리 시스템 내에 포함 된 데이터를 액세스하고 업데이트하는 데 사용되는 공식 데이터베이스 쿼리 언어입니다.

데이터웨어 하우징 용 복제 서비스 - 더미

복제 미들웨어 서비스는 선택 및 추출, 이동 및로드를 하나의 데이터베이스에서 일반적으로 하나의 DBMS 제품으로 관리되는 하나 이상의 기타 원본 데이터베이스와 모든 대상은 모두 Oracle, 모든 Sybase 또는 모든 Microsoft SQL Server입니다. 복제 서비스 기능은 전통적으로 DBMS 제품간에 다양하지만 ...

빅 데이터 환경의 RDBMS - 더미

큰 데이터는 조직의 높은 활용도에서 중요한 요소가되고 있습니다 - 특정 데이터 문제를 해결하기 위해 올바른 속도로 데이터를 압축합니다. 관계형 데이터베이스 관리 시스템은이 대량으로 중요합니다. 대용량 데이터는 독립적으로 존재하지 않습니다. 효과적이기 위해서 회사는 종종 결과를 결합 할 수 있어야합니다 ...

데이터웨어 하우징 용 미들웨어 제품 - 공급 업체

데이터웨어 하우징 미들웨어 제품을 제공하는 여러 공급 업체 좀 더보고 싶을 수도 있습니다. 여기에 고려할 가치가있는 7 가지가 있습니다. Composite Software Composite Software는 EII (Enterprise Information Integration) 제품 및 기술을 제공합니다. Composite를 사용하면 다음과 같은 패키지 응용 프로그램을 포함하여 서로 다른 데이터 소스의 데이터에 액세스하여 결합 할 수 있습니다.

서비스 지향 아키텍처 (SOA) - 더미

스토어를 사용하려면 빌드되지 않은 시스템이 서로 통신 할 수 있도록 메시징 또는 통신 아키텍처가 필요합니다. SOA (Service Oriented Architecture)의 개념을 입력하십시오. SOA는 시스템 개발 및 기능 통합을위한 방법입니다. ...

빅 데이터 환경의 공간 데이터베이스

빅 데이터 컨텍스트의 클라우드

데이터웨어 하우징 컨설턴트 용 10 가지 필수 기술 - 인력

우수한 데이터웨어 하우징 컨설턴트는 특정 거래 능력 데이터웨어 하우징의 다양한 측면에 대한 지식과 지식을 갖추고 있습니다. 이 목록을 통해 모든 데이터웨어 하우징 컨설턴트가 보유해야하는 몇 가지 필수 기술을 사용할 수 있습니다. 광범위한 비전 특정 영역의 전문가 인 데이터웨어 하우징 컨설턴트조차도 (스타 스키마 설계 ...

데이터웨어 하우징에 관한 최신 정보 소스 - 인형

데이터웨어 하우징에 관한 최신 정보라는 용어는 "인터넷을 살펴 보는 것"이라는 말을 듣고 놀라지 않을 것입니다. "이 장에서 웹 사이트를 확인하는 것이 좋습니다. 데이터웨어 하우징 연구소 (Data Warehousing Institute) 데이터웨어 하우징 연구소의 종합 사이트에서 다음 항목을 찾을 수 있습니다. 교육 정보 다가오는 사건 흰색 ...

관리 가능한 빅 데이터 구조의 창조 - 상업이 상업 시장으로 옮겨 감에 따라 더미

플랫 파일은 구조를 부과하지 않았습니다. 오늘날 대용량 데이터에는 관리 가능한 데이터 구조가 필요합니다. 기업이 고객에 대한 수준 높은 이해를 필요로 할 때, 값을 창출하기 위해 매우 상세한 프로그래밍 모델을 포함하여 무차별 방식을 적용해야했습니다. 나중에 ...

텍스트 구조화되지 않은 빅 데이터 - 더미

대용량 데이터 이니셔티브를 위해 구조화되지 않은 데이터를 분석하는 수많은 방법이 있습니다. 역사적으로 이러한 기술은 자연어 처리 (NLP), 지식 검색, 데이터 마이닝, 정보 검색 및 통계와 같은 기술 영역에서 비롯되었습니다. 텍스트 분석은 구조화되지 않은 텍스트를 분석하고 관련 정보를 추출한 다음이를 구조화 된 정보로 변환하는 프로세스입니다.

데이터웨어 하우스 디럭스 - 더미

대부분의 데이터웨어 하우징 관련 활동을 데이터웨어 하우스에 집중시킬 것입니다 디럭스 환경을 제공합니다. 다양한 소스의 데이터가 이러한 "실제"데이터웨어 하우스에 수렴되므로 사용자의 특정 요구 사항에 맞게 조정할 수있는 다양한 아키텍처 옵션을 사용할 수 있습니다. 주제 영역 및 데이터 컨텐츠 ...

사용자 도구를 선택할 때 고려해야 할 10 가지 질문 - 인형

데이터웨어 하우스를 성공적으로 구축 한 다음 만족스럽지 않은 사용자 도구로 사용할 수 없도록 만드는 것보다 실망 스럽습니다. 이 목록에는 구입하려는 도구를 평가할 때 고려해야 할 몇 가지 질문이 나와 있습니다. 나는 식당이나 앉아있는 식당을 원하니? 이와 같은 질문을 기대하지 않았을 것입니다.

데이터웨어 하우스 Supreme - 더미

. 그러나 미래의 데이터웨어 하우스, 즉 데이터웨어 하우스는 완전히 다른 모습을 보일 것입니다. 이러한 방향으로 모험을해온 기업은 거의 없지만 전체 비용과 기능으로 인해 많은 데이터웨어 하우스 최고점을 찾는 일은 거의 없습니다. ...

트러블 더미에서 데이터웨어 하우징 프로젝트의 10 가지 징후

웨어 하우징 프로젝트는 당신이 생각했을 때 당신의 노력으로 보여줄 것이 없을 때 문제가됩니다. 그러나, 그 시점에 도달하기 전에 문제가 양조된다는 표시를하십시오. 이 목록에는 10 가지 조기 경고 신호가 있습니다. 프로젝트의 범위 단계는 다음과 같이 끝납니다 ...

프로젝트 관리에 대한 10 가지 비밀 프로젝트를 성공적으로 관리하기위한

빅 데이터 시대의 전개 모델의 진화

큰 데이터의 출현 데이터 관리를위한 배포 모델이 변화하고 있습니다. 기존의 데이터웨어 하우스는 일반적으로 데이터 센터 내의 단일 대형 시스템에서 구현됩니다. 이 모델의 비용으로 인해 조직에서는 이러한웨어 하우스를 최적화하고 관리되는 데이터의 범위와 크기를 제한합니다. 그러나, 언제 ...

데이터웨어 하우징 공급 업체를 다루는 10 개의 주제 영역 - 인력

여기에는 다음과 같은 10 가지 주제 영역이 있습니다. 구매하려는 제품 카테고리 (예 : 비즈니스 인텔리전스 도구, 미들웨어 도구 또는 RDBMS)와 상관없이 모든 데이터웨어 하우징 제품 공급 업체와 논의하십시오. 당신이 물어볼 수도있는 특정 질문이 있습니다. 이러한 질문은 거의 관련이 없으므로 다소 이상합니다.

빅 데이터 시대의 데이터웨어 하우스의 미래

데이터웨어 하우스 시장은 실제로 큰 데이터의 출현으로 변화하고 진화하기 시작했습니다. 과거에는 회사가 많은 수의 기록 시스템에서 엄청난 양의 데이터를 저장하는 것이 경제적이지 못했습니다. 비용 효율적이고 실용적인 분산 컴퓨팅 아키텍처가 없다는 것은 데이터를 의미합니다 ...

비즈니스 인텔리전스의 주요 카테고리 - 데이터웨어 하우징 프로젝트 초기 단계의 인형

필요한 도구의 유형 - 아직. 대신 사용자가 데이터웨어 하우스의 내용에 대해 질문 할 질문 유형, 실행될 보고서 유형 및 용도, 처리 과정의 일반적인 모델을 파악하는 데 집중하십시오.

데이터웨어 하우스 라이트 - 더미

데이터웨어 하우스 라이트는 노골적이고, 뼈없는, 낮은 기술 접근 ​​방식입니다 비즈니스 의사 결정에 도움이되는 데이터를 제공하는 것입니다. No-Fill은 가능하면 조직 내에서 이미 입증 된 기능과 도구를 함께 사용하여 시스템을 구축한다는 의미입니다. 데이터웨어 하우스의 주제 영역 및 데이터 컨텐츠 데이터웨어 하우스 ...

대시 보드, 스코어 카드 및 기타 비즈니스 인텔리전스 부분 간의 관계 -

대시 보드 및 스코어 카드는 종종 분석 메커니즘이 아닌 프레젠테이션 메커니즘을 나타내는 다른 비즈니스 인텔리전스 도구의 결과와 연결됩니다. 예를 들어, 조직의 ...

협업 비즈니스 인텔리전스 비전 - 인형

협업 비즈니스 인텔리전스는 많은 소비자 상황에서 현실입니다. EBay, Amazon 및 Google은 모두 핵심 데이터를 활용하여 소비자에게 정보를 제공합니다. eBay와 같은 회사는 데이터웨어 하우징 및 비즈니스 인텔리전스 분야의 제품을 고려하여 공급 업체가 플랫폼을 통해 제품을 더 잘 움직일 수 있도록 지원합니다. 그러나 이러한 기술이 필요합니다 ...

지난 10 년간의 모든 중요한 경향 뒤에 빅 데이터 용 더미 - 더미

클라우드 컴퓨팅, 가상화 및 빅 데이터를 포함하여 분산 컴퓨팅이라는 기본 기술입니다. 간단히 말해 컴퓨팅을 분산시키지 않고 이러한 진보는 가능하지 않습니다. 분산 컴퓨팅은 개별 컴퓨터를 여러 지역에서 네트워크로 연결할 수있게 해주는 기술입니다.

데이터 마이닝 제품이 포함 된 3 개의 공급 업체 - 인형

고려해야 할 데이터 마이닝 제품을 판매하는 여러 공급 업체가 있습니다 데이터웨어 하우스와 함께 사용합니다. 고려할 가치가있는 세 가지는 다음과 같습니다. Microsoft는 Microsoft SQL Server 2005로 서버 측 데이터 마이닝을 도입했습니다. SAS 및 SPSS만큼 성숙하고 정교하지는 않지만 Microsoft는 시간이 지남에 따라 능력을 입증했습니다 ...

협업 비즈니스 인텔리전스의 세 가지 측면 - 더미

협업 비즈니스 인텔리전스는 사용자가 쉽게 공동 작업하고 통신 할 수있는 환경 서로 커뮤니티에서 아이디어, 정보 및 의사 결정을 공유 할 수 있습니다. 지식 보존 매일 세계 어느 곳에서나 수백만 개의 지적 자산 (대화, 전자 메일 및 전화 통화)을 아무도 포착 할 수 없습니다. 협업 소프트웨어를 사용하여 ...

하향식 데이터 마트 - 더미

가끔은 데이터 마트의 데이터를 가져올 데이터웨어 하우스이므로 응용 프로그램에서 직접 데이터를 가져와야합니다. 이러한 상황에서 대부분의 경우 (아마도 대부분의 경우), 데이터 스트라이프는 신속하게 데이터 마트를 만들 수 있지만 데이터웨어 하우스는 소형이지만 데이터 요구 사항을 충족시키기 위해 제작되었습니다.

데이터웨어 하우징 컨설턴트 팁 - 인형

데이터웨어 하우징에 관한이 웹 사이트의 대부분의 정보는 주로 사용자 커뮤니티를 대상으로하며 어떻게 데이터웨어 하우징 프로젝트의 컨설턴트를 찾아 내고 유지할 수 있는지에 대해 설명합니다. 데이터웨어 하우징 컨설턴트 인 경우 다음과 같은 조언을 구하십시오.

전통적인 데이터웨어 하우징 수단 - 기존 데이터 유형 분석 - 더미

데이터웨어 하우징을 계획 할 때 오늘날의 데이터 풍경은 이제 새로운 정보 채널, 새로운 데이터 소스 및 새로운 분석 및보고 의무를 어지럽게 배열합니다. 애널리스트 그룹에 따르면 오늘날 데이터의 거의 80 ~ 85 %는 구조화되지 않았으며 웹, 전자 메일, VoIP (Voice over IP) 및 인스턴트 메시지와 같은 새로운 정보 채널이 있습니다.

큰 데이터 클라우드 사용자를위한 경고 - 인형

경고! 클라우드 기반 서비스는 대규모 데이터 요구에 경제적 솔루션을 제공 할 수 있지만 클라우드는 문제가 있습니다. 큰 데이터를 옮기기 전에 숙제를하는 것이 중요합니다. 고려해야 할 몇 가지 문제는 다음과 같습니다. 데이터 무결성 : 공급자가 올바른 제어 기능을 갖추고 있는지 확인해야합니다.

사용자 관점에서 외부 데이터보기 - 더미

여기에서는 데이터웨어 하우스 사용자가 외부 데이터 및 그 중요성. 이 두 테이블을 고려하십시오. 이 표에는 Good Guys, Inc.의 판매 실적이 나와 있으며 다음 표에는 경쟁 업체 인 Bad Guys, Inc.의 매출 실적이 나와 있습니다. Good Guys, Inc. 영업 실적 2007 년 1 분기 실적 2008 년 1 분기 ...

쿼리 및보고 도구는 어떤 기능을 제공합니까? - 쿼리 및보고 도구가 제공하는 기능을 이해하는 데 도움이되는 인형

이 목록에서는 수행하는 데 도움이되는 몇 가지 작업에 대해 설명합니다. 조직은 운영 체제 또는 하나 이상의 시스템에서 추출한 데이터에서 가져온 표준 보고서를 정기적으로 생성 할 수 있습니다. 조직 된 목록을 만듭니다. ...

다차원 데이터베이스 아이디어 - 다층

다차원 데이터베이스 (MDDB)는 관계 조상의 관례를 버리고 데이터를 구성합니다 다차원 분석에 도움이되는 방식으로 따라서 다차원 데이터베이스를 이해하려면 먼저 저장된 데이터로 수행되는 분석 기능의 기본 사항을 이해해야합니다. 다차원 분석은 몇 가지 간단한 데이터 구성을 기반으로합니다.