Introducere în Data Cub
Un cub de date după cum sugerează numele său este o extensie a cubului de date bidimensional sau matricea bidimensională (coloană și rânduri) Ori de câte ori există o mulțime de date complexe care trebuie agregate și trebuie să se rezume datele relevante sau importante. Există în imagine necesitatea cubului de date.
Un cub de date este utilizat, practic, pentru a reprezenta informațiile specifice care trebuie preluate dintr-un set imens de date complexe. De exemplu, te-ai dus într-un centru comercial care are o mulțime de articole plasate în diferite colțuri ale mall-ului și este foarte dificil să găsești obiectul la nevoie la ora de nevoie. Acum, dacă sunteți recunoscut despre comanda articolelor plasate într-un centru comercial, cumpărarea acelui articol va deveni ușoară și fără probleme. Acest lucru reprezintă faptul că un cub de date cu dimensiuni perfecte și cu valori mai mari sau putem spune și o trimitere la date tridimensionale.
Ce este Data Cube?
Are multe caracteristici sunt următoarele:
- Poate merge mult mai departe pentru a include multe alte dimensiuni.
- Îmbunătățește strategiile de afaceri prin analiza tuturor datelor.
- Contribuie la obținerea celui mai recent scenariu de piață prin stabilirea tendințelor și analizei performanței.
- Acesta joacă un rol esențial prin crearea de cuburi de date intermediare pentru a răspunde cerințelor și pentru a reduce diferența dintre depozitul de date și întregul instrument de raportare, în special într-un instrument de raportare a depozitului de date.
- În alte faze, va fi o intrare sursă care este monitorizată și administrată simultan, obiectivul este de a crea o conexiune și de a termina fluxul final între sursă la destinație, cu cuburi de date intermediare care interacționează cu serverele.
Tipuri de cuburi de date
Există două tipuri de cuburi de date care sunt utilizate mai ales în afaceri sau întreprinderi:
1. Cub de date multidimensional (MOLAP)
După cum sugerează și numele său, cubul de date multidimensionale este utilizat mai ales în cerințele de afaceri, unde există seturi uriașe de date. Produsele dezvoltate și urmate implică structura MOLAP care are un format matricial multidimensional. Această structură ajută la îmbunătățirea setului de date uriaș cu un nivel mai mic și un nivel crescut de MOLAP. Din aceasta, putem ajunge la faptul că aceasta nu va reprezenta date specifice sau valoare grupată dintr-un set de date.
Acest lucru va crește în cele din urmă cerințele de spațiu sau de stocare, care uneori nu au nevoie de oră. Astfel, transformarea nedorită a structurii împiedică valorile și seturile de dimensiuni ale datelor reprezentând datele.
Unul dintre obiectivele interesante ale acestui MOLAP este acela că are un format de indexare pentru a reprezenta fiecare dimensiune a unui cub de date, care îmbunătățește dezvoltarea și structura generală pentru a aduna mai multe informații relevante.
Dar, deoarece totul are un avantaj, de asemenea, are un dezavantaj, care în acest caz este discutat pentru seturi de date uriașe și matrice mai redusă, care este uneori nedorită. Așadar, pentru a evita și pentru a face ca structura să fie de dorit, vom folosi tehnici de compresie care vor reduce împiedicarea proprietății de indexare a modelului de afaceri atât de necesar al MOLAP.
2. Cubul de date relaționale (ROLAP)
Este, de asemenea, o altă categorie de cuburi de date de analiză a datelor care urmează religios modelul bazei de date relaționale. Dacă ne-am comparat cu cubul de date multi-dimensional, atunci acesta are dublul numărului de tabele relaționale pentru a specifica dimensiunile cu seturi de date și cerințe. Fiecare dintre aceste tabele conține o vedere specifică, care este numită cuboid.
Există multe alte categorii cercetate și supravegheate deoarece acestea sunt foarte în plină expansiune precum SOLAP, DOLAP, WOLAP etc.
Există, de asemenea, OLAP hibrid care nu este altceva decât combinația atât a ROLAP cât și a MOLAP. De asemenea, este utilizat foarte semnificativ, dar apoi depinde din nou de cerințele de afaceri. OLAP hibrid nu este cel mai des utilizat cub de date, dar multe organizații preferă datorită capacității sale superioare și de prelucrare a datelor. O altă calitate foarte drăguță este că conține o verificare atât în baza de date multidimensională cât și relațională, care ajută la gestionarea eficientă a datelor și a datelor din bazele de date. Acest lucru ajută la consumul optimizat de timp prin optimizarea și gestionarea celulelor. A atinge diferența și a obține în comparație cu ambele HOLAP poate fi preferențial datorită abilităților sale de gestionare.
În ceea ce privește conceptele de extragere a datelor despre analiza datelor, cubul de date joacă un rol esențial pentru ambele categorii de MOLAP și ROLAP.
Beneficii
- Crește productivitatea unei întreprinderi.
- Îmbunătățește performanța generală și eficiența.
- Reprezentarea unor seturi de date uriașe și complexe se simplifică și eficientizează.
- Baza de date uriașă și interogările SQL complexe sunt, de asemenea, gestionabile.
- Indexarea și comanda oferă cel mai bun set de date pentru analize și tehnici de extragere a datelor.
- Mai rapid și ușor accesibil, deoarece va avea seturi de date sau cuburi de date predefinite și pre-calculate.
- Agregarea datelor face accesul la toate datele foarte rapid la fiecare nivel de micro, ceea ce duce la o întreținere ușoară și eficientă și la un timp de dezvoltare redus.
- OLAP va ajuta la obținerea timpului de răspuns rapid, curba rapidă a învățării, mediu versatil, atingerea unei game largi de acces la toate aplicațiile, nevoie de resurse pentru implementare și timp mai puțin de așteptare cu un rezultat de calitate.
Concluzie
În scenariul de astăzi, toți marii giganti de afaceri încearcă cel mai bine nivelul lor de a strategia și de a eficientiza afacerea cu anumite modele de date și cuburi de date. Cercetătorii încearcă, de asemenea, să vină cu modele de afaceri mai diversificate și îmbunătățite pentru a face întreaga producție și dezvoltare a organizațiilor de afaceri.
Articole recomandate
Acesta este un ghid pentru Ce este Data Cube? Aici vom discuta despre ce este cubul de date și tipurile de cuburi de date împreună cu beneficiile. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Clasă abstractă în Python
- Clasă abstractă în Java
- Constructor și distrugător în C ++
- Suprapunere în C ++