포털 지향 애플리케이션 통합을 통해 개별 사용자 인터페이스 또는 소프트웨어를 통해 내부 엔터프라이즈 시스템과 외부 엔터프라이즈 시스템 모두에서 다양한 시스템을 볼 수 있습니다. POAI의 예로는 포털을 사용하여 소매점(B2B)에 부품 판매를 시작하려는 자동차 부품 공급업체가 있습니다. 이 포털을 통해 소매점은 인터넷을 통해 카탈로그 데이터에 액세스하고 주문을 하고 주문을 추적할 수 있습니다. 부품 공급업체는 SAP를 선택한 재고 관리 시스템으로 직접 활용하고 COBOL/DB2로 작성된 일반적으로 개발된 메인프레임 소프트웨어는 판매

포털은 기업 전체에 걸쳐 다양한 콘텐츠, 정보 및 서비스에 대한 개별 액세스 지점을 사용자에게 제공해야 합니다. 포털 페이지의 포털 공급자, 경로 및 포틀릿을 통해 광고되는 콘텐츠는 사용자 기본 설정, 조직 내 사용자 역할 또는 지점, 사이트 디자인 및 최종 사용자인 고객을 위한 마케팅 드라이브에 따라 개인화될 수 있습니다. 비즈니스 인텔리전스 포털은 주요 비즈니스 결정을 내리기 위해 비즈니스 인텔리전스에 간편하게 액세스하여 경영진, 관리자 및 비즈니스 분석가를 지원합니다. 이러한 종류의 포털은 일반적으로 비즈니스 인텔리전스 문서

EAI는 엔터프라이즈 애플리케이션 통합을 나타냅니다. IT 프레임워크의 여러 구성 요소(사람, 응용 프로그램, 플랫폼 및 데이터베이스)를 연결하는 통합 방법을 지원하여 안전한 기업 내부 및 기업 간 협업을 가능하게 합니다. EAI 솔루션을 사용하면 조직이 비즈니스 파트너와 내부 및 외부적으로 비즈니스 프로세스를 통합하여 현재 및 진화하는 비즈니스 요구 사항을 제공하는 동적 환경을 생성하여 세계 조직을 만들 수 있습니다. EAI 아키텍처는 다양한 인터페이스를 줄이고 소프트웨어 통합을 위한 표준 방법론을 지원합니다. 블랙박스 EAI

다음과 같은 다양한 유형의 EAI 소프트웨어 토폴로지가 있습니다 - 허브/스타 토폴로지 허브 유형은 주요 제어 지점을 생성하는 데 도움이 됩니다. 메시지는 소스에서 머신 자체에서 제공되는 중앙 허브로 공유됩니다. 허브 유형은 비즈니스 이벤트가 자율적이며 유형이 개별 공급업체의 기반이 되는 MOM(Message Oriented Middleware)인 경우 작동합니다. 따라서 소스 응용 프로그램은 개별 메시지를 하나의 형식으로 공유하고 허브는 메시지를 필수 형식으로 다시 지정하여 허브에 연결된 다중 반경으로 브로드캐스트합니다. 허브/

EAI용 솔루션에는 데이터 수준과 비즈니스 모델 수준 통합을 모두 제공하는 기술이 포함됩니다. 디자인 패턴은 인터페이스를 인식, 분류 및 재사용하여 애플리케이션 간 통신의 선택된 접근 방식이 최고임을 제공하는 데 사용됩니다. 효과적인 EAI 솔루션은 구현의 초기 비용을 낮추고 모든 종류의 기술 프레임워크와 비즈니스 프로세스의 개방적이고 원활한 통합을 지원합니다. 이는 Zero Latency Enterprise에서도 나타납니다. 효과적인 EAI 솔루션을 위한 요구 사항 IT 기술은 비즈니스 기술과 목표에 따라 매핑되어야 합니다

EAI 솔루션에는 다음과 같은 기능이 있어야 합니다. - 워크플로 관리 − 소프트웨어 전반에 걸친 트랜잭션 워크플로를 설계하기 위한 기능입니다. 원활한 데이터 변환 − 소프트웨어 복잡성에 관계없이 여러 소스와 대상 간에 애플리케이션 콘텐츠의 완전하고 동시 변환. 지능형 콘텐츠 기반 라우팅 − 트랜잭션의 모든 요소와 라우팅 규칙의 중앙 집중식 관리를 기반으로 하는 메시지, 문서 및 여러 데이터 개체의 강력한 규칙 기반 라우팅입니다. 비즈니스 규칙 관리 − 소프트웨어 경계를 넘나드는 비즈니스 프로세스를 제공하기 위

EAI는 엔터프라이즈 애플리케이션 통합을 나타냅니다. IT 프레임워크의 여러 구성 요소(사람, 소프트웨어, 플랫폼 및 데이터베이스)를 연결하는 통합 방법을 지원하여 안전한 기업 내부 및 기업 간 협업을 가능하게 합니다. EAI 솔루션을 사용하면 조직이 비즈니스 파트너와 내부 및 외부적으로 비즈니스 절차를 통합하여 현재 및 파생 비즈니스 요구 사항을 제공하는 동적 환경을 만들고 보편적인 조직을 생성할 수 있습니다. EAI 소프트웨어 체크리스트에는 다음과 같은 몇 가지 기준이 있습니다. - 토폴로지 독립성 − 통합 프로세스를 연결하

EAI 솔루션은 미들웨어 메시징 시스템에서 비즈니스 프로세스 통합으로 변화하고 있습니다. EAI 시장은 일반적으로 EAI, 즉 통합 미들웨어 및 인터페이스 구문을 위한 OSI 모델의 계층에 집중되어 있습니다. 이 두 계층을 대상으로 하는 주된 이유는 EAI 산업의 미성숙함과 이 두 계층에서 수익을 창출하기가 더 간단하기 때문입니다. 플랫폼 통합 − 이기종 하드웨어, 운영 프레임워크 및 애플리케이션 플랫폼 간의 연결을 지원합니다. 플랫폼 통합을 지원하는 몇 가지 기술이 있습니다. - 메시지 - 이것은 비동기 연결을 위한 것입니

추출은 데이터 웨어하우스 환경에서 추가 도움말을 위해 소스 시스템에서 정보를 추출하는 서비스입니다. ETL 프로세스의 첫 번째 절차입니다. 추출 후에 이 데이터를 변경하고 데이터 웨어하우스에 로드할 수 있습니다. 데이터 웨어하우스의 소스 시스템은 일반적으로 트랜잭션 처리 소프트웨어입니다. 판매 분석 데이터 웨어하우스의 소스 시스템은 현재 모든 주문 활동을 데이터화하는 주문 입력 시스템이 될 수 있습니다. 데이터 추출은 명확한 디자인의 데이터 소스(예:데이터베이스)에서 관련 정보를 가져오기 위해 데이터가 고려되고 이동되는 곳입니다.

추출 방법은 소스 규칙과 대상 데이터 웨어하우스 환경의 비즈니스 요구 사항에 크게 의존합니다. 추출할 정보의 추정량과 ETL 절차의 단계(기록의 원래 로드 또는 보존)도 논리적 및 물리적 관점에서 추출 방법을 결정하도록 할 수 있습니다. 논리적 추출 방식과 물리적 추출 방식의 두 가지 추출 방식이 있습니다. 논리적 추출 방법 논리적 추출에는 다음과 같은 두 가지 유형이 있습니다. - 전체 추출 − 데이터는 소스 시스템에서 완전히 추출됩니다. 이 추출은 소스 시스템에서 직접 액세스할 수 있는 모든 데이터를 따르기 때문에 최종

데이터 조정은 데이터 마이그레이션 중 레코드 확인 단계로 표시됩니다. 이 단계에서는 마이그레이션 구조가 데이터를 할당하고 있음을 제공하기 위해 대상 데이터를 원본 정보와 비교합니다. 데이터 검증 및 조정은 수치 모델이 데이터를 처리할 수 있도록 하는 기술을 정의합니다. 비즈니스 인텔리전스에서 정보의 품질을 제공하는 데 있어 필수적인 측면은 정보의 일관성입니다. 데이터 웨어하우스와 마찬가지로 비즈니스 인텔리전스는 데이터를 결합 및 변환하고 분석 및 해석에 액세스할 수 있도록 저장합니다. 여러 프로세스 단계 간의 데이터 일관성이 제

데이터 집계는 통계 분석을 포함한 목적으로 데이터를 수집하고 요약 형식으로 표현하는 프로세스입니다. 특정 비즈니스 목표 또는 프로세스를 달성하거나 인적 분석을 수행하기 위해 데이터를 검색, 수집 및 보고서 기반 요약 형식으로 제공하는 일종의 정보 및 데이터 마이닝 절차입니다. 데이터 집계는 수동으로 또는 특수 소프트웨어를 통해 구현할 수 있습니다. 집계의 목적은 연령, 직업 또는 수입을 포함한 특정 변수를 기반으로 특정 팀에 대한 더 많은 데이터를 얻는 것입니다. 그런 다음 해당 팀에 대한 데이터를 웹사이트 개인화에 사용하여 기

베이지안 분류기는 통계적 분류기입니다. 그들은 주어진 샘플이 특정 클래스에 속할 확률과 같은 클래스 멤버십 확률을 예측할 수 있습니다. 베이지안 분류기는 대규모 데이터베이스에 적용할 때도 높은 정확도와 속도를 보였습니다. 클래스가 정의되면 시스템은 분류를 제어하는 ​​규칙을 추론해야 하므로 시스템은 각 클래스에 대한 설명을 찾을 수 있어야 합니다. 설명은 훈련 세트의 예측 속성만 참조해야 하므로 부정적인 예가 아닌 긍정적인 예만 설명을 충족해야 합니다. 설명에 모든 긍정적인 예가 포함되고 클래스의 부정적인 예가 하나도 포함되지 않

쿼리 최적화는 관계형 데이터베이스의 성능, 특히 복잡한 SQL 문의 실행에 매우 중요합니다. 쿼리 최적화 프로그램은 각 쿼리를 구현하기 위한 최상의 방법을 결정합니다. 예를 들어 쿼리 최적화 프로그램은 주어진 쿼리에 대해 인덱스를 사용할지 여부와 여러 테이블을 조인할 때 사용할 조인 방법을 선택합니다. 이러한 결정은 SQL 성능에 엄청난 영향을 미치며 쿼리 최적화는 운영 시스템에서 데이터 웨어하우스, 분석 시스템, 콘텐츠 관리 시스템에 이르는 모든 애플리케이션의 핵심 기술입니다. Query Optimization의 다양한 원리는

데이터 전파는 전파 규칙에 따라 하나 이상의 소스 데이터 웨어하우스에서 다른 로컬 액세스 데이터베이스로 데이터를 할당하는 것입니다. 매일 대량의 데이터를 관리하려면 데이터 웨어하우스가 필요합니다. 데이터 웨어하우스는 몇 가지 정보로 시작하여 여러 데이터 소스에서 지속적으로 공유하고 수신함으로써 나날이 증가하기 시작합니다. 데이터 공유가 발전함에 따라 데이터 웨어하우스 관리가 주요 문제가 됩니다. 데이터베이스 관리는 기업 정보를 보다 효과적으로 여러 하위 집합, 배열 및 시간 프레임으로 관리하기 위해 필요합니다. 이러한 데이터 리소

데이터 웨어하우스 품질 관리를 위한 다양한 도구는 다음과 같습니다 - 품질 정의 품질의 정의 및 정량화는 기대에 대한 성능의 일부로 제공됩니다. 품질을 정의하기 위해 제품이 위탁되는 시점부터 사회에 전달되는 손실로 정의하는 데 사용됩니다. 사회의 완전한 손실은 생산자의 손실과 사용자의 손실의 합으로 볼 수 있습니다. 제품이나 서비스의 품질과 생산 비용 사이에는 절충점이 있으며 조직은 이 두 매개변수 사이에서 균형을 찾아야 한다는 사실은 잘 알려져 있습니다. 균형을 잃으면 조직은 어쨌든 실패합니다. 데이터 품질 연구 데이터 품질

EAI는 엔터프라이즈 애플리케이션 통합을 나타냅니다. IT 인프라의 다양한 요소(사람, 소프트웨어, 플랫폼 및 데이터베이스)를 연결하는 통합 방법을 지원하여 안전한 기업 내부 및 기업 간 협업을 가능하게 합니다. EAI 솔루션을 통해 조직은 비즈니스 파트너와 내부 및 외부의 비즈니스 프로세스를 병합하여 현재 및 개발 중인 비즈니스 요구 사항을 제공하는 동적 환경을 만들고 글로벌 조직을 만들 수 있습니다. EAI는 소프트웨어나 데이터 구조를 크게 변경하지 않고도 기업의 연결된 소프트웨어 또는 데이터 소스 간에 기록 및 비즈니스 프

EAI(Enterprise Application Integration)를 사용하는 다양한 이유는 다음과 같습니다 - 합병 및 인수 − 성공적인 인수합병을 위해서는 둘 이상의 조직이 개별 기업으로 일할 수 있도록 이기종 비즈니스 프로세스를 하룻밤 사이에 통합해야 했습니다. EAI는 이러한 신속한 통합을 가능하게 하는 유일한 솔루션입니다. 전자상거래 − E-비즈니스는 웹을 통해 통합된 가치와 공급망을 형성하기 위해 전 세계의 사용자, 임시 및 파트너를 연결해야 했습니다. 산업 규제 및 규제 완화 − 정보를 공유하고 시장 접근을 허

신경망은 인간의 두뇌가 작동하는 기술을 모방하는 프로세스를 통해 데이터 세트에서 기본적인 관계를 식별하기 위해 노력하는 알고리즘의 배열입니다. 이러한 의미에서 신경망은 유기적이든 인공적이든 뉴런 시스템을 의미합니다. 신경망은 예측 변수(독립 변수, 입력 변수)와 예측 변수(종속 변수, 출력 변수) 사이의 관계가 존재하는 거의 모든 상황에 적용할 수 있습니다. 관계가 매우 복잡하고 상관 관계라는 일반적인 용어로 표현하기 쉽지 않은 경우에도 마찬가지입니다. 또는 그룹 간의 차이 다음과 같은 신경망의 다양한 응용 프로그램이 있습니다

유전 알고리즘은 유전 상속 절차를 사용하는 수학적 구조입니다. 그들은 다양한 분석 문제에 성공적으로 사용되었습니다. 데이터 마이닝은 인간의 이해와 정보의 자동 분석을 연결하여 설계 또는 주요 관계를 찾을 수 있습니다. 여러 변수에 대해 표시되는 대규모 데이터베이스가 주어지면 목표는 데이터베이스에서 가장 흥미로운 디자인을 효과적으로 찾는 것입니다. 유전자 알고리즘은 일부 소프트웨어에서 흥미로운 디자인을 인식하는 데 사용되었습니다. 그들은 일반적으로 다른 연관 규칙인 의사결정 트리 알고리즘과 같은 다른 알고리즘의 실행을 향상시키기 위