데이터 변환에서 데이터는 마이닝에 적용 가능한 형태로 변환되거나 연결됩니다. 데이터 변환에는 다음이 포함될 수 있습니다. - 스무딩 − 데이터에서 노이즈를 제거하는 역할을 할 수 있습니다. 이러한 기술에는 비닝(binning), 회귀 및 클러스터링이 포함됩니다. 집계 − 집계에서 요약 또는 집계 작업이 데이터에 적용됩니다. 일반화 − 일반화에서 낮은 수준 또는 기본(원시) 데이터가 개념 계층의 필요성을 통해 더 큰 수준의 개념에 의해 복원됩니다. 다음과 같은 다양한 데이터 변환 서비스가 있습니다 - 통합 −

Job Control에는 다음과 같은 다양한 서비스가 있습니다 - 직무 정의 − 작업 프로세스를 만드는 첫 번째 단계는 일련의 단계를 작업으로 정의하고 작업 간의 관계를 지정하는 방법을 갖는 것입니다. 데이터 웨어하우스의 구조를 작성하는 곳입니다. 어떤 경우에는 주어진 테이블의 로드가 감소하면 이를 기반으로 테이블을 로드하는 용량에 영향을 미칩니다. 예를 들어 고객 테이블이 제대로 업데이트되지 않은 경우 고객 테이블에 포함되지 않은 신규 고객의 판매 정보를 로드하는 것은 위험합니다. 작업 일정 − 운영 환경은 시간 및 이벤트

쿼리 관리 서비스는 쿼리 생성, 데이터베이스에 대한 쿼리 구현 및 데스크톱으로의 결과 집합 반환 간의 교환을 처리하는 가능성 집합입니다. 이러한 서비스는 데이터베이스와의 고객 협력에 완전한 영향을 미칩니다. 다음과 같은 다양한 쿼리 관리 서비스가 있습니다 - 콘텐츠 단순화 − 이러한 기술은 특정 쿼리가 공식화되기 전에 데이터와 쿼리 언어의 복잡성으로부터 사용자를 보호하려고 합니다. 여기에는 테이블과 열의 하위 집합으로 사용자 보기를 제한하는 것, 미리 정의된 조인 규칙(열, 유형 및 경로 기본 설정 포함) 및 표준 필터가 포함됩

표준 보고는 제한된 사용자 상호 작용, 광범위한 대상 및 정기적인 실행 일정이 있는 프로덕션 스타일의 고정 형식 보고서를 생성할 수 있는 기능을 제공합니다. 애플리케이션 템플릿은 본질적으로 일종의 표준 보고서입니다. 스펙트럼의 공식적인 끝에서 대규모 표준 보고 시스템은 ERP 시스템이 운영 트랜잭션 및 보고 작업을 처리할 수 없을 때 표면화되는 경향이 있습니다. 전체 규모의 표준 보고는 고유한 요구 사항 및 서비스 집합을 포함하는 큰 작업입니다. 이 경우 이러한 노력을 관리하는 전적인 책임이 있는 표준 보고 프로젝트가 있어야 합니

Query Formulation에는 다음과 같은 다양한 기능이 있습니다. - 다중 패스 SQL − 비교를 평가하거나 보고서 구분 행에서 비가산적 측정을 올바르게 계산하는 데 사용할 수 있습니다. 쿼리 도구는 보고서를 DBMS에서 독립적으로 처리되는 여러 쿼리로 나누어야 합니다. 쿼리 도구는 개별 쿼리의 결과를 지능적으로 자동으로 결합합니다. Multipass SQL을 사용하면 여러 데이터 마트(다른 데이터베이스에 있을 수 있음)에 있는 여러 팩트 테이블로 드릴할 수도 있습니다. 예를 들어 판매 및 비용이 여러 데이터베이스에 있

서버 플랫폼에 대한 다음 요구 사항은 다음과 같습니다 - 변동성 − 변동성은 데이터베이스의 동적 특성을 계산합니다. 여기에는 데이터베이스가 업데이트되는 빈도, 매번 변경되거나 교체되는 데이터의 양, 로드 창의 기간과 같은 영역이 포함됩니다. 일간 데이터는 주간 또는 월간 데이터보다 변동성이 높습니다. 고객 이탈률은 시간이 지남에 따라 고객 차원이 얼마나 변할지 알려줄 수 있습니다. 이러한 질문에 대한 해석은 하드웨어 플랫폼의 크기와 속도에 직접적인 영향을 미칩니다. 데이터 웨어하우스는 비즈니스 및 기술 곡선 모두의 전면적인 영향

다음과 같은 하드웨어 및 운영 체제 플랫폼에 대한 다양한 범주가 있습니다. - 메인프레임 − 데이터 웨어하우스는 아마도 이것이 적용되지 않는 하나의 애플리케이션일 것입니다. 특히 메인프레임은 데이터 웨어하우징을 위한 첫 번째 선택 플랫폼이 아닙니다. 몇 가지 성공적인 메인프레임 기반 데이터 웨어하우스가 있으며, 대부분은 수년 동안 메인프레임에 있었고 이동하는 데 비용이 많이 들거나 초과 용량을 활용하고 있으므로 한계 비용이 상대적으로 낮습니다. 메인프레임이 데이터 웨어하우징에 반드시 비용 효율적인 것은 아닙니다. 관리, 하드웨

서버 시장에는 SMP(대칭 다중 처리), MPP(대량 병렬 처리) 및 NUMA(비균일 메모리 아키텍처)와 같은 세 가지 기본 병렬 처리 하드웨어 아키텍처가 있습니다. 대칭 다중 처리(SMP) SMP 아키텍처는 하나의 운영 체제에서 모두 관리되고 유사한 디스크 및 메모리 영역에 액세스하는 여러 프로세서가 있는 개별 장치입니다. 8~32개의 프로세서, 병렬 데이터베이스, 대용량 메모리(2GB 이상), 우수한 디스크, 우수한 설계를 갖춘 SMP 시스템은 중간 규모의 창고에서 잘 작동해야 합니다. 데이터베이스는 프로세스를 병렬로 실

다음과 같은 데이터 웨어하우스 시스템의 다양한 요소가 있습니다 - 소스 시스템 − 비즈니스 거래를 캡처하는 서비스를 제공하는 데이터의 운영 시스템. 소스 시스템은 메인프레임 환경에서 레거시 시스템으로 알려져 있습니다. 소스 시스템의 기능은 가동 시간과 가용성입니다. 소스 시스템과 반대되는 쿼리는 일반적인 트랜잭션 흐름의 요소이며 레거시 시스템에 대한 요구가 엄격하게 제한되는 명확한 계정 기반 쿼리입니다. 데이터 스테이징 영역 − 데이터 웨어하우스에서 사용할 소스 레코드를 단순, 변환, 결합, 중복 제거, 가정, 보관 및 생성하

데이터 스테이징은 다음과 같은 하위 프로세스를 포함하는 주요 프로세스입니다 - 추출 − 추출 단계는 데이터 웨어하우스 환경으로 정보를 가져오는 첫 번째 단계입니다. 추출은 원본 데이터를 읽고 학습하며 추가 작업을 위해 데이터 스테이징 영역에 필요한 요소를 복사하는 것을 정의합니다. 변형 − 데이터가 데이터 스테이징 영역으로 추출되기 때문에 다음과 같은 몇 가지 가능한 변환 프로세스가 있습니다. − 맞춤법 오류를 수정하고 도메인 충돌(우편 번호와 일치하지 않는 도시 이름 포함)을 해결하고 누락된 데이터 구성 요소를 처리하고

Business Dimensional Lifecycle에는 다음과 같은 다양한 접근 방식이 있습니다. - 프로젝트 계획 − 프로젝트 계획은 준비성 평가 및 비즈니스 정당화와 같은 데이터 웨어하우스 프로젝트의 설명 및 범위를 다룹니다. 이는 데이터 웨어하우스 프로젝트와 관련된 높은 가시성과 비용 때문입니다. 프로젝트 계획은 프로젝트 작업 할당, 연속성 및 순서와 결합된 자원 및 기술 수준 인력 요구 사항을 목표로 합니다. 결과 통합 프로젝트 계획은 비즈니스 차원 수명 주기 및 포함된 당사자와 관련된 모든 작업을 인식합니다. 데이터

엔터티 관계 모델링은 데이터 중복을 제거하기 위해 따르는 논리적 설계 접근 방식입니다. 기업이 주문을 받아 사용자에게 제품을 판매하는 것으로 간주됩니다. 관계형 데이터베이스보다 훨씬 이전인 평가 초기에는 이 정보를 컴퓨터로 처음 전송할 수 있을 때 원래 종이 주문을 여러 필드가 있는 개별 뚱뚱한 데이터로 캡처할 수 있습니다. 이러한 데이터는 50개 필드에 걸쳐 1000바이트로 쉽게 전달될 수 있습니다. 주문의 라인 요소는 마스터 데이터에 포함된 반복되는 필드 세트로 정의되었습니다. 컴퓨터에서 이 데이터를 수신하는 것은 매우 유익했

차원 모델링은 데이터를 인지하고 고성능 액세스를 가능하게 하는 표준 구조로 제시하기 위해 따르는 논리적 설계 방법입니다. 이것은 유전적으로 차원이 있으며 몇 가지 제한이 있는 관계형 모델이 필요한 분야를 관찰합니다. 각 차원 모델은 팩트 테이블이라고 하는 멀티파트 키가 있는 하나의 테이블과 차원 테이블이라고 하는 작은 테이블 그룹으로 구성됩니다. 각 차원 테이블에는 팩트 테이블의 멀티파트 키 요소 중 하나와 상관 관계가 있는 개별 요소 기본 키가 있습니다. 이 독특한 별 모양의 구조는 별 조인으로 알려져 있습니다. 이것은 관계형

차원 모델에는 엔터티 관계 모델에 없는 몇 가지 중요한 데이터 웨어하우스 이점이 있습니다. 첫째, 차원 모델은 확실한 표준 아키텍처입니다. 문서 작성자, 쿼리 장치 및 사용자 인터페이스는 차원 모델에 대한 강력한 가정을 개발하여 사용자 인터페이스를 보다 이해하기 쉽게 만들고 처리를 보다 효과적으로 만들 수 있습니다. 예를 들어 최종 사용자가 설정한 일부 제약 조건이 차원 테이블에서 나타나고 최종 사용자 도구는 비트 벡터 인덱스의 필요성을 통해 차원 내부의 속성에 걸쳐 고도로 구현된 찾아보기를 제공할 수 있기 때문입니다. 메타데이

해결해야 할 차원 모델링에 대한 몇 가지 신화가 떠돌고 있습니다. 스토브 파이프 의사 결정 지원 시스템으로 이어지는 차원 데이터 모델을 실행할 수 있습니다. 이 신화는 수정될 수 없는 특정 소프트웨어만 제공하는 비정규화를 비난합니다. 이것은 정확히 거꾸로 된 메시지를 얻을 수 있었던 차원 모델링에 대한 근시안적인 해석입니다. 첫째, 우리는 모든 엔티티-관계 모델이 동일한 정보를 포함하는 동등한 차원 모델 세트를 가지고 있다고 주장했습니다. 둘째, 조직 변경 및 최종 사용자 적응이 있는 경우에도 차원 모델이 형태를 변경하지 않고

사실표 및 차원표 − 차원 모델링의 요소는 거의 모든 유형의 비즈니스 데이터가 데이터 큐브 유형으로 설명될 수 있다는 것입니다. 여기서 큐브의 셀에는 측정된 값이 포함되고 큐브의 가장자리는 데이터의 자연적인 차원을 나타냅니다. 디자인에서 3차원 이상을 사용할 수 있으므로 기본적으로 모든 사람이 큐브 및 데이터 큐브 방법을 사용하지만 기술적으로는 큐브를 하이퍼큐브로 호출해야 합니다. 사실 − 차원 모델은 사실과 속성을 특성화합니다. 사실은 일반적으로 사전에 인식되지 않는 것입니다. 사실은 시장에서 보는 관점입니다. 비즈니스 세계의

다음과 같은 개별 팩트 테이블을 설계하는 방법은 다음과 같습니다. - 데이터 마트 선택 − 가장 간단한 방법으로 데이터 마트를 선택하는 것은 기존 정보 소스를 선택하는 것과 동일합니다. 일반적인 데이터 마트에는 구매 주문, 배송, 소매 판매, 지불 또는 사용자 연결이 포함됩니다. 이는 단일 소스 데이터 마트의 인스턴스가 될 수 있습니다. 어떤 경우에는 다중 레거시 소스를 포함해야 하는 데이터 마트를 정의할 수 있습니다. 다중 소스 데이터 마트의 예는 수익을 정의하는 레거시 소스가 비용을 나타내는 레거시 소스와 결합되어야 하는 사

프로젝트를 용이하게 하는 다양한 도구는 다음과 같습니다 - 데이터 웨어하우스 버스 아키텍처 매트릭스 − 내부 회의에서 디자인 팀이 생성한 매트릭스를 정리하여 여러 디자이너, 권한 및 최종 사용자와의 회의를 위한 프레젠테이션 지원으로 사용할 수 있습니다. 매트릭스는 설계에 대한 높은 수준의 소개로 매우 유용합니다. 각 청중에게 데이터 웨어하우스의 최종 기능이 어떻게 발전할 것인지를 보여줍니다. 사실표 도표 − 버스 아키텍처 매트릭스를 준비한 후 완성된 각 팩트 테이블의 논리적 다이어그램을 작성할 수 있습니다. 팩트 테이블은 주어진

컴퓨터 시스템과 정보의 보안은 항상 위험에 노출되어 있습니다. 웹의 광범위한 성장과 네트워크 침입 및 공격을 위한 도구 및 트릭의 접근성 증가로 인해 침입 탐지가 네트워크 관리의 중요한 요소가 되었습니다. 침입은 네트워크 리소스(사용자 계정, 파일 시스템, 시스템 커널 등 포함)의 무결성, 기밀성 또는 가용성을 위협하는 일련의 이벤트로 나타낼 수 있습니다. 일부 상업용 침입 탐지 시스템은 제한적이며 전체 솔루션을 지원하지 않습니다. 이러한 시스템은 일반적으로 오용 감지 접근 방식을 사용합니다. 오용 탐지는 서명으로 저장되는 알려진

다음은 침입 탐지를 위해 데이터 마이닝 기술을 사용하거나 생성할 수 있는 영역이며 다음과 같습니다. - 침입 탐지를 위한 데이터 마이닝 알고리즘 개발 − 데이터 마이닝 알고리즘은 오용 감지 및 이상 감지에 사용할 수 있습니다. 오용 감지에서 교육 정보는 정상 또는 침입으로 표시됩니다. 그런 다음 분류자를 변경하여 알려진 침입을 감지할 수 있습니다. 이 분야에는 분류 알고리즘, 연관 규칙 마이닝 및 비용에 민감한 모델링의 적용을 포함하는 여러 연구가 있습니다. 이상 감지는 정상적인 행동의 모델을 구성하고 이 모델에서 상당한 편차를