Що таке куб даних?

Вступ до куба даних

Куб даних, як випливає з його назви, є розширенням двовимірного куба даних або двовимірної матриці (стовпчик і рядки) Кожного разу, коли є багато складних даних, які потрібно агрегувати, і є необхідність абстрагувати відповідні або важливі дані. Тут з'являється потреба в кубі даних.

Куб даних в основному використовується для представлення конкретної інформації, яку потрібно отримати з величезного набору складних даних. Наприклад, ви зайшли в торговий центр, в якому є багато предметів, розміщених у різних куточках торгового центру, і дуже важко знайти предмет потреби в годину потреби. Тепер, якщо вам відомо про замовлення товарів, розміщених у торговому центрі, придбання цього товару стане легким та безпроблемним. Це означає, що куб даних із ідеальними розмірами та більшими діапазонами значень, або ми можемо сказати також посилання на тривимірні дані.

Він має багато характеристик:

Це може вийти далеко за межі, включаючи ще багато вимірів.
Вдосконалює бізнес-стратегії шляхом аналізу всіх даних.
Це допомагає отримати останній сценарій ринку шляхом встановлення тенденцій та аналізу ефективності.
Він відіграє дуже важливу роль, створюючи проміжні кубики даних для задоволення вимог та подолання розриву між сховищем даних та всім інструментом звітності, особливо в інструменті звітності сховища даних.
На інших фазах буде вхід джерела, який одночасно контролюється та адмініструється, мета полягає у створенні з'єднання та кінцевому потоці між джерелом до місця призначення з проміжними кубами даних, що взаємодіють із серверами.

Види куба даних

Існує два типи кубів даних, які в основному використовуються в бізнесі або на підприємствах:

1. Багатовимірний куб даних (MOLAP)

Як видно з назви, багатовимірний куб даних використовується в основному в бізнес-вимогах, де є величезні набори даних. Розроблені та наступні продукти включають структуру MOLAP, яка має формат багатовимірного масиву. Ця структура допомагає покращити величезний набір даних із зменшенням та підвищенням рівня MOLAP. Виходячи з цього, ми можемо прийти до факту, що це не буде представляти конкретних даних або кластерних значень даних із набору даних.

Це в кінцевому підсумку збільшить вимоги до місця або місця для зберігання, які часом не потребують години. Таким чином, роблячи структуру небажаною перешкоджаючи значенням даних і наборам розмірів, що представляють дані.

Однією з цікавих цілей цього MOLAP є те, що він має формат індексації для представлення кожного виміру куба даних, що покращує загальну розробку та структуру для збору більш відповідної інформації.

Але оскільки все має перевагу, є і недолік, який в даному випадку обговорюється для величезних наборів даних та більш рідкої матриці, що іноді небажано. Отже, щоб уникнути та зробити структуру бажаною, ми скористаємось методами стиснення, що зменшить перешкоду властивості індексації настільки необхідної бізнес-моделі MOLAP.

2. Кубик реляційних даних (ROLAP)

Це також ще одна категорія даних аналізу куба, яка релігійно відповідає реляційній моделі бази даних. Якщо ми порівнюємо з багатовимірним кубом даних, то він володіє подвоєною кількістю реляційних таблиць для визначення розмірів з наборами даних та вимогами. Кожна з цих таблиць містить конкретний вигляд, який називається кубоїдом.

Існує ще багато категорій, які досліджуються та слідкують за ними, оскільки вони дуже процвітають, як SOLAP, DOLAP, WOLAP тощо.

Також існує гібридний OLAP, який є не що інше, як комбінація як ROLAP, так і MOLAP. Він також використовується дуже суттєво, але знову залежить від вимог бізнесу. Гібридний OLAP не є найчастіше використовуваним кубом даних, але тоді багато організацій вважають за краще завдяки своїй чудовій та можливості обробки даних. Ще одна приємна якість полягає в тому, що вона містить перевірку як багатовимірної, так і реляційної бази даних, що допомагає ефективно керувати даними та даними всередині баз даних. Це допомагає оптимізувати споживання часу шляхом оптимізації та керування клітинами. Помітити різницю та отримати порівняно з обома HOLAP може бути переважним через його управлінські здібності.

З точки зору обміну даними, концепція аналізу даних куба грає дуже важливу роль для обох категорій MOLAP та ROLAP.

Переваги

Підвищує продуктивність підприємства.
Підвищує загальну продуктивність та ефективність.
Представлення величезних і складних наборів даних спрощується і впорядковується.
Величезна база даних і складні запити SQL також керовані.
Індексація та упорядкування забезпечує найкращий набір даних для аналізу та методів видобутку даних.
Швидше і легко доступні, оскільки вони матимуть заздалегідь визначені та попередньо обчислені набори даних або кубики даних.
Агрегація даних робить доступ до всіх даних дуже швидким на кожному мікрорівні, що в кінцевому рахунку призводить до простого та ефективного обслуговування та скорочення часу на розробку.
OLAP допоможе отримати швидкий час реакції, швидку криву навчання, універсальне середовище, охопити широкий спектр охоплення всіх програм, потребувати ресурсів для розгортання та менше часу очікування з якісним результатом.

Висновок

У сьогоднішньому сценарії всі великі бізнес-гіганти намагаються на своєму рівні найкраще стратегізувати та вдосконалити бізнес певними моделями даних та кубами даних. Дослідники також намагаються придумати більш диверсифіковані та вдосконалені бізнес-моделі, щоб зробити все виробництво та розвиток бізнес-організацій.

Що таке куб даних? - Види куба даних з їх перевагами

Зміст:

Вступ до куба даних