Увод у коцку података
Коцка података као што му име каже је проширење дводимензионалне коцке података или дводимензионалне матрице (ступац и редови) Кад год постоји много сложених података за агрегирање и постоји потреба за апстрактом релевантних или важних података. Ту се појављује потреба за коцком података.
Коцка података се у основи користи за представљање специфичних информација које се могу добити из огромног скупа сложених података. На примјер, отишли сте у тржни центар који има пуно предмета смјештених у различитим угловима шопинг центра и веома је тешко пронаћи предмет потребе у тренутку потребе. Сада, ако сте упознати са редоследом предмета смештених у тржном центру, куповина тог предмета ће постати једноставна и без проблема. То представља да је коцка података са савршеним димензијама и већим распонима вредности или можемо рећи и референца на тродимензионалне податке.
Шта је коцка података?
Има многе карактеристике:
- Може много више да укључи много више димензија.
- Побољшава пословне стратегије анализом свих података.
- Помаже у проналажењу најновијег тржишног сценарија успостављањем трендова и анализом перформанси.
- Он игра веома кључну улогу стварањем прелазних коцкица података да би се задовољили захтеви и премошћивање празнине између складишта података и свих алата за извештавање, посебно у алату за извештавање у складишту података.
- У осталим фазама постојат ће улазни извор који се истовремено надгледа и администрира, циљ је успоставити везу и крајњи ток између извора до одредишта с интермедијарним коцкама података који комуницирају са серверима.
Врсте коцке података
Постоје две врсте коцке података које се углавном користе у послу или предузећима:
1. Вишедимензионална коцка података (МОЛАП)
Као што му име каже, Вишедимензионална коцка података користи се углавном у пословним захтевима где постоје огромни сетови података. Производи који се развијају и прате укључују структуру МОЛАП-а који има вишедимензионални формат матрице. Ова структура помаже у побољшању огромног скупа података са ријетким и повећаним нивоом МОЛАП-а. Из овога можемо доћи до чињенице да то неће представљати никакве конкретне податке или груписане вредности података из скупа података.
То ће на крају повећати захтеве за простором или складиштем, што понекад није потреба за часом. Стога, чинећи структуру непожељном ометају вредности података и скупове димензија које представљају податке.
Један од занимљивих циљева овог МОЛАП-а је да има формат индексирања за представљање сваке димензије коцке података који побољшава целокупни развој и структуру ради прикупљања релевантнијих информација.
Но, како све има предност, тако и његов недостатак који се у овом случају расправља о огромним скуповима података и све мањој матрици која је понекад и непожељна. Дакле, да бисмо избегли и учинили структуру пожељном користићемо технике компресије које ће умањити ометање својства индексирања тако потребног пословног модела МОЛАП-а.
2. Релативна коцка података (РОЛАП)
То је такође друга категорија коцке података за анализу података која религиозно следи модел релацијске базе података. Ако упоредимо мултидимензионалну коцку података, она поседује двоструко већи број релацијских табела за одређивање димензија са скуповима података и захтевима. Свака од ових табела садржи специфичан приказ који се зове кубоид.
Постоји много других категорија које се истражују и прате, јер су веома цвете попут СОЛАП-а, ДОЛАП-а, ВОЛАП-а итд.
Постоји и хибридни ОЛАП који није ништа друго него комбинација и РОЛАП-а и МОЛАП-а. Такође се користи веома значајно, али опет зависи од пословних захтева. Хибридни ОЛАП није најчешће коришћена коцка података, али тада многе организације преферирају због своје супериорне могућности и могућности обраде података. Још један врло леп квалитет је то што садржи проверу и вишедимензионалне и релацијске базе података која помаже у ефикасном управљању подацима и подацима унутар базе података. Ово помаже у оптимизованој потрошњи времена оптимизацијом и управљањем ћелијама. Отклонити разлику и добити у поређењу са оба ХОЛАП-а може бити преференцијално због његових управљачких способности.
У погледу концепата података података коцка података игра врло битну улогу за обе категорије МОЛАП-а и РОЛАП-а.
Предности
- Повећава продуктивност предузећа.
- Побољшава укупне перформансе и ефикасност.
- Приказивање огромних и сложених скупова података поједностављује се и поједностављује.
- Огромна база података и сложени СКЛ упити су такође управљиви.
- Индексирање и наручивање пружа најбољи скуп података за анализу и технике вађења података.
- Бржи и лако доступан јер поседује унапред дефинисане и унапред израчунате скупове података или коцке података.
- Агрегирање података чини приступ свим подацима веома брзим на сваком микро нивоу, што на крају доводи до једноставног и ефикасног одржавања и смањеног времена за развој.
- ОЛАП ће вам помоћи да добијете брзо одзивно време, брзу кривину учења, свестрано окружење, да досегнете широк распон досега свих апликација, требате ресурсе за употребу и мање времена чекања с квалитетним резултатом.
Закључак
У данашњем сценарију, сви велики пословни дивови покушавају на најбољи начин да стратегију и да посао поједноставе одређеним моделима података и коцкама података. Истраживачи такође покушавају да изнађу разноликије и побољшане пословне моделе који ће чинити целокупну производњу и развој пословних организација.
Препоручени чланци
Ово је водич за Шта је коцка података? Овде смо расправљали о томе шта је коцка података и врсте коцке података заједно са предностима. Такође можете погледати следеће чланке да бисте сазнали више -
- Сажетак класе у Питхон-у
- Сажетак класе на Јави
- Конструктор и деструктор у Ц ++
- Превладавање у Ц ++