Introduzione al cubo di dati
Un cubo di dati come suggerisce il nome è un'estensione del cubo di dati bidimensionali o di una matrice bidimensionale (colonne e righe) Ogni volta che ci sono molti dati complessi da aggregare e c'è la necessità di astrarre i dati rilevanti o importanti. Viene in mente la necessità del cubo di dati.
Un cubo di dati viene sostanzialmente utilizzato per rappresentare le informazioni specifiche da recuperare da una vasta serie di dati complessi. Ad esempio, sei andato in un centro commerciale che ha molti articoli collocati in diversi angoli del centro commerciale ed è molto difficile trovare l'articolo necessario all'ora del bisogno. Ora, se ti viene riconosciuto l'ordine degli articoli collocati in un centro commerciale, l'acquisto di quell'articolo diventerà facile e senza problemi. Ciò rappresenta un cubo di dati con dimensioni perfette e intervalli di valori più elevati, oppure possiamo dire un riferimento anche a dati tridimensionali.
Che cos'è il cubo di dati?
Ha molte caratteristiche sono le seguenti:
- Può andare molto oltre per includere molte più dimensioni.
- Improvvisa le strategie di business analizzando tutti i dati.
- Aiuta a ottenere l'ultimo scenario di mercato stabilendo tendenze e analisi delle prestazioni.
- Svolge un ruolo fondamentale creando cubi di dati intermedi per soddisfare i requisiti e colmare il divario tra il data warehouse e tutto lo strumento di reporting, in particolare in uno strumento di reporting del data warehouse.
- In altre fasi ci sarà l'input della sorgente che viene contemporaneamente monitorato e amministrato, l'obiettivo è quello di creare una connessione e il flusso end-to-end tra l'origine e la destinazione con cubi di dati intermedi che interagiscono con i server.
Tipi di cubo di dati
Esistono due tipi di cubi di dati utilizzati principalmente in aziende o aziende:
1. Cubo di dati multidimensionale (MOLAP)
Come suggerisce il nome, il cubo di dati multidimensionali viene utilizzato principalmente nei requisiti aziendali in cui vi sono enormi set di dati. I prodotti sviluppati e seguiti coinvolgono la struttura di MOLAP che ha un formato array multidimensionale. Questa struttura aiuta a migliorare l'enorme set di dati con un parsimonia e un livello aumentato di MOLAP. Da ciò, possiamo affermare che ciò non rappresenterà alcun dato specifico o valore di dati cluster di un set di dati.
Ciò alla fine aumenterà i requisiti di spazio o di archiviazione che a volte non sono necessari per l'ora. Pertanto, rendere la struttura indesiderabile ostacola i valori dei dati e gli insiemi di dimensioni che rappresentano i dati.
Uno degli obiettivi interessanti di questo MOLAP è che ha un formato di indicizzazione per rappresentare ogni dimensione di un cubo di dati che migliora lo sviluppo e la struttura generale per raccogliere informazioni più pertinenti.
Ma poiché tutto ha un vantaggio ha anche uno svantaggio che in questo caso viene discusso per enormi set di dati e matrice più sparsa che a volte è indesiderabile. Quindi, per evitare e rendere desiderabile la struttura, faremo uso di tecniche di compressione che ridurranno la limitazione della proprietà di indicizzazione del modello aziendale tanto necessario di MOLAP.
2. Cubo dati relazionali (ROLAP)
È anche un'altra categoria di cubi di dati per l'analisi dei dati che segue religiosamente il modello di database relazionale. Se confrontato con il cubo di dati multidimensionale, possiede il doppio del numero di tabelle relazionali per specificare le dimensioni con set di dati e requisiti. Ognuna di queste tabelle contiene una vista specifica che viene chiamata cuboide.
Ci sono molte altre categorie che vengono ricercate e tenute d'occhio in quanto sono in forte espansione come SOLAP, DOLAP, WOLAP, ecc.
Esiste anche OLAP ibrido che non è altro che la combinazione di ROLAP e MOLAP. Inoltre, viene utilizzato in modo molto significativo, ma dipende nuovamente dalle esigenze aziendali. OLAP ibrido non è il cubo di dati più utilizzato, ma molte organizzazioni preferiscono per la sua capacità superiore e di elaborazione dei dati. Un'altra qualità molto bella è che contiene un controllo sia sul database multidimensionale che relazionale che aiuta a gestire i dati e i dati all'interno dei database in modo molto efficiente. Questo aiuta a ottimizzare il consumo di tempo ottimizzando e gestendo le celle. Colpire la differenza e confrontarsi con entrambi HOLAP può essere preferenziale a causa delle sue capacità di gestione.
In termini di concetti di data mining di analisi dei dati, il cubo di dati svolge un ruolo fondamentale per entrambe le categorie di MOLAP e ROLAP.
Benefici
- Aumenta la produttività di un'impresa.
- Migliora le prestazioni e l'efficienza complessive.
- La rappresentazione di set di dati enormi e complessi viene semplificata e semplificata.
- Database gestibili e query SQL complesse sono anche gestibili.
- L'indicizzazione e l'ordinamento forniscono la migliore serie di dati per le tecniche di analisi e data mining.
- Più veloce e facilmente accessibile poiché avrà set di dati o cubi di dati predefiniti e pre-calcolati.
- L'aggregazione dei dati rende l'accesso a tutti i dati molto veloce ad ogni micro-livello che alla fine porta a una manutenzione semplice ed efficiente e tempi di sviluppo ridotti.
- OLAP aiuterà a ottenere tempi di risposta rapidi, curva di apprendimento rapida, ambiente versatile, raggiungere una vasta gamma di portata per tutte le applicazioni, necessità di risorse per la distribuzione e minori tempi di attesa con un risultato di qualità.
Conclusione
Nello scenario odierno, tutti i giganti delle grandi aziende stanno facendo del loro meglio per strategizzare e ottimizzare il business con determinati modelli di dati e cubi di dati. I ricercatori stanno anche cercando di elaborare modelli di business più diversificati e migliorati per rendere l'intera produzione e lo sviluppo delle organizzazioni aziendali.
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