Introduksjon til Data Cube
En datakube som navnet antyder er en utvidelse av 2-dimensjonal datakube eller todimensjonal matrise (kolonne og rader) Når det er mange komplekse data som skal samles, og det er behov for å abstrahere relevante eller viktige data. Det kommer inn i bildet behovet for datakuben.
En datakube brukes i utgangspunktet for å representere den spesifikke informasjonen som skal hentes fra et enormt sett med komplekse data. For eksempel dro du til et kjøpesenter som har mange gjenstander plassert i forskjellige hjørner av kjøpesenteret, og det er veldig vanskelig å finne den gjenstanden du trenger når du trenger det. Hvis du nå blir kjent med rekkefølgen på varene som er plassert i et kjøpesenter, vil kjøp av den varen bli enkel og problemfri. Dette representerer at en datakube med perfekte dimensjoner og høyere verdiområder, eller vi kan si en referanse til tredimensjonale data også.
Hva er Data Cube?
Det har mange kjennetegn er som følger:
- Det kan gå veldig langt å inkludere mange flere dimensjoner.
- Improviserer forretningsstrategier ved analyse av alle dataene.
- Det hjelper deg med å få det nyeste markedsscenariet ved å etablere trender og resultatanalyse.
- Det spiller en veldig sentral rolle ved å lage mellomliggende datakubber for å betjene kravene og for å bygge bro mellom datavarehuset og alt rapporteringsverktøyet, spesielt i et datalagerrapporteringsverktøy.
- I andre faser vil det være kildeinngang som samtidig overvåkes og administreres, målet er å opprette en forbindelse og ende-til-ende-flyt mellom kilde til destinasjon med mellomliggende datakuber som samhandler med servere.
Typer datakube
Det er to typer datakubber som brukes mest i virksomheter eller bedrifter:
1. Multidimensional Data Cube (MOLAP)
Som navnet antyder, brukes flerdimensjonal datakube for det meste i forretningskravet der det er enorme datasett. Produkter utviklet og følger involverer strukturen til MOLAP som har et flerdimensjonalt matriseformat. Denne strukturen hjelper deg med å forbedre det enorme datasettet med en sparser og økt MOLAP-nivå. Fra dette kan vi komme til et faktum at dette ikke vil representere noen spesifikke data eller gruppert dataverdi fra et datasett.
Dette vil til slutt øke plass- eller lagringskravene som noen ganger ikke er behovet for timen. Dermed gjør strukturen uønsket å hemme dataverdiene og sett med dimensjoner som representerer dataene.
Et av de interessante målene med denne MOLAP er at den har et indekseringsformat for å representere hver dimensjon i en datakube som forbedrer den generelle utviklingen og strukturen for å samle mer relevant informasjon.
Men siden alt har en fordel, har også en ulempe som i dette tilfellet diskuteres for enorme datasett og sparsere matrise som noen ganger er uønsket. Så for å unngå og gjøre strukturen ønskelig vil vi benytte oss av komprimeringsteknikker som vil redusere hindringen av indekseringsegenskapene til den så veldig nødvendige forretningsmodellen til MOLAP.
2. Relational Data Cube (ROLAP)
Det er også en annen kategori av dataanalyse datakub som religiøst følger den relasjonsdatabasemodellen. Hvis vi sammenlignet med den flerdimensjonale datakuben, har den dobbelt så mange relasjonstabeller for å spesifisere dimensjonene med datasett og krav. Hver av disse tabellene inneholder en spesifikk visning som kalles kuboid.
Det er mange flere kategorier som forskes og holdes øye med, da de er veldig blomstrende som SOLAP, DOLAP, WOLAP, etc.
Hybrid OLAP eksisterer også, noe som ikke er annet enn kombinasjonen av både ROLAP og MOLAP. Den brukes også veldig betydelig, men avhenger igjen av forretningskrav. Hybrid OLAP er ikke den mest brukte datakuben, men da foretrekker mange organisasjoner på grunn av sin overlegne og databehandlingsevne. En annen veldig fin kvalitet er at den inneholder en sjekk på den flerdimensjonale og relasjonsdatabasen som hjelper til med å administrere dataene og dataene i databasene veldig effektivt. Dette hjelper med å optimalisere forbruket av tid ved å optimalisere og administrere cellene. Å slå forskjellen og få sammenligning med begge HOLAP kan være foretrukket på grunn av dets administrasjonsevner.
Når det gjelder Data mining-konsepter for dataanalyse, spiller data cube en veldig sentral rolle for begge kategoriene MOLAP og ROLAP.
fordeler
- Øker produktiviteten til en bedrift.
- Forbedrer den generelle ytelsen og effektiviteten.
- Representasjon av enorme og komplekse datasett blir forenklet og strømlinjeformet.
- Enorme database og komplekse SQL-spørsmål er også håndterbare.
- Indeksering og bestilling gir det beste settet med data for analyse og data mining-teknikker.
- Raskere og lett tilgjengelig da det vil ha forhåndsdefinerte og forhåndsberegnede datasett eller datakuber.
- Aggregering av data gir tilgang til alle data veldig raskt på hvert mikronivå, noe som til slutt fører til enkelt og effektivt vedlikehold og redusert utviklingstid.
- OLAP vil hjelpe deg med å få rask responstid, rask kurve for læring, allsidige omgivelser, rekkevidde til et bredt spekter av rekkevidde til alle applikasjoner, behov for ressurser for distribusjon og mindre ventetid med et kvalitetsresultat.
Konklusjon
I dagens scenario prøver alle store bedriftsgiganter sitt beste for å strategisere og få virksomheten strømlinjeformet med visse datamodeller og datakuber. Forskere prøver også å komme med mer diversifiserte og forbedrede forretningsmodeller for å gjøre hele produksjonen og utviklingen av forretningsorganisasjoner.
Anbefalte artikler
Dette er en guide til Hva er Data Cube? Her diskuterer vi hva som er datakube og typer datakuber sammen med fordeler. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- Abstrakt klasse i Python
- Abstrakt klasse i Java
- Konstruktør og Destructor i C ++
- Overstyring i C ++