Что такое куб данных?

Введение в Data Cube

Куб данных, как следует из его названия, является расширением 2-мерного куба данных или 2-мерной матрицы (столбец и строки). Всякий раз, когда необходимо объединить много сложных данных, и необходимо абстрагировать соответствующие или важные данные. Здесь возникает необходимость в кубе данных.

Куб данных в основном используется для представления конкретной информации, которую необходимо извлечь из огромного набора сложных данных. Например, вы пошли в торговый центр, в котором много предметов, размещенных в разных углах торгового центра, и очень трудно найти нужный товар в час необходимости. Теперь, если вы узнаете о заказе товаров, размещенных в торговом центре, покупка этого товара станет простой и беспроблемной. Это означает, что куб данных имеет идеальные размеры и более высокие диапазоны значений, или мы можем также сказать, что это ссылка на трехмерные данные.

Он имеет много характеристик, а именно:

Это может пойти намного дальше и включать гораздо больше измерений.
Импровизирует бизнес-стратегии путем анализа всех данных.
Это помогает получить последний рыночный сценарий, устанавливая тенденции и анализ производительности
Он играет очень важную роль, создавая промежуточные кубы данных для обслуживания требований и устранения разрыва между хранилищем данных и всеми инструментами отчетности, особенно в инструменте отчетности хранилища данных.
На других этапах будет ввод данных источника, который одновременно контролируется и администрируется, цель состоит в том, чтобы создать соединение и сквозной поток между источником и пунктом назначения с промежуточными кубами данных, взаимодействующими с серверами.

Типы куба данных

Существует два типа кубов данных, которые используются в основном в бизнесе или на предприятиях:

1. Многомерный куб данных (MOLAP)

Как следует из названия, куб многомерных данных используется в основном в бизнес-требованиях, где имеются огромные наборы данных. Продукты, разработанные и соответствующие, включают структуру MOLAP, которая имеет многомерный формат массива. Эта структура помогает в улучшении огромного набора данных с более разреженным и повышенным уровнем MOLAP. Из этого мы можем прийти к факту, что это не будет представлять какие-либо конкретные данные или значение кластеризованных данных из набора данных.

Это в конечном итоге увеличит требования к пространству или хранилищу, которые иногда не нужны часу. Таким образом, создание нежелательной структуры затрудняет значения данных и наборы измерений, представляющих данные.

Одна из интересных целей этого MOLAP состоит в том, что он имеет формат индексации для представления каждого измерения куба данных, который улучшает общую разработку и структуру для сбора более актуальной информации.

Но поскольку у всего есть преимущество, оно также имеет недостаток, который в данном случае обсуждается для огромных наборов данных и более разреженной матрицы, что иногда нежелательно. Таким образом, чтобы избежать и сделать структуру желательной, мы будем использовать методы сжатия, которые уменьшат затруднение свойства индексации столь необходимой бизнес-модели MOLAP.

2. Реляционный куб данных (ROLAP)

Это также еще одна категория куба данных анализа данных, которая неукоснительно следует модели реляционной базы данных. Если сравнивать с многомерным кубом данных, то он обладает удвоенным количеством реляционных таблиц для указания измерений с наборами данных и требованиями. Каждая из этих таблиц содержит определенное представление, которое называется кубоидом.

Есть много других категорий, которые исследуются и следят за их развитием, как SOLAP, DOLAP, WOLAP и т. Д.

Также существует гибридный OLAP, который представляет собой не что иное, как комбинацию ROLAP и MOLAP. Он также используется очень значительно, но опять же зависит от требований бизнеса. Гибридный OLAP не является наиболее часто используемым кубом данных, но многие организации предпочитают его из-за его превосходных возможностей обработки данных. Еще одно очень хорошее качество заключается в том, что он содержит проверку как многомерной, так и реляционной базы данных, которая помогает очень эффективно управлять данными и данными в базах данных. Это помогает оптимизировать потребление времени за счет оптимизации и управления ячейками. Чтобы добиться разницы и получить по сравнению с обоими HOLAP может быть предпочтительным из-за его способностей управления.

С точки зрения Data Mining для анализа данных куб данных играет очень важную роль для обеих категорий MOLAP и ROLAP.

Преимущества

Увеличивает производительность предприятия.
Улучшает общую производительность и эффективность.
Представление огромных и сложных наборов данных упрощается и упрощается.
Огромная база данных и сложные запросы SQL также управляемы.
Индексирование и упорядочение обеспечивают лучший набор данных для анализа и методов анализа данных.
Более быстрый и легко доступный, поскольку он будет иметь заранее определенные и предварительно рассчитанные наборы данных или кубы данных.
Агрегирование данных делает доступ ко всем данным очень быстрым на каждом микроуровне, что в конечном итоге приводит к простому и эффективному обслуживанию и сокращению времени разработки.
OLAP поможет получить быстрое время отклика, быструю кривую обучения, универсальную среду, охват широкого диапазона приложений для всех приложений, потребность в ресурсах для развертывания и меньшее время ожидания с качественным результатом.

Вывод

В сегодняшнем сценарии все гиганты крупного бизнеса стараются изо всех сил выстраивать стратегию и оптимизировать бизнес с помощью определенных моделей данных и кубов данных. Исследователи также пытаются придумать более диверсифицированные и усовершенствованные бизнес-модели, чтобы сделать все производство и развитие бизнес-организаций.

Что такое куб данных? - Типы куба данных с их преимуществами

Содержание:

Введение в Data Cube