Introduction au cube de données
Un cube de données comme son nom l'indique est une extension du cube de données à 2 dimensions ou de la matrice à 2 dimensions (colonne et lignes) chaque fois qu'il y a beaucoup de données complexes à agréger et qu'il est nécessaire d'abstraire les données pertinentes ou importantes. Il apparaît la nécessité du cube de données.
Un cube de données est essentiellement utilisé pour représenter les informations spécifiques à extraire d'un vaste ensemble de données complexes. Par exemple, vous êtes allé dans un centre commercial qui a beaucoup d'articles placés dans différents coins du centre commercial et il est très difficile de trouver l'article dont vous avez besoin à l'heure du besoin. Maintenant, si vous êtes reconnu au sujet de la commande des articles placés dans un centre commercial, l'achat de cet article deviendra facile et sans tracas. Cela représente un cube de données avec des dimensions parfaites et des plages de valeurs supérieures ou nous pouvons également dire une référence à des données tridimensionnelles.
Qu'est-ce que le Data Cube?
Il présente de nombreuses caractéristiques:
- Il peut aller bien au-delà pour inclure de nombreuses autres dimensions.
- Améliore les stratégies commerciales par l'analyse de toutes les données.
- Il permet d'obtenir le dernier scénario de marché en établissant des tendances et une analyse des performances.
- Il joue un rôle très pivot en créant des cubes de données intermédiaires pour répondre aux exigences et pour combler l'écart entre l'entrepôt de données et tous les outils de reporting, en particulier dans un outil de reporting d'entrepôt de données.
- Dans d'autres phases, il y aura une entrée source qui est simultanément surveillée et administrée, l'objectif est de créer une connexion et un flux de bout en bout entre la source et la destination avec des cubes de données intermédiaires interagissant avec les serveurs.
Types de cube de données
Il existe deux types de cubes de données qui sont principalement utilisés dans les entreprises ou les entreprises:
1. Cube de données multidimensionnel (MOLAP)
Comme son nom l'indique, le cube de données multidimensionnelles est principalement utilisé dans les besoins de l'entreprise où il existe d'énormes ensembles de données. Les produits développés et suivis impliquent la structure de MOLAP qui a un format de tableau multidimensionnel. Cette structure aide à améliorer l'énorme ensemble de données avec un plus faible et un niveau accru de MOLAP. De cela, nous pouvons conclure que cela ne représentera aucune donnée spécifique ou valeur de données en cluster à partir d'un ensemble de données.
Cela augmentera finalement les besoins d'espace ou de stockage qui ne sont parfois pas nécessaires à l'heure. Ainsi, rendre la structure indésirable entrave les valeurs des données et les ensembles de dimensions représentant les données.
L'un des objectifs intéressants de ce MOLAP est qu'il a un format d'indexation pour représenter chaque dimension d'un cube de données qui améliore le développement et la structure globaux pour recueillir des informations plus pertinentes.
Mais comme tout a un avantage, il présente également un inconvénient qui, dans ce cas, est discuté pour les ensembles de données énormes et la matrice plus clairsemée, ce qui est parfois indésirable. Ainsi, pour éviter et rendre la structure désirable, nous utiliserons des techniques de compression qui réduiront les entraves à la propriété d'indexation du modèle commercial si nécessaire de MOLAP.
2. Cube de données relationnelles (ROLAP)
C'est également une autre catégorie de cube de données d'analyse de données qui suit religieusement le modèle de base de données relationnelle. Si nous le comparons au cube de données multidimensionnel, il possède alors le double du nombre de tables relationnelles pour spécifier les dimensions avec les ensembles de données et les exigences. Chacun de ces tableaux contient une vue spécifique appelée cuboïde.
Il existe de nombreuses autres catégories qui font l'objet de recherches et sont surveillées car elles sont en plein essor comme SOLAP, DOLAP, WOLAP, etc.
Il existe également un OLAP hybride qui n'est rien d'autre que la combinaison de ROLAP et de MOLAP. Il est également utilisé de manière très significative mais dépend à nouveau des besoins de l'entreprise. OLAP hybride n'est pas le cube de données le plus utilisé, mais de nombreuses entreprises préfèrent en raison de sa capacité supérieure et de traitement des données. Une autre très bonne qualité est qu'il contient une vérification à la fois de la base de données multidimensionnelle et relationnelle qui aide à gérer les données et les données à l'intérieur des bases de données très efficacement. Cela aide à optimiser la consommation de temps en optimisant et en gérant les cellules. Faire la différence et se comparer aux deux HOLAP peut être préférentiel en raison de ses capacités de gestion.
En termes de concepts d'exploration de données du cube de données d'analyse de données joue un rôle très pivot pour les deux catégories de MOLAP et ROLAP.
Avantages
- Augmente la productivité d'une entreprise.
- Améliore les performances et l'efficacité globales.
- La représentation des ensembles de données énormes et complexes est simplifiée et rationalisée.
- Une énorme base de données et des requêtes SQL complexes sont également gérables.
- L'indexation et le classement fournissent le meilleur ensemble de données pour les techniques d'analyse et d'exploration de données.
- Plus rapide et facilement accessible car il possédera des ensembles de données ou des cubes de données prédéfinis et pré-calculés.
- L'agrégation des données rend l'accès à toutes les données très rapide à chaque micro-niveau, ce qui conduit finalement à une maintenance facile et efficace et à un temps de développement réduit.
- OLAP vous aidera à obtenir un temps de réponse rapide, une courbe d'apprentissage rapide, un environnement polyvalent, une portée étendue à toutes les applications, un besoin de ressources pour le déploiement et moins de temps d'attente avec un résultat de qualité.
Conclusion
Dans le scénario d'aujourd'hui, tous les géants des grandes entreprises font de leur mieux pour élaborer des stratégies et rationaliser l'entreprise avec certains modèles de données et cubes de données. Les chercheurs tentent également de proposer des modèles commerciaux plus diversifiés et améliorés pour réaliser l'ensemble de la production et du développement des organisations commerciales.
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