Hvad er datakube? - Typer af datakube med deres fordele

Introduktion til Data Cube

En datakube, som navnet antyder, er en udvidelse af 2-dimensionel datakube eller 2-dimensionel matrix (kolonne og rækker) Hver gang der er masser af komplekse data, der skal samles, og der er behov for at abstrahere de relevante eller vigtige data. Der kommer billede af behovet for datakuben.

En datakube bruges dybest set til at repræsentere den specifikke information, der skal hentes fra et enormt sæt komplekse data. For eksempel gik du til et indkøbscenter, hvor der er masser af genstande anbragt i forskellige hjørner af indkøbscenteret, og det er meget vanskeligt at finde den ønskede vare på behovstidspunktet. Hvis du nu er opmærksom på rækkefølgen af ​​de varer, der er placeret i et indkøbscenter, vil køb af den vare blive let og problemfri. Dette repræsenterer, at en datakube med perfekte dimensioner og højere værdiområder, eller vi kan også sige en henvisning til tredimensionelle data.

Hvad er datakube?

Det har mange karakteristika er som følger:

• Det kan gå meget ud over at inkludere mange flere dimensioner.
• Improviserer forretningsstrategier ved analyse af alle data.
• Det hjælper med at få det seneste markedsscenarie ved at etablere tendenser og præstationsanalyse.
• Det spiller en meget vigtig rolle ved at oprette mellemliggende datakuber til at tjene kravene og for at overbryde afstanden mellem datavarehuset og alt rapporteringsværktøjet, især i et datalagerrapporteringsværktøj.
• I andre faser vil der være kildeinput, som samtidig overvåges og administreres, målet er at skabe en forbindelse og ende-til-ende-strøm mellem kilde til destination med mellemliggende datakuber, der interagerer med servere.

Typer af datakube

Der er to typer datakuber, der hovedsageligt bruges i erhvervslivet eller virksomheder:

1. Multidimensional Data Cube (MOLAP)

Som navnet antyder, anvendes multidimensionel datakube hovedsageligt i forretningskravet, hvor der er enorme datasæt. Produkter, der er udviklet og følger, involverer strukturen i MOLAP, som har et multidimensionalt arrayformat. Denne struktur hjælper med at forbedre det enorme datasæt med en sparser og et øget MOLAP-niveau. Fra dette kan vi komme til det faktum, at dette ikke vil repræsentere nogen specifikke data eller samlet dataværdi fra et datasæt.

Dette vil i sidste ende øge kravene til plads eller lager, som undertiden ikke er behovet for timen. Således gør strukturen uønsket hæmmer dataværdierne og sæt dimensioner, der repræsenterer dataene.

Et af de interessante mål med denne MOLAP er, at den har et indekseringsformat til at repræsentere hver dimension af en datakube, der forbedrer den overordnede udvikling og struktur for at indsamle mere relevant information.

Men da alt har en fordel, har også en ulempe, som i dette tilfælde diskuteres for enorme datasæt og sparser matrix, som undertiden er uønsket. Så for at undgå og for at gøre strukturen ønskelig vil vi bruge komprimeringsteknikker, der reducerer hæmningen af ​​indekseringsegenskaber for den så meget nødvendige forretningsmodel af MOLAP.

2. Relational Data Cube (ROLAP)

Det er også en anden kategori af dataanalysedatabok, som religiøst følger den relationelle databasemodel. Hvis vi sammenlignede med den multidimensionelle datakube, har den det dobbelte af antallet af relationstabeller for at specificere dimensioner med datasæt og krav. Hver af disse tabeller indeholder en bestemt visning, der kaldes en cuboid.

Der er mange flere kategorier, der undersøges og holdes øje med, da de er meget blomstrende som SOLAP, DOLAP, WOLAP osv.

Hybrid OLAP findes også, som ikke er andet end kombinationen af ​​både ROLAP og MOLAP. Det bruges også meget markant, men afhænger derefter igen af ​​forretningskrav. Hybrid OLAP er ikke den mest anvendte datakube, men så foretrækker mange organisationer på grund af dens overlegne og databehandlingsevne. En anden meget flot kvalitet er, at den indeholder en kontrol af både den multidimensionelle og relationelle database, som hjælper med at administrere data og data i databaser meget effektivt. Dette hjælper med at optimere tidsforbruget ved at optimere og styre cellerne. At slå forskellen og få sammenligning med begge HOLAP kan være præference på grund af dens styringsevner.

Med hensyn til datamining koncepter af dataanalyse spiller terning en meget vigtig rolle for begge kategorier af MOLAP og ROLAP.

Fordele

• Øger en virksomheds produktivitet.
• Forbedrer den samlede ydelse og effektivitet.
• Repræsentation af enorme og komplekse datasæt bliver forenklet og strømlinet.
• Kæmpe database og komplekse SQL-forespørgsler er også håndterbare.
• Indeksering og ordre giver det bedste sæt af data til analyse og datamining teknikker.
• Hurtigere og let tilgængelig, da det vil have foruddefinerede og forudberegnede datasæt eller datakuber.
• Aggregering af data giver adgang til alle data meget hurtigt på hvert mikroniveau, hvilket i sidste ende fører til nem og effektiv vedligeholdelse og reduceret udviklingstid.
• OLAP hjælper med at få hurtig responstid, hurtig læringskurve, alsidig miljø, rækkevidde til en bred rækkevidde til alle applikationer, behov for ressourcer til implementering og mindre ventetid med et kvalitetsresultat.

Konklusion

I dagens scenarie prøver alle store forretningsgiganter deres niveau bedst for at strategisere og få virksomheden strømlinet med visse datamodeller og datakuber. Forskere forsøger også at komme med mere forskellige og forbedrede forretningsmodeller for at gøre hele produktionen og udviklingen af ​​forretningsorganisationer.

Anbefalede artikler

Dette er en guide til Hvad er Data Cube? Her diskuterer vi, hvad der er datakub og typer datakuber sammen med fordele. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -

1. Abstrakt klasse i Python
2. Abstrakt klasse i Java
3. Konstruktør og Destructor i C ++
4. Overskydende i C ++