"サイトのデータウェアハウス 'カテゴリーでアーカイブ
2010年12月14日 
しかし、詳細なメタデータを持っていない本をたくさんの毛 - メタデータの管理は、全体のデータウェアハウスのアーキテクチャ（データウェアハウスの基本構造をデータ·ウェアハウスのアーキテクチャでは、記事を参照してください）で非常に重要なものです定義、または最後に含まれるべきか、データ·ウェアハウスのメタデータを導入しました。 ここで私の個人的には、主に二冊Inmonデータ·ウェアハウス "、いくつかのメタデータがデータ·ウェアハウス·アプリケーションに記録されるべきである、Oracleのドキュメントおよび個人からのメタデータ管理のビューのいくつかを、仕上げされています。 メタデータ定義のメタデータ（メタデータ）など、ビューのリテラルポイントを見ることができないからであれば... »続きを読む：データウェアハウスのメタデータの管理 、2010年11月16日 
、ビジネス·インテリジェンス（BI）に関する記事です。記事の前にデータウェアハウス、多次元モデルとOLAPの知識を説明しています。 この資料では、OLAP、データ処理、表示および解析に組込まれ、いくつかの基本的な機能だけでなく、その利点を持ってまとめたものです。 実際に、私たちの時間のほとんどは模造、この内の参照や他の人の例ですが、彼らは自身の経験を持っている場合我々はこれらの事に行くとき、我々は、実装全体を要約することができたときに、これらの経験を記録する必要が実際には、その我々が知識やスキルを習得したときに、処理します。 そして、それは... »続きを読む：OLAP基本的な特性 2010年10月27日 
ブログで前の2つの記事：データウェアハウスおよびデータキューブとOLAP多次元モデルとOLAPの多次元モデルはこの資料に記載されているいくつかの基本的な概念は、2つの記事の深さの拡張子に基づいており、多次元では導入されました二つの重要な構成要素のOLAP - 次元の立方晶構造と組成。 モデルを支持する可能性があり、その点で右に省略することができ、学生に非常に興味はありません。 ;-)次元（ディメンション）寸法は一般的な次元のマルチ（レベル）、さまざまな角度から物事の特性を記述するために使用され、各レベルは、一般的または特別の一部が含まれています... »続きを読む：ディメンション（ディメンション）とキューブ（キューブ） 2010年8月29日 
前の記事 - データウェアハウスの多次元データ·モデルは、簡潔な定義と構造多次元モデルのと同様に、ファクトテーブル（ファクトテーブル）とディメンションテーブルの概念（ディメンション表）があります。 多次元データ·フォームのデータの編成とストレージを指定された新しい論理モデルとしてモデルと、本当にその利点を反映しても、分析のモデルベースの効率的な操作と処理する必要があり、OLAP（オンライン分析処理オンライン分析処理）。 データキューブのデータ·キューブ（データキューブ）これは、データキューブの多次元モデルのことに留意する必要があります... データキューブとOLAP：»続きを読む 2010年8月17日 
多くの人々は、データウェアハウスが記事上にOLAPデータプラットフォーム用の多次元データモデルに基づいて構築されて理解しないかもしれません - 基本的なデータ·ウェアハウス·アーキテクチャは、データ·ウェアハウス·アプリケーションは、それよりもはるかに可能性があることを見てきました。 しかし、多次元データ·モデルは、分析データのクエリとアクセスのために、より適して、データウェアハウス、データ·ウェアハウス·アプリケーションと実装、データの編成とストレージの最適化の重要な側面の大きな特徴であることを認めざるを得ない。 多次元データ·モデルの定義および多次元データモデルの役割は、マルチレベルマルチアングルデータのクエリを満たすためにと... »続きを読む：データウェアハウス、多次元データ·モデルを 2010年8月1日
データウェアハウスの目的は、意思決定支援（意思決定支援）を提供する企業向けの統合データ解析指向の環境を構築することです。 実際には、データ·ウェアハウス自体は、同時に自分自身に "倉庫"と呼ばれるが、 "工場"と呼ばれていない理由、任意のデータ、外部ソースからのデータ、および外部アプリケーションへのオープン、 "消費"する必要はありませんが、任意のデータの "製造"ではありません。理由があります。 したがって、データ·ウェアハウスの基本構造は3層に分けることができるデータの流入と流出を含んでいます - ソースデータ、データウェアハウス、データ·アプリケーション：これは、図から分かるように、データ·ウェアハウスでは、異なるソースのデータから来て、数のさまざまなを提供します... »続きを読む：データ·ウェアハウスのアーキテクチャ 2010年7月20日 
統合された企業は、私がウェブ解析のデータソースに記載されているすべてのデータはもちろん含めて、データ分析と意思決定支援のために、ほぼすべてのデータ·ウェアハウス内のデータを取得することができます。 変換は、通常、ETLと言われているデータウェアハウスに格納されているいくつかの形態、で統一した後、構造化データ、半構造化データと非構造化データ：データウェアハウスにこれらのデータは、以下の3つのタイプより小さいものはありません（抽出、変換、ロード、抽出、変換、ロード）プロセスの。 以下は、主にどのソースのデータなどを含め、それぞれのデータをこれらの3つのタイプの違いについてお話します... »続きを読む：データウェアハウス·ソースのデータ·タイプ 2010年2月25日 
サブジェクト指向、統合され、比較的安定して、レコードの歴史、およびデータ·ウェアハウスの値は、4つの機能を体現しています：私たちはすべてのデータウェアハウスの4つの基本的な特性を理解すると信じて、データの効率的な組織データウェアハウスのサブジェクト指向の性質は、データ·組織の非常に効率的なフォームを持ち、ビジネスデータベースには、より完全なデータシステム、明確なデータ分類と階層化のメカニズムを持っています。 すべてのデータが元のデータが効率の組織は、データアクセスを改善し、統計と分析のクエリベースのフォームを最適化するために、もはや混沌としていないので、データウェアハウスに入る前に洗浄し、ろ過されているので... »続きを読む：データウェアハウスの価値 
