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2010年11月22日 
最近の仕事の変更は、、新しい作業オーダーのために物事のいくつか寄せ集め、仕事の伝達、分離の手続とアイデアを忙しくしている、この段階にとどまっている、それはない最近の比較的新しいコンテンツがあなたといくつかの最近のを共有することが記事は主にいくつかの考えの前に仕事で、コンテンツベースのいくつかを要約します。 しかし、私は、最も重要なことは、そのデータの重要性活気に満ちた、創造的でチャレンジングな場所である、と私は新しい会社に行くよ信じているから、あなたへのデータの分析、関連コンテンツの後に行く方が多いがあるとなると考えて理解へ。 記事のタイトルを参照してください、私たちは既に知っていると信じて...... >>続きを読む：三大矛盾のBIアプリケーションを 2010年11月16日
記事でのビジネスインテリジェンス（BI）に関する別の記事、データウェアハウス、多次元モデルとOLAPの知識の前に提示いくつかの記事。 この記事では主にOLAPのいくつかの基本的な機能をまとめたもの、およびそのデータ処理、表示および分析が優位性を反映している。 実際に、私たちの時間のほとんどは、我々は彼らの全体の実装を総括することができるとき、の模倣である、または他人の例を参照し、そして我々はあなた自身の経験を持つとき、これらの事を達成するために行くとき、私たちはこれらの経験を記録する必要があります。実際に、我々は知識や技能を習得しているその時に、処理する。 そしてそれは...... >>続きを読む：OLAP基本的な特性の 2010年10月27日 
ブログ前の2つの記事：多次元データモデルとデータウェアハウスとOLAPキューブ、それぞれ、および基本的な概念のOLAP多次元モデルが導入され、この記事は2つの記事に基づいて一層の拡大という、多次元に焦点を当てて次元および三次構造や組成 - OLAPは、二つの重要な要素を構成する。 コンテンツモデルは、学生への関心の領域はスキップすることができない、建築面積に好意を抱いていることがあります。 ;-) D（ディメンション）の次元は、一般的に（レベル）多次元があるだろう、別の角度特性から物事を記述するために使用され、各レベルは、一般的または特殊な数が含まれます...... >>もっと読む：D（ディメンション）とキュービック（キューブ） 2010年8月29日 
前回の記事は - 多次元データウェアハウスのデータモデルは、単純な定義や構造の多次元モデル、およびファクトシート（ファクト表）とディメンションテーブル（ディメンションテーブル）の概念を導入されています。 新しい論理データモデルなどの多次元データモデルは、組織およびストレージの新しい形を与え、真のOLAP（オンライン分析処理である効率的な操作と取り扱い、のモデルに基づいて、必要の分析に強みを反映しているオンライン分析処理）。 データキューブのデータキューブは、（データキューブ）、データキューブは多次元モデルですここで注意することは重要です...... >>続きを読む：データキューブとOLAPを 2010年8月17日 
データウェアハウス、データウェアハウスの基本的な構造は、我々は、アプリケーションがこれ以上多くなることが見ている - 多くの人々は、データウェアハウスが記事を通して、OLAPデータのプラットフォームのための多次元データモデルに基づいて構築されている理解していない可能性があります。 しかし、分析データのクエリとアクセスにより適するように、データウェアハウスの主要な機能である、データウェアハウスアプリケーションと実装が組織とストレージ最適化によるデータの重要な側面である多次元データモデルを認めざるを得ない。 マルチアングル、マルチレベルのデータのクエリからユーザを満たすために、多次元データモデルの多次元データモデルの定義と役割と...... >>続きを読む：多次元データウェアハウスのデータモデル 2010年8月1日 
目的は、統合データ環境の分析のためデータウェアハウスを構築し、意思決定支援（意思決定支援）を提供することです。 実際には、データウェアハウス自体は、任意のデータを"生成"されていませんが、外部ソースからのデータ、データの独自の"消費"を必要としない、そしてなぜ"倉庫"と呼ばれ、"工場"と呼ばれていない外部のアプリケーションに、に開く理由は。 したがって、データウェアハウスの基本構造は、プロセスの主要な流入と流出に含まれているデータは3層に分けることができるか - 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：この図から、データウェアハウスのデータを別のソースから見ることができる、といくつかのさまざまなを提供しています...... >>続きを読む：データウェアハウスの基本構造を 2010年7月20日 
統合されたエンタープライズデータウェアハウスは、ほとんどすべての記事のすべてのデータに記載されているサイト上のデータソースの私の分析はもちろん含め、データ分析と意思決定支援のためのデータ、のために取得することができます。 これらは、データウェアハウスにデータを入力すると、三種類よりも何もない：構造化データ、半構造化データと非構造化データ、彼らは制服を格納するデータウェアハウス内の変換のいくつかのフォームを通過、しばしば言われているETLプロセスを（ロード、抽出、変換、ロード、変換、抽出）。 以下は、主に彼らが元のデータであるかを含め、これらの3つのデータ型の違いについて語り、これになります...... >>続きを読む：データウェアハウスのソースのデータ型 2010年2月25日 
私たちはすべてのデータウェアハウス四つの基本的な特性を理解すると信じて：サブジェクト指向、統合された、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価値は、の4つの機能に基づいている：1、および効率的なデータの編成ビジネスデータベースとサブジェクト指向データウェアハウスの性質は、効率的なデータの編成、より完全なデータのシステム、データの分類と階層化のための明確なメカニズムを持つことはできません。 データウェアハウスにすべてのデータが前に洗浄し、ろ過されているため、その元のデータは、もはや、組織、データアクセスを改善し、統計との効率性の分析の混沌とした、クエリの最適化ベースのフォームではありません...... >>続きを読む：データウェアハウスの価値を 
