태그 '데이터웨어 하우스를'로그인
2010 11월 22일 
최근 변경 사물의 모양, 사무실 이전으로 바쁜 있었 때문에, 해지 절차 및 새로운 직장에서 마무리의 개념은이 단계에서는 아직, 당신 몇 가지 최근에 최근에 새 콘텐츠를 공유할 수 없다 있습니다 기사는 어떤 생각을 한 켤레 전에 주요 작품의 내용을 요약하라는 것입니다. 그러나 내가, 역동적인 창의력과 도전이 가득, 그리고 가장 중요한 것은 자신의 데이터의 중요성이며 나는 새로운 회사에 갈 믿기 때문에, 풍부한 데이터 분석 관련 내용이 모두에게 믿어요 이해. 기사의 제목을보고, 나는 우리가 이미 알고 믿는 ... »자세히 읽기 : 3 대 모순의 BI 응용 프로그램을 2010 11월 16일 
, 비즈니스 인텔리 전스 (BI)에 대한 기사입니다 기사 앞에서 데이터웨어 하우스, 다차원 모델과 OLAP 지식을 설명합니다. 이 문서는 OLAP은 데이터 처리, 디스플레이 및 분석으로 구현 몇 가지 기본 기능뿐만 아니라, 자사의 장점을 요약한 것입니다. 사실, 우리 시대의 대부분은 모방이의 참조 또는 다른 사람의 예입니다, 그들은 자신의 경험이있을 때 우리는 이런 것들에 갈 때, 우리는 전체 구현을 요약 할 수있을 때, 이러한 경험을 기록해야 사실, 우리가 지식이나 기술을 마스터했을 때 처리합니다. 그리고 그것은 ... OLAP 기본적인 특성은 :»자세히보기 2010년 10월 27일 
블로그에서 이전 두 기사 : 데이터웨어 하우스와 데이터 큐브와 다차원 OLAP 모델과 OLAP의 다차원 모델이이 문서에서 설명하는 몇 가지 기본 개념은 두 기사의 깊이 확장자를 기반으로, 다차원이 소개 두 가지 중요한 구성 요소의 OLAP - 차원 입체 구조와 구성. 모델을 안겨줄 수있다, 당신은 그렇게 보면 바로 건너뛸 수하는 것은 매우 학생에 관심이 없습니다. ;-) 크기 (치수)가 차원이 다른 각도에서 사물의 특성을 설명하는 데 사용되는, 일반적인 차원 다중 (수준), 각 레벨은 일반 또는 특수 중 일부를 포함하게됩니다 ... (큐브) 차원 (차원)와 큐브 :»자세히보기 2010년 8월 29일 
이전 기사 - 데이터웨어 하우스의 다차원 데이터 모델에 대한 간단한 정의와 구조 다차원 모델뿐만 아니라, 사실 테이블 (fact 테이블) 및 차원 테이블의 개념 (차원 테이블)이 있습니다. 진정한 다차원 데이터 형태의 데이터 조직 및 스토리지 주어진 새로운 논리 모델 모델, 그리고 그 장점은 또한 그 (온라인 분석 처리 OLAP이고, 분석에 대한 모델 기반의 효율적인 운영 및 취급해야 반영 온라인 분석 처리). 데이터 큐브 (데이터 큐브)에서 데이터 큐브는 그것은 지적해야 그 데이터 큐브 다차원 모델 ... 데이터 큐브와 OLAP :»자세히보기 2010년 8월 17일 
많은 사람들이 데이터웨어 하우스는 문서에서 OLAP 데이터 플랫폼을위한 다차원 데이터 모델을 기반으로 구축되어 이해되지 않을 수도 있습니다 - 기본적인 데이터웨어 하우스 아키텍처, 우리는 데이터웨어 하우스 애플 리케이션보다 훨씬 더있을 수 있다고 보았다. 그러나 다차원 데이터 모델 분석 데이터 쿼리 및 액세스를 위해 더 적합하고, 데이터웨어 하우스, 데이터웨어 하우스 어플 리케이션 및 구현, 데이터 조직 및 스토리지 최적화의 중요한 부분의 주요 기능임을 인정해야 해 . 다차원 데이터 모델 정의 및 다차원 데이터 모델의 역할 다단계 멀티 앵글 데이터 쿼리를 충족하고 ... 순서 데이터 창고 다차원 데이터 모델 :»자세히보기 2010년 8월 1일 
데이터웨어 하우스의 목적은 의사 결정 지원 (의사 결정 지원)을 제공하는 기업을위한 통합 데이터 분석 중심의 환경을 구축하는 것입니다. 사실, 데이터웨어 하우스 자체는, 데이터의 "생산"아닙니다 동시에 그 자체로 모든 데이터를 "소비"하는 외부 소스에서 데이터를 필요하지 않으며, 왜 '창고'라는 외부 응용 프로그램으로 열 수 있지만, "공장"이라하지 이유. 따라서 데이터웨어 하우스의 기본 구조는 데이터 유입을 포함하고 유출 세 계층으로 나눌 수있다 - 원본 데이터, 데이터웨어 하우스, 데이터 애플 리케이션 : 그것은 그림에서 볼 수있다는 데이터웨어 하우스는 다른 소스 데이터에서 유래하고, 숫자의 다양한 제공 ... 데이터웨어 하우스 아키텍처 :»자세히보기 2010년 7월 20일 
통합 기업 내 웹 분석 데이터 원본에 언급된 모든 데이터는 물론 포함하여, 데이터 분석 및 의사 결정 지원을위한 거의 모든 데이터웨어 하우스에있는 데이터를 얻을 수 있습니다. 데이터웨어 하우스로 이러한 데이터는 이하의 세 가지 유형의 아무것도 아니다 : 데이터웨어 하우스에 저장된 어떤 양식으로 통일 변환 후 구조화된 데이터, 반 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터는 일반적으로 ETL 말했다되는 (추출 변환,로드, 추출, 변환,로드) 프로세스. 다음은 주로 각각이 세 종류의 데이터의 차이에 대해 이야기를 포함하는 소스 데이터뿐만 아니라 ... 것입니다 데이터웨어 하우스 소스 데이터 형식 :»자세히보기 2010년 2월 25일 
주제 중심 통합, 그리고 상대적으로 안정적인 기록 기록 및 데이터웨어 하우스의 가치는 4 기능을 구현하는 기초 : 나는 우리가 모든 데이터웨어 하우스의 네 가지 기본 특성을 이해 믿습 데이터의 효율적인 조직 데이터웨어 하우스의 주제 중심의 자연이 데이터를 조직의 효율적인 양식을 가지고 비즈니스 데이터베이스는보다 완벽한 데이터 시스템, 명확한 데이터 분류 및 충화 메커니즘을 가지고 있습니다. 모든 데이터는 원본 데이터가 조직의 쿼리 기반 양식을 최적화하기 위해, 더 이상 혼란 없다는 것을, 그래서 데이터웨어 하우스에 들어가기 전에 청소하고 필터링된 때문에의 효율의 데이터 액세스, 통계 및 분석을 향상 ... »자세히 읽기 : 데이터웨어 하우스의 가치 
