個人財務

データウェアハウス会議でスマートな買い物客になる方法 - ダミー

データウェアハウス向けの会議やトレードショーなど、あらゆるタイプの会議やトレードショーに参加することで、大きな価値を得ることができます。ベンダーが最新の製品を宣伝してデモンストレーションすることで、データウェアハウジングの成功例に関する実例や話を聞くことができます。また、最新の問題について独自の洞察を得ることもできます。

ビッグデータを統合する方法 - 大きなデータソースにアクセスするだけのダミー

では十分ではありません。これらのソースを統合する必要があります。間もなくあなたはペタバイトのデータと何百ものアクセス・メカニズムを選ぶことになります。しかし、どのストリームとどのような種類のデータが必要ですか？解決しようとしている問題を理解する...

ビッグデータの妥当性、恒久性およびボラティリティを保証する方法 - ダミー

ビッグデータのためにクラウドを活用する方法 - ダミー

は、クラウドは大きなデータにとって理想的なコンピューティング環境になります。だから、どのように大きなデータをクラウドと一緒に使うのでしょうか？パブリッククラウドのIaaS：このシナリオでは、パブリッククラウドプロバイダーのインフラストラクチャを大規模なデータサービスに使用することになります。なぜなら、クラウドの本質は次のような理由からです。

ビッグデータ実装ロードマップの作成方法 - ダミー

ビッグデータ実装計画またはロードマップビジネス目標、データ管理環境の成熟度、組織が吸収するリスクの量によって異なります。したがって、実装ロードマップを決定するためのすべての問題を考慮に入れて、計画を立ててください。ビジネスの緊急性と...

データ資産の作成方法 - ダミー

実装する - 素早くダミー

データマートのサブセットを作成する場合は、データマートから最大限のビジネス価値を引き出すためには、すぐに実装する必要があります。ここには、迅速な実装の3つの鍵があります：反復的な段階的方法論に従ってください。あなたは大多数を費やしています...

Big Data-Dummiesのアーキテクチャ基盤を設定する方法

強力なアーキテクチャー大規模なデータを成功させたい場合は、基礎を築きます。機能要件をサポートすることに加えて、必要なパフォーマンスをサポートすることも重要です。ニーズは、分析している分析の性質によって異なります。正しい計算量が必要です...

MapReduceタスクを最適化する方法 - ダミー

大規模データプロジェクトのMapReduceで実際のアプリケーションコードを最適化する以外に、いくつかの最適化手法を使用して信頼性とパフォーマンスを向上させます。ハードウェア/ネットワークトポロジ、同期、ファイルシステムの3つのカテゴリに分類されます。大規模なデータハードウェア/ネットワークトポロジーアプリケーションとは無関係に、最高速のハードウェアとネットワークは、最も高速なランタイムを実現する可能性があります。

ビッグデータに必要なデータを特定する - ダミー

あなたの大きなデータプロジェクトで対処しています。多くの組織は、過去に内部的に生成された多くのデータが最大限に活用されていないことを認識しています。

ビッグデータスタックのレイヤ0：冗長物理インフラストラクチャ - ダミー

最低レベルビッグデータスタックの物理的なインフラストラクチャです。すでにデータセンターを所有しているか、物理インフラストラクチャに投資している可能性があるので、既存の資産を使用する方法を探したいと思っています。ビッグデータの実装では、参照アーキテクチャのすべての要素に対して非常に特殊な要件があります。

ビッグデータスタックのレイヤ2：ビッグデータスタックのダミー

データ環境、およびビッグデータスタックのレイヤ2は、ビジネスに関連するデータ要素のコレクションを含むデータベースエンジンです。これらのエンジンは、速く、スケーラブルで、堅牢である必要があります。それらはすべて平等に作成されているわけではなく、一部のビッグデータ環境ではより良い結果が得られます...

ビッグデータ環境のキーバリューペアデータベース - ダミー

大きなデータ環境のNoSQL（not-only-SQL）データベースは、Key-Valueペア（KVP）モデルを採用しているデータベースです。 KVPデータベースはRDBMSのようなスキーマを必要とせず、大きな柔軟性とスケーラビリティを提供します。 KVPデータベースは、ACID（Atomicity、Consistency、Isolation、Durability）機能を提供せず、実装者にデータを考える必要があります...

とデータウェアハウス担当者との会談 - データウェアハウス製品のダミー

には、企業担当者とのミーティングが含まれています。ベンダーの営業担当者がオフィス内に足を運んだり、お客様とのWeb会議を開始する前に、その1〜2時間の最初の会議でカバーする予定を明確にしてください。次のことを少なくとも行う必要があります。プレゼンテーションを聞く...

ビッグデータスタックのレイヤー1：セキュリティインフラストラクチャ - ダミー

セキュリティおよびプライバシー要件、レイヤー1は、従来のデータ環境の要件と同様です。セキュリティ要件は、特定のビジネスニーズに密接に関連しなければなりません。データアクセス：生データまたは計算された大きなデータへのユーザーアクセスは...

ビッグ・データ・スタックのレイヤ4：分析データ・ウェアハウス - ダミー

データ・ウェアハウス、ビッグ・データ・スタックのレイヤー4とそれに伴うデータマートは、組織が意思決定者を支援するためにデータを最適化するために使用してきた主なテクニックでした。通常、データウェアハウスおよびマートには、さまざまなソースから集められた正規化されたデータが含まれており、ビジネスの分析を容易にするために組み立てられています。データ...

ビッグデータ仮想化の管理 - ダミー

仮想化は、リソースとサービスを基盤となる物理的配信環境から分離して、単一の物理システム内の多数の仮想システム。企業が仮想化を実装した主な理由の1つは、多様なワークロードの処理のパフォーマンスと効率を向上させることです。大規模データハイパーバイザ理想的には...

データウェアハウスのためのミドル - ダミー

ミドルウェアサービス：データ移動とデータロード - ダミー

ほとんどの状況で、2つのミドルウェアサービス - 選択抽出、および品質保証は、データソースが存在するプラットフォーム（システム）上で行われます。ただし、データウェアハウスがデータソースとは異なるプラットフォームでホストされる場合は、システム間の通信にデータ移動サービスを使用する必要があります。

ミドルウェアサービス：データ選択と抽出 - データ選択と抽出サービスの第一の目的であるダミー

データウェアハウスに移動したいデータをデータソースから選択（検索）し、そのデータを品質保証サービスのために準備できる形式に抽出（プルアウト）することです。 2つの異なるタイプのうちの1つを使用することができます。

ハイブを持つビッグデータ

多次元データベース - ダミー

RDBMSの非効率性を克服し、新しいタイプのデータベース製品が登場したのは、 。 1980年代には、RDBMS製品がデータ管理のニーズ（特に、当時利用可能なRDBMSの生成）を処理していないアプリケーションのクラスが特定されました。これらのアプリケーションはすべて、ユーザー指定のデータ型を必要としました...

ミドルウェアサービス：データ品質保証 - ダミー

フローには2つの異なる品質保証（QA）サービスを確立する必要がありますのミドルウェアサービス。ミドルウェアサービスを実行する前に、データソースからの抽出に対して最初のQAタスクを実行する必要があります。データの品質保証：パートIプロセスの早い段階で、エラーや問題を捕捉しようとします。

ビッグデータ環境における非リレーショナルデータベース - ダミー

非リレーショナルデータベースはテーブル/キーモデル固有のものに依存しませんRDBMS（リレーショナルデータベース管理システム）要するに、ビッグデータの世界の専門データには、特殊パーシスタンスとデータ操作技術が必要です。

ビッグデータを使用する

ビッグデータハンドリングのためのビジネスインテリジェンス製品の変更 - ダミー

従来のビジネスインテリジェンス製品は、大きなデータを扱うので、変更が必要な場合があります。それらは高度に構造化されたよく理解されたデータを扱うように設計されており、しばしばリレーショナルデータリポジトリに格納され、デスクトップやラップトップコンピュータに表示されます。この伝統的なビジネスインテリジェンス分析は、通常、データのスナップショットに適用されます...

他のタイプのビジネスインテリジェンス - ダミー

は、4つの異なるタイプのビジネスインテリジェンスカテゴリ（クエリとレポート、ビジネス分析[OLAP]、データマイニング、ダッシュボードとスコアカード）をさらに複雑なアプリケーションに拡張することができます。たとえば、OLAPまたはダッシュボードツールに地理情報システム（GIS）機能がある場合や、そうでない場合があります。 ...

リレーショナル製品とデータウェアハウジング - ダミー

ここでは、データに使用したいと考える主要なリレーショナルデータベース製品倉庫。これらのベンダーのほとんどは、過去数年間に、非常に多様化したプラットフォームをサポートし、製品ラインとアーキテクチャに統合するために、OLAPや多次元指向技術、その他のRDBMSなどの追加製品を購入しました。必要な場合があります。

Big Data Architectural Managementのパフォーマンス - ダミー

データウェアハウスのセマンティクスの準備 - ダミー

のメタデータは、ツール内で独自の方法で管理されます。過去に、テクニカルメタデータリポジトリと呼ばれるさらに別のテクノロジを作成し、さまざまなツールのすべてのメタデータを統合することで、統合の問題を解決しようとした人もいます。そのような...

データウェアハウス用のクエリとレポーティングツール - ダミー

クエリとレポート作成ツールを使用すると、組織内のリストを作成し、クロス集計レポートとクエリを実行します。ここでは、自分に慣れるためのクエリとレポートのツールをいくつか紹介します。 SQLの役割SQLは、リレーショナルデータベース管理システムに含まれるデータにアクセスして更新するために使用される公式のデータベースクエリ言語です。

データウェアハウス用レプリケーションサービス - ダミー

レプリケーションミドルウェアサービスは、選択と抽出、移動、通常は単一のDBMS製品によって管理される1つ以上の他のもの。 （ソース・データベースとすべてのターゲットは、すべてOracle、すべてのSybase、またはすべてのMicrosoft SQL Serverです）。レプリケーション・サービスの機能は、伝統的にはDBMSの製品によって異なりますが...

ビッグデータ環境におけるRDBMS - ダミー

大きなデータは組織が高い評価を得ている - 特定のデータ問題を解決するために適切な速度でデータをボリューム化します。リレーショナルデータベース管理システムは、この大量には重要です。大きなデータは孤立して存在しません。効果的であるために企業は多くの場合、結果を組み合わせる必要があります。

データウェアハウス用ミドルウェア製品の6つのベンダー - ダミー

データウェアハウスミドルウェア製品を提供するベンダーがいくつかありますあなたは一見を見たいと思うかもしれない。考慮すべき7つはここにあります。複合ソフトウェア複合ソフトウェアは、企業情報統合（EII）製品および技術を提供します。

サービス指向アーキテクチャ（SOA） - ダミー

ストアでは、構築されていないシステムが互いに通信できるようにするために、メッセージングまたは通信アーキテクチャも必要です。 SOA（サービス指向アーキテクチャー）の概念を入力します。 SOAは、システム開発および機能統合のための方法です。...

ビッグデータ環境における構造化データ - ダミー

構造化データという用語は、一般的に定義されたデータビッグデータの長さとフォーマット。構造化データの例には、数字、日付、文字列と呼ばれる単語と数字のグループが含まれます。ほとんどの専門家は、この種のデータがそこにあるデータの約20％を占めていることに同意します。構造化データ...

ビッグデータ環境における空間データベース - ダミー

空間データベースは、ビッグデータプロジェクトで重要なツールになります。空間データそのものは、OpenGIS（地理情報システム）と他の多くの空間データ標準を確立するOpen Geospatial Consortium（OGC）の努力によって標準化されています。知っているかどうかに関わらず、毎日空間データとやり取りすることができます。 ...

ビッグデータのコンテキストにおけるクラウド

データウェアハウジングコンサルタントの10の必須スキル - ダミー

優れたデータウェアハウジングコンサルタントは、データウェアハウスのさまざまな側面に関する知識と知識を備えています。このリストでは、すべてのデータウェアハウスコンサルタントが所有する必要があるいくつかのスキルについて説明します。幅広いビジョン特定の分野の専門家であるデータウェアハウジングコンサルタント（星図設計...

データウェアハウスに関する最新の情報源 - ダミー

おそらくデータウェアハウジングに関する最新の情報という用語が「インターネットを見に行く」ということを聞いても驚くことはありません。 「この章のWebサイトをチェックするのは貴重な時間です。データウェアハウジング研究所データウェアハウジング研究所の包括的なサイトでは、次の項目を見つけることができます：教育情報今後のイベントホワイト...