個人財務

管理可能なビッグデータ構造の創造 - ダミー

コンピューティングが商業市場に移行すると、構造を課さないフラットファイル。現在、大きなデータには管理可能なデータ構造が必要です。企業が顧客に関する詳細な理解を深める必要があるときには、価値のある非常に詳細なプログラミングモデルを含むブルートフォース手法を適用しなければなりませんでした。後で...

テキスト非構造化大データ - ダミーの解析

大規模データイニシアチブのための非構造化データの解析方法が多数あります。歴史的に、これらのテクニックは、自然言語処理（NLP）、知識発見、データマイニング、情報検索、統計などの技術分野から生じました。テキスト分析は、非構造化テキストを分析し、関連情報を抽出し、それを構造化情報に変換するプロセスです。

データウェアハウス・デラックス - ダミー

あなたはデータ・ウェアハウス関連活動のほとんどをデータウェアハウスに集中させるでしょうこの図に示すように、デラックス環境です。多くの異なるソースからのデータは、これらの「実際の」データウェアハウスに集約され、特定のニーズを満たすための豊富なアーキテクチャー・オプションを提供します。

ユーザーツールを選択するときに考慮すべき10の質問 - ダミー

データウェアハウスの構築に成功した後に満足のいくユーザーツールでは使用できなくなってしまうという不満があります。このリストには、購入する可能性のあるツールを評価する際に考慮すべきいくつかの質問があります。私はスモールバーズや座っているレストランをしたいですか？

トラブルのデータウェアハウスプロジェクトの10つの兆候

あなたのプロジェクトを成功に導く10の秘訣 - 成功したデータウェアハウスのプロジェクトマネージャーであるダミー

ビッグデータ時代の展開モデルの進化

大データの出現データ管理のための展開モデルが変化しています。従来のデータウェアハウスは、通常、データセンター内の単一の大規模システムに実装されています。このモデルのコストにより、組織はこれらの倉庫を最適化し、管理対象のデータの範囲とサイズを制限しています。しかし、いつ...

データウェアハウジングベンダーをカバーする10のサブジェクトエリア - ダミー

どのような製品カテゴリ（ビジネスインテリジェンスツール、ミドルウェアツール、またはRDBMSなど）を購入していても、データウェアハウス製品ベンダーと話し合う必要があります。あなたが聞いてみたいかもしれない特定の質問もあります。

ビッグデータ時代のデータウェアハウスの将来

データウェアハウス市場は確かに大きなデータの出現に伴って変化し、進化し始めました。過去には、多数の記録システムからの大量のデータを企業が保管することは経済的ではありませんでした。コスト効率の良い実用的な分散コンピューティングアーキテクチャの欠如は、データを意味しました...

ビジネスインテリジェンスの主要カテゴリ - ダミー

はデータウェアハウスプロジェクトの初めに集中しませんあなたが必要とするツールのタイプ - まだ。代わりに、ユーザーがデータウェアハウスの内容、実行されるレポートの種類、目的、および処理の一般的なモデルに対して質問する質問の種類を把握することに集中します。

データウェアハウスライト - ダミー

データウェアハウスライトは、素早く、素朴な、ビジネス上の意思決定に役立つデータを提供することです。 No-Fillとは、可能な限り、組織内ですでに実績のある機能とツールを組み合わせてシステムを構築することです。データウェアハウスライトのサブジェクトエリアとデータ内容データウェアハウス...

ダッシュボード、スコアカードおよびビジネスインテリジェンスの他の部分との関係 - ダミー

ダッシュボードとスコアカードは、しばしば分析メカニズムではなく、プレゼンテーションメカニズムを表す他のビジネスインテリジェンスツールの結果にリンクされています。たとえば、組織の...

コラボレーティブ・ビジネス・インテリジェンスのビジョン - ダミー

コラボレーティブ・ビジネス・インテリジェンスは、多くの消費者の状況において本当のことです。 EBay、Amazon、Googleはすべて、消費者であるあなたに情報を提示するために重要なデータを活用しています。 eBayなどの企業は、データウェアハウジングやビジネスインテリジェンス分野の製品を検討し、ベンダーがプラットフォームを使って製品をより適切に動かせるよう支援します。しかし、これらのテクノロジーには... ...

データマイニング製品を使用する3つのベンダー - ダミー

データマイニング製品を販売するベンダーがいくつかありますデータウェアハウスで使用します。考慮すべき価値のあるものは3つあります。 Microsoftは、Microsoft SQL Server 2005を使用してサーバー側のデータマイニングを導入しました.SASおよびSPSSほど成熟しておらず、洗練されていませんが、Microsoftは時間の経過とともに能力を証明しています...

コラボレーティブ・ビジネス・インテリジェンスの3つの側面 - ダミー

コラボレーティブ・ビジネス・インテリジェンスは、ユーザーが容易にコラボレーションして通信できる環境コミュニティ内でアイデア、情報、意思決定を共有することができます。知識の保持世界中の組織で、何百万もの知的財産（会話、電子メール、電話）を毎日キャプチャしている人はいません。コラボレーティブソフトウェアを使用して...

トップダウンの速いデータマート - ダミー

データマートのデータを取得するデータウェアハウスであるため、アプリケーションからデータを自分で取得する必要があります。これらの状況の多く（おそらくほとんど）では、データストーリーを作成するためのデータマートが用意されていますが、小型のデータウェアハウスですが、その要求を満たすために構築されています。

データウェアハウジングコンサルタントのヒント - ダミー

データウェアハウスに関するこのウェブサイトに関するほとんどの情報は、データウェアハウスプロジェクトのコンサルタントを探して保持する方法について説明します。ただし、データウェアハウスのコンサルタントの場合は、アドバイスをお願いします。

伝統的なデータタイプの分析 - ダミー

データウェアハウスを計画する場合、今日のデータランドスケープには、新しい情報チャネル、新しいデータソース、新しい分析と報告の課題がぎりぎり並んでいます。アナリストグループによれば、今日のデータの80〜85％近くが非構造化されており、Web、電子メール、VoIP、インスタントメッセージなどの新しい情報チャネルがあります。

ビッグデータクラウドユーザーの警告 - ダミー

警告！クラウドベースのサービスは、大きなデータニーズに経済的なソリューションを提供できますが、クラウドには問題があります。大きなデータをそこに移動する前に宿題をすることが重要です。データの整合性：プロバイダが確実に正しいコントロールを確保できるようにする必要があります。

ユーザーの視点からの外部データの表示 - ダミー

ここでは、データウェアハウスユーザーが外部データとその重要性。これら2つの表を考えてみましょう。この表は、Good Guys、Inc.の販売実績を示しています。次の表は、競合するBad Guys、Inc.の販売実績を示しています。Good Guys、Inc.販売実績地域2007年度実績2008 Q1 ...

クエリとレポーティングツールが提供する機能は何ですか？ - ダミー

は、クエリとレポートツールが提供する機能を理解するのに役立つもので、実行に役立ついくつかのタスクについて説明しています。組織は、運用システムや、それらのシステムの1つ以上から抽出されたデータに由来する標準レポートを定期的に作成することがあります。組織化されたリストを作成する。 ...

ミドルウェアとは何ですか？ - ダミー

緩やかに定義されたミドルウェアは、幅広いサーバーとクライアントシステムのセットにわたって、分散コンピューティング環境でさまざまな機能を実行する一連のサービスです。本質的に、ミドルウェアは、ソフトウェアコンポーネントを接続するコンピュータソフトウェアです。いくつかのタイプのミドルウェア・サービスがあります：セキュリティ：特定のクライアント・プログラムを特定のシステム・コンポーネントに認証して検証させるためのものです。

多次元データベースの考え方 - ダミー

多次元データベース（MDDB）は、関係する先祖の慣習を放棄し、データを整理する多次元分析に非常に役立つ方法でしたがって、多次元データベースを理解するためには、最初にそれらに格納されたデータを使って実行される分析関数の基礎を理解しておく必要があります。

外部データがデータウェアハウスにとって重要なのはなぜですか？ - ダミー

外部データ - 社外のデータ - は、単純な理由からデータウェアハウスにとって重要です。正しいビジネス上の意思決定を確実に行うためには、大きな画像を見る必要があります。あなたの会社のさまざまなコンピュータアプリケーションとデータベースに保存されているすべての回答を見つけることができません。ここでは...

Big DataにHadoopを使用する理由 - ダミー

Yahoo!のような検索エンジンの革新者Googleはボグデータの問題に直面していました。彼らは、エンジンが集めていた大量のデータを理解する方法を見つける必要がありました。これらの企業は、収集している情報とそのデータを収益化する方法を理解する必要がありました。

リレーショナルデータベース管理システムとは何ですか？ - ダミー

は、リレーショナルモデルの数学的基礎、正規化の原則、およびRDBMSの他の高度に技術的な側面について忘れています。興味があれば、RDBMSの原則と技術について詳細に解説している多数の教科書のいずれかを参照してください。 RDBMSは、リレーショナルデータベースを管理するソフトウェアシステムです。では、リレーショナルデータベースとは何ですか？ ...

経営陣はデータ・ウェアハウジングについて何を知る必要がありますか？ - ダミー

組織の階層のどこかで、データウェアハウスプロジェクトや組織内の別のプロジェクトに割り当てることができ、資本設備を購入するための予算資金を管理している人）、または他の目的のために支払うこと。データウェアハウジングプロジェクトで販売する必要がある人は誰ですか？

実験 - ダミー

おそらくデータマイニングにおける実験の最も一般的なアプリケーション、科学者が使用する、ダイレクトマーケティングです。ダイレクトマーケティングは、個々の人に連絡することです。小売業者からテキストや電子メールを受け取ると、それはダイレクトマーケティングです。

大きなデータ - ダミーのためにクラウドが不可欠な理由

クラウド内のデータたとえば、パブリッククラウドIaaSまたはプライベートクラウドIaaSを利用できます。だから、これは大きなデータにとって何を意味し、クラウドはそれに適しているのですか？大きなデータには、コンピューティングパワーの分散クラスタが必要です。...

NoSQLでデータレイヤーを拡張する - ダミー

データベースは非常にうまく機能します。ただし、すべてのアプリケーションに追加のソフトウェアが必要であるため、選択したNoSQLデータベースに、必要な拡張機能を提供するツールとパートナーソフトウェアがあることを確認する価値があります。拡張機能がサポートされているかどうかを確認しないと、インストールが終了することになります。

データストリームの要素数を見つける方法 - ダミー

フィルタはストリームから到着するオブジェクトを追跡できますが、そこに存在するオブジェクトの数はわかりません。 1で満たされたビットベクトルは（ハッシュの数と衝突の確率に応じて）同じアドレスでハッシュされているオブジェクトの真の数を隠すことができます。別の数を知っている...

書式データ適切に書式設定データ

5つのビッグデータベストプラクティス - ダミー

ビッグデータは最初の段階にすぎませんが、ベストプラクティスを開始してください。今後の重要な技術と同様に、戦略を策定し、どこに向かうのかを知ることが重要です。大きなデータロードマップを構築するこの段階では、大きなデータを試したことがあります...

ビッグデータ成功の5つの計画 - ダミー

大きなデータは第1段階にすぎないが、成功のために。あなたが学んでいるものと得ている経験を活用できるように、計画や良い実践を始めるのは早すぎることはありません。大きなデータ目標を計画する多くの組織は大きなデータ移動を開始します...

ビッグデータダミーを用いた4つのビジネス計画立案

ビッグデータ？これは簡単な質問ではありません。異なる業界の異なる企業は、データを別々に管理する必要があります。しかし、いくつかの一般的なビジネス問題は、大規模なデータが両方の計画策定のための方法として考慮されている方法の中心にあります...

グラフアルゴリズムデータ構造として - ダミー

グラフはアルゴリズムで使用される共通データ構造の一形式です。あなたは、GPSのための地図のような場所や、木構造のトップダウンのアプローチがうまくいかない場所で使用されるグラフを見ることができます。グラフは、ツリー拡張の一種です。ツリーと同様に、ノードには...

ビジネスダミーにアルゴリズムを取り入れる

人類は今、前例のない膨大な量のデータより小型で強力なハードウェアであり、この同じプロセスが開発に役立つアルゴリズムによって分析されました。これは単なるボリュームの問題ではなく、それ自体が難しい課題です。 2001年に調査会社Gartnerによって公式化されたように、...

Apacheドリル - ダミー

ApacheドリルはApacheインキュベータの候補プロジェクトです。 Apache Drillは特に病気ではありません。 Apache Software Foundation（ASF）の候補技術はすべて、インキュベーター・プロジェクトとして始まり、公式のASF技術になる。 Apache Incubatorについて読むことができます。ドリルについて読むことができます。 GoogleのDremelテクノロジーにインスパイアされている。

Apache BigtopとHadoop - ダミー

Hadoopを使い始めるのを手伝うために、ここでは簡単にダウンロードして設定する方法を説明しますあなた自身のラップトップコンピュータのHadoopを起動します。クラスタは仮想マシン上で疑似分散モードで実行されるため、特別なハードウェアは必要ありません。仮想マシン（VM）は、あなたが実行できるシミュレートされたコンピュータです。

Cloudera ImpalaとHadoop - ダミー