Finanza personale

Enterprise Integration Services - dummies

Intorno al 1995, i fornitori iniziarono a posizionare il loro software come strumenti di archiviazione dati virtuali. La premessa fondamentale era che a volte non ha senso copiare e manipolare un gruppo di dati, nel caso qualcuno ne avesse bisogno. Perché non accedere ai dati direttamente dalla sorgente in base alle necessità? Ahimè, l'accesso ai dati su una rete ...

Garantire la qualità dei dati esterni in entrata - dummy

Quando si progetta un data warehouse e si determina cosa esterno dati di cui hai bisogno, devi solo effettuare un ordine (simile a ordinare vestiti o un cesto di frutta da un sito online). Dopo aver iniziato a ricevere i dati tramite streaming, trasferimento di file o altri mezzi, la navigazione è fluida, o no? Che dire di ...

Facilitare le modifiche aziendali con il data warehousing - dummies

Il data warehousing implica facilitare il cambiamento nei processi aziendali. Oltre a essere in grado di prendere decisioni operative e tattiche migliori, guidate dalle informazioni, puoi ottenere informazioni su aree chiave che possono aiutarti a prendere decisioni strategiche sugli aspetti fondamentali della tua attività. Il tuo data warehouse può fungere da sistema di allerta precoce per farti sapere che ...

Esempi da soluzioni di collaborazione dati di successo - dummies

Business intelligence collaborativo potrebbero sembrare l'esperienza collaborativa basata su Internet di oggi in diversi modi. Le sezioni seguenti illustrano le funzionalità che con maggiore probabilità diverranno di uso comune all'interno di una soluzione di business intelligence collaborativa. Valuta un rapporto Se cerchi un libro su Amazon, trovi una valutazione e un feedback dei clienti. Questa valutazione e il feedback associato potrebbero ...

Di fronte alla sfida dell'infrastruttura EII - manichini

Wow! Il data warehousing virtuale sembra un'idea moderna e abbastanza accurata. Perché non è più diffuso? La risposta, in una parola, è l'infrastruttura. Anche se puoi parlare di tutto ciò che vuoi sulle tecnologie emergenti di networking e comunicazione e sull'enorme successo che tutti avremo un giorno, molte aziende sono ancora diverse generazioni dietro lo stato del ...

Cinque fornitori con prodotti di query e segnalazione per data warehouse - dummies

Ci sono diversi fornitori che forniscono strumenti di interrogazione e segnalazione che potreste voler considerare l'utilizzo con il vostro data warehouse. Ecco cinque che vale la pena considerare. Business Objects (SAP) Business Objects, ora una società SAP, fornisce una suite di prodotti per query e reporting. In particolare, forniscono WebIntelligence: noto anche come WebI; un sistema basato sul Web ...

Come determinare la dimensione per il tuo data warehouse - dummies

Un malinteso comune a molti aficionados del data warehouse tenere a mente che l'unico buon data warehouse è un grande data warehouse, un enorme data warehouse. Molte persone prendono persino la posizione che, a meno che non abbiano un numero astronomicamente elevato di byte memorizzati, non è veramente un data warehouse. "Cinquecento gigabyte? Ok, questo è un ...

Grafico Database in un ambiente Big Data - manichini

La struttura fondamentale per i database di grafi nei big data si chiama " nodo-relazione. "Questa struttura è molto utile quando devi gestire dati altamente interconnessi. Nodi e relazioni supportano le proprietà, una coppia chiave-valore in cui i dati vengono archiviati. Questi database sono navigati seguendo le relazioni. Questo tipo di archiviazione e navigazione non è possibile ...

Modello di supporto Business Intelligence futuro per Data Warehousing - dummies

Al momento, il supporto della business intelligence è spesso relegato a -supporto di lavoro: se il sistema non funziona, il personale di supporto lo riavvia. Questo modello di supporto (insieme agli schemi di determinazione dei prezzi dei fornitori) ha impedito un'ampia adozione della business intelligence. Questo modello di supporto è come un ristorante seduto che ha un menu limitato. Per un'ampia adozione di ...

Come funziona la business intelligence con i dati non strutturati? - dummies

Supponiamo che tu stia utilizzando un ambiente di data warehousing non strutturato e abilitato al multimedia per effettuare analisi comparative tra i servizi offerti dalla tua azienda (una banca) e le offerte corrispondenti della concorrenza. Esegui alcuni rapporti di base e alcune query per verificare la quota di mercato, le prestazioni del portafoglio e altre misure. Oppure, per analisi più avanzate, usi un'azienda ...

Come la semantica si applica alla Business Intelligence - dummies

Poni a te stesso e ai tuoi team di progetto di data warehousing questa domanda: come prepararsi per queste tecnologie? Concentrati su tre aree in cui probabilmente stai già lavorando: il livello semantico della business intelligence, la gestione delle regole aziendali e possibilmente la definizione della query federata. Gestione dello strato semantico di Business Intelligence Se scavate a fondo nel vostro processo e ...

Come convincere i tuoi capi dell'esigenza di immagazzinamento di dati - manichini

Quando sei lanciare un progetto di data warehousing al top management (anche al CEO o al CFO), applica le seguenti due affermazioni alla tua presentazione: "Abbiamo dati dappertutto su un mucchio di macchine diverse e, francamente, non possiamo ottenere niente di tutto ciò. Oh, sì, anche gran parte di questo è incoerente. "" Sai ...

Orizzontale contro gestione verticale dei dati - manichini

La maggior parte dei gestori di database relazionali sono stati creati su un gestore di archiviazione orizzontale, che inserisce tutti i dati in un database per riga (o record) quando si verifica una transazione. Una tabella di database è rappresentata come una catena di pagine di database che contengono una o più righe di dati. Un gestore di archiviazione orizzontale offre un'elaborazione veloce online delle transazioni (OLTP) ...

Identifica i dati necessari per il tuo data warehouse - dummies

Fai semplicemente questa domanda: guardando a un completo elenca dalla tua azienda tutte le fonti di dati che forniranno i dati al magazzino, che altro hai bisogno che non hai già nella lista - e cosa non puoi ottenere da qualche altra parte all'interno dell'azienda per prendere decisioni di business? ...

Come catalogare i file di estrazione esistenti - dummies

Quando si inizia a considerare cosa fare riguardo ai file di estrazione e altri tipi di ambienti di data warehouse che esistono nella tua organizzazione, devi trovarli, cosa che potresti trovare difficile, considerando la natura locale di questi ambienti. Ecco un suggerimento: segui i rapporti. Attraverso sessioni di lavoro di gruppo e riunioni individuali, ...

Come essere uno Smart Shopper alle Conferenze di Data Warehousing - dummies

Non fare errori su questo: È possibile ottenere un enorme valore dalla partecipazione a qualsiasi tipo di conferenza o fiera, comprese quelle orientate al data warehousing. I venditori propongono e dimostrano i loro ultimi prodotti, riescono a sentire casi di studio di vita reale e storie su implementazioni di data warehousing di successo, e puoi ottenere informazioni uniche sui problemi emergenti ...

Come integrare i Big Data - dummy

Non è sufficiente avere accesso alle grandi fonti di dati. Dovrai integrare queste fonti. Presto ci saranno petabyte di dati e centinaia di meccanismi di accesso tra cui scegliere. Ma quali flussi e quali tipi di dati hai bisogno? Comprendi il problema che stai cercando di risolvere Identifica il ...

Come garantire la validità, la veridicità e la volatilità dei Big Data - manichini

Alto volume, alta varietà e alta velocità sono le caratteristiche essenziali dei big data. Ma altre caratteristiche dei big data sono ugualmente importanti, specialmente quando si applicano i big data ai processi operativi. Questo secondo set di caratteristiche "V" fondamentali per rendere operativi i big data include Validità: i dati sono corretti e accurati per il ...

Come utilizzare il cloud per i big data - dummies

Chiaramente, la natura stessa di il cloud lo rende un ambiente di elaborazione ideale per i big data. Quindi, come potresti utilizzare i big data insieme al cloud? Ecco alcuni esempi: IaaS in un cloud pubblico: in questo scenario, utilizzerai l'infrastruttura di un fornitore di servizi cloud pubblico per i tuoi servizi big data perché ...

Come creare una road map di implementazione di Big Data - dummies

Piani di implementazione di big data o roadmap , sarà diverso in base ai tuoi obiettivi di business, alla maturità del tuo ambiente di gestione dei dati e alla quantità di rischio che la tua organizzazione può assorbire. Quindi, inizia la tua pianificazione prendendo in considerazione tutti i problemi che ti permetteranno di determinare una road map di implementazione. Business urgency e ...

Come fabbricare beni dati - dummies

Rapidamente implementa un Data Mart - Quickly - dummies

Indipendentemente da come decidi di dividere l'universo dei possibili contenuti in qualche sottoinsieme per il data mart, ricorda che per ottenere il massimo valore aziendale dal tuo data mart, devi implementarlo rapidamente. Ecco le tre chiavi per velocizzare l'implementazione: seguire una metodologia iterativa e graduale. Spendi la maggior parte di ...

Come impostare la base architettonica per i big data - dummies

È Importante porre una forte architettura fondazione se vuoi avere successo con i big data. Oltre a supportare i requisiti funzionali, è importante supportare le prestazioni richieste. Le tue esigenze dipenderanno dalla natura dell'analisi che stai sostenendo. Avrai bisogno della giusta quantità di potenza di calcolo ...

Come ottimizzare i task MapReduce - dummies

A parte l'ottimizzazione del codice dell'applicazione reale con MapReduce per i progetti di Big Data, è possibile utilizzare alcune tecniche di ottimizzazione per migliorare l'affidabilità e le prestazioni. Si dividono in tre categorie: hardware / topologia di rete, sincronizzazione e file system. Big data hardware / topologia di rete Indipendentemente dall'applicazione, l'hardware e le reti più veloci produrranno probabilmente i tempi di esecuzione più veloci ...

Identifica i dati necessari per i tuoi big data - dummies

Fai un bilancio del tipo di dati che si stanno occupando del tuo progetto Big Data. Molte organizzazioni riconoscono che molti dati generati internamente non sono stati sfruttati in tutto il suo potenziale in passato. Sfruttando nuovi strumenti, le organizzazioni stanno acquisendo nuove informazioni dalle fonti precedentemente non sfruttate di dati non strutturati in ...

Come usare MapReduce per i Big Data - dummies

MapReduce è un framework software ideale per i big data perché consente agli sviluppatori di scrivere programmi in grado di elaborare enormi quantità di dati non strutturati in parallelo su un gruppo distribuito di processori. La funzione mappa per i big data La funzione map è stata una parte di molti linguaggi di programmazione funzionale per anni. Mappa ...

Livello 0 del Big Data Stack: ridondante infrastruttura fisica - manichini

Al livello più basso del grande stack di dati è l'infrastruttura fisica. La tua azienda potrebbe già disporre di un data center o effettuare investimenti in infrastrutture fisiche, quindi dovrai trovare un modo per utilizzare le risorse esistenti. Le implementazioni di Big Data hanno requisiti molto specifici su tutti gli elementi nell'architettura di riferimento, ...

Livello 2 del Big Data Stack: Database operativi - manichini

Al centro di qualsiasi grande ambiente dati e livello 2 del grande stack di dati, sono i motori di database che contengono le raccolte di elementi di dati rilevanti per la tua azienda. Questi motori devono essere veloci, scalabili e solidi. Non sono tutti uguali, e alcuni ambienti di big data andranno meglio con ...

Livello 3 del Big Data Stack: organizzazione di servizi dati e strumenti - manichini

Organizzazione di servizi e strumenti dati, livello 3 del grande stack di dati, acquisizione, validazione e assemblaggio di vari elementi di big data in raccolte contestualmente rilevanti. Poiché i big data sono enormi, le tecniche si sono evolute per elaborare i dati in modo efficiente e senza interruzioni. MapReduce è una tecnica molto utilizzata. Basti dire che molti di questi organizzatori ...

Valore chiave Coppia database in un ambiente Big Data - manichini

Di gran lunga il più semplice i database NoSQL (non solo SQL) in un ambiente di grandi quantità di dati sono quelli che utilizzano il modello di coppia chiave-valore (KVP). I database KVP non richiedono uno schema (come gli RDBMS) e offrono una grande flessibilità e scalabilità. I database KVP non offrono funzionalità ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) e richiedono agli implementatori di pensare ai dati ...

Incontrarsi con i rappresentanti di Data Warehousing - dummies

Fare acquisti in giro per i prodotti di data warehousing possono includere riunioni con rappresentanti di società. Prima che un rappresentante di vendita del venditore metta piede nel tuo ufficio o dia inizio a una conferenza Web con te, chiarisci assolutamente cosa ti aspetti di coprire durante la riunione iniziale di una o due ore. Dovresti fare almeno quanto segue: Ascoltare una presentazione di ...

Livello 1 del Big Data Stack: Sicurezza Infrastruttura - manichini

Requisiti di sicurezza e privacy, livello 1 del grande stack di dati, sono simili ai requisiti per ambienti di dati convenzionali. I requisiti di sicurezza devono essere strettamente allineati alle specifiche esigenze aziendali. Alcune sfide uniche sorgono quando i big data diventano parte della strategia: Accesso ai dati: l'accesso degli utenti ai big data grezzi o calcolati ha ...

Livello 4 del Big Data Stack: Magazzini di dati analitici - manichini

Il data warehouse, il livello 4 del grande stack di dati, e il suo compagno il data mart, sono stati a lungo le tecniche primarie che le organizzazioni utilizzano per ottimizzare i dati per aiutare i decisori. In genere, data warehouse e mart contengono dati normalizzati raccolti da una varietà di fonti e assemblati per facilitare l'analisi del business. Dati ...

Gestisci la virtualizzazione per i Big Data - dummies

Separa risorse e servizi dall'ambiente di consegna fisico sottostante, consentendo di creare molti sistemi virtuali all'interno di un singolo sistema fisico. Uno dei motivi principali per cui le aziende hanno implementato la virtualizzazione è il miglioramento delle prestazioni e dell'efficienza dell'elaborazione di un mix diversificato di carichi di lavoro L'hypervisor dei big data In un ideale ...

Middleware per Data Warehousing - dummies

Middleware è un software per computer che collega componenti software. In un ambiente di data warehousing, i servizi middleware sono l'insieme di programmi e routine che eseguono le seguenti operazioni: Estrarre i dati dall'origine (o origini). Assicurati che i dati siano corretti. Spostare i dati intorno all'ambiente da una piattaforma all'altra, se necessario. Gestisci tutto il necessario ...

Master Data Management (MDM) - dummies

Negli ultimi anni, sistemi di feedback in stile ODS definiti per uno scopo specifico - dati di riferimento - sono emersi. Tutti i sistemi sono ricchi di dati di riferimento. Questi dati possono includere l'insieme di dati che utilizzi per descrivere la fase di un'opportunità di vendita (ad esempio, un lead, un lead qualificato, un'opportunità, un'opportunità prevista e ...

Servizi middleware: Mappatura e trasformazione dei dati - manichini

Questa figura mostra un ambiente in cui i dati vengono estratti da tre diverse fonti di dati da includere in un data warehouse e ognuna delle tre fonti si trova su una piattaforma diversa. Ad un certo punto del processo di middleware, questi estratti di QA devono essere riuniti per un processo combinato di mappatura e trasformazione. The ...

Servizi middleware: caricamento dati e caricamento dati - dummy

Nella maggior parte dei casi, i due servizi middleware - selezione ed estrazione e garanzia della qualità - si svolgono sulla stessa piattaforma (sistema) su cui risiede l'origine dati. Se il data warehouse sarà ospitato su una piattaforma diversa rispetto all'origine dati, tuttavia, è necessario utilizzare un servizio data-movement per effettuare il sistema-a-sistema ...

Servizi middleware: selezione ed estrazione dei dati - dummy

Lo scopo principale del servizio di selezione e estrazione dei dati è quello di selezionare (trovare in) un'origine dati i dati che si desidera spostare nel data warehouse e quindi estrarre (estrarre) tali dati in un modulo che può essere preparato per i servizi di garanzia della qualità. È possibile utilizzare uno di due tipi diversi ...

Miniera di dati con Hive - dummies

Hive è un layer di archiviazione dati orientato ai batch costruito sugli elementi principali di Hadoop (HDFS e MapReduce) ed è molto utile nei big data. Fornisce agli utenti che conoscono SQL una semplice implementazione SQL-lite chiamata HiveQL senza sacrificare l'accesso tramite mapper e riduttori. Con Hive, puoi ottenere il meglio da entrambi i mondi: accesso di tipo SQL ...