Finanza personale

Database multidimensionali - manichini

Non è la prima volta nella storia recente che emergono nuovi tipi di prodotti di database e superano le inefficienze di RDBMS . Negli anni '80, è stata identificata una classe di applicazioni in cui i prodotti RDBMS gestivano male le esigenze di gestione dei dati (in particolare la generazione di RDBMS disponibili in quel momento). Queste applicazioni richiedevano tutti i tipi di dati specificati dall'utente che ...

Servizi middleware: garanzia della qualità dei dati - manichini

È Necessario stabilire due diversi servizi di controllo qualità (QA) nel flusso di servizi middleware. È necessario eseguire le prime attività di controllo qualità con l'estratto dall'origine dati prima di eseguire altri servizi middleware. Garanzia della qualità dei dati: parte I Tentare di rilevare (e correggere) errori e problemi all'inizio del processo ...

Database non correlati in un ambiente Big Data - manichini

I database non relazionali non si basano sul modello di tabella / chiave endemico a RDBMS (sistemi di gestione di database relazionali). In breve, i dati speciali nel mondo dei big data richiedono tecniche di persistenza e di manipolazione dei dati specializzate. Sebbene questi nuovi stili di database offrano alcune risposte alle sfide dei Big Data, non sono un biglietto espresso per la finitura ...

Inserire i Big Data da utilizzare - dummies

L'analisi del testo può essere utilizzata per ottenere informazioni dettagliate sui dati. Quindi, cosa succede se i dati sono big data? Ciò significherebbe che i dati non strutturati analizzati sono ad alto volume, ad alta velocità o entrambi. Big data e la voce del cliente Ottimizzare l'esperienza del cliente e migliorare la fidelizzazione dei clienti sono i fattori determinanti per ...

Nove Segni di un progetto di Data Warehousing riuscito - manichini

Solo perché tutti si riuniscono nella caffetteria aziendale per la torta e cerchia le pareti con striscioni di congratulazioni non significa che il vostro progetto di data warehousing sia stato un successo. Questo capitolo ti offre alcuni modi per dire che hai avuto davvero successo. Lo sponsor esecutivo dice: "Questa cosa funziona - funziona davvero! "Supponiamo che un anziano ...

Modifica i prodotti di Business Intelligence per gestire i Big Data - dummy

I prodotti di business intelligence tradizionali non sono stati progettati per gestire i big data, quindi potrebbero richiedere alcune modifiche. Sono stati progettati per funzionare con dati altamente strutturati e ben compresi, spesso archiviati in un repository di dati relazionali e visualizzati sul desktop o sul laptop. Questa tradizionale analisi di business intelligence viene in genere applicata alle istantanee di dati piuttosto ...

Altri tipi di Business Intelligence - dummies

Ahimè, il modello ordinato e ordinato che ha quattro diversi tipi di categorie di business intelligence (query e reporting, analisi aziendale [OLAP], data mining, dashboard e scorecard) possono essere espansi per applicazioni più complesse. Ad esempio, uno strumento OLAP o dashboard potrebbe disporre di funzionalità GIS (Geographic Information System) o potrebbe non esserlo. Come mostrato in ...

Prodotti relazionali e Data Warehousing - dummies

Ecco alcuni dei principali prodotti di database relazionali che potresti voler utilizzare per i tuoi dati magazzino. Quasi tutti questi venditori hanno acquisito, nel corso degli ultimi anni, ulteriori prodotti, tra cui OLAP o tecnologia multidimensionale e altri RDBMS per supportare piattaforme molto diversificate e integrarsi nelle loro linee di prodotti e architetture. Potresti voler ...

Aspetti nella gestione dell'architettura dei Big Data - manichini

Preparare Semantica in Data Warehousing - dummies

Se si valuta come funzionano le tecnologie associate al data warehousing, molto dei metadati è gestito in modo proprietario all'interno dello strumento. Alcuni hanno tentato in passato di risolvere il problema dell'integrazione creando un'altra tecnologia, nota come repository di metadati tecnici, per integrare tutti questi metadati dai vari strumenti. Tale ...

Dovresti usare strumenti o codice personalizzato? - dummies

Agli inizi del data warehousing, la maggior parte delle organizzazioni gestiva i servizi middleware tramite la codifica personalizzata, piuttosto che con i pochi strumenti disponibili al momento, come mostrato in questo esempio: Un'organizzazione scrive un programma in una programmazione linguaggio come COBOL, o forse in un ambiente come SAS, per gestire gli estratti di dati ...

Strumenti di interrogazione e segnalazione per Data Warehousing - dummies

Uno strumento di interrogazione e segnalazione consente di eseguire report regolari, creare elenchi organizzati ed eseguire report e query su più tabelle. Ecco alcuni strumenti di query e reporting per familiarizzare con. Il ruolo di SQL SQL è il linguaggio di query del database ufficiale utilizzato per accedere e aggiornare i dati contenuti all'interno di un sistema di gestione del database relazionale, ...

Servizi di replica per Data Warehousing - dummies

Servizi middleware di replica combinano selezione ed estrazione, spostamento e caricamento da un database a uno o più altri, generalmente gestiti da un singolo prodotto DBMS. (Il database di origine e tutti gli obiettivi sono tutti Oracle, tutti i Sybase o tutti i Microsoft SQL Server, ad esempio.) Sebbene le funzionalità del servizio di replica varino tra i prodotti DBMS, tradizionalmente sono stati ...

RDBMS in un ambiente Big Data - manichini

I big data stanno diventando un elemento importante nel modo in cui le organizzazioni fanno leva -volume i dati alla giusta velocità per risolvere problemi di dati specifici. I sistemi di gestione dei database relazionali sono importanti per questo volume elevato. I big data non vivono isolati. Per essere efficaci, le aziende spesso devono essere in grado di combinare i risultati di ...

Sei fornitori con prodotti middleware per data warehouse - dummies

Ci sono diversi fornitori che offrono prodotti middleware di data warehousing potresti voler dare un'occhiata a Qui ci sono sette che vale la pena considerare. Il software Composite Software Composite offre prodotti e tecnologie di Enterprise Information Integration (EII). Utilizzando Composite, puoi accedere e combinare i dati da diverse fonti di dati, comprese le applicazioni pacchettizzate come ...

Architettura orientata ai servizi (SOA) - manichini

Se si aumenta l'integrazione dei dati utilizzando i dati ODS e MDM negozi, è necessaria anche un'architettura di messaggistica o di comunicazione per abilitare i sistemi che non sono stati progettati per comunicare tra loro. Inserisci il concetto di architetture orientate ai servizi o SOA. SOA è un metodo per lo sviluppo e l'integrazione di sistemi in cui la funzionalità ...

Dati strutturati in un ambiente Big Data - manichini

Il termine dati strutturati generalmente si riferisce a dati che hanno un definito lunghezza e formato per i big data. Esempi di dati strutturati includono numeri, date e gruppi di parole e numeri chiamati stringhe. La maggior parte degli esperti concorda sul fatto che questo tipo di dati rappresenta circa il 20 percento dei dati disponibili. Dati strutturati ...

Database spaziali in un ambiente Big Data - dummies

Database spaziali possono essere uno strumento importante nel progetto Big Data . I dati spaziali stessi sono standardizzati attraverso gli sforzi dell'Open Geospatial Consortium (OGC), che stabilisce OpenGIS (Geographic Information System) e una serie di altri standard per i dati spaziali. Che tu lo sappia o no, puoi interagire con i dati spaziali ogni giorno. ...

Il cloud nel contesto dei Big Data - dummies

Il cloud computing è un metodo per fornire una serie di risorse di calcolo condivise e sta diventando sempre più importante per la tua iniziativa sui big data. Il cloud include applicazioni, computing, storage, networking, sviluppo e piattaforme di implementazione, oltre a processi di business. Il cloud computing trasforma le tradizionali risorse di elaborazione silente in pool condivisi di risorse basate su un sottostante ...

Dieci competenze obbligatorie per un consulente di data warehousing - manichini

Un buon consulente di data warehousing ha determinate abilità nel trattare con le persone e una conoscenza dei vari aspetti del data warehousing. Questo elenco ti consente di acquisire alcune delle competenze richieste che tutti i consulenti del data warehousing dovrebbero possedere. Ampia visione Anche un consulente di data warehousing esperto in una particolare area (schema a stella di design ...

Dieci fonti di informazioni aggiornate sul data warehousing - manichini

Probabilmente non sarà sorpreso di sapere che il termine informazioni aggiornate sul data warehousing significa "vai a cercare su Internet. "Vale la pena dedicare tempo ai siti Web di questo capitolo. The Data Warehousing Institute Nel sito completo del Data Warehousing Institute, puoi trovare questi articoli: Informazioni sull'istruzione Prossimi eventi White ...

La creazione di strutture gestite di Big Data - manichini

Mentre l'informatica si spostava nel mercato commerciale, i dati venivano archiviati in file flat che non hanno imposto alcuna struttura. Oggi, i big data richiedono strutture dati gestibili. Quando le aziende dovevano raggiungere un livello di comprensione dettagliata dei clienti, dovevano applicare metodi a forza bruta, compresi modelli di programmazione molto dettagliati per creare un certo valore. Più tardi nel ...

Analisi del testo per Big Data non strutturati - dummies

Esistono numerosi metodi per analizzare i dati non strutturati per l'iniziativa sui big data. Storicamente, queste tecniche provenivano da aree tecniche come Natural Language Processing (NLP), scoperta delle conoscenze, data mining, recupero di informazioni e statistiche. L'analisi del testo è il processo di analisi del testo non strutturato, estraendo informazioni rilevanti e trasformandolo in informazioni strutturate che possono quindi ...

Data Warehouse Deluxe - dummies

Molto probabilmente concentrerai la maggior parte delle attività relative al data warehousing nel data warehouse ambiente di lusso, come mostrato in questa figura. I dati provenienti da molte fonti diverse convergono in questi "veri" data warehouse, che rendono disponibile una vasta gamma di opzioni architettoniche che è possibile personalizzare per soddisfare le proprie esigenze specifiche. Aree tematiche e contenuto di dati di ...

Dieci domande da prendere in considerazione quando selezioni Strumenti utente - dummy

Poche cose sono più frustrante che costruire un data warehouse con successo e renderlo inutilizzabile con strumenti utente meno che soddisfacenti. Questo elenco presenta alcune domande da considerare quando si valutano gli strumenti che si potrebbero voler acquistare. Voglio un buffet o un ristorante? Scommetto che non ti aspettavi una domanda del genere ...

Data warehouse supreme - dummies

L'attuale data warehouse all'avanguardia sembra di solito un complicato data warehouse deluxe . Il data warehouse di domani, sebbene - il data warehouse supremo - sarà molto diverso. Ci sono poche aziende che si sono avventurate in questa direzione, anche se a causa dei costi e delle capacità complessive, è ancora raro trovare molti supremes nel data warehouse. ...

Dieci segni di un progetto di data warehouse in guai - dummies

Puoi facilmente dire che i tuoi dati il progetto di magazzino è nei guai quando non hai nulla da mostrare per i tuoi sforzi quando pensavi di farlo. Cerca di avere qualche indicazione che il problema si sta preparando, comunque, prima di raggiungere quel punto. Questo elenco presenta dieci segnali premonitori. La fase di validità del progetto termina con ...

Dieci segreti per gestire il tuo progetto Con successo - dummies

Essere un project manager di successo nel data warehouse significa che devi fare di più - molto di più - semplicemente creare piani di progetto e chiedere ai membri del team di consegnare report di stato settimanali. Ecco alcuni segreti del successo. Dillo come è Non importa se stai lavorando con utenti, sponsor esecutivi, ...

L'evoluzione dei modelli di distribuzione nell'era dei Big Data - manichini

Con l'avvento dei big data , i modelli di implementazione per la gestione dei dati stanno cambiando. Il data warehouse tradizionale viene in genere implementato su un singolo sistema di grandi dimensioni all'interno del data center. I costi di questo modello hanno portato le organizzazioni a ottimizzare questi magazzini e limitare l'ambito e le dimensioni dei dati gestiti. Tuttavia, quando ...

Dieci aree tematiche da trattare con i fornitori di data warehousing - manichini

Qui ci sono dieci aree tematiche che dovresti discutere con qualsiasi fornitore di prodotti di data warehousing, indipendentemente dalla categoria di prodotto (strumento di business intelligence, strumento middleware o RDBMS, ad esempio) che si sta considerando di acquistare. Ci sono anche domande specifiche che potresti voler chiedere. Tutte queste domande sono un po 'strane perché hanno poco a che fare con ...

Il futuro dei data warehouse nell'era dei Big Data - dummies

Il mercato del data warehouse ha davvero ha iniziato a cambiare e ad evolversi con l'avvento dei big data. In passato, non era semplicemente economico per le aziende archiviare la massiccia quantità di dati da un gran numero di sistemi di registrazione. La mancanza di architetture di calcolo distribuito convenienti e pratici ha fatto sì che un dato ...

Le principali categorie di Business Intelligence - dummies

All'inizio del vostro progetto di data warehousing, non concentratevi su il tipo di strumenti di cui hai bisogno - ancora. Invece, concentrati a capire i tipi di domande che gli utenti chiederanno dei contenuti del data warehouse, i tipi di report che verranno eseguiti e per quali scopi, e i modelli generali di elaborazione che ...

Data Warehouse Lite - dummies

Un data warehouse lite è un approccio senza fronzoli, senza fronzoli, a basso contenuto tecnologico fornire dati che possono aiutare con alcuni dei vostri processi decisionali aziendali. Senza fronzoli significa che hai messo insieme, per quanto possibile, le capacità e gli strumenti già collaudati all'interno della tua organizzazione per costruire il tuo sistema. Aree tematiche e contenuto di dati di un data warehouse lite Un data warehouse ...

La relazione tra dashboard, scorecard e altre parti della Business Intelligence - dummies

Cruscotti e scorecard sono spesso collegati ai risultati di altri strumenti di business intelligence, che rappresentano un meccanismo di presentazione, piuttosto che un meccanismo analitico. Ad esempio, è possibile creare le "pagine" di un briefing book dai risultati di vari report standardizzati (eseguiti dallo strumento di reporting) oltre a un'analisi multidimensionale rudimentale dai ...

La Vision of Collaborative Business Intelligence - dummies

La business intelligence collaborativa è reale in molte situazioni di consumo. eBay, Amazon e Google sfruttano tutti i dati chiave per presentare le informazioni a te, il consumatore. Aziende come eBay stanno addirittura contemplando prodotti nel settore del data warehousing e della business intelligence per assistere i venditori a spostare prodotti migliori attraverso la loro piattaforma. Ma queste tecnologie hanno bisogno di ...

L'evoluzione del calcolo distribuito per i Big Data - manichini

Dietro tutte le tendenze importanti degli ultimi dieci anni, tra cui orientamento al servizio, cloud computing, virtualizzazione e big data, è una tecnologia fondamentale chiamata calcolo distribuito. In poche parole, senza distribuire il calcolo, nessuno di questi progressi sarebbe possibile. Il calcolo distribuito è una tecnica che consente ai singoli computer di essere collegati in rete tra aree geografiche come se ...

Tre fornitori con prodotti di data mining - dummies

Ci sono diversi fornitori che vendono prodotti di data mining che si potrebbero prendere in considerazione usando con il tuo data warehouse. Eccone tre che vale la pena considerare. Microsoft Microsoft ha introdotto il data mining sul lato server con Microsoft SQL Server 2005. Sebbene non sia maturo e sofisticato come SAS e SPSS, Microsoft ha dimostrato nel tempo la sua capacità ...

I fondamenti dell'integrazione dei Big Data - dummies

Gli elementi fondamentali della piattaforma big data gestiscono i dati in modi nuovi come rispetto al database relazionale tradizionale. Ciò è dovuto alla necessità di avere la scalabilità e le alte prestazioni richieste per gestire sia i dati strutturati che non strutturati. Componenti del grande ecosistema di dati che vanno da Hadoop a NoSQL DB, MongoDB, Cassandra, ...

Tre aspetti della Business Intelligence collaborativa - dummies

Business intelligence collaborativa è un ambiente in cui gli utenti possono facilmente collaborare e comunicare l'uno con l'altro, condividendo idee, informazioni e processi decisionali all'interno della propria comunità. Conservazione della conoscenza Ogni giorno, nessuno acquisisce milioni di elementi di proprietà intellettuale (conversazioni, e-mail e telefonate) in organizzazioni di tutto il mondo. Utilizzo del software collaborativo per ...

Dati top-down, Quick-Strike Marts - manichini

A volte, non hai un data warehouse da cui ottenere i dati per il data mart, quindi è necessario procurarsi i dati dalle applicazioni. In molte (probabilmente la maggior parte) di queste situazioni, si crea un data mart quick-strike - in effetti, un data warehouse in miniatura ma costruito per soddisfare le esigenze di ...