Kho dữ liệu và Hệ hỗ trợ quyết định ( Nguyễn Thanh Bình ) - Chương 2
Số trang: 15
Loại file: pdf
Dung lượng: 244.99 KB
Lượt xem: 20
Lượt tải: 0
Xem trước 2 trang đầu tiên của tài liệu này:
Thông tin tài liệu:
Đại cươngCác thành phầnMethodologyDesign and ModelingETTData ManagementData Access and AnalysisMethodology-Phương pháp luận• Đảm bảo sự thành công của KDL • Thúc đẩy việc phỏt triển • Cung cấp một hướng ổn định cho KDL lớn– An toàn – Quản lí được – Kiểm chứng được
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Kho dữ liệu và Hệ hỗ trợ quyết định ( Nguyễn Thanh Bình ) - Chương 2Chương 2: Đại cươngChương 2: Các thành phần Methodology Design and Modeling Data Access DataETT and Management Analysis Methodology-Phương pháp luận Methodology• Đảm bảo sự thành công của KDL• Thúc đẩy việc phỏt triển• Cung cấp một hướng ổn định cho KDL lớn – An toàn – Quản lí được – Kiểm chứng được – ấn tượng tốt Modeling-Mô hình hóa Modeling• Các điểm khác của KDL so với các hệ thống OLTP – Thiết kế các thành phần phục vụ các yêu cầu phân tích – Định hướng chủ thể• Dữ liệu được ánh xạ vào thông tin hướng chủ thể: – Nhận dạng các chủ thể kinh doanh – Định nghĩa quan hệ giữa các chủ thể• Mô hình hóa là một quá trình lặp ETT ETT• Extraction: chọn lựa dữ liệu bằng nhiều phương thức• Transformation: xác nhận hợp lệ, làm sạch, tích hợp, và dữ liệu nhãn thời gian• Transportation: chuyển đổi dữ liệu vào KDL OLTP Databases Staging File Warehouse Database Data Management Data• Các công cụ phục vụ cho việc quản lý dữ liệu một cách hiệu quả• Các yêu cầu – Mềm dẻo – Tự động – Hiệu quả• Quản lí phần cứng, hệ điều hành và mạng Truy cập dữ liệu và tạo báo cáo Truy• Các công cụ dùng để truy tìm dữ liệu cho việc phân tích kinh doanh• Các yêu cầu Dễ dùng – Trực quan – Siêu dữ liệu – Dễ huấn luyện Simple Queries – Forecasting Warehouse Warehouse Drill-down Database Database Các từ khóa quan trọng• DWH: (Data Warehouse) Kho dữ liệu• EIS:(Executive Information System) Hệ thống thông tin điều hành• OLTP: (Online Transaction Processing): Xử lý toàn tác trực tuyến• OLAP: (Online Analytical Processing) Xử lý phân tích trực tuyến• MOLAP: (Multi dimensional Online Analytical Processing) Xử lý phân tích trực tuyến đa chiều Các từ khóa quan trọng• ROLAP: (Relational Online Analytical Processing) Xử lý phân tích trực tuyến quan hệ• HOLAP: (Hybric Online Analytical Processing) Xử lý phân tích trực tuyến kết hợp• DOLAP: (Database Online Analytical Processing) Xử lý phân tích trực tuyến CSDL• Client/server OLAP: (client/server Online Analytical Processing) Xử lý phân tích trực tuyến khách chủ Các từ khóa quan trọng VLDB: (Very large DB) CSDL rất lớn• Dimensions: các chiều• Dimension Data: chiều dữ liệu• Fact Data: dữ liệu sự kiện• Cube: khối dữ liệu• Start-schema: lược đồ hình sao• Snowflake-schema: lược đồ tuyết rơI• Các từ khóa quan trọng Aggregation: tổng hợp• Attribute hierarchies: các phân cấp thuộc tính• Granularity: độ thô• Metadata: siêu dữ liệu•• Reporting: báo cáo Legacy system:hệ thống di sản• Extraction: chiết• Transformation: chuyển đổi• Các từ khóa quan trọng• Clean-Up: làm sạch• DWH update: cập nhật KDL So sánh OLTP và kho dữ liệu SoXử lý toàn tác trực tuyến Kho dữ liệu, xử lý phân tích trực tuyến (OLAP) (OLTP)• Công nghệ: CSDL quan • CSDL quan hệ, CSDL hệ đa chiều• Hướng toàn tác • Chấp nhận dư thừa• Chuẩn hóa, không dư • Tiền tính toán tổng hợp thừa • Dữ liệu lịch sử• Tập trung vào dl hiện tại • Phân tích rất phức tạp• Trả lời các truy vấn đơn • Tích hợp dữ liệu từ đa• Toàn tác: tính toàn vẹn, nguồn bảo mật, đồng thời, • Dữ liệu rất lớn Locking • Các câu hỏi phức tạp• Xử lí toàn tác Tóm tắt chương 2• Các thành phần chính – Phương pháp luận – Mô hình hóa – Quản lí dữ liệu – ETT – Truy cập và tạo báo cáo• Các từ khoá• So sánh OLTP và OLAPCâu hỏi cho chương 2 ??? choCâu ??? Uff... ...
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Kho dữ liệu và Hệ hỗ trợ quyết định ( Nguyễn Thanh Bình ) - Chương 2Chương 2: Đại cươngChương 2: Các thành phần Methodology Design and Modeling Data Access DataETT and Management Analysis Methodology-Phương pháp luận Methodology• Đảm bảo sự thành công của KDL• Thúc đẩy việc phỏt triển• Cung cấp một hướng ổn định cho KDL lớn – An toàn – Quản lí được – Kiểm chứng được – ấn tượng tốt Modeling-Mô hình hóa Modeling• Các điểm khác của KDL so với các hệ thống OLTP – Thiết kế các thành phần phục vụ các yêu cầu phân tích – Định hướng chủ thể• Dữ liệu được ánh xạ vào thông tin hướng chủ thể: – Nhận dạng các chủ thể kinh doanh – Định nghĩa quan hệ giữa các chủ thể• Mô hình hóa là một quá trình lặp ETT ETT• Extraction: chọn lựa dữ liệu bằng nhiều phương thức• Transformation: xác nhận hợp lệ, làm sạch, tích hợp, và dữ liệu nhãn thời gian• Transportation: chuyển đổi dữ liệu vào KDL OLTP Databases Staging File Warehouse Database Data Management Data• Các công cụ phục vụ cho việc quản lý dữ liệu một cách hiệu quả• Các yêu cầu – Mềm dẻo – Tự động – Hiệu quả• Quản lí phần cứng, hệ điều hành và mạng Truy cập dữ liệu và tạo báo cáo Truy• Các công cụ dùng để truy tìm dữ liệu cho việc phân tích kinh doanh• Các yêu cầu Dễ dùng – Trực quan – Siêu dữ liệu – Dễ huấn luyện Simple Queries – Forecasting Warehouse Warehouse Drill-down Database Database Các từ khóa quan trọng• DWH: (Data Warehouse) Kho dữ liệu• EIS:(Executive Information System) Hệ thống thông tin điều hành• OLTP: (Online Transaction Processing): Xử lý toàn tác trực tuyến• OLAP: (Online Analytical Processing) Xử lý phân tích trực tuyến• MOLAP: (Multi dimensional Online Analytical Processing) Xử lý phân tích trực tuyến đa chiều Các từ khóa quan trọng• ROLAP: (Relational Online Analytical Processing) Xử lý phân tích trực tuyến quan hệ• HOLAP: (Hybric Online Analytical Processing) Xử lý phân tích trực tuyến kết hợp• DOLAP: (Database Online Analytical Processing) Xử lý phân tích trực tuyến CSDL• Client/server OLAP: (client/server Online Analytical Processing) Xử lý phân tích trực tuyến khách chủ Các từ khóa quan trọng VLDB: (Very large DB) CSDL rất lớn• Dimensions: các chiều• Dimension Data: chiều dữ liệu• Fact Data: dữ liệu sự kiện• Cube: khối dữ liệu• Start-schema: lược đồ hình sao• Snowflake-schema: lược đồ tuyết rơI• Các từ khóa quan trọng Aggregation: tổng hợp• Attribute hierarchies: các phân cấp thuộc tính• Granularity: độ thô• Metadata: siêu dữ liệu•• Reporting: báo cáo Legacy system:hệ thống di sản• Extraction: chiết• Transformation: chuyển đổi• Các từ khóa quan trọng• Clean-Up: làm sạch• DWH update: cập nhật KDL So sánh OLTP và kho dữ liệu SoXử lý toàn tác trực tuyến Kho dữ liệu, xử lý phân tích trực tuyến (OLAP) (OLTP)• Công nghệ: CSDL quan • CSDL quan hệ, CSDL hệ đa chiều• Hướng toàn tác • Chấp nhận dư thừa• Chuẩn hóa, không dư • Tiền tính toán tổng hợp thừa • Dữ liệu lịch sử• Tập trung vào dl hiện tại • Phân tích rất phức tạp• Trả lời các truy vấn đơn • Tích hợp dữ liệu từ đa• Toàn tác: tính toàn vẹn, nguồn bảo mật, đồng thời, • Dữ liệu rất lớn Locking • Các câu hỏi phức tạp• Xử lí toàn tác Tóm tắt chương 2• Các thành phần chính – Phương pháp luận – Mô hình hóa – Quản lí dữ liệu – ETT – Truy cập và tạo báo cáo• Các từ khoá• So sánh OLTP và OLAPCâu hỏi cho chương 2 ??? choCâu ??? Uff... ...
Tìm kiếm theo từ khóa liên quan:
kiến trúc kho kho dữ liệu mô hình dữ liệu Siêu Dữ liệu Phương thức kho dữ liệuTài liệu có liên quan:
-
8 trang 125 0 0
-
Bài giảng Cơ sở dữ liệu: Chương 3 - ThS. Hoàng Mạnh Hà
67 trang 75 0 0 -
PHÂN TÍCH THIẾT KẾ HỆ THỐNG THÔNG TIN - CHƯƠNG 5 MÔ HÌNH DỮ LIỆU QUAN NIỆM
11 trang 70 0 0 -
Hiểu siêu dữ liệu và mục đích của nó
10 trang 56 0 0 -
57 trang 44 1 0
-
Tiêu chuẩn siêu dữ liệu áp dụng tổ chức tri thức ở thư viện số
13 trang 40 0 0 -
Hướng dẫn tạo và chỉnh sửa báo cáo trong SQL Server Reporting Services
8 trang 39 0 0 -
PHÂN TÍCH THIẾT KẾ HỆ THỐNG THÔNG TIN - CHƯƠNG 3 MÔ HÌNH NGHIỆP VỤ HỆ THỐNG
11 trang 38 0 0 -
Big data và ứng dụng trong bảo mật thông tin
3 trang 37 0 0 -
Dữ liệu lớn: Những xem xét được đưa ra
6 trang 37 0 0