Introdução ao cubo de dados
Um cubo de dados, como o próprio nome sugere, é uma extensão do cubo de dados bidimensional ou da matriz bidimensional (coluna e linhas) Sempre que houver muitos dados complexos a serem agregados e for necessário abstrair os dados relevantes ou importantes. A imagem mostra a necessidade do cubo de dados.
Um cubo de dados é basicamente usado para representar as informações específicas a serem recuperadas de um conjunto enorme de dados complexos. Por exemplo, você foi a um shopping center que tem muitos itens colocados em diferentes cantos do shopping e é muito difícil encontrar o item necessário na hora em que é necessário. Agora, se você for informado sobre a ordem dos itens colocados em um shopping, a compra desse item se tornará fácil e sem complicações. Isso representa que um cubo de dados com dimensões perfeitas e intervalos de valores mais altos ou também podemos dizer uma referência a dados tridimensionais.
O que é o cubo de dados?
Tem muitas características são as seguintes:
- Pode ir muito além para incluir muito mais dimensões.
- Melhora as estratégias de negócios através da análise de todos os dados.
- Ajuda a obter o cenário mais recente do mercado, estabelecendo tendências e análises de desempenho.
- Ele desempenha um papel muito importante ao criar cubos de dados intermediários para atender aos requisitos e preencher a lacuna entre o armazém de dados e toda a ferramenta de relatório, particularmente em uma ferramenta de relatório do armazém de dados.
- Em outras fases, haverá entrada de origem que é monitorada e administrada simultaneamente, o objetivo é criar uma conexão e um fluxo de ponta a ponta entre a origem e o destino com cubos de dados intermediários interagindo com os servidores.
Tipos de cubo de dados
Existem dois tipos de cubos de dados usados principalmente em negócios ou empresas:
1. Cubo de Dados Multidimensionais (MOLAP)
Como o próprio nome sugere, o cubo Multidimensional Data é usado principalmente no requisito de negócios, onde existem grandes conjuntos de dados. Os produtos desenvolvidos e a seguir envolvem a estrutura do MOLAP, que possui um formato de matriz multidimensional. Essa estrutura ajuda a melhorar o enorme conjunto de dados com um dispersor e um nível aumentado de MOLAP. A partir disso, podemos constatar que isso não representará nenhum dado específico ou valor de dados em cluster de um conjunto de dados.
Em última análise, isso aumentará os requisitos de espaço ou armazenamento que às vezes não são a necessidade da hora. Assim, tornando a estrutura indesejável, dificulta os valores e conjuntos de dimensões que representam os dados.
Um dos objetivos interessantes deste MOLAP é que ele possui um formato de indexação para representar cada dimensão de um cubo de dados, o que melhora o desenvolvimento e a estrutura geral para reunir informações mais relevantes.
Mas como tudo tem uma vantagem, também tem uma desvantagem que, neste caso, é discutida para conjuntos de dados enormes e matriz mais esparsa, que às vezes é indesejável. Portanto, para evitar e tornar a estrutura desejável, usaremos técnicas de compactação que reduzirão o impedimento da propriedade de indexação do tão necessário modelo de negócios do MOLAP.
2. Cubo de Dados Relacionais (ROLAP)
Também é outra categoria de cubo de dados de análise de dados que segue religiosamente o modelo de banco de dados relacional. Se comparamos o cubo de dados multidimensional, ele possui o dobro do número de tabelas relacionais para especificar as dimensões com conjuntos de dados e requisitos. Cada uma dessas tabelas contém uma visão específica chamada cubóide.
Existem muitas outras categorias sendo pesquisadas e atentas, pois elas estão crescendo muito como SOLAP, DOLAP, WOLAP, etc.
Também existe o OLAP híbrido, que nada mais é do que a combinação de ROLAP e MOLAP. Também é usado de maneira muito significativa, mas depende novamente dos requisitos de negócios. O OLAP híbrido não é o cubo de dados mais usado, mas muitas organizações preferem por causa de sua capacidade superior e de processamento de dados. Outra qualidade muito boa é que ele contém uma verificação no banco de dados multidimensional e relacional, que ajuda no gerenciamento de dados e dados dentro de bancos de dados com muita eficiência. Isso ajuda no consumo otimizado de tempo, otimizando e gerenciando as células. Encontrar a diferença e comparar com os dois HOLAP pode ser preferencial por causa de suas habilidades de gerenciamento.
Em termos de conceitos de mineração de dados, o cubo de dados de análise de dados desempenha um papel muito importante para as duas categorias de MOLAP e ROLAP.
Benefícios
- Aumenta a produtividade de uma empresa.
- Melhora o desempenho e a eficiência gerais.
- A representação de conjuntos de dados enormes e complexos é simplificada e simplificada.
- Banco de dados enorme e consultas SQL complexas também são gerenciáveis.
- A indexação e a ordem fornecem o melhor conjunto de dados para técnicas de análise e mineração de dados.
- Mais rápido e facilmente acessível, pois possui conjuntos de dados ou cubos de dados predefinidos e pré-calculados.
- A agregação de dados torna o acesso a todos os dados muito rápido em cada nível micro, o que leva a uma manutenção fácil e eficiente e a um tempo de desenvolvimento reduzido.
- O OLAP ajudará a obter tempo de resposta rápido, curva rápida de aprendizado, ambiente versátil, alcance um amplo alcance de todos os aplicativos, necessidade de recursos para implantação e menos tempo de espera com um resultado de qualidade.
Conclusão
No cenário atual, todos os gigantes de grandes empresas estão se esforçando ao máximo para criar estratégias e otimizar os negócios com determinados modelos e cubos de dados. Os pesquisadores também estão tentando criar modelos de negócios mais diversificados e aprimorados para produzir toda a produção e desenvolvimento das organizações comerciais.
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