データウェアハウスの概念_PHPチュートリアル

市場競争の激化や情報化社会のニーズの進展に伴い、市場戦略を立てるために大量のデータから情報を抽出する（検索、クエリなど）ことがますます重要になっています。この需要にはオンライン サービスが必要なだけでなく、意思決定に使用される大量のデータも必要となり、従来のデータベース システムではもはやこの需要を満たすことができません。これは特に次の 3 つの側面に反映されています:
履歴データの量は膨大です。

補助的な意思決定情報には多くの部門からのデータが含まれており、異なるシステムからのデータを統合するのは困難です。

データへのアクセス能力が不十分なため、大量のデータへのアクセスパフォーマンスが大幅に低下します。

C/S 技術の成熟と並列データベースの発展に伴い、情報処理技術の開発トレンドは、多数の
トランザクション データベースからデータを抽出し、クリーンアップして新しいストレージ形式に変換することです。これが決定です。 -目標を立てる データ
を特別な形式で集約します。このプロセスが発展し、改善されるにつれて、意思決定をサポートするこの特別なデータ ストレージはデータ ウェアハウス (データ ウェアハウス、DW) と呼ばれます。
W. H. Inmon 氏のデータ ウェアハウスの定義は、データ ウェアハウスは経営上の意思決定プロセスをサポートする、主題指向で統合された安定した異なる時間のデータ収集であるということです。
テーマはデータ分類の標準です。各トピックは、顧客、店舗などの客観的な分析領域に対応します。
支援された意思決定のために、複数の部門や異なるシステムからの大量のデータを統合できます。データ ウェアハウスには大量の履歴データが含まれており、収集後にデータ ウェアハウスに入力されたデータはほとんど更新されません。データ ウェアハウス内のデータの期限は 5 ～ 10 年で、主に時間傾向分析に使用されます。データ ウェアハウスのデータ量は非常に大きく、通常は約 10GB です。これは一般的なデータベース
(100MB)の100倍のデータ量であり、大規模なデータウェアハウスではTBレベルに達します。
データ ウェアハウスは主に 2 つの側面で使用されます:
閲覧分析ツールを使用して、DW で有用な情報を見つけます。

データ ウェアハウス システムは、DW 上のアプリケーションをサポートして意思決定支援システム (DSS) を形成します。






http://www.bkjia.com/PHPjc/631044.html

www.bkjia.com

tru​​e