अवधारणा विवरण
संकल्पना विवरण एक निश्चित प्रकार का डेटा माइनिंग है। यह लगातार खरीदारों, स्नातक उम्मीदवारों, आदि सहित डेटा के एक सेट को परिभाषित करता है। यह डेटा के लक्षण वर्णन और तुलना का वर्णन करता है। इसे एक वर्ग विवरण के रूप में भी जाना जाता है जब वर्णित की जाने वाली अवधारणा को वस्तुओं के एक वर्ग के रूप में परिभाषित किया जाता है। ये विवरण डेटा लक्षण वर्णन के समर्थन से निर्धारित किए जा सकते हैं।
डेटा लक्षण वर्णन डेटा के लक्षित वर्ग की सामान्य विशेषताओं का सारांश है। विशिष्ट उपयोगकर्ता-परिभाषित वर्ग से संबंधित डेटा आमतौर पर डेटाबेस क्वेरी द्वारा पुनर्प्राप्त किया जाता है। डेटा लक्षण वर्णन का आउटपुट कई रूपों में प्रस्तुत किया जा सकता है जैसे बार चार्ट, वक्र, पाई चार्ट और लाइव ग्राफ़ इत्यादि।
विशेषता डेटा के दिए गए सेट के संक्षिप्त सारांश का समर्थन करती है, जबकि अवधारणा या वर्ग तुलना डेटा के दो या अधिक सेट की तुलना करने वाले विवरणों का समर्थन करती है।
OLAP
OLAP ऑनलाइन विश्लेषणात्मक प्रसंस्करण का प्रतिनिधित्व करता है। OLAP सॉफ्टवेयर प्रौद्योगिकी का एक वर्गीकरण है जो विश्लेषकों, प्रबंधकों और प्रशासन को डेटा के संभावित विचारों की एक विशाल विविधता में त्वरित, नियमित, इंटरैक्टिव एक्सेस के माध्यम से डेटा में लाभ दृष्टि के लिए सशक्त बनाता है जिसे वास्तविक आयामीता को प्रतिबिंबित करने के लिए कच्ची जानकारी से बदल दिया गया है। उपयोगकर्ताओं द्वारा पूरा किया गया उद्यम।
डेटा वेयरहाउस या डेटा मार्ट से बहुआयामी डेटा वाले OLAP सर्वर वर्तमान व्यावसायिक उपयोगकर्ता, डेटा कैसे या कहाँ सहेजे जाते हैं, इस बारे में चिंता किए बिना। OLAP सर्वर की भौतिक संरचना और प्रदर्शन को डेटा संग्रहण मुद्दों पर विचार करना चाहिए।
आइए बड़े डेटाबेस और OLAP टूल में अवधारणा विवरण के बीच तुलना देखें।
| बड़े डेटाबेस में अवधारणा विवरण | OLAP टूल्स |
|---|---|
| डेटाबेस विशेषताएँ कई प्रकार की हो सकती हैं, जैसे कि संख्यात्मक, गैर-संख्यात्मक, स्थानिक, पाठ या छवि। | डेटा वेयरहाउस और OLAP टूल एक बहुआयामी डेटा मॉडल पर स्थापित होते हैं जो डेटा को डेटा क्यूब के रूप में देखते हैं, विशेषताएँ बनाते हैं और आयामों को मापते हैं और सीमित करते हैं गैर-संख्यात्मक डेटा के लिए। |
| एकत्रीकरण के साथ, डेटाबेस में अवधारणा विवरण जटिल डेटा प्रकार की विशेषताओं का प्रबंधन कर सकते हैं। | OLAP डेटा विश्लेषण के लिए एक सरलीकृत मॉडल को परिभाषित करता है, क्योंकि संभावित आयाम और माप प्रकारों पर इसकी स्थिति होती है। |
| डेटा माइनिंग में अवधारणा विवरण को एक अधिक स्वचालित प्रक्रिया की आवश्यकता होती है जो उपयोगकर्ताओं को यह तय करने में सहायता करती है कि विश्लेषण में कौन सी विशेषताओं को शामिल किया जाना चाहिए, और किस हद तक डेटा का एक दिलचस्प सारांश बनाने के लिए दिए गए डेटा को सामान्यीकृत किया जाना चाहिए। | डेटा वेयरहाउस में OLAP एक सरल उपयोगकर्ता-नियंत्रित प्रक्रिया है। आयामों का चयन और OLAP संचालन के अनुप्रयोग, जिसमें ड्रिल-डाउन, रोल-अप, स्लाइसिंग और डाइसिंग शामिल हैं, की निगरानी और नियंत्रण उपयोगकर्ताओं द्वारा किया जाता है। OLAP में, उपयोगकर्ताओं को OLAP संचालन की एक लंबी श्रृंखला को परिभाषित करने की आवश्यकता होती है। |