डेटा परिवर्तन में, डेटा को खनन के लिए लागू रूपों में रूपांतरित या लिंक किया जाता है। डेटा परिवर्तन में निम्नलिखित शामिल हो सकते हैं - चिकनाई - यह डेटा से शोर को दूर करने का काम कर सकता है। ऐसी तकनीकों में बिनिंग, रिग्रेशन और क्लस्टरिंग शामिल हैं। एकत्रीकरण - एग्रीगेशन में, जहां डेटा पर सारांश

जॉब कंट्रोल की विभिन्न सेवाएं हैं जो इस प्रकार हैं - नौकरी की परिभाषा - एक संचालन प्रक्रिया बनाने में पहला कदम नौकरी के रूप में चरणों की एक श्रृंखला को परिभाषित करने और नौकरियों के बीच कुछ संबंध निर्दिष्ट करने के लिए किसी तरह का होना है। यहीं पर डेटा वेयरहाउस की संरचना लिखी जाती है। कुछ मामलों में

क्वेरी प्रबंधन सेवाएं उन संभावनाओं का समूह हैं जो क्वेरी उत्पादन, डेटाबेस पर क्वेरी के कार्यान्वयन और डेस्कटॉप पर सेट किए गए परिणाम की वापसी के बीच आदान-प्रदान को संभालती हैं। इन सेवाओं का डेटाबेस के साथ ग्राहक सहयोग पर पूर्ण प्रभाव पड़ता है। क्वेरी प्रबंधन की विभिन्न सेवाएँ हैं जो इस प्रकार हैं -

मानक रिपोर्टिंग उत्पादन शैली निश्चित-प्रारूप रिपोर्ट बनाने की क्षमता प्रदान करती है जिसमें सीमित उपयोगकर्ता सहभागिता, व्यापक दर्शक वर्ग और नियमित निष्पादन कार्यक्रम होते हैं। एप्लिकेशन टेम्प्लेट अनिवार्य रूप से एक आकस्मिक प्रकार की मानक रिपोर्ट हैं। स्पेक्ट्रम के औपचारिक अंत में, बड़े मानक रिपोर्टि

क्वेरी फॉर्मूलेशन की विभिन्न विशेषताएं हैं जो इस प्रकार हैं - मल्टीपास SQL - इसका उपयोग तुलनाओं का मूल्यांकन करने या रिपोर्ट ब्रेक पंक्तियों में गैर-योगात्मक उपायों की सही गणना करने के लिए किया जा सकता है, क्वेरी टूल को रिपोर्ट को कई प्रश्नों में विभाजित करना चाहिए जो डीबीएमएस द्वारा स्वतंत्र रूप स

सर्वर प्लेटफॉर्म के लिए निम्नलिखित आवश्यकताएं हैं जो इस प्रकार हैं - अस्थिरता - अस्थिरता डेटाबेस की गतिशील विशेषताओं की गणना करती है। इसमें ऐसे क्षेत्र शामिल हैं जैसे डेटाबेस को कितनी बार अपडेट किया जाएगा, कितना डेटा बदलता है या हर बार बदला जाता है, और लोड विंडो कितनी लंबी है। साप्ताहिक या मासिक डे

हार्डवेयर और ऑपरेटिंग सिस्टम प्लेटफॉर्म के लिए विभिन्न श्रेणियां हैं जो इस प्रकार हैं - मेनफ्रेम - डेटा वेयरहाउस शायद एक ऐसा एप्लिकेशन है जिस पर यह लागू नहीं होता है। विशेष रूप से, मेनफ्रेम डेटा वेयरहाउसिंग के लिए पहली पसंद का प्लेटफॉर्म नहीं है। कुछ सफल मेनफ्रेम-आधारित डेटा वेयरहाउस हैं, उनमें से

सर्वर मार्केट में तीन बुनियादी समानांतर प्रोसेसिंग हार्डवेयर आर्किटेक्चर हैं जैसे सिमेट्रिक मल्टीप्रोसेसिंग (SMP), मैसिवली पैरेलल प्रोसेसिंग (MPP), और नॉन-यूनिफ़ॉर्म मेमोरी आर्किटेक्चर (NUMA)। सिमेट्रिक मल्टीप्रोसेसिंग (एसएमपी) एसएमपी आर्किटेक्चर एक व्यक्तिगत डिवाइस है जिसमें कई प्रोसेसर होते हैं

डेटा वेयरहाउस सिस्टम के विभिन्न तत्व हैं जो इस प्रकार हैं - स्रोत प्रणाली - डेटा की एक परिचालन प्रणाली जिसकी सेवा व्यवसाय के लेनदेन को कैप्चर करना है। मेनफ्रेम परिवेश में स्रोत प्रणाली को विरासत प्रणाली के रूप में जाना जाता है। स्रोत प्रणाली की विशेषताएं अपटाइम और उपलब्धता हैं। स्रोत सिस्टम के विप

डेटा स्टेजिंग एक प्रमुख प्रक्रिया है जिसमें निम्नलिखित उप-प्रक्रियाएं शामिल हैं जो इस प्रकार हैं - निकालना - डेटा वेयरहाउस वातावरण में जानकारी प्राप्त करने का पहला चरण निकालने का चरण है। निष्कर्षण स्रोत डेटा को पढ़ने और सीखने को परिभाषित करता है, और अधिक काम के लिए डेटा स्टेजिंग क्षेत्र में आवश्यक

व्यापार आयामी जीवनचक्र के विभिन्न दृष्टिकोण हैं जो इस प्रकार हैं - परियोजना नियोजन - प्रोजेक्ट प्लानिंग डेटा वेयरहाउस प्रोजेक्ट के विवरण और दायरे को संबोधित करता है, जैसे कि तत्परता मूल्यांकन और व्यावसायिक औचित्य। डेटा वेयरहाउस परियोजनाओं से संबंधित उच्च दृश्यता और लागत के कारण ये कार्य हैं। प्रोज

एंटिटी-रिलेशनशिप मॉडलिंग एक तार्किक डिजाइन दृष्टिकोण है जो डेटा अतिरेक को हटाने के लिए अनुसरण करता है। ऐसा माना जाता है कि कोई व्यवसाय ऑर्डर लेता है और उपयोगकर्ताओं को उत्पाद बेचता है। मूल्यांकन के शुरुआती दिनों में, रिलेशनल डेटाबेस से बहुत पहले, जब यह पहली बार इस जानकारी को कंप्यूटर पर स्थानांतरित

आयामी मॉडलिंग एक तार्किक डिजाइन विधि है जो डेटा को एक मानक संरचना में प्रस्तुत करने के लिए अनुसरण करती है जो बोधगम्य है और उच्च-प्रदर्शन पहुंच को सक्षम करती है। यह आनुवंशिक रूप से आयामी है और एक अनुशासन का पालन करता है जिसमें कई प्रतिबंधों के साथ संबंधपरक मॉडल की आवश्यकता होती है। प्रत्येक आयामी मॉ

आयामी मॉडल में कई महत्वपूर्ण डेटा वेयरहाउस फायदे हैं जिनमें इकाई-संबंध मॉडल की कमी है। सबसे पहले, आयामी मॉडल निश्चित है, मानक वास्तुकला। दस्तावेज़ लेखक, क्वेरी डिवाइस और उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस को अधिक समझने योग्य बनाने और प्रसंस्करण को अधिक प्रभावी बनाने के लिए आयामी मॉडल के बारे मे

डायमेंशनल मॉडलिंग के बारे में कुछ मिथक तैर रहे हैं जिन्हें संबोधित किया जाना चाहिए। यह एक आयामी डेटा मॉडल निष्पादित कर सकता है जो स्टोवपाइप निर्णय समर्थन प्रणालियों को जन्म देगा। यह मिथक केवल विशिष्ट सॉफ़्टवेयर प्रदान करने के लिए denormalization को दोष देता है जिसे संशोधित नहीं किया जा सकता है। यह

तथ्य तालिकाएं और आयाम तालिकाएं - आयामी मॉडलिंग का तत्व यह है कि लगभग हर प्रकार के व्यावसायिक डेटा को डेटा के एक प्रकार के क्यूब के रूप में वर्णित किया जा सकता है, जहां क्यूब की कोशिकाओं में मापा मान शामिल होते हैं और क्यूब के किनारे डेटा के प्राकृतिक आयामों का प्रतिनिधित्व करते हैं। यह डिज़ाइन में

व्यक्तिगत तथ्य तालिका को डिजाइन करने के लिए निम्नलिखित तरीके हैं जो इस प्रकार हैं - डेटा मार्ट चुनना - यह डेटा मार्ट को सरलतम तरीके से चुन सकता है जो सूचना के विरासत स्रोत को चुनने के समान है। विशिष्ट डेटा मार्ट में खरीद आदेश, शिपमेंट, खुदरा बिक्री, भुगतान या उपयोगकर्ता कनेक्शन शामिल हैं। ये एकल-स्

परियोजना को सुविधाजनक बनाने के लिए विभिन्न उपकरण इस प्रकार हैं - डेटा वेयरहाउस बस आर्किटेक्चर मैट्रिक्स - डिजाइन टीम द्वारा अपनी आंतरिक बैठकों में निर्मित मैट्रिक्स को साफ किया जा सकता है और कई डिजाइनरों, प्राधिकरण और अंतिम उपयोगकर्ताओं के साथ बैठकों के लिए प्रस्तुति समर्थन के रूप में उपयोग किया जा

हमारे कंप्यूटर सिस्टम और सूचनाओं की सुरक्षा लगातार खतरे में है। वेब के व्यापक विकास और नेटवर्क में घुसपैठ और हमला करने के लिए टूल और ट्रिक्स की बढ़ती पहुंच ने घुसपैठ का पता लगाने को नेटवर्क प्रशासन का एक महत्वपूर्ण तत्व बनने के लिए प्रेरित किया है। एक घुसपैठ को घटनाओं के किसी भी सेट के रूप में दर्शा

निम्नलिखित ऐसे क्षेत्र हैं जिनमें घुसपैठ का पता लगाने के लिए डेटा माइनिंग तकनीक का उपयोग या निर्माण किया जा सकता है जो इस प्रकार हैं - घुसपैठ का पता लगाने के लिए डेटा माइनिंग एल्गोरिदम का विकास - डेटा माइनिंग एल्गोरिदम का उपयोग दुरुपयोग का पता लगाने और विसंगति का पता लगाने के लिए किया जा सकता है। द