डेटा ट्रांसफॉर्मेशन में, डेटा को माइनिंग के लिए लागू रूपों में परिवर्तित या जोड़ा जाता है। डेटा ट्रांसफॉर्मेशन में निम्नलिखित शामिल हो सकते हैं - स्मूथिंग (Smoothing) - यह डेटा से शोर को हटाने का काम कर सकता है। ऐसी तकनीकों में बिनिंग, रिग्रेशन, और क्लस्टरिंग शामिल हैं। एकत्रीकरण (Aggregation) -

जॉब कंट्रोल की विभिन्न सेवाएं निम्नलिखित हैं - जॉब परिभाषा (Job Definition) ऑपरेशन प्रक्रिया बनाने में पहला कदम चरणों की एक श्रृंखला को जॉब के रूप में परिभाषित करने का कोई तरीका होना है और जॉब्स के बीच कुछ संबंध निर्दिष्ट करना है। यह वह जगह है जहां डेटा वेयरहाउस की संरचना लिखी जाती है। कुछ मामलों

क्वेरी प्रबंधन सेवाएं संभावनाओं का समूह हैं जो क्वेरी उत्पादन, डेटाबेस पर क्वेरी के कार्यान्वयन, और परिणाम सेट की डेस्कटॉप पर वापसी के बीच आदान-प्रदान को संभालती हैं। ये सेवाएं डेटाबेस के साथ ग्राहक सहयोग पर पूर्ण प्रभाव डालती हैं। क्वेरी प्रबंधन की विभिन्न सेवाएं सामग्री सरलीकरण (Content Simplif

मानक रिपोर्टिंग सीमित उपयोगकर्ता इंटरैक्शन, व्यापक दर्शकों, और नियमित निष्पादन शेड्यूल के साथ प्रोडक्शन-शैली फिक्स्ड-फॉर्मेट रिपोर्ट बनाने की क्षमता प्रदान करती है। एप्लिकेशन टेम्पलेट्स अनिवार्य रूप से मानक रिपोर्ट का एक आकस्मिक प्रकार हैं। स्पेक्ट्रम के औपचारिक अंत में, बड़े मानक रिपोर्टिंग सिस्ट

क्वेरी फॉर्मूलेशन की विभिन्न विशेषताएं निम्नलिखित हैं - मल्टीपास SQL (Multipass SQL) तुलना का मूल्यांकन करने या रिपोर्ट ब्रेक पंक्तियों में गैर-योज्य मापों की सही गणना करने के लिए, क्वेरी टूल को रिपोर्ट को कई क्वेरीज़ में विभाजित करना चाहिए जो DBMS द्वारा स्वतंत्र रूप से संसाधित होती हैं। क्वेरी

सर्वर प्लेटफॉर्म के लिए निम्नलिखित आवश्यकताएं हैं - अस्थिरता (Volatility) अस्थिरता डेटाबेस की गतिशील विशेषताओं को मापती है। इसमें ऐसे क्षेत्र शामिल हैं जैसे डेटाबेस को कितनी बार अपडेट किया जाएगा, प्रत्येक बार कितना डेटा बदलता है या प्रतिस्थापित किया जाता है, और लोड विंडो कितनी लंबी है। दैनिक डेटा

हार्डवेयर और ऑपरेटिंग सिस्टम प्लेटफॉर्म के लिए विभिन्न श्रेणियां निम्नलिखित हैं - मेनफ्रेम्स (Mainframes) डेटा वेयरहाउस शायद वह एक एप्लिकेशन है जिस पर यह लागू नहीं होता। विशेष रूप से, मेनफ्रेम डेटा वेयरहाउसिंग के लिए पहली पसंद का प्लेटफॉर्म नहीं है। कुछ सफल मेनफ्रेम-आधारित डेटा वेयरहाउस हैं, उनमे

सर्वर बाजार में तीन बुनियादी समानांतर प्रसंस्करण हार्डवेयर आर्किटेक्चर हैं जैसे सिमेट्रिक मल्टीप्रोसेसिंग (SMP), मैसिवली पैरेलल प्रोसेसिंग (MPP), और नॉन-यूनिफॉर्म मेमोरी आर्किटेक्चर (NUMA)। सिमेट्रिक मल्टीप्रोसेसिंग (SMP) SMP आर्किटेक्चर एक व्यक्तिगत उपकरण है जिसमें कई प्रोसेसर होते हैं, सभी एक ऑप

डेटा वेयरहाउस सिस्टम के विभिन्न तत्व निम्नलिखित हैं - स्रोत प्रणाली (Source System) - एक ऑपरेशनल डेटा सिस्टम जिसका कार्य व्यवसाय के लेनदेन को पकड़ना है। एक स्रोत प्रणाली को मेनफ्रेम वातावरण में लिगेसी सिस्टम के रूप में जाना जाता है। स्रोत प्रणाली की विशेषताएं अपटाइम और उपलब्धता हैं। स्रोत प्रणालि

डेटा स्टेजिंग एक प्रमुख प्रक्रिया है जिसमें निम्नलिखित उप-प्रक्रियाएं शामिल हैं - निष्कर्षण (Extracting) निष्कर्षण चरण डेटा वेयरहाउस वातावरण में जानकारी प्राप्त करने का पहला चरण है। निष्कर्षण स्रोत डेटा को पढ़ने और सीखने को परिभाषित करता है, और डेटा स्टेजिंग क्षेत्र में आगे के काम के लिए आवश्यक तत

बिजनेस डायमेंशनल लाइफसाइकल के विभिन्न दृष्टिकोण निम्नलिखित हैं - परियोजना योजना (Project Planning) - परियोजना योजना डेटा वेयरहाउस परियोजना के विवरण और दायरे को संबोधित करती है, जैसे तैयारी मूल्यांकन और व्यावसायिक औचित्य। ये कार्य डेटा वेयरहाउस परियोजनाओं से संबंधित उच्च दृश्यता और लागत के कारण है

एंटिटी-रिलेशनशिप मॉडलिंग एक तार्किक डिजाइन दृष्टिकोण है जो डेटा अनावश्यकता को हटाने का पालन करता है। यह माना जाता है कि एक व्यवसाय ऑर्डर लेता है और उपयोगकर्ताओं को उत्पाद बेचता है। कंप्यूटिंग के प्रारंभिक 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 का पालन करती है जो बोधगम्य है और उच्च-प्रदर्शन पहुंच को सक्षम करती है। यह आनुवंशिक रूप से आयामी है और कई प्रतिबंधों के साथ रिलेशनल मॉडल का पालन करने के लिए एक अनुशासन का पालन करती है। प्रत्येक आयामी मॉडल एक बहु-भाग

आयामी मॉडल के कई महत्वपूर्ण डेटा वेयरहाउस लाभ हैं जो एंटिटी-रिलेशनशिप मॉडल में नहीं हैं। पहला, आयामी मॉडल एक निश्चित, मानक आर्किटेक्चर है। दस्तावेज़ लेखक, क्वेरी उपकरण, और उपयोगकर्ता इंटरफेस आयामी मॉडल के बारे में मजबूत धारणाएं विकसित कर सकते हैं ताकि उपयोगकर्ता इंटरफेस को अधिक समझने योग्य बनाया जा

आयामी मॉडलिंग के बारे में कुछ मिथक तैर रहे हैं जिन्हें संबोधित करने की आवश्यकता है। यह एक आयामी डेटा मॉडल को निष्पादित करने का दावा करता है जो स्टोवपाइप निर्णय समर्थन प्रणालियों को जन्म देगा। यह मिथक डिनॉर्मलाइजेशन को केवल विशिष्ट सॉफ्टवेयर प्रदान करने के लिए दोषी ठहराता है जिसे इसलिए संशोधित नहीं

फैक्ट टेबल्स और डायमेंशन टेबल्स 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 के सेल में मापे गए मान शामिल होते हैं और क्यूब के किनारे डेटा के प्राकृतिक आयामों का प्रतिनिधित्व करते हैं। यह डिज़ाइन में ती

व्यक्तिगत फैक्ट टेबल डिजाइन करने के लिए निम्नलिखित विधियाँ हैं - डेटा मार्ट चुनना (Choosing the Data Mart) यह डेटा मार्ट को चुनने की सबसे सरल विधि है जो लिगेसी सूचना स्रोत को चुनने के समान है। विशिष्ट डेटा मार्ट में खरीद ऑर्डर, शिपमेंट, खुदरा बिक्री, भुगतान, या उपयोगकर्ता कनेक्शन शामिल हैं। ये सिं

परियोजना को सुविधाजनक बनाने के लिए विभिन्न उपकरण निम्नलिखित हैं - डेटा वेयरहाउस बस आर्किटेक्चर मैट्रिक्स डिजाइन टीम द्वारा अपनी आंतरिक बैठकों में उत्पादित 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

हमारे कंप्यूटर सिस्टम और सूचना की सुरक्षा लगातार जोखिम में है। वेब की व्यापक वृद्धि और नेटवर्क में घुसपैठ और हमला करने के लिए उपकरणों और तरकीबों की बढ़ती पहुंच ने घुसपैठ पहचान को नेटवर्क प्रशासन का एक महत्वपूर्ण तत्व बना दिया है। घुसपैठ को किसी भी घटना के सेट के रूप में दर्शाया जा सकता है जो नेटवर्

निम्नलिखित वे क्षेत्र हैं जिनमें डेटा माइनिंग तकनीक का उपयोग या निर्माण घुसपैठ पहचान के लिए किया जा सकता है - घुसपैठ पहचान के लिए डेटा माइनिंग एल्गोरिदम का विकास डेटा माइनिंग एल्गोरिदम का उपयोग दुरुपयोग पहचान और विसंगति पहचान के लिए किया जा सकता है। दुरुपयोग पहचान में, प्रशिक्षण जानकारी को या तो स