Kişisel Finans

Büyük Verileri Entegre Etmek - büyük veri kaynaklarına erişime sahip olan yalanlar

Yeterli değildir. Bu kaynakları entegre etmeniz gerekecek. Yakında petabaytlarca veri ve yüzlerce erişim mekanizması arasından seçim yapacaksınız. Ama hangi akışlar ve hangi veri türlerine ihtiyacınız var? Çözmeye çalıştığınız sorunu anlayın ...

Büyük Verilerin Geçerlik, Geçicilik ve Volatilitesini Sağlama -

Yüksek hacim, yüksek çeşitlilik ve yüksek hız, büyük verilerin temel özelliklerinden biridir. Ancak, büyük verilerin diğer özellikleri, özellikle operasyonel süreçlere büyük veri uyguladığınızda da aynı derecede önemlidir. Büyük verilerin operasyonelleştirilmesi için anahtar olan ikinci "V" karakteristiği şunları içerir: Geçerlilik: Veriler doğru ve doğrudur ...

Bulutun Büyük Veri için Nasıl Kullanıldığı - mankenler

Açıkça, doğası gereği bulut onu büyük veriler için ideal bir bilgi işlem ortamı yapar. Peki bulut ile birlikte büyük verileri nasıl kullanabilirsiniz? Bazı örnekler: Halka açık bir bulutta IaaS: Bu senaryoda, büyük veri hizmetleriniz için bir genel bulut sağlayıcısının altyapısını kullanıyor olacaksınız, çünkü ...

Nasıl Büyük Bir Veri Uygulama Yolu Oluştururum - mankenler

Büyük veri uygulama planları veya yol haritaları , iş hedeflerinize, veri yönetimi ortamınızın olgunluğuna ve kuruluşunuzun emebileceği risk miktarına bağlı olarak farklı olacaktır. Bu nedenle, bir uygulama yol haritasını belirlemenize izin verecek tüm konuları dikkate alarak planlamaya başlayın. İş aciliyeti ve ...

Veri Varlıklarını Nasıl Üretirsiniz - mankenler

Bir Veri Martı uygulayın - Hızlıca - mankenler

Veri martınız için alt kümeyi unutmayın; veri mart'ınızdan maksimum iş değeri elde etmek için hızlı bir şekilde uygulamalısınız. İşte hızlı uygulanmanın üç anahtarı: Yinelenen aşamalı bir metodoloji izleyin.

Büyük Veriler İçin Mimari Fonu nasıl ayarlayabilirsiniz - mankenler

Güçlü bir mimari büyük verilerle başarılı olmak istiyorsanız vakıf. Fonksiyonel gereksinimleri desteklemenin yanı sıra, gerekli performansı desteklemek önemlidir. İhtiyaçlarınız, desteklediğiniz analizin niteliğine bağlı olacaktır. Doğru miktarda hesaplama gücüne ihtiyacınız var ...

Programlama MapReduce Görevlerini En İyileştirme - mankenler

Gerçek uygulama kodunu büyük veri projeleri için MapReduce ile optimize etmenin dışında bir güvenilirliği ve performansı artırmak için bazı optimizasyon teknikleri kullanın. Bunlar üç kategoriye ayrılır: donanım / ağ topolojisi, senkronizasyon ve dosya sistemi. Büyük veri donanımı / ağ topolojisi Uygulamadan bağımsız olarak, en hızlı donanım ve ağlar muhtemelen en hızlı çalışma sürelerine neden olacak ...

Büyük Verileriniz İçin Gerekli Verileri Belirleme - mankenler

Veri türünün stokunu al büyük veri projenizle ilgileniyor. Birçok organizasyon geçmişte birçok potansiyelin kullanılabilmesi için dahili olarak üretilen verilerin çoğunun kullanılmadığını kabul etmektedir. Yeni araçlar kullanan organizasyonlar, daha önce kullanılmamış yapılandırılmamış verilerin kaynaklarını kullanarak yeni bir içgörüye sahip oluyorlar ...

Büyük Veri için MapReduce Nasıl Kullanılır - mankenler

MapReduce, büyük veriler için ideal bir yazılım çerçevesidir; çünkü geliştiricilerin, dağıtılmış bir işlemci grubunda çok miktarda yapılandırılmamış verileri paralel olarak işleyebilecek programlar oluşturmalarını sağlar. Büyük veriler için harita fonksiyonu Harita fonksiyonu yıllarca birçok işlevsel programlama dilinin bir parçası olmuştur. Harita ...

Katman 0: Büyük Fiziksel Veri Altyapısı - katmanlar

En düşük seviyede büyük veri yığınının fiziksel altyapısıdır. Şirketiniz zaten bir veri merkezine sahip olabilir veya fiziksel altyapı yatırımları yapabilir, bu nedenle varolan varlıkları kullanmanın bir yolunu bulmak isteyeceksiniz. Büyük veri uygulamaları, referans mimarideki tüm öğelerde çok özel gereksinimlere sahiptir, ...

Büyük Veri Yığınının 2. tabakası: Büyük Veri Yığınının 2. tabakası: Operasyonel Veritabanları - yalanları <[SET:descriptiontr]Operasyonel Veri Tabanları

Operasyonel Veri Tabanları

Büyük Veri Yığınının 3. Katmanı: Veri Hizmetleri ve Araçlarını Düzenleme - mankenler

Büyük Veri Ortamında Anahtar / Değer Eşleştirme Veritabanları - çok fazla sayıda

Büyük bir veri ortamındaki NoSQL (sadece-SQL) veritabanları anahtar-değer çifti (KVP) modelini kullananlardır. KVP veritabanları bir şema (RDBMS gibi) gerektirmez ve mükemmel bir esneklik ve ölçeklenebilirlik sunar. KVP veritabanları ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Dayanıklılık) yeteneği sunmuyor ve uygulayıcılara veri hakkında düşünmelerini istiyor ...

Büyük veri yığınının 4. katmanı: Analitik Veri Ambarı - 8129 < veri ambarları

Veri Ambarı için ara katman - kuklalar

Orta katman yazılım bileşenlerini birbirine bağlayan bilgisayar yazılımıdır. Bir veri ambarı ortamında, katman yazılımları, aşağıdakileri yapan programlar ve yordamlar kümesidir: Kaynaktaki verileri (veya kaynakları) çekin. Verilerin doğru olduğundan emin olun. Verileri ortamdan platforma platforma doğru gerektiği gibi hareket ettirin. Gerekli olanları kullanın ...

Son yıllarda ODS tarzı geribildirim sistemleri, belirli bir amaca yönelik olarak tanımlanan ana veri yönetimi (MDM) - mankenler

- Referans veriler - ortaya çıkmıştır. Bütün sistemler referans verilerle paketlenmiştir. Bu veri, bir satış fırsatının aşamasını tanımlamak için kullandığınız veri setini içerebilir (örneğin, kurşun, kalifiye lider, fırsat, öngörülen bir fırsat ... ve

Middleware Hizmetler: Veri Eşleme ve Dönüştürme - mankenler

Bu şekil, verilerin elde edildiği bir ortamı gösterir bir veri ambarına dahil edilmek üzere üç farklı veri kaynağı ve üç kaynaktan her biri farklı bir platformda. Orta katman sürecinin bir noktasında, bu KG'nin alıntıları bir araya getirilmiş bir haritalama ve dönüşüm süreci için bir araya getirilmelidir. ...

Middleware Hizmetleri: Veri Hareketi ve Veri Yükleme - ahşap

, Çoğu durumda, iki ara katman hizmeti seçimi ve çıkarma ve kalite güvencesi - veri kaynağının bulunduğu aynı platformda (sistem) yer alır. Veri ambarınız veri kaynağından farklı bir platformda barındırılıyorsa, sistemden sisteme geçiş yapmak için bir veri taşıma hizmeti kullanmanız gerekir ...

Middleware Servisler: Veri Seçimi ve Ekstraksiyonları - mankenler

Veri seçimi ve özetleme hizmetinin birincil amacı bir veri kaynağından veri ambarına taşımak istediğiniz verileri seçmek (bulmak) ve daha sonra bu verileri kalite güvencesi hizmetleri için hazırlanabilecek bir formda çıkarmak (çıkarmak). İki farklı tipten birini kullanabilirsiniz:

Kovan ile Büyük Veriler

Kovanı, çekirdek unsurlar üzerine inşa edilmiş, toplu-yönelimli, veri-depo tabakasıdır of Hadoop (HDFS ve MapReduce) ve büyük verilere çok yararlıdır. SQL tanıyan kullanıcılara, harita oluşturucular ve redüktörler aracılığıyla erişimlerinden ödün vermeden HiveQL olarak adlandırılan basit bir SQL-lite uygulaması sağlar. Hive ile her iki dünyanın en iyisini elde edebilirsiniz: SQL benzeri erişim ...

Çok boyutlu Veritabanları - mankenler

Yakın tarihte bu, yeni veritabanı ürün türlerinin ortaya çıktığı ve RDBMS verimsizliklerinin üstesinden geldiği ilk zaman değildir . 1980'lerde, RDBMS ürünlerinin veri yönetimi gereksinimlerini (özellikle o zaman mevcut RDBMS nesillerini) kötü yönettiği bir uygulama sınıfı tespit edildi. Bu uygulamaların tümü, kullanıcı tarafından tanımlanan veri türlerine ihtiyaç duyuyordu ...

Middleware Hizmetler: Veri Kalitesi Güvencesi - mankenler

Akışta iki farklı kalite güvencesi (QA) hizmeti kurmalısınız middleware hizmetleri. Daha fazla katmanlı bilgi hizmetleri gerçekleştirmeden önce, ilk KG görevlerini veri kaynağından ayıklamak için gerçekleştirmelisiniz. Veri kalitesi güvencesi: bölüm I Sürecin başında hataları ve sorunları yakalamaya (ve düzeltmeye) çalışalım ...

Büyük Veri Ortamında İlişkisel Olmayan Veritabanları - aptallar

İLişkisel olmayan veritabanlar tabloya / anahtar modele özgü endemiklere güvenmiyor RDBMS'lere (ilişkisel veritabanı yönetim sistemleri). Kısaca, büyük veri dünyasındaki özel veriler, özel kalıcılığı ve veri işleme yöntemlerini gerektirir. Bu yeni veritabanı stilleri, büyük veri zorluklarınıza bazı cevaplar sunarken de bitiş için hızlı bir bilet değildir ...

Büyük Verileri Kullanmaya - yığınlar

Metin analitikleri verilerle ilgili fikir sahibi olmaya yardımcı olmak için kullanılabilir. Peki, eğer veri büyük verilerse? Bu, analiz edilen yapılandırılmamış verilerin yüksek hacimli, yüksek hız veya her ikisi olduğu anlamına gelir. Büyük veri ve müşterinin sesi Müşteri deneyimini optimize etmek ve müşteri sadakatini arttırmak, için şüphe uyandıran sürücülerdir ...

Başarılı Bir Veri Ambarı Projesi Dokuz İşareti - herkesin kek için şirket kafeteryasında toplanması nedeniyle sadece

Kuklalar ve yapışkan banner'lar içeren duvarlar, veri ambarlama projenizin başarısı anlamına gelmez. Bu bölüm size gerçekten başarılı olduğunuzu söylemenin bazı yollarını sunar. Yönetici sponsoru, "Bu işe yarıyor - gerçekten işe yarıyor! "Bir kıdemlinin varsayalım ...

Business Intelligence Ürünlerini Büyük Verileri İşlemek İçin Değiştirin - AYDINLATMALAR

Geleneksel iş zekası ürünleri, Büyük veriyi işlemek, bu nedenle bazı değişiklikler gerektirebilir. Oldukça yapılandırılmış, iyi anlaşılmış verilerle çalışmak üzere tasarlanmışlardı, çoğu zaman ilişkisel veri deposunda saklanır ve masaüstünüzde veya dizüstü bilgisayarınızda gösterilirler. Geleneksel iş zekası analizi genelde verilerin anlık görüntülerine uygulanır ...

Diğer İş Zekası Türleri - mankenler

Ne yazık ki, dört farklı türde iş zekası kategorisine sahip düzgün organize bir model (sorgulama ve raporlama, iş analizi [OLAP], veri madenciliği ve gösterge tabloları ve puan kartları) daha karmaşık uygulamalar için genişletilebilir. Örneğin, bir OLAP veya gösterge tablosu aracı coğrafi bilgi sistemi (CBS) yeteneklerine sahip olabilir - olmayabilir veya olmayabilir. Gösterildiği gibi ...

İLişkisel Ürünler ve Veri Ambarı - aptallar

Burada verileriniz için kullanmak isteyebileceğiniz bazı önde gelen ilişkisel veritabanı ürünleridir depo. Son yıllarda hemen hemen tüm bu tedarikçiler, çok çeşitlendirilmiş platformları desteklemek ve ürün çizgilerine ve mimarilerine entegre olmak için OLAP veya çok boyutlu odaklı teknoloji ve diğer RDBMS'ler de dahil olmak üzere ek ürünler edindi. İsterseniz ...

Büyük Veri Mimarisi Yönetiminde Performans Konuları - aptallar

Veri Ambarı Anlamına Hazırlanın - AYDINLATMALAR

Veri ambarı ile ilişkili teknolojilerin nasıl işe yaradığını değerlendirecekseniz meta veriler, araç içinde tescilli bir şekilde yönetilir. Bazıları geçmişte, entegrasyon sorununu çözmek için, teknik metadata depolar olarak bilinen ve bu araçların tümünün bu meta verilerini bütünleştiren başka bir teknoloji yaratarak yaratmaya çalışıyorlardı. Böyle ...

Araçlar veya Özel Kod Kullanmalısınız? - AYDINLATMALAR

, Çoğu organizasyon, bu örnekte gösterildiği gibi o sırada mevcut olan birkaç araçtan ziyade, özel kodlama yoluyla ara katman hizmetlerini ele almıştır: Bir organizasyon, bir programlama programında bir program yazar COBOL gibi dil veya belki de SAS gibi bir ortamda, veri özetlerini işlemek için ...

Çoğaltma Hizmetleri - aptallar

Çoğaltma ara katmanı hizmetleri, bir veritabanından seçme, çıkarma, taşıma ve yükleme birleştiren genellikle bir tek DBMS ürünü tarafından yönetilen bir veya daha fazla kişi. (Kaynak veritabanı ve tüm hedefler hepsi Oracle, hepsi de Sybase veya tüm Microsoft SQL Server'dır.) Çoğaltma hizmeti özellikleri DBMS ürünleri arasında farklılık gösterse de, geleneksel olarak ...

Büyük Veri Ortamında rDBMS'ler - ahşap

Veri Depolama için Middleware Ürünleri ile altı Satıcılar - mankenler

Veri ambar middleware ürünleri sunan çeşitli satıcılar var bir göz atmak isteyebilirsiniz. İşte düşünmeye değer yedi şey var. Composite Software Composite Software, Kurumsal Bilgi Entegrasyonu (EII) ürün ve teknolojisini sağlar. Composite'ı kullanarak, farklı uygulamalar gibi farklı veri kaynaklarından gelen verilere erişebilirsiniz ve bunları birleştirin ...

Hizmet odaklı Mimari (SOA)

[SET:h1tr]Hizmet odaklı Mimari (SOA)

Bir Veri Ambarı Danışmanı İçin On Zorunlu Beceri - aptallar

İYi bir veri ambarı danışmanı, belirli bir kabiliyete sahip insanlarla ve veri ambarılamanın çeşitli yönleri hakkında bilgi sahibi olmak. Bu liste, tüm veri ambarı danışmanlarının sahip olması gereken birkaç gerekli becerileri size sağlar. Geniş vizyon Belirli bir alanda uzmanlaşmış bir veri ambarı danışmanı bile (yıldız şeması tasarımı ...

Veri Ambarı ile ilgili Güncel Bilgilerin On Kaynağı - AYDINLATMA

Muhtemelen veri ambarı ile ilgili güncel bilgi teriminin "İnternette görünmeye başlaması" anlamına geldiğini duymak şaşırtıcı olmayacak. "Bu bölümdeki Web sitelerini kontrol etmek için vakit ayırmanız yeterli. Veri Ambarı Enstitüsü Veri Ambarı Enstitüsü'nün kapsamlı sitesinde şu öğeleri bulabilirsiniz: Eğitim bilgileri Yaklaşan olaylar Beyaz ...

Hesaplamanın ticari pazara taşınmasıyla birlikte, yönetilebilen Büyük Veri Yapılarının Oluşturulması, Yönetilebilir Büyük Veri Yapılarının Oluşturulması

Yapılandırılmamış Büyük Veriler için Analitik Analiz - AYDINLATMALAR

Büyük veri girişimi için yapılandırılmamış verileri analiz etmek için birçok yöntem var. Tarihsel olarak, bu teknikler, Doğal Dil İşleme (NLP), bilgi keşfi, veri madenciliği, bilgi alımı ve istatistikler gibi teknik alanlardan çıktı. Metin analitiği, yapılandırılmamış metni analiz etme, ilgili bilgileri çıkarma ve yapısal bilgiye dönüştürme sürecidir. Böylece