Introducción al cubo de datos
Un cubo de datos, como su nombre lo indica, es una extensión del cubo de datos bidimensionales o de la matriz bidimensional (columnas y filas) Siempre que haya muchos datos complejos para agregar y sea necesario resumir los datos relevantes o importantes. Entra en escena la necesidad del cubo de datos.
Un cubo de datos se utiliza básicamente para representar la información específica que se recuperará de un gran conjunto de datos complejos. Por ejemplo, usted fue a un centro comercial que tiene muchos artículos ubicados en diferentes rincones del centro comercial y es muy difícil encontrar el artículo que necesita en el momento de la necesidad. Ahora, si se le reconoce el pedido de los artículos colocados en un centro comercial, la compra de ese artículo será fácil y sin complicaciones. Esto representa un cubo de datos con dimensiones perfectas y rangos de valores más altos o también podemos decir una referencia a datos tridimensionales.
¿Qué es el cubo de datos?
Tiene muchas características son las siguientes:
- Puede ir mucho más allá e incluir muchas más dimensiones.
- Improvisa estrategias comerciales mediante el análisis de todos los datos.
- Ayuda a obtener el último escenario del mercado al establecer tendencias y análisis de rendimiento.
- Desempeña un papel fundamental al crear cubos de datos intermedios para cumplir con los requisitos y cerrar la brecha entre el almacén de datos y toda la herramienta de informes, particularmente en una herramienta de informes del almacén de datos.
- En otras fases, habrá una fuente de entrada que se supervisará y administrará simultáneamente, el objetivo es crear una conexión y un flujo de extremo a extremo entre la fuente y el destino con cubos de datos intermedios que interactúan con los servidores.
Tipos de cubo de datos
Hay dos tipos de cubos de datos que se utilizan principalmente en negocios o empresas:
1. Cubo de datos multidimensional (MOLAP)
Como su nombre lo indica, el cubo de datos multidimensionales se usa principalmente en los requisitos comerciales donde hay grandes conjuntos de datos. Los productos desarrollados y seguidos implican la estructura de MOLAP que tiene un formato de matriz multidimensional. Esta estructura ayuda a mejorar el gran conjunto de datos con un espaciador y un mayor nivel de MOLAP. A partir de esto, podemos llegar a un hecho de que esto no representará ningún dato específico o valor de datos agrupados de un conjunto de datos.
En última instancia, esto aumentará el espacio o los requisitos de almacenamiento, que a veces no son la necesidad de la hora. Por lo tanto, hacer que la estructura sea indeseable obstaculice los valores de los datos y los conjuntos de dimensiones que representan los datos.
Uno de los objetivos interesantes de este MOLAP es que tiene un formato de indexación para representar cada dimensión de un cubo de datos que mejora el desarrollo general y la estructura para recopilar información más relevante.
Pero como todo tiene una ventaja, también tiene una desventaja, que en este caso se discute para grandes conjuntos de datos y una matriz más dispersa que a veces es indeseable. Por lo tanto, para evitar y hacer que la estructura sea deseable, utilizaremos técnicas de compresión que reducirán la obstaculización de la propiedad de indexación del tan necesario modelo de negocio de MOLAP.
2. Cubo de datos relacionales (ROLAP)
También es otra categoría de cubo de datos de análisis de datos que religiosamente sigue el modelo de base de datos relacional. Si lo comparamos con el cubo de datos multidimensionales, posee el doble de tablas relacionales para especificar las dimensiones con conjuntos de datos y requisitos. Cada una de estas tablas contiene una vista específica que se denomina cuboide.
Se están investigando y vigilando muchas más categorías, ya que están en auge como SOLAP, DOLAP, WOLAP, etc.
También existe OLAP híbrido, que no es más que la combinación de ROLAP y MOLAP. También se usa de manera muy significativa, pero de nuevo depende de los requisitos comerciales. El OLAP híbrido no es el cubo de datos más utilizado, pero muchas organizaciones prefieren debido a su capacidad superior y de procesamiento de datos. Otra cualidad muy agradable es que contiene un control tanto en la base de datos relacional como multidimensional que ayuda a administrar los datos y los datos dentro de las bases de datos de manera muy eficiente. Esto ayuda a optimizar el consumo de tiempo al optimizar y administrar las células. Encontrar la diferencia y compararlos con HOLAP puede ser preferencial debido a sus habilidades de gestión.
En términos de conceptos de minería de datos, el cubo de datos de análisis de datos juega un papel fundamental para ambas categorías de MOLAP y ROLAP.
Beneficios
- Aumenta la productividad de una empresa.
- Mejora el rendimiento general y la eficiencia.
- La representación de conjuntos de datos enormes y complejos se simplifica y simplifica.
- La base de datos enorme y las consultas SQL complejas también son manejables.
- La indexación y el orden proporcionan el mejor conjunto de datos para el análisis y las técnicas de minería de datos.
- Más rápido y de fácil acceso ya que poseerá conjuntos de datos o cubos de datos predefinidos y calculados previamente.
- La agregación de datos hace que el acceso a todos los datos sea muy rápido en cada micro nivel, lo que en última instancia conduce a un mantenimiento fácil y eficiente y a un tiempo de desarrollo reducido.
- OLAP ayudará a obtener un tiempo de respuesta rápido, una curva de aprendizaje rápida, un entorno versátil, un alcance amplio para todas las aplicaciones, la necesidad de recursos para la implementación y menos tiempo de espera con un resultado de calidad.
Conclusión
En el escenario actual, todos los gigantes de las grandes empresas están haciendo todo lo posible para crear estrategias y optimizar el negocio con ciertos modelos de datos y cubos de datos. Los investigadores también están tratando de llegar a modelos comerciales más diversificados y mejorados para hacer que toda la producción y el desarrollo de las organizaciones comerciales.
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