Dnes: 18. února 2018    | Registrace | Hledáme | Redakce | Info | Testy | Školení | Ocenění | Nápověda | Čtenář: nepřihlášen

Rychlé odkazy
  • Hlavní stránka
  • Seznam rubrik
  • Ankety
  • Editoriály
  • TOP 15
  • KONFERENCE 2008
  • KONFERENCE 2007
  • KONFERENCE 2006
  • KONFERENCE 2005
  • KONFERENCE 2004
  • Sborník
  • Testy
  • Virtuální školení
  • Personalizace


  • Hledáte práci?
    Hledáme redaktora - pojďte s námi tvořit Databázový svět!

    Vyhledávání

    Hledej
    na Databázovém světě!



    Rozšířené vyhledávání

    Rubriky
    Aktuality
    Bezpečnost
    Business
    Česká scéna
    Datové sklady
    Dokumentace
    Dotazovací jazyky
    Hardware
    Historie
    Komentáře
    Literatura
    Metodologie
    Nondb
    Open Source
    Poradna
    Produkty
    Případové studie
    Redakce
    Rozhovory
    Standardy
    Technologie
    Tipy - triky
    Tiskové zprávy
    Vývoj
    Vývojové nástroje
    Zajímavosti

    Co je to?
    Replikace
    Replikace slouží pro zajištění konzistentnosti dvou a více databází, nejčastěji pak o stejné struktuře v rámci distribuovaného zpracování. Vyspělé SŘBD replikace podporují, případně lze použít řešení třetích stran či replikační logiku zajistit vlastními postupy.

    Akce
    Dynamická Datová Centra
    - na semináři se seznámíte s komplexním řešením a koncepcí Dynamických Datových Center od Fujitsu Siemens Computers se speciálním důrazem na řešení FlexFrame.

    Textová inzerce
    IBPhoenix - Vše o InterBase a Firebirdu.

    Smějete se rádi? - Pak je pro vás Vtipník to pravé!

    Prodejce reklamy - Hledáme schopného prodejce reklamního prostoru, možnost i externí spolupráce.

    Přihlášený čtenář
    Nepřihlášený čtenář

    O portálu
    Databázový svět
    ISSN: 1213-5933

    Web je optimalizován pro rozlišení 1024x768, nicméně kromě větších rozlišení podporujeme i 800x600. Podrobnosti najdete zde.

    Chcete-li mít kdykoliv možnost zkontrolovat obsah našeho portálu, můžete využít podporu rss. Podrobnosti najdete zde.
    Databázový marketing IV.


    [Business] - Po definovaní cieľa by sme si mali určiť a získať potrebné dáta z interných a externých zdrojov. Tieto činnosti sú väčšinou najnáročnejšou fázou, pretože je potrebné zoznámiť sa s presným obsahom a významom jednotlivých dátových položiek.



    Aké sú časti dátového skladu?

    Metadáta
    V databázach sú tiež uložené metadáta. Sú to údaje, ktoré bližšie popisujú obsah dátového skladu. Niekedy sa nazývajú aj ako dátový slovník (Data Dictionary).

    Dátové trhy (Data marts)
    Slúžia na spracovávanie iba niektorej vybratej oblasti, sú to menšie dátové sklady, resp. podmnožina dátových skladov, ktorá môže byť vyvinutá napríklad pre oddelenie, divíziu alebo geografickú lokáciu.

    Veľkosť dátových trhov môže byť niekoľko megabajtov až gigabajtov, veľkosť dátových skladov niekoľko gigabajtov a terabajtov.

    Termín dátové trhy (data marts) sa skôr viaže k informáciám, ktoré väčšinou pochádzajú z jedného zdroja, napríklad z personálneho útvaru, zatiaľ čo dátové sklady skôr zodpovedajú získavaniu dát z viacerých zdrojov, napríklad z finančného útvaru, z výroby, od dodávateľa, z personálnych zdrojov.

    Dátová pumpa (ETL)
    Úlohou dátovej pumpy je vybrať špecifikovanú časť dát z prevádzkového systému a túto časť prekopírovať do databázy dátového skladu. Zároveň sa takto mení štruktúra ukladaných dát .

    Plnenie dátového skladu prebieha dávkovane. Dáta z produkčných databáz sú načítavané periodicky a ich načítavanie prebieha selektívne, to znamená, do dátového skladu sa ukladajú iba tie dáta, ktoré sú pre významné.

    Dátová pumpa pomáha centralizovať dáta, ktoré sa nachádzajú na rôznych miestach a v rôznych formách.

    Dátové pumpy sa označujú aj ako ETL nástroje (Extraction, Transformation, Loading), pozostávajúce z extrakcie, transformácie a ukladania dát do databázy dátového skladu. Je to proces, v ktorom dáta najskôr načítavame z interných a externých zdrojov podniku, čistíme tieto dáta a tým redukujeme nepodstatné dáta a napokon ich následne načítavame do databázy dátového skladu. Výkon ETL nástrojov teda podstatne ovplyvňuje výkon dátového skladu.

    Databázy dátových skladov
    Pre celopodnikové dátové sklady je najvhodnejšie použiť relačné systémy riadenia bázy dát, pretože umožňujú ukladať veľmi veľké množstvá dát.

    Pri relačných modeloch databáz sú dáta sú ukladané v tabuľkách a stĺpcoch. Súčasťou tejto databázy môžu byť aj niektoré údaje z vnútorného informačného systému firmy. Pri dostatočnom naplnení a vhodnej štruktúre je možné databázu využívať aj k ďalším účelom, napríklad k marketingovým výskumom, testovaniu nových produktov, meraniu účinnosti médií, sledovaniu vývojových trendov atď.

    Pri multidimenzionálnych databázach, druhom type databáz dátových skladov, používame jazyk MDX (Mutlidimensional Expresions), ktorý by sme mohli označiť ako určitý ekvivalent SQL jazyka (Structured Query Language) používaného v relačných databázach.

    Výsledkom analýzy údajov býva multidimenzionálna dátová štruktúra – kocka (Data Cube), ktorá je ekvivalentom tabuľky v relačnej databáze. Každá kocka má niekoľko dimenzií (indexové polia v relačných tabuľkách).

    Na rozdiel od relačných SRBD, multidimenzionálne databázy sú zasa vhodné pre dátové trhy (data marts), ktoré majú menší rozsah a menšiu veľkosť oproti dátovým skladom (data warehouses). Väčšina multidimenzionálnych platforiem má obmedzenú veľkosť databázy približne do stovky gigabajtov.

    A čo data mining?
    Pod data miningom rozumieme ťažbu dát z dátových báz. Vzniká v závere procesu spracovania dát. Pomocou neho dokážeme odhaľovať skryté vzťahy a zákonitosti vo veľkých dátových súboroch a dáta sa takto pre nás môžu stať zdrojom cenných informácií a následne zvýšiť kvalitu našich rozhodnutí.

    Data mining predstavuje pokročilejšiu databázovú technológiu, rovnako ako aj data warehousing a je to exaktná oblasť.

    Ťažba dát rieši problémy väčšiny firiem, ktoré spočívajú v roztrieštenosti alebo zložitej dostupnosti zákazníckych dát, z ktorých je potrebné vyťažiť informácie a závery pre dokonalejšie poznanie a rozšírenie zákazníckej základne, ponúkanie správnych produktov, prípravu vhodných kampaní alebo riadenie rizika. Moderné databázové servery umožňujú s množstvom dát nielen bezpečne a rýchlo pracovať, ale čo je dôležitejšie, získavať z týchto dát skutočné informácie a z nich potom vyvodzovať poznatky, ktoré môžeme efektívne využívať v procese rozhodovania.

    Po získaní hodnotných informácií z databáz, dokážeme zlepšovať riadiace procesy, ktoré sú nevyhnutné na trhu so silnou konkurenciou a vyrovnanou ponukou. Rozvoj firmy musí brať zákazníka čoraz viac do úvahy.

    K zlepšeniu rozhodovania je dobré vybudovať efektívnejší rozhodovací proces, zbierať vhodnejšie a presnejšie dáta, používať lepšie metódy a nástroje, zrýchliť akciu a realizáciu, zaistiť užitočnejšie výsledky. Kľúčovú úlohu v tomto procese zohrávajú práve informácie.

    Data Mining predstavuje nástroj riadenia a rozhodovania, ktorý vďaka sústave princípov, postupov a prostriedkov premieňa surové dáta na informácie a napokon zužitkúva tieto informácie vo forme znalostí.

    Mohli by sme ho prirovnať k človeku, ktorý prijíma, nazhromažďuje a ukladá vo svojej pamäti množstvo neustále pribúdajúcich a z rôznych zdrojov prenikajúcich informácií a v okamihu kedy z nich má vyťažiť ich skutočnú hodnotu, "skutočnú informáciu", nájsť medzi nimi väzby a súvislosti, je nútený rozmýšľať. Je to úlohou inteligencie, aké súvislosti je človek schopný v týchto informáciách nachádzať. Data mining pracuje na rovnakom princípe, s tým rozdielom, že je to akási umelá inteligencia, ale veľmi exaktná a veľmi efektívna.

    Overuje správnosť či nesprávnosť hypotéz, rýchlou dostupnosťou riešení umožňuje rýchlo reagovať a tým sa stáva mimoriadne cenným pomocníkom riadiacim pracovníkom.

    Umelá inteligencia (Artificial Intelligence) analogicky k data miningu spája súvislosti, príbuznosti, vzájomné zodpovedajúce prvky a vzorce, využívajúc induktívnu logiku, modelovanie rôznych entít a premís, extrahovanie relevantných informácií a tým objavovanie podstatných znalostí v databázach (tzv. Knowledge Discovery in Databases, KDD).

    KDD sa vzťahuje na viaceré oblasti, zaoberajúce sa výskumníctvom ako sú oblasť počítačov, astronómie, biológie, medicíny a pod.

    V tejto súvislosti hovoríme o tzv. inteligentných databázach.

    Pri procese ťažby dát by sme si mali najskôr zadefinovať cieľ, pričom tento cieľ musí byť dosiahnuteľný analýzou dát technikami data miningu a dáta musí byť možné získať. Po definovaní cieľa by sme si mali určiť a získať potrebné dáta z interných a externých zdrojov. Tieto činnosti sú väčšinou najnáročnejšou fázou celého procesu, pretože je potrebné zoznámiť sa s presným obsahom a významom jednotlivých dátových položiek. Ďalej je to výber vhodnej data miningovej techniky (deskriptívne, prediktívne techniky), napokon interpretácia výsledkov a použitie týchto výsledkov v praxi.

    Související články:
    Databázový marketing VI. (18.06.2004)
    Databázový marketing V. (11.06.2004)
    Databázový marketing III. (01.06.2004)
    Databázový marketing II. (31.05.2004)
    Databázový marketing I. (28.05.2004)

    ( Celý článek! | Autor: Veronika Ďuranová | Počet komentářů: 0 | Přidat komentář | Informační e-mailVytisknout článek )

    Vyhledávání
     

    Anketa
    Kolik ročně utratíte za dovolené?

    Nic 
     (1582 hl.)
    Do 1 000,- Kč 
     (1090 hl.)
    Do 10 000,- Kč 
     (1015 hl.)
    Do 25 000,- Kč 
     (1400 hl.)
    Do 50 000,- Kč 
     (1035 hl.)
    Do 75 000,- Kč 
     (1197 hl.)
    Více než 75 000,- Kč 
     (1035 hl.)

    Celkem hlasovalo: 8354


    Poslední komentáře
    frontierd@126.com
    frontierd@126.com
    frontierd@126.com
    c
    http://www.coachoutl

    Newsletter
    Přihlaste si nezávazně - i bez registrace - odběr informačního newsletteru. Podrobné informace najdete zde.

    Emailová adresa:


    Kalendář
    <<  Únor  >>
    PoÚtStČtSoNe
       1234
    567891011
    12131415161718
    19202122232425
    262728    

    Redakci připojuje


    Nejčtenější

    Databáze je prázdná!


    Nejvíce komentářů

    Databáze je prázdná!


    Reklama






    Nenechte si ujít články na dalších webech




    Na této stránce použité názvy programových produktů, firem apod. mohou být ochrannými známkami
    nebo registrovanými ochrannými známkami příslušných vlastníků.

    Databázový svět | dfKlub - digitální fotografie | Vtipník - vtipy přímo k Vám | Reminder - přestaňte zapomínat | Databázový svět

    Copyright (c) 2004 AVRE Publishing, spol. s r.o. Všechna práva vyhrazena