Veri Ambarı Sinerjileri – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Web Teknolojileri ve Veri Ambarı Sinerjileri
Veri ambarı, özellikle çok büyük zaman odaklı veri kümelerinin analizinde ilişkisel veritabanlarının yeteneklerini büyük ölçüde genişleten, gelişmekte olan bir teknolojidir. Veri ambarının ortaya çıkışı, son on yılda Web teknolojilerinin eşzamanlı olarak ortaya çıkmasıyla bir şekilde gölgede kaldı.
Bununla birlikte, Web teknolojileri ve veri ambarı, hemen belli olmayan bazı doğal sinerjilere sahiptir. İlk olarak, Web teknolojileri, veri ambarı verilerini çok daha geniş bir kullanıcı yelpazesi için daha kolay kullanılabilir hale getirir. İkincisi, veri ambarı teknolojileri, Web sitesini ziyaret edenleri daha iyi anlamak için bir Web sitesine gelen trafiği analiz etmek için kullanılabilir. Bu makalenin odak noktası bu ikinci sinerjidir.
VERİ DEPOSU
Bir veri ambarı, temel iş süreçlerinin analizinde ve izlenmesinde kullanılan kalıcı geçici verilerin bir deposudur. Bir veri ambarını, bir organizasyonun belirli bir andaki durumunu temsil eden geleneksel ilişkisel veri tabanından ayıran en önemli özellik zamansal veya zamana bağlı değişkenliktir. İlişkisel bir veritabanı kuruluşun anlık görüntüsüdür, oysa veri ambarı boylamsal verilerin bir koleksiyonudur.
Boyuna verilerin ilişkisel bir veritabanında saklanmasının mümkün olması gerektiği iddia edilebilir ve bu iddia doğrudur. Bununla birlikte, verileri varlıklar olarak modelleyen ilişkisel veritabanları, veri kullanımında ciddi sınırlamalar yaratır.
İlk olarak, standart SQL bir DateTime veri türü sağlamasına rağmen, tarih ve saatlerin işlenmesinde çok sınırlıdır. Bir analist, hafta sonları ile hafta içi günleri veya tatiller ile tatil dışı günlerin özet verilerini karşılaştırmak isterse, standart SQL kullanmak imkansız değilse de zor olacaktır. İkinci olarak, detaya inme veya toparlama işlemlerini içeren analiz, ilişkisel tablolarda gösterildiği gibi varlıklara karşı standart SQL kullanılarak son derece garip hale gelir.
Veri ambarı teknolojisi, verileri boyutlu bir modelde temsil ederek ilişkisel modeldeki bu eksikliklerin üstesinden gelir. Boyutlu bir model, bir olgu tablosundan ve ilişkili boyutlardan oluşur.
Olgu tablosu izlenen iş sürecinin ölçümlerini içerir ve boyut tabloları bu ölçümleri etkileyebilecek faktörler hakkında bilgi içerir. Daha spesifik olarak, olgu tablosu bağımlı değişkenler içerirken, boyut tabloları bağımsız değişkenler içerir.
Çevrimiçi analitik işleme (OLAP) araçları, modellenen iş sürecini hangi faktörlerin etkilediğini belirlemenin sonuna doğru, boyut tablosunda sağlanan boyutlara göre olgu tablosundaki ölçümleri özetlemenin bir yolunu sağlar. Tipik olarak OLAP araçları, kolayca daha yüksek düzeyde özet (toplama) veya daha yüksek düzeyde ayrıntı (ayrıntıya inme) üretmenin bir yolunu sağlar.
Veri ambarı örnekleri
Veri ambarı Nedir
Veri ambarı Eğitimi
Veri Ambarı MODELLEME
Veri ambarı ile veritabanı Arasındaki fark
Veri ambarı özellikleri
Data Warehouse Nedir
Veri ambarı mimarisi
WEB GÜNLÜĞÜ
Bir Web sitesini ziyaret eden kişi, bir Web tarayıcısına sayfanın adresini yazarak veya o sayfayı otomatik olarak isteyen bir bağlantıya tıklayarak bir sayfa ister. Bu adresteki Web sunucusuna bir mesaj gönderilir ve Web sunucusu sayfayı döndürerek yanıt verir. Web sunucusu tarafından işlenen her istek, Web sitesindeki tüm etkinliklerin kaydını içeren Web günlüğü adı verilen bir dosyaya kaydedilir. Kayıt genellikle tarih ve saati, istekte bulunanın IP adresini, istenen sayfayı ve sonucu içerir. Standart formatta tipik bir kayıt gösterilir.
Bu basit günlük kaydından, Web sitesine gelen trafik hakkında oldukça fazla şey belirleyebiliriz. Örneğin, ziyaretçilerin yoğun olduğu saatleri tarih veya saate göre belirleyebilir ve Web sitesi kullanımının döngüsel mi yoksa başka zamansal modellere mi sahip olduğunu belirleyebiliriz.
Ayrıca, hangi sayfaların veya koleksiyonların en yoğun şekilde ziyaret edildiğini ve kullanımlarının da zamansal bir modeli yansıtıp yansıtmadığını belirleyebiliriz. Bu soruların cevapları, site yönetimi ve bakımı için ve tasarım kararlarının etkinliğini veya site ziyaretçilerinin davranışlarını belirlemek için yararlıdır.
Web günlüğünden pek çok değerli bilgi elde edilebilir. Ama bu sadece bir başlangıçtır. Web günlüğünü bir veri ambarı için bir veri kaynağı olarak görüntüleyerek, Web sitesi ve ziyaretçileri hakkında daha da zengin bir bilgi kaynağı haline gelir. Boyutlu modeli düşünün. Buradan, ziyaretçiler ve ziyaret ettikleri sayfalar arasındaki ilişkileri türetebiliriz.
Web günlüğü kayıtları, kalma süresi (ziyaretçinin bir sayfayı görüntülemek için harcadığı süre) ve ziyaret süresi (ziyaretçinin sitede geçirdiği süre) oluşturmak için özetlenebilir. Ayrıca, site satış için kullanılıyorsa, IP boyutu müşteri boyutuna ve sayfa boyutu ürün boyutuna dönüştürülerek müşteri satın alma davranışının analizine olanak tanır.
Bir Web günlüğünü bir müşteri veri ambarına dönüştürme sürecinin daha derinlemesine incelenmesi için. Bilgi gezginlerine göre, Web’de yaklaşık 72 milyon ana bilgisayar var. Bu ana bilgisayarların birçoğu Web sitelerini desteklemez, ancak diğer birçoğunun (ISS’lere ait olanlar gibi) birden çok Web sitesi vardır.
Bu Web sitelerinin yalnızca 10 milyonu dakikada 100 kadar az ziyaretçi çekiyorsa, o zaman dakikada 1 milyar kayıt üretiliyor. Bu, saatte 60 milyar kayıt veya günde 1,4 trilyon kayıt olur. Bu, diğerlerinin yanı sıra tüketicilerin ve bilgi arayanların davranışlarına ilişkin büyük içgörü sağlayan muazzam miktarda bilgidir.
Bu devasa geçici veri hacmi, veri ambarı teknolojisi olmadan etkin bir şekilde kullanılamaz. Bu nedenle, Web’in büyümesi, veri depolamanın büyümesini pekala zorlayabilir. Aynı zamanda, veri ambarı kavramları gelişmeye ve teknoloji gelişmeye devam ediyor.
OLAP araçları, görsel arayüzler aracılığıyla boyutsal verilerin analiz edilmesini kolaylaştırıyor ve veri madenciliği araçları, büyük hacimli verilerde yararlı kalıpların bulunmasını kolaylaştırıyor. Günümüz araçlarında SQL ve OLAP arasında ve yine OLAP ile veri madenciliği arasında boşluklar var.
Bu farklı yaklaşımlar, sonunda, hangi yaklaşımların kullanılacağına dair bazı rehberlikle birlikte çeşitli analitik teknikler sağlayan kusursuz araç setlerinde entegre hale gelecektir. Tüm bu verilerin toplanması ve analizi, birçok yönden iki ucu keskin bir kılıçtır.
Verimlilik açısından bakıldığında, beyaz yakalı çalışanları daha üretken hale getirmek kesinlikle iyi bir şey. Bununla birlikte, ölçme ve izlemenin çok karanlık bir dezavantajı vardır. Sanayi devriminden bu yana, imalatın makineleşmesinin fabrika işçileri için istenmeyen çalışma koşullarına yol açabileceğine dair pek çok endişe vardı. Benzer şekilde, beyaz yakalı işin makineleştirilmesi de benzer etkilere sahip olabilir.
Ayrıca, büyük miktarlarda kişisel bilginin toplanması, her iki yönde de sallanan bir kılıçtır. Olumlu tarafı, ihtiyaçlarımızı anlamak, ürün üreticilerinin bu ihtiyaçları daha eksiksiz karşılamasını sağlar. Bir alışveriş Web sitesine gittiğinizde, genellikle “X ürününü beğendiyseniz, Y ürününü denemelisiniz” diyen teaserlarla yönlendirilirsiniz.
Y ürünü isteyebileceğinizi düşündüğünüz bir şeyse, bu iyidir. Bununla birlikte, birçok kişi bu kadar büyük miktarda kişisel verinin toplanmasının kişisel mahremiyet üzerinde ciddi etkileri olabileceğini düşünmektedir. Gerçekten de olabilir. Her şey verilerin nasıl kullanıldığına ve bu kullanımın nasıl algılandığına bağlıdır.
Data Warehouse Nedir Veri ambarı Eğitimi Veri ambarı ile veritabanı arasındaki fark Veri ambarı Mimarisi Veri ambarı MODELLEME Veri ambarı Nedir Veri ambarı örnekleri Veri ambarı özellikleri