ใน data transformation ข้อมูลถูกแปลงหรือเชื่อมโยงเป็นรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับการทำเหมือง Data transformation สามารถมีดังนี้: Smoothing (การทำให้เรียบ) — สามารถทำงานเพื่อกำจัด noise จากข้อมูล เทคนิครวมถึง binning, regression, และ clustering Aggregation (การรวม) — ใน aggregation ที่ summary หรือ aggre

มีบริการต่างๆ ของ Job Control ดังนี้: Job definition (การกำหนดงาน) — ขั้นแรกในการสร้าง operations process คือมีวิธีบางอย่างเพื่อ define a series of steps as a job และระบุ relationship ระหว่าง jobs นี่คือที่ที่โครงสร้างของ data warehouse ถูกเขียน ในบางกรณี หาก load ของตารางที่กำหนดล้มเหลว จะส่งผลต่

Query management services เป็นชุดความเป็นไปได้ที่จัดการ exchange ระหว่าง query production, การ implement คิวรีบนฐานข้อมูล, และการ return ของ result set ไปยัง desktop บริการเหล่านี้มี full impact บน customer cooperation กับฐานข้อมูล มีบริการต่างๆ ของ Query management ดังนี้: Content simplification

Standard reporting ให้ความสามารถในการสร้าง production style fixed-format reports ที่มี limited user interaction, broad audience, และ regular execution schedules Application templates โดยปืนเป็น casual kind ของ standard report ที่ปลาย formal ของ spectrum ระบบ standard reporting ขนาดใหญ่มัก浮现 (surfac

มีคุณสมบัติหลายอย่างของ Query Formulation ดังนี้: Multipass SQL — สามารถใช้ประเมินการเปรียบเทียบหรือคำนวณ nonadditive measures ใน report break rows ให้ถูกต้อง query tool ควรแบ่งรายงานลงเป็น multiple queries ที่ประมวลผลอย่างอิสระโดย DBMS Query tool รวมผลลัพธ์ของคิวรีแยกต่างหากอย่างฉลาดโดยอัตโนมัติ

มีข้อกำหนดต่อไปนี้สำหรับแพลตฟอร์มเซิร์ฟเวอร์ ดังนี้: Volatility (ความผันผวน) — Volatility วัดลักษณะไดนามิกของฐานข้อมูล รวมพื้นที่อย่าง เช่น ฐานข้อมูลจะถูกอัปเดตบ่อยแค่ไหน, ข้อมูลเปลี่ยนแปลงหรือถูกแทนที่เท่าไหร่แต่ละครั้ง, และ load window ยาวนานแค่ไหน Daily data ผันผวนมากกว่า weekly หรือ monthly da

มีหมวดหมู่ต่างๆ สำหรับแพลตฟอร์มฮาร์ดแวร์และระบบปฏิบัติการ ดังนี้: Mainframes (เมนเฟรม) — คลังข้อมูลอาจเป็นแอปพลิเคชันเดียวที่สิ่งนี้ไม่適用 โดยเฉพาะ mainframe ไม่ใช่แพลตฟอร์ม first-choice สำหรับ data warehousing มี mainframe-based data warehouses ที่ประสบความสำเร็จบางส่วน ส่วนใหญ่อยู่บน mainframe หล

มีสถาปัตยกรรมฮาร์ดแวร์การประมวลผลแบบขนาน 3 แบบพื้นฐานในตลาดเซิร์ฟเวอร์ ได้แก่ symmetric multiprocessing (SMP), massively parallel processing (MPP), และ non-uniform memory architecture (NUMA) Symmetric Multiprocessing (SMP) สถาปัตยกรรม SMP เป็นอุปกรณ์เดียวที่มีหลาย processors ทั้งหมดถูกจัดการโดย op

มีองค์ประกอบต่างๆ ของระบบคลังข้อมูล ดังนี้: Source System (ระบบต้นทาง) — ระบบปฏิบัติการของข้อมูลที่หน้าที่คือการจับธุรกรรมของธุรกิจ ระบบต้นทางเรียกว่า legacy system ในสภาพแวดล้อม mainframe คุณสมบัติของระบบต้นทางคือ uptime และ availability คิวรีตรงข้ามกับระบบต้นทางเป็นคิวรีที่แน่นอน account-based ท

Data staging เป็นกระบวนการหลักที่รวม subprocesses ดังนี้: Extracting (การแยก) — ขั้นตอน extract เป็นขั้นแรกของการนำข้อมูลเข้าสภาพแวดล้อมคลังข้อมูล Extracting นิยามถึงการอ่านและเรียนรู้ source data และคัดลอกองค์ประกอบที่จำเป็นไปยัง data staging area เพื่อทำงานต่อ Transforming (การแปลง) — เนื่องจากข

มีแนวทางต่างๆ ของ Business Dimensional Lifecycle ดังนี้: Project planning (การวางแผนโครงการ) — การวางแผนโครงการจัดการกับการอธิบายและขอบเขตของโครงการคลังข้อมูล เช่น readiness evaluation และ business justification งานเหล่านี้เป็นเพราะความมองเห็นสูงและต้นทุนที่เกี่ยวข้องกับโครงการคลังข้อมูล การวางแผน

Entity-relationship modeling เป็นแนวทางการออกแบบตรรกะ (logical design approach) ที่ปฏิบัติตามเพื่อกำจัดความซ้ำซ้อนของข้อมูล (data redundancy) สมมติว่าธุรกิจรับออเดอร์และขายสินค้าให้ผู้ใช้ ในวันแรกของการประเมิน ก่อน relational databases นานมาก เมื่อนำข้อมูลนี้เข้าคอมพิวเตอร์ครั้งแรก อาจจับข้อมูลออเด

Dimensional modeling เป็นวิธีการออกแบบตรรกะ (logical design method) ที่ปฏิบัติตามเพื่อนำเสนอข้อมูลในโครงสร้างมาตรฐานที่เข้าใจง่าย (perceptive) และเปิดใช้งานการเข้าถึงประสิทธิภาพสูง (high-performance access) มันเป็นเชิงมิติโดยพันธุกรรม (genetically dimensional) และปฏิบัติตามวินัยที่ต้องการ relationa

Dimensional model มีข้อได้เปรียบสำคัญหลายอย่างสำหรับคลังข้อมูลที่ entity-relationship model ขาด ขั้นแรก dimensional model เป็นสถาปัตยกรรมมาตรฐานที่แน่นอน (certain, standard architecture) นักเขียนเอกสาร, เครื่องมือคิวรี, และ user interfaces สามารถพัฒนาข้อสมมติที่แข็งแกร่งเกี่ยวกับ dimensional model

มีตำนานเล็กน้อยลอยลำเล่นเกี่ยวกับ dimensional modeling ที่สมควรได้รับการตอบสนอง การดำเนินการ dimensional data model จะนำไปสู่ stovepipe decision support systems ตำนานนี้ไป责怪 denormalization สำหรับการให้ซอฟต์แวร์เฉพาะเจาะจงเท่านั้นที่จึงไม่สามารถปรับเปลี่ยนได้ นี่คือการตีความ dimensional modeling แบ

Fact Tables และ Dimension Tables — องค์ประกอบของ dimensional modeling คือเกือบทุกประเภทของข้อมูลธุรกิจสามารถอธิบายได้เป็นลูกบาศก์ข้อมูล (data cube) ที่เซลล์ของลูกบาศก์มีค่าที่วัดได้ และขอบของลูกบาศก์แทนมิติธรรมชาติของข้อมูล สามารถมีมิติมากกว่า 3 ในแบบจำลอง ดังนั้นทางเทคนิคต้องเรียกลูกบาศก์ว่า hyper

มีวิธีการต่อไปนี้สำหรับการออกแบบ Individual Fact Table ดังนี้: การเลือก Data Mart (Choosing the Data Mart) — สามารถเลือก data mart ด้วยวิธีที่ง่ายที่สุดเท่ากับการเลือกแหล่งข้อมูล legacy ตัวอย่าง data marts แบบปกติ ได้แก่ purchase orders, shipments, retail sales, payments, หรือ user connections สิ่

มีเครื่องมือหลายอย่างเพื่ออำนวยความสะดวกให้โครงการ ดังนี้: Data Warehouse Bus Architecture Matrix (เมทริกซ์สถาปัตยกรรมบัสคลังข้อมูล) — เมทริกซ์ที่ผลิตโดยทีมออกแบบในการประชุมภายในสามารถทำความสะอาดและใช้เป็นการสนับสนุนการนำเสนอสำหรับการประชุมกับนักออกแบบหลายคน, ผู้มีอำนาจ, และผู้ใช้ปลายทาง เมทริกซ์ม

ความปลอดภัยของระบบคอมพิวเตอร์และข้อมูลของเราอยู่ในความเสี่ยงตลอดเวลา การเติบโตอย่างกว้างขวางของเว็บและการเข้าถึงเครื่องมือและท่าทางสำหรับการบุกรุกและโจมตีเครือข่ายที่เพิ่มขึ้น ได้กระตุ้นให้การตรวจจับการบุกรุกกลายเป็นองค์ประกอบสำคัญของการบริหารเครือข่าย การบุกรุกสามารถนิยามได้ว่า ชุดเหตุการณ์ใดๆ ที่

ต่อไปนี้คือพื้นที่ที่เทคโนโลยีการทำเหมืองข้อมูลสามารถใช้หรือสร้างขึ้นสำหรับการตรวจจับการบุกรุก (intrusion detection) ดังนี้: การพัฒนาอัลกอริทึมการทำเหมืองข้อมูลสำหรับการตรวจจับการบุกรุก (Development of data mining algorithms for intrusion detection) — อัลกอริทึมการทำเหมืองข้อมูลสามารถใช้สำหรับ mis