مقاله مقدمات داده پردازی تعریف داده Data

اختصاصی از هایدی مقاله مقدمات داده پردازی تعریف داده Data دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک پرداخت و دانلود در "پایین مطلب"

فرمت فایل: word (قابل ویرایش و آماده پرینت)
تعداد صفحات:86

هر اطلاع مفید ولازم درباره چیز یا امری رایک داده می گویند.به شناسنامه خود نگاه کنید.نام، نام خانوادگی،نام پدر ،سال تولد،محل تولد،شماره شناسنامه وسایر اطلاعات آن ،همه درباره شماست.

اینها داده های مرتبط با شما هستندوشما را از دیگران متمایز ومجزا می کنند؛ به شما سود می رسانند؛

حقوق شما را محفوظ می دارند وبه دولت امکان می دهند که برای شما برنامه ریزی کندو امکانات فراهم سازد.

داده ها در همه امور، نقش بازی می کنند.مثلا در دادوستد، داده ها نقش بسیار بزرگی دارند.اطلاع ازاین که چه مقدارپول دارید؛ بابت چه کالا وخدماتی پول گرفته یا پرداخته اید؛ از چه حسابی پول برداشته وبه کدام حساب واریز کرده اید؛ چقدر طلبکبرید وچقدر بدهکارید؛و…. همه، داده های مالی شما هستند . حسابداران با چنین دا ده های مالی  سروکاردارند وآن را مدیریت می کنند وازآن ها نتیجه گیری می کنند.

گفتیم که داده ها باید مفید ولازم باشند.مثالی می زنیم:

اگردر شناسنامه شما وزن یا قد شما را می نوشتند،صحیح بود؟ پاسخ منفی است.ذکر وزن وقد در شناسنامه کاربردی ندارد و وجود آنها لازم نیست، هر چند که مفید است.اما در پرونده پزشکی شما هم لازم هستند وهم مفید،زیرا به شناسایی وضع سلامت شما ونیز، به شناخت ودرمان بیماری شما یاری میرسانند.

داده ها با هم ارتباط دارند.

اگر بدانید شماره شناسنامه شخصی 259 است، آیا می توانیداورا پیدا کنید؟ این کار دشوار است. ممکن است شماره شناسنامه خیلی از مردم259 باشد. حالا اگر بدانید که نام آن شخص مثلا مسعود است یافتن او آسانتر می شود؛ هر چند که هنوز هم شاید اسم خیلیها مسعود وشماره شناسنامه شان 259 باشد.اما اگر در همین حال، نام خانوادگی او را هم بدانید دیگر یافتن اوساده می شود.نتیجه ارتباط داده ها به یکدیگر، شناسایی سریعتر است.داده هایی که به هم ارتباط نداشته باشند یا نتوان ارتباط آنها را نسبت به هم پیدا کرد، کاربرد زیادی ندارد وشاید اصلا به درد نخورد.

داده های نامرتب کاربرد ندارند.

اگر اطلاعات وداده های زیادی را بدون نظم وترتیب در جاهای مختلف پخش کنید، چطور می توانید به هنگام نیاز ازمیان آنها چیز خاصی را پیدا کنید؟داده ها هم مثل اشیای یک خانه یا انبار هستند وفقط از طریق نظم دادن وطبقه بندی وتازه کردن آنهاست که می توان از آنها سود برد .

داده ها چگونه مرتب میشوند؟

راههای مختلفی برای مرتب کردن داده ها وجود دارد.یکی از آسانترین روشها آن است که داده هارا به شکل یک جدول در آوریم. همه شمامی دانید جدول چیست.برنامه دانشگاه شما یک جدول است.دفتر حضور وغیاب کلاس شما یک جدول است صورتحساب بانکی پدر ومادر شما یک جدول است . اصول تمام جدولها یکی است ودرک آن نیز بسیار آسان است.در تمام آنها،برای مرتب کردن اطلاعات صفحه را خط کشی کردند وآن به شکل سطر ها وستونها در آوردند.به این ترتیب ، مجبورید اطلاعات را به شکل مرتب و زیر هم ،در جدول وارد کنید.در بالای هر ستون جدول،نام آنچه را که قرار است در آن ستون وارد کنید،می نویسید.در هر سطر اطلاعات،نام شخص یا چیزی را که آن داده ها به او مرتب است می نویسید.مثالی می زنیم.کتابهایی را که در خانه یا دانشگاه دارید،در نظر بگیرید.می توانید یک جدول درباره ی آنها تشکیل دهید و اطلاعات مرتبط با کتابها را در آن نگهداری کنید.در مورد هر کتاب می توانید داده هایی از قبیل نام کتاب،نام نویسنده،نام مترجم،نام ناشر،تعداد صفحات،تاریخ نشر و… را به صورت زیر،تبدیل به یک جدول کنید. 

حال،برای هر کتاب اطلاعات مرتبط با آن را در یک سطر این جدول می نویسید:

نام کتاب

نام نویسنده

نام مترجم

نام ناشر

تعداد صفحات

شناسایی وشکارجاسوس

پیتر رایت

محسن اشراقی

مؤسسه اطلاعات

608

ساعت سرمستی

هیوبرت ریوز

دکتر سهامی

نشر قطره

339

…

…

…

…

…

البته می توان این جدول را به هر شکل دیگری تهیه کرد و درباره ی هر کتاب اطلاعات دیگری مانند نوبت چاپ،شماره ی شناسایی کتاب و…را نیز در جدول وارد کرد.مهم،اطلاعاتی ست که شما درباره ی هر کتاب مفید و لازم می دانید و داده های شما  به شمار می آیند.این جدول،داده های شما را مرتب می کند.به این جدول داده ها(Data Table)می گویند.

جستجو در جدول داده ها

گفتیم که مرتب کردن اطلاعات ، جستجو در آن را آسان می کند فرض کنید که جدولی از کتاب های موجود در خانه یا دانشگاه خود را تهیه کرده اید واینک می خواهید بدانید که مثلا کدامیک در سال 1371چاپ شده است.

در این صورت، به شکل زیر عمل می کنید:

ستون تاریخ نشر را می بینیم وآن را از بالا به پایین مرور می کنید . در هر خانه ای از این ستون که عدد 1371 که دیدید آن سطر جدول را با یک قلم رنگی رنگ می زنید یا بیرون جدول ، کنار نام کتاب ،یک علامت می گذارید. وقتی همه جدول را مرور کردید تمام سطرهایی که علامت دارند یا رنگ شده اند، کتابهای مورد نظر شماهستند به همین شکل، جستجوی نام نویسنده خاص ویا هر مورد دیگر، آسان می شود.

تحقیق درباره ی شبکه حسگر

اختصاصی از هایدی تحقیق درباره ی شبکه حسگر دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

فرمت فایل word  و قابل ویرایش و پرینت

تعداد صفحات: 12

بررسی نحوه انتخاب Data Storage در شبکه های حسگر

تهیه کنندگان : یوحنا قدیمی

علی عباسی

کاوه پاشایی

شبکه های سنسور بی سیم شامل نودهای کوچکی با توانایی حس کردن، محاسبه و ارتباط به زودی در همه جا خود را می گسترانند. چنین شبکه هایی محدودیت منابع روی ارتباطات، محاسبه و مصرف انرژی دارند. اول اینکه پهنای باند لینکهایی که گرههای سنسور را به هم متصل می کنند محدود می باشد و شبکه های بیسیم ای که سنسورها را به هم متصل می کنند کیفیت سرویس محدودی دارند و میزان بسته های گم شده در این شبکه ها بسیار متغیر می باشد. دوم اینکه گره های سنسور قدرت محاسبه محدودی دارند و اندازه حافظه کم نوع الگوریتمهای پردازش داده ای که می تواند استفاده شود را محدود می کند. سوم اینکه سنسورهای بی سیم باطری کمی دارند و تبدیل انرژی یکی از مسائل عمده در طراحی سیستم می باشد.

داده جمع آوری شده می تواند در شبکه های سنسور ذخیره شود و یا به سینک منتقل شود وقتی داده در شبکه های سنسور ذخیره می شود مشکلات عدیده ای به وجود می آید:

سنسورها میزان حافظه محدودی دارند که این باعث می شود نتوانیم میزان زیادی داده که در طول ماه یا سال جمع آوری شده را ذخیره کنیم

چون منبع تغذیه سنسورها باطری می باشد با تمام شدن باطری داده ذخیره شده در آن از بین می رود.

جستجو در شبکه گسترده و پراکنده آن بسیار مشکل می باشد.

داده ها می توانند به سینک منتقل شوند و در آنجا برای بازیابی های بعدی ذخیره شوند این شما ایده آل می باشد چون داده ها در یک محل مرکزی برای دسترسی دائمی ذخیره می شوند. با این حال، ظرفیت انتقال به ازای هر نود در شبکه سنسور که به صورت تعداد بسته هایی که سنسور می تواند در هر واحد زمانی به سینک منتقل کند تعریف می شود، محدود می باشد. حجم زیادی از داده نمی تواند به صورت موثر از شبکه سنسور به سینک منتقل شود علاوه بر اینها انتقال داده از شبکه سنسور به سینک ممکن است انرژی زیادی مصرف کند و این باعث مصرف انرژی باطری شود.

بخصوص سنسورهای اطراف سینک به طور وسیع مورد استفاده قرار می گیرند وممکن است سریع خراب شوند و این باعث پارتیشن شدن شبکه می شود. این امکان وجود دارد که با افزایش هزینه برخی از نودها با ظرفیت حافظه بیشتر و قدرت باطری بیشتر در شبکه های سنسور استفاده شود این سنسور ها از اطلاعات موجود در سنسورهای نزدیک Backup می گیرند و به Query ها جواب می دهند. داده جمع آوری شده در هر نود می تواند به صورت پریودیک توسط رباتها به Data ware house منتقل شود چون نودهای ذخیره داده را فقط از نودهای همسایه جمع آوری می کنند و از طریق فیزیکی منتقل می کنند، مشکل ظرفیت محدود حافظه، ظرفیت انتقال و باطری تا حدودی بهبود می یابد.

پرس و جوی کاربر ممکن است فرم های مختلفی داشته باشد برای مثال پرس و جوی کاربر ممکن است این باشد که چه تعداد نود رخداد های انتقال را تشخیص می دهند، میانگین دمای فیلدهای حسگر و یا ... ، در این سناریو هر سنسور علاوه بر حس کردن درگیر مسیریابی داده در دو زمینه می باشد: داده خامی که به نودهای ذخیره منتقل می شود و انتقال برای Query Diffusion و جواب به پرس و جو ، هر کدام از دو مورد ممکن است داده را به سینک منتقل کند و یا به صورت محلی در نود سنسور ذخیره کند، از طرف دیگر داده ای که منحصراً در سینک ذخیره شده است برای جواب به پرس و جو با صرفه تر است چون هیچ هزینه انتقال ندارد ولی تجمع داده در سینک هزینه زیادی دارد در طرف مقابل داده ای که به صورت محلی در سنسور ذخیره شده است هیچ هزینه ای برای تجمع داده ندارد ولی هزینه پرس و جو بسیار بالا می باشد نودهای ذخیره نه تنها یک محل ذخیره سازی دائمی فراهم می کنند یک بافر بین سینک و نودهای سنسور می باشند.

در اینجا ما دو نوع از سنسورها را تعریف می کنیم :

نودهای ذخیره ( Storage Node ) : این گره ها تمام داده هایی که از سایر دریافت کرده اند و نیز داده هایی که خود تولید کرده اند را ذخیره می کنند و هیچ چیزی را قبل از اینکه پرس و جو دریافت کنند نمی فرستند با توجه به تعریف پرس و جو آنها نتایج مورد دلخواه را از داده خام بدست می آورند و نتایج مربوطه را به سینک منتقل می کنند. سینک هم خودش به عنوان نود ذخیره تعبیر می شود.

نودهای فوروارد ( Forwarding Node ) : این نودها داده دریافتی از نودهای دیگر یا داده های تولیدی خود را دوباره از طریق مسیر های خاص به سینک منتقل می کنند این عمل تا زمانی که داده به یک نود ذخیره منتقل شود ادامه پیدا می کند عملیات ارسال دوباره مستقل از پرس و جو می باشد و بنابراین نیاز به هیچ پردازشی ندارد. شکلهای زیر این تعریف ها را به خوبی نمایان می کند.

دانلود مقاله کامل درباره Data Warehouse برای سازمانها 39 ص

اختصاصی از هایدی دانلود مقاله کامل درباره Data Warehouse برای سازمانها 39 ص دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

فرمت فایل word  و قابل ویرایش و پرینت

تعداد صفحات: 40

Data Warehouse برای سازمانها

در حالی که عمر کوتاهی از استفاده از Database بعنوان بستری برای داده ها جهت انجام آنالیزهای پیچیده می گذرد، ولی نیاز به اینگونه عملیات از دیرزمانی احساس می شده و ابزار Database نیز در اینمورد از ارجحیت خاصی برخوردار گردیده اند. پاسخ به سؤالاتی نظیر What – If ، شبیه سازمانهای عملیات مهم مانند معرفی یک محصول جدید، یا تعیین پر سودترین محصولات، همگی از نیازهای اصلی کسب و کار بشمار آمده و ایجاد Data warehouse به کمک کامپیوتر جهت حل اینگونه مسایل کمک بسیار بزرگی کرده است.

در واقع کامپیوتر جهت حل مسایل پیچیده آنالیز داده ها، از سالهای 1950 مورد استفاده بوده اند و اساساً ماهیت مسایلی که توسط Data warehouse حل می شود، در این پنچ دهه تفاوتی نکرده است. انجام عملیات مختلف بر روی اعداد برای بدست آوردن نتایج گوناگون، عملیات Aggregation روی داده های هر مجموعه و آنالیز واریانس داده ها، جدید بشمار نمی آیند.

Expert Systems & Decision Support Systems

چنانچه به مسیر تحول داده ها توجه شود، الگوی واضحی از طرز استفاده آنها در Data Warehouse های حتی پیچیده دیده می شود. عامل مهمی که در این مسیر بسیار تغییر یافته است سرعت می باشد، سرعتی که با آن برای سؤالات پاسخی ایجاد می گردد. از سالهای 1975 تا 1990 برای مدیران برنامه ریزی استراتژیک، ساعتهای طولانی منتظر ماندن برای دریافت پاسخ امری عادی بشمار می آمد. امروزه Warehouse های Decision Support امکان ایجاد پاسخ برای انواع Query (پرس و جوها) را حتی برای کاربر نهایی در کمترین زمان ممکن (کسری از ثانیه) دارا می باشد. بنا به ماهیت سوالات مطروحه در صنعت امروز و حساسیت پاسخگویی، نیاز به سرعت در پاسخگویی بسیار احساس می شود.

با ایجاد یک شبیه سازی و یا طرح What – If از سوی کاربر Data Warehouse ، غالباً پاسخ به یک سؤال منجر به طرح سوالات دیگر خواهد شد و عامل زمان در این امر نقش مؤثری دارا می باشد.

Expert Systems & Data Warehouse

Expert System در دنیای کامپیوتر واژه ای است که برای هر برنامه حاوی عبارت IF مورد استفاده قرار می گیرد. بطور کلی یک سیستم خبره با Expert System پروسس ساخته یافته تصمیم گیری در ذهن بشر را مدل داده و آنرا به شرایط دنیای واقعی می رساند.

هر پروسس Decision Making قوانین یا Rule هایی در Interface engine دارند. Interface Engine جهت بکار انداختن اجزای جمع آوری اطلاعات یک سیستم که نهایتاً به راه حل مساله خواهند رسید، مورد استفاده می باشد. در واقع سیستم خبره تصمیمی برای کاربر می گیرد، در حالی که سیستم Decision Making تصمیمی را بهمراه کاربر می گیرد. سیستم خبره هیچ امکاناتی برای دخالت انسان در پروسس تصمیم گیری فراهم نمی کند. بسیاری تصمیم گیریهای واقعی در دنیای مدیریت نیازی به دخالت انسانی ندارد و Data Warehous قادر به تأمین پاسخ بدون دخالت کاربر می باشد. یعنی با وجود Data Warehouse کامپیوتر قادر به تولید گزارشات روزانه مورد نیاز بطور اتوماتیک می باشد. هم چنین یک سیستم DSS ، داده ها را طوری aggregate اولیه می نماید که مدیریت قادر به نگرشی کلی و نتیجه گیری می گردد. در DSS ها، هر قدر میزان aggregate در داده ها بالاتر بوده، قدرت تصمیم گیری و پیش بینی انسان بیشتر است.

Decision Support Systems & Data Warehouse

معمولاً Dss ها بعنوان نوعی از Data Warehouse هایی مطرح گشته که با حل مسایل نیمه ساختار یافته سرو کار دارد. بعبارتی دیگر مساله هر دو جز ساختار یافته و نیافته را دارا بوده و جز ساختار نیافته نیاز به دخالت انسانی داشته و ارتباط انسان با DSS را ایجاب می نماید.

اجزای ساختار یافته یک DSS ، قوانین تصمیم گیری یا Decision Rules ذخیره شده بعنوان سیستم پردازش مسایل می باشند و جز دیگر به انسان واگذار می شود. مثالهایی از مسایل نیمه ساختار یافته : انتخاب یک سایت برای کارخانه، و یا انتخاب سبد سهام (Stock Portfolio ).

در تکنولوژی Decision Support بسیاری عملیات نیاز به دخالت انسانی دارد مثل انتخاب سایت که اجزا ساختار یافته و نیافته را با هم دارد. عوامل و قوانینی براحتی قابل اندازه گیری بوده و در سیستم Database نگهداری می شوند و این به کاربر سیستم امکان ایجاد سناریوی What – If را می دهد. با اینحال وجود اجزای ساختار یافته، ساختار یافتگی کلی پروسس تصمیم گیری را تضمین نمی نماید.

یک سیستم DSS این مشخصات را دارد :

یک مسأله اتفاق نیافتاده برای حل موجود است.

دادن ورودی توسط انسان لازم است.

مدلی برای تست فرضیات Hypothesis test موجود است.

انجام Query های خاص امکانپذیر است (در پی انجام درخواستهای مکرر در سیستم از Database ، هر پاسخ Query منجر به Query دیگری خواهد شد، چون منظور از این Query ها ایجاد Query بدون شکلی خاص برای اطلاعات موجود جهت تصمیم گیری است، زمانهای پاسخگویی بسیار با اهمیت اند)

ممکن است بیش از یک پاسخ قابل قبول بوجود بیاید.

منابع خارجی از داده ها نیز مورد استفاده قرار می گیرند.

همچنین DSS ها به کاربران امکان ایجاد سناریوی What – If را میدهند. اینها اساساً ابزارهای مدل دهنده ای هستند که به کاربر امکان تعریف محیط و شبیه سازی رفتار آن محیط در صورت بروز تغییرات را میدهند.

انواع خروجی های سیستم Decision Support عبارتند از :

(Management Information System) MIS ، شامل پیش بینی ها و گزارشات استاندارد

تست فرضیات (Hypothesis Tests ) ، شامل تمامی سوالات متوالی که هر پاسخ منجر به طرح سوالات بعدی می شود.

ساخت مدل، ایجاد مدل و تأیید رفتار آن در برابر داده های historical در Data Warehouse مدلهای پیش بینی کننده، جهت پیش بینی رفتارها بر اساس عوامل historical مورد استفاده قرار می گیرند.

کشف جریانهای ناشناخته، مثلاً علت فروش بالای یک محصول در منطقه ای خاص. ابزار داده کاوی Data Minig پاسخگوی اینگونه سوالات، حتی در حالاتی که سوالی خاص مطرح نشده باشد، می باشد.

6 مقاله فارسی جدید درباره داده های بزرگ ( Big data )

اختصاصی از هایدی 6 مقاله فارسی جدید درباره داده های بزرگ ( Big data ) دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

6 مقاله فارسی جدید درباره داده های بزرگ  ( Big data ) جهت استفاده و بهره برداری قرار داده شده است ./

فرمت مقالات : PDF/

عناوین مقالات :

• ارائه یک معماری توزیع شده موازی برای ذخیره و پردازش مجموعه داده های بزرگ . سال انتشار 2015
• آنالیز رفتارهای کاربران با کاوش در شبکه های داده ای بزرگ نظیر تلفن همراه . سال انتشار 2016
• پروتکل مقایسه خصوصی کوانتومی داده های بزرگ به کمک شخص سوم . سال انتشار 2015
• زمانبندی برنامههای جریان کاری آنالیز داده در محیط محاسبات ابری ترکیبی متحد شده با توجه به مکان دادههای بزرگ و حفظ محرمانگی اطلاعات . سال انتشار 2015
• بررسی دستاوردها و چالشها در داده های بزرگ اجتماعی. سال انتشار 2016
• تحلیل و بررسی تکنیک های خوشه بندی داده های بزرگ . سال انتشار 2016

 

تماس با ما برای راهنمایی یا ترجمه با آدرس ایمیل:

[e-mail]

شماره تماس ما در نرم افزار تلگرام:

[phone] 

 کانال تلگرام‌  @maghalecomputer

 توجه: اگر کارت بانکی شما رمز دوم ندارد، در خرید الکترونیکی به مشکل برخورد کردید و یا به هر دلیلی تمایل به پرداخت الکترونیکی ندارید با ما تماس بگیرید تا راههای دیگری برای پرداخت به شما پیشنهاد کنیم.

دانلود تحقیق طراحی Data mart

اختصاصی از هایدی دانلود تحقیق طراحی Data mart دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دسته بندی : فنی و مهندسی _ کامپیوتر و آی تی

فرمت فایل:   ( قابلیت ویرایش و آماده چاپ ) 

حجم فایل:  (در قسمت پایین صفحه درج شده )

فروشگاه کتاب : مرجع فایل 

---

 قسمتی از محتوای متن ...

طراحی Data mart مقدمه متأسفانه انباره داده‌ای متمرکز تا حدی که از آن انتظار می‌رفت، رشد نکرده است. در مقابل تا میزان زیادی با ریسکها، مدت زمان طولانی برای پیاده سازی وهزینه بالا پرشده است. مایه حیات یک سازمان توانایی توسعه بخشیدن به برنامه‌های کاربردی است که به طور سریع اطلاعات ارزشمند را به تصمیم گیرنده‌های تجاری انتقال می‌دهد. با این وجود، انباره داده‌ای متمرکز سعی دارد تا با صورت بر پایه شده براساس معماری مشخص و عدم توانایی‌های مناسب و تغییر کاربردهای جدید که مورد نیاز است، عمل نماید. بسیاری از سازمانها انفجار داده‌ها را گزارش می‌دهند که حجم قابل توجهی از میزان داده‌ها اصلی را در بر دارد، و این به علت نیاز شدید و سریع به گزارش‌های جدید و جداول خلاصه داده‌ای می‌باشد. این مسئله در هزینه های هنگفت نهایی و بار سنگین گزارش‌های مدیریتی خود را نشان می‌دهد. انباره داده مترکز به این منظور طراحی شده‌اند تا بتوانند گزارش‌های از قبل پیش‌بینی شده را پاسخگو باشند. انباره داده‌ها در عین حال همان طور که Bill Inmon اشاره کرده است، «به منظور کشف فعالیت‌ها طراحی شده است» و نیز در اکثر موارد «کاربران نمی‌دانند چه اطلااتی را در درجه اول نیاز دارند.» بخش عمده هزینه یک انباره داره ای معمولی به علت روش brute force می‌باشد، که در اثر اساس و طرح پردازش موازی مطرح شده است. با وجود اینکه پردازش موازی بسیار هزینه در بردارد ولی هیچ کمکی به تولید پاسخ‌های پرس و جوی سریع و adhoc نمی‌کند. در نتیجه مجبور خواهیم بود، به روش‌های جدیدی به منظور ارضاء این خواست resort نماییم. اکثر دانشمندان به این منظور معماری data mart وزنی enterprise را آزمایش می‌نمایند datamart تکنولوژیی است که Poised شده تا dra stically کاربردها و جنبه‌های اقتصادی انباره داده‌ای را دوباره شکل دهد و نیز مقایسه دیدگاههای مختلف در رابطه با ویژگی‌ها و سودمندی‌های معماری data mart در مقابل انباره‌های داده‌ای قدیمی به منظور ساخت، deploy، و مدیریت راه حلهای datamart وزنی enterprisk. The Corporate Data Warehouse در گذشته پیاده سازی‌های شرکت‌های انباره داده‌ای بر پایه main frameها عمل کرده است و مدیریت گسترده‌ای را در محدوده خود نیاز داشته است و نیز به وسیله مدیریت MIS اطلاعات از بالا به پائین قابل دسترسی بوده‌اند. در زیر این معماری همه چیز در سطح مدیریتی ساخته شده است. این مسئله معمولاً به یک انباره داده‌ای معمولی و ساده تبدیل می‌شود که تمامی نتایج لازم جداگانه برای سیستم‌های عملکردی تمامی شرکت‌های مناسب خواهند بود. این پیاده‌سازی‌های انباره داده‌ای باید با جنبه‌های پیچیده که توسط طبیعت مدیریت گسترده خودشان تولید شده است مواجه شوند. همه چیز مجبور است در مسیر لایه‌های مختلف مورد موافقت قرار گیرد. زیرا انباره داده‌ای طراحی شده است تا همه بتوانند از آن استفاده کنند در نتیجه همه افراد سازمان باید در نحوه طراحی آن موافقت‌نظر

تعداد صفحات : 13 صفحه

  متن کامل را می توانید بعد از پرداخت آنلاین ، آنی دانلود نمائید، چون فقط تکه هایی از متن به صورت نمونه در این صفحه درج شده است.

پس از پرداخت، لینک دانلود را دریافت می کنید و ۱ لینک هم برای ایمیل شما به صورت اتوماتیک ارسال خواهد شد.

 

« پشتیبانی فروشگاه مرجع فایل این امکان را برای شما فراهم میکند تا فایل خود را با خیال راحت و آسوده دانلود نمایید »