27146

Классификация данных: структурированные, неструктурированные, детализированные, агрегированные, метаданные

Доклад

Информатика, кибернетика и программирование

Метаданные должны содержать описание структуры хранилища и структуры данных в том числе импортируемых их внешних источников. В хранилищах данных метаданные нужны для извлечения преобразования и загрузки данных из разных источников а также для последующего использования и интерпретации хранимых данных. Технически метаданные содержат данные для обеспечения работы самого хранилища статистика загрузки описание модели данных Классификация данных в зависимости от способа управления и хранения: Структурированные 20 Неструктурированные 80.

Русский

2013-08-19

30.27 KB

46 чел.

Классификация данных: структурированные, неструктурированные, детализированные, агрегированные, метаданные.

Структурированные данные: организуют ряды в колонки, строго определенного порядка, для того, чтобы имелась возможность их легко извлекать и обращаться к ним

Неструктурированные данные: графические, мультимедийные данные, текстовые файлы, электронные сообщения и т.д. Занимают много места.

Детализированные данные: соответствуют элементарным событиям, фиксируются в виде фактов, являются неделимыми значениями.

Обобщенные детализированные данные служат для выявления тенденций и закономерностей.

Метаданные: это любая информация, необходимая для анализа, построения, проектирования, внедрения, применения компьютерной информационной системы. Основное назначение - повышение эффективности поиска. Метаданные должны содержать описание структуры хранилища и структуры данных, в том числе импортируемых их внешних источников.

В хранилищах данных, метаданные нужны для извлечения, преобразования и загрузки данных из разных источников, а также для последующего использования и интерпретации хранимых данных. Технически метаданные содержат данные для обеспечения работы самого хранилища (статистика загрузки, описание модели данных)

Классификация данных в зависимости от способа управления и хранения:

  1. Структурированные (20%)
  2. Неструктурированные (80%).

из лекций

Структурированные данные организуют в ряды и колонки строго определенного формата, чтобы приложения могли извлекать данные и эффективно обрабатывать их. Обычно хранятся с применением СУБД.

К неструктурированным данным можно отнести данные клиента (на наклейках, электронных сообщениях, визитках, текстовых файлах). Поскольку данные неструктурированны, то их трудно извлекать посредством приложения, управляющего клиентскими базами.

Неструктурированные данные на предприятии: электронная почта, pdf-файлы, мгновенные сообщения в ICQ, документы, веб-страницы, счета, аудио/видео, чеки, руководства, формы, контракты, картинки и т.п. Они занимают много места и требуют больших усилий для управления ими.

На основе анализа данных предприятие извлекает информацию. Эффективный анализ данных не только приносит прибыль, но и создает новые возможности. Поэтому существует постоянная необходимость в их доступности и защите.

В зависимости от специфики решаемых задач и уровня их сложности архитектура ХД и модели данных, используемых для их построения, могут различаться.

Согласно схеме данные извлекаются из различных источников и загружаются в ХД, которое содержит как собственно данные, представленные в соответствии с некоторой моделью, так и метаданные.

Обобщенная концептуальная схема ХД

ДЕТАЛИЗИРОВАННЫЕ И АГРЕГИРОВАННЫЕ ДАННЫЕ

Данные в детализированном виде поступают непосредственно из источников данных и соответствуют элементарным событиям, регистрируемым OLTP-системами. Такими данными могут быть ежедневные продажи, количество произведенных изделий и т.д. Это неделимые значения.

Многие задачи анализа требуют использования данных определенной степени обобщения. Например, суммы продаж, взятые по дням, могут дать очень неравномерный ряд данных, что затруднит выявление характерных периодов, закономерностей или тенденций. Однако, если обобщить эти данные в пределах недели или месяца и взять сумму, среднее, максимальное и минимальное значения за соответствующий период, то полученный ряд может оказаться более информативным.

Процесс обобщения детализированных данных называется агрегированием, а сами обобщенные данные — агрегированными. Обычно агрегированию подвергаются числовые данные (факты), они вычисляются и содержатся в ХД вместе с детализированными данными.

Поскольку один и тот же набор детализированных данных может породить несколько наборов агрегированных данных с различной степенью обобщения, объем ХД возрастает, иногда существенно.

МЕТАДАННЫЕ

Слово «метаданные» буквально переводится как «данные о данных». Метаданные в широком смысле необходимы для описания значения и свойств информации с целью лучшего ее понимания, использования и управления ею.

Пример

В любой книге, помимо текста, содержится значительное количество дополнительной информации. Цель ее заключается в том, чтобы, во-первых, помочь читателю быстрее ознакомиться с содержимым книги и осмыслить его, во-вторых, описать структуру книги для более эффективного поиска нужной информации. Для решения первой задачи служат такие элементы, как аннотация, комментарии, глоссарий, примечания и т.д. Для поиска нужной информации используются оглавление, названия глав, параграфов и разделов, номера страниц, колонтитулы, предметный указатель и т.д. Кроме этого, читателю могут понадобиться сведения об авторах или об издательстве. Вся эта информация, которая не является частью книги, а служит для повышения эффективности работы с ней, и представляет собой метаданные.

С точки зрения IT-технологий метаданные — любая информация, необходимая для анализа, проектирования, построения, внедрения и применения компьютерной информационной системы. Одно из основных назначений метаданных — повышение эффективности поиска. Поисковые запросы, использующие метаданные, делают возможным выполнение сложных операций по фильтрации и отбору данных.

Если рассматривать понятие «метаданные» в контексте технологии ХД, то метаданные должны содержать описание структуры данных хранилища и структуры данных импортируемых источников. Метаданные хранятся отдельно от данных в репозитарии метаданных. Они содержат всю информацию, необходимую для извлечения, преобразования и загрузки данных из различных источников, а также для последующего использования и интерпретации данных, содержащихся в ХД.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

65027. О локализации золотоордынского города Керман 42.5 KB
  В науке утвердилось мнение о существовании в золотоордынское время города Керман располагавшегося якобы возле деревни Альменьево в нынешней Чувашии который недолгое время чеканил собственную монету. Об этом кладе известно следующее...
65029. К вопросу о генеалогии ханов Золотой Орды в период «Великой Замятни» 249 KB
  Доминантным в комплексе кризисных явлений являлся династический кризис связанный со смертью Бердибека последнего потомка Батухана. После смерти Бердибека теоретически отныне легитимным мог считаться любой правитель нёсший в себе кровь 4 старших сыновей Чингизхана.
65030. О древнейшем типе героя в эпосе тюрко-монгольских народов Сибири 109.5 KB
  В якутском олонхо так же как и в алтайских и бурятских поэмах за указанием эпического времени совпадающего с мифическим следует описание прекрасной страны в которой живет герой но здесь это не просто благодатный уголок земли с прекрасными пастбищами...
65031. Монеты в погребениях Золотой Орды 89 KB
  Аналогичные исследования проводились на материале погребений Древней Руси Потин В. И именно в золотоордынский период с появлением собственного монетного чекана количество погребений с монетами значительно увеличивается...
65032. Их-Засаг - «Великая Яса» 53 KB
  Великая Яса Монголы один из древнейших народов Центральной Азии имеющий богатую историю и внесший свой вклад в развитие мировой цивилизации. Одновременно на Великом курултае в том же году был принята Великая Яса Чингисхана...
65033. Аноним Искандара как генеалогический источник 83.5 KB
  Согласно Анониму в начале своего правления Узбек назначил Сасы Буку сына Нокая правителем улуса Орды. Также интерес вызывают новые данные о правителе улуса Ордаэджена: КалакКубак сын Мангитая Макидая стал правителем улуса в 1320-1321 и еще правил в 1327-1328...
65034. Концепция базы данных “Дипломатические документы постордынских государств Джучиева улуса” 31.5 KB
  Это позволяет рассматривать сохранившиеся архивные материалы как один документальный массив и следовательно пытаться анализировать не отдельные ярлыки и письма а их совокупность проводить формальный анализ именно комплекса документов.