Veri Akışı Analizi – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Veri Akışı Analizinin Karar Destek Sistemlerine Dahil Edilmesi
Geleneksel karar destek sistemleri (DSS) ve yönetici bilgi sistemleri (EIS), iş amaçları için çeşitli kaynaklardan bilgi toplar ve sunar. Bilgi çalışanının (yönetici, yönetici, analist) daha hızlı ve daha iyi kararlar almasına yardımcı olan bir bilgi teknolojisidir. Şimdiye kadar, bu veriler bir veri tabanında, tipik olarak bir veri ambarında statik ve kalıcı olarak depolandı.
Veri ambarları, büyük miktarda operasyonel veri toplayarak analistlerin, aksi takdirde atılan veriler üzerinde karar destek sorguları yayınlayarak bilgi çıkarmasına olanak tanır. Tipik bir senaryoda, bir kuruluş faaliyetlerinin ayrıntılı bir kaydını bir veritabanında saklar ve bu kayıt daha sonra verimliliği artırmak, satış fırsatlarını tespit etmek vb. için analiz edilir. Bu veriler üzerinde karmaşık analizler yapmak, bu kuruluşların işlerinin önemli bir bileşenidir.
Geleneksel veri tabanı sistemleri için karar verme ve çevrimiçi analitik işleme (OLAP) teknolojileri hakkında mükemmel bir araştırma sunar.
Ancak birçok uygulamada, sorguları bir veritabanı yönetim sistemi (DBMS) içinde işlemek mümkün olmayabilir. Bu uygulamalar, sürekli, hızlı ve zamanla değişen bir biçimde birden çok kaynaktan çevrimiçi olarak gelen veri öğelerini içerir.
Bu veriler bir veritabanında saklanabilir veya saklanmayabilir. Sonuç olarak, yeni bir veri yoğun uygulama sınıfı son zamanlarda çok dikkat çekmiştir: verilerin kalıcı ilişkiler olarak değil, daha çok geçici veri akışları olarak modellendiği uygulamalar.
Örnekler arasında finansal uygulamalar (işlem akışları veya onaylar), ağ izleme (paket akışı), güvenlik, telekomünikasyon veri yönetimi (çağrı akışı veya çağrı paketleri), web uygulamaları (tıklama akışları), üretim, sensör ağları (ölçümler), ve diğerleri. Veri akışlarında genellikle “tek seferlik” yerine “sürekli” sorgularımız olur.
Sürekli bir sorgunun yanıtı, şimdiye kadar görülen akış verilerini yansıtan zaman içinde üretilir. Yanıtlar, yeni veriler geldikçe saklanabilir ve güncellenebilir veya veri akışlarının kendileri olarak üretilebilir.
Sürekli sorgular, izleme, uyarı, güvenlik, kişiselleştirme vb. için kullanılabilir. Veri akışları, işlemsel olabilir, yani kredi kartı satın almaları gibi varlıklar arasındaki günlük etkileşimleri; web tıklama akışları; telefon çağrıları; veya ölçüm, yani fiziksel fenomenler, karayolu trafiği, sıcaklık, ağ gibi varlık durumlarının gelişimini izlemektir.
Veri akışları üzerinde karmaşık sorguların en iyi şekilde nasıl modelleneceği, ifade edileceği ve değerlendirileceği açık ve zor bir sorundur. Bu, veri modellemeyi, gerçek zamanlı karar desteğini ve madenciliği desteklemek için zengin sorgulama yeteneklerini ve yeni değerlendirme ve optimizasyon işleme tekniklerini içerir. Ek olarak, veri akışları üzerindeki karar desteğinin türü “geleneksel” karar verme sürecinden oldukça farklıdır: kararlar “stratejik” olmaktan çok “taktik”tir.
Veri akışları üzerine araştırma, şu anda veritabanı araştırma topluluğundaki en aktif alanlar arasındadır. Esnek ve verimli akış sorgulamanın, gelecekteki herhangi bir veri yönetimi ve karar destek sisteminin çok önemli bir bileşeni olacağına inanıyoruz.
Veritabanı araştırma topluluğu, veri akışı yönetim sistemlerinde (DSMS) yer alan yeni sorunları ele almak için çok sayıda fikir, prototip ve mimari ile yanıt verdi.
Ayrıca, son zamanlarda araştırma literatüründe çok sayıda makale, makale ve öğretici yayın ortaya çıktı. En iyi bilinen anket makalelerinden bazıları aşağıdadır.
Veri akış Diyagramı
Hastane veri akış Diyagramı
0 Seviye veri akış Diyagramı
Veri akış Diyagramı Çizim programı
Veri akış Diyagramı Örnek sorular
Veri akışı
Veri akış Diyagramı çizme
Veri akış Diyagramı sembolleri
UYGULAMALAR
Akış uygulamaları, günlük yaşamın geniş bir yelpazesini kapsar. Gerçek zamanlı analitik, bu uygulamaların önemli bir parçasıdır ve karar vermede hızla daha kritik hale gelir. Aşağıdaki alanların listesinden, veri akışlarını verimli bir şekilde sorgulamanın ve işlemenin modern karar destek sistemlerinin gerekli bir unsuru olduğu açıktır.
• Telekomünikasyon. Telekomünikasyon sektörü, ağ altyapısı üzerinden ses ve veri iletişimini yöneten büyük miktardaki veri akışı nedeniyle, bu tür veri yönetim sistemlerinden şüphesiz en çok yararlananlardan biridir. Akış analizi örnekleri arasında dolandırıcılık tespiti, gerçek zamanlı faturalandırma, dinamik fiyatlandırma, ağ yönetimi, trafik izleme vb. sayılabilir.
Aykırı değerleri ve kalıpları keşfetmek (dolandırıcılık tespiti) için akışların (çağrılar, paketler) gerçek zamanlı olarak çıkarılması gerekir; karmaşık iş kurallarını (faturalandırma, dinamik fiyatlandırma) ifade etmek için ilişkilendirilmiş, birleştirilmiş ve birleştirilmiş; ve izlenen – hesaplama ortalamaları ve min./maks. zaman periyotları boyunca değerler – olağandışı trafik kalıplarını ortaya çıkarmak için (ağ yönetimi).
• Sensörler. Sensör teknolojisi son derece yaygın hale geliyor ve muhtemelen bir sonraki öldürücü uygulama olacak: ürünlere, arabalara, bilgisayarlara, hatta sporculara ve hayvanlara bağlı çok sayıda ucuz, kablosuz sensör, davranışı, trafiği, konumu izleme ve dijitalleştirme ve hareket gerekir.
Örnekler arasında elektronik mülk etiketleri (süper marketler, kütüphaneler, alışveriş arabaları vb.), araç sensörleri (elektronik geçiş ücretleri ödemek, trafiği yönlendirmek, hızı ayarlamak vb.) ve konum belirleme sensörleri (konumu bildirmek, içerik sunmak, rotaları tespit etmek, vb.) Bir “sensör” dünyası, bir “akış” dünyasına yol açar. Milyonlarca giriş verisinin birkaç saniye içinde analiz edilmesi gerekir: toplama (ortalama trafik hızı nedir), ilişkilendirme (iki ürün birlikte satılır), uyarı (bir ürünün miktarı bir eşiğin altında), yerelleştirme ve izleme.
• Finans. Finansal veri akışları birçok farklı biçimde gelir: hisse senedi kayıtları, haber beslemeleri, işlemler vb. Finans şirketleri bu akışları gerçek zamanlı olarak analiz etmek ve “taktiksel” iş kararları almak isterler (OLAP ile ilişkili “stratejik” kararların aksine). veya veri madenciliği). Örneğin, Charles Schwab her bir işlem için gerçek zamanlı olarak komisyon hesaplamak istiyor; Fidelity, takaslardaki içeriği gerçek zamanlı olarak yönlendirmek istiyor.
Traderbot, sorguları (hem geleneksel hem de sürekli) gerçek zamanlı akış verileri üzerinden değerlendiren web tabanlı bir finansal arama motorudur (ör. 30 dakika, son fiyatın %3’ünden fazla ve son 5 dakikada ortalama hacim %300’den fazla arttı.”)
• Web Yönetimi. Büyük web siteleri, kişiselleştirme, performans izleme ve yük dengeleme gibi uygulamaları etkinleştirmek için web günlüklerini (tıklama akışları) çevrimiçi olarak izler. Yaygın olarak dağıtılan web sunucuları (ör. Yahoo) tarafından sunulan bazı web sitelerinin, çok sayıda dağıtılmış tıklama akışı analizini koordine etmesi gerekebilir, ör. gerçek zamanlı performans izlemenin bir parçası olarak yoğun olarak erişilen web sayfalarını (örn. CNN, BBC) izlemek içindir.
• Ağ yönetimi. Ağ trafiği yönetim sistemleri, istatistikleri hesaplamak, anormallikleri tespit etmek, yönlendirmeyi ayarlamak vb. için paket izleri, paket akışları ve performans ölçümleri gibi çeşitli sürekli veri akışlarını gerçek zamanlı olarak izler. Veri akışlarının hacmi devasa olabilir ve bu nedenle , sorgu işleme çok dikkatli yapılmalıdır.
• Askeri. Ordudaki en ilginç uygulamalardan biri, sensörlerin her araca, insana vs. takıldığı ve binlerce sensörün gerçek zamanlı olarak durum bildirdiği tabur izlemedir. Bu uygulamalarda her seferinde araçların ve birliklerin nerede olduğunu bilmek istiyoruz. Örnekler arasında “4 tankımdan 3’ü cephe hattını geçtiğinde bana haber ver” ve “birisi bana silah doğrulttuğunda bana haber ver” gibi sorgular verilebilir.
0 Seviye veri akış Diyagramı Hastane veri akış Diyagramı Veri akış Diyagramı Veri akış Diyagramı Çizim programı Veri akış Diyagramı çizme Veri akış Diyagramı Örnek sorular Veri akış Diyagramı sembolleri Veri akışı