Was ist Datenoptimierung / Online-Lernen

Datenoptimierung ist ein Prozess, der das logische Schema aus dem Datenansichtsschema vorbereitet. Es ist das Gegenstück zur Daten-De-Optimierung. Datenoptimierung ist ein wichtiger Aspekt im Datenbankmanagement im Besonderen und im Data Warehouse Management im Allgemeinen. Datenoptimierungen sind am häufigsten als unspezifische Technik bekannt, die von mehreren Anwendungen zum Abrufen von Daten aus Datenquellen verwendet wird, sodass die Daten in Datenansichtswerkzeugen und -anwendungen verwendet werden können, z. B. in statistischen Berichten.

Ein logisches Schema ist auch eine nicht physikalisch abhängige Methode zur Definition eines Datenmodells einer bestimmten Domäne in Bezug auf eine bestimmte Datenverwaltungstechnologie, ohne spezifisch für einen bestimmten Datenbankverwaltungsanbieter zu sein. Einfacher ausgedrückt bezieht sich das logische Schema auf die Semantik, die eine bestimmte Datenmanipulationstechnologie beschreibt, und diese Beschreibungen können in Form von Tabellen, Spalten, XML-Tags und objektorientierten Klassen vorliegen.

Datenansichten sind Werkzeuge zum Erstellen effektiver Berichte, die auf genauen Abfragen basieren. Um eine Datenansicht zu erhalten, muss das Datenbankverwaltungssystem die gewünschten Daten abrufen und die erwartete Ausgabe anzeigen. Da die Datenbank, insbesondere die Datenbanken, die sich mit hohen Volumina befassen, wie sie in Data Warehouses verwendet werden, große Datenmengen abrufen müssen, kann das Abrufen einer Datenansicht ein langsamer und komplexer Prozess sein. Der Einsatz von Datenoptimierung kann die Komplexität des Prozesses reduzieren, während versucht wird, die benötigten Ressourcen zu optimieren, indem der physische Verarbeitungsbedarf reduziert wird.

In einigen Datenbankanwendungen ist das Datenbankverwaltungssystem selbst mit Funktionen ausgestattet, die das Abfragen von Datenansichten vereinfachen, indem die Abfrage direkt ausgeführt und sofort Ansichten generiert werden. Einige Datenbankanwendungen verfügen über eine eigene flexible Sprache für die Vermittlung zwischen Peer-Schemata, die von bekannten Integrationsformalismen bis hin zu komplexeren Architekturen reichen.

Datenoptimierung kann durch Datenmapping erreicht werden, ein wesentlicher Aspekt bei der Datenintegration. Dieser Prozess der Datenoptimierung umfasst eine Datentransformation oder Datenvermittlung zwischen einer Datenquelle und ihrem Ziel, und in diesem Fall könnten sich die Datenquellen auf das logische Schema und das Ziel auf das Datenansichtsschema beziehen. Die Datenzuordnung als Mittel zur Datenoptimierung könnte Daten zwischen verschiedenen Arten von Datentypen und Präsentationsformaten in ein einheitliches Format übersetzen, das in verschiedenen Berichtstools verwendet wird.

Einige Softwareanwendungen bieten ein auf grafischer Benutzeroberfläche (GUI) basierendes Tool zum Entwerfen und Generieren von XML-basierten Abfragen und für Datenansichten. Da Daten aus einer Vielzahl von Quellen oder aus einer heterogenen Datenquelle stammen können, kann das Ausführen von Abfragen mit diesem Tool ein effektives Mittel zum Generieren einer Datenansicht sein. Die Verwendung der grafischen Datenansicht kann einen Datenverbraucher davon befreien, sich auf die komplizierte Natur von Abfragesprachen konzentrieren zu müssen, da sie auch einen bildlichen und Drag & Drop-Mapping-Ansatz bieten können.

Frei von allen Feinheiten, die mit Abfragesprachen verbunden sind, bedeutet, dass man sich mehr auf das Informationsdesign und die konzeptionelle Synthese von Informationen konzentrieren kann, die aus vielen verschiedenen Quellen stammen können. Da High-Level-Tools die Endbenutzer vor den Feinheiten des Back-Ends schützen müssen, muss die IT die Daten vom Back-End aus effizient verwalten.

Ein grafisches Tool kann seine Vorteile haben, aber sein Nachteil ist, dass die Grafik den Computerspeicher belasten könnte. Daher benötigen grafische Tools so viel Datenoptimierung, um die Last von den grafischen Komponenten auszugleichen.

Es stehen mehrere Module zur Datenoptimierung zur Verfügung. Diese Module können einfach in bestehende Software “eingesteckt” werden und die Integration kann nahtlos erfolgen. Mit diesen steckbaren Datenoptimierungsmodulen können sich datenbankbezogene Anwendungen definitiv mehr auf die Entwicklung eines grafischen Berichtswerkzeugs für nicht-technische Datenverbraucher konzentrieren.