O que é Otimização de dados / aprendizado on-line

a otimização de dados é um processo que prepara o esquema lógico do esquema de visualização de dados. É a contraparte da otimização de dados. A otimização de dados é um aspecto importante no gerenciamento de banco de dados em particular e no gerenciamento de data warehouse em geral. As otimizações de dados são mais comumente conhecidas por serem uma técnica não específica usada por vários aplicativos na busca de dados de fontes de dados para que os dados possam ser usados em Ferramentas e aplicativos de visualização de dados, como os usados em relatórios estatísticos.

um esquema lógico também é um método dependente não físico de definir um modelo de dados de um domínio específico em termos de uma determinada tecnologia de gerenciamento de dados sem ser específico para um determinado fornecedor de gerenciamento de banco de dados. Em termos mais simples, o esquema lógico refere-se à semântica que descreve uma determinada tecnologia de manipulação de dados e essas descrições podem ser em termos de tabelas, colunas, tags XML e classes orientadas a objetos.

as visualizações de dados são ferramentas para criar relatórios eficazes com base em consultas precisas. Para ter uma visualização de dados, o sistema de gerenciamento de banco de dados precisa recuperar os dados desejados e exibir a saída esperada. Como o banco de dados, especialmente os bancos de dados que lidam com grandes volumes, como os usados em data warehouses, precisam recuperar grandes volumes de Dados, obter uma visualização de dados pode ser um processo lento e complexo. Empregar a otimização de dados pode reduzir a complexidade do processo enquanto tenta otimizar os recursos necessários, reduzindo as necessidades de processamento físico.

em alguns aplicativos de banco de dados, o próprio sistema de gerenciamento de banco de dados é carregado com recursos para facilitar a consulta de visualizações de dados executando diretamente a consulta e gerando visualizações imediatamente. Alguns aplicativos de banco de dados têm sua própria linguagem flexível para mediar entre esquemas de pares que se estendem de formalismos de integração conhecidos a uma arquitetura mais complexa.

a otimização de dados pode ser alcançada por mapeamento de dados, um aspecto essencial na integração de dados. Esse processo de otimização de dados inclui transformação de dados ou mediação de dados entre uma fonte de dados e seu destino e, nesse caso, as fontes de dados podem se referir ao esquema lógico e ao destino do esquema de exibição de dados. O mapeamento de dados como meio de otimização de dados pode traduzir dados entre vários tipos de tipos de dados e formatos de apresentação em um formato unificado usado em diferentes ferramentas de relatório.

alguns aplicativos de software oferecem uma ferramenta baseada em interface gráfica do usuário (GUI) usada na concepção e geração de consultas baseadas em XML e para visualizações de dados. Como os dados podem vir de uma variedade de fontes de uma fonte de dados heterogênea, a execução de consultas com essa ferramenta pode ser um meio eficaz de gerar uma visualização de dados. O uso da visualização gráfica de dados pode libertar um consumidor de dados de ter que se concentrar na natureza intrincada das linguagens de consulta, pois elas podem fornecer abordagem de mapeamento pictórica e de arrastar e soltar.Estar livre de todas as complexidades associadas às linguagens de consulta significa que se pode focar mais no design de informações e na informação de síntese conceitual que pode vir de muitas fontes diferentes e díspares. Como as ferramentas de alto nível precisam proteger os usuários finais das complexidades do back-end, elas precisam gerenciar os dados do back-end com eficiência.

ter uma ferramenta gráfica pode ter seus benefícios, mas sua desvantagem é que os gráficos podem adicionar carga à memória do computador. Portanto, as ferramentas gráficas precisam de tanta otimização de dados para equilibrar o pedágio de carga dos componentes gráficos.

existem vários módulos disponíveis projetados para otimização de dados. Esses módulos podem ser facilmente “conectados” ao software existente e a integração pode ser perfeita. Ter esses módulos de otimização de dados plugáveis pode definitivamente fazer com que os aplicativos relacionados ao banco de dados se concentrem mais no desenvolvimento da ferramenta de relatório gráfico para consumidores de dados não técnicos.