Video: Ի՞նչ է տվյալների բուրգը:
2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48
DIKW բուրգ , որը հայտնի է նաև որպես DIKW հիերարխիա, իմաստության հիերարխիա, գիտելիքի հիերարխիա, տեղեկատվության հիերարխիա և տվյալների բուրգ , անկաշկանդ վերաբերում է մոդելների դասին, որոնք ներկայացնում են ենթադրյալ կառուցվածքային և/կամ ֆունկցիոնալ հարաբերությունները տվյալները , տեղեկատվություն, գիտելիք և իմաստություն։
Ավելին, ինչպես են աշխատում DIKW մոդելները:
Այն DIKW (Տվյալներ, տեղեկատվություն, գիտելիք, իմաստություն) մոդել ցույց է տալիս, թե ինչպես է մարդու միտքը կարող առաջադեմ կազմակերպման միջոցով չմշակված տվյալները տեղափոխել ավելի բարձր հարթություններ: Տվյալների տարրերի միջև փոխհարաբերությունները հնարավորություն են տալիս բիթերին և բայթերին իմաստ ստանալ և այդպիսով դառնալ տեղեկատվական մեզ համար:
Նմանապես, ինչու է DIKW-ն կարևոր: DIKW Մոդելը ան էական Ծառայությունների անցման մոդուլի ներքո ITIL Գիտելիքի կառավարման մաս: Դա գրաֆիկական ներկայացում է, թե ինչպես կարող է գիտելիքը կազմակերպվել կազմակերպության ներսում: Մենք գիտենք, որ երբ մենք հավաքում ենք չմշակված տվյալներ, դրանք հայտնվում են խառնված տեսքով:
Բացի այդ, ո՞րն է առաջինը տվյալը կամ տեղեկատվությունը:
Հիերարխիայի այլ մոդելների նման, Գիտելիքի բուրգը կոշտ ձևով սահմանել է շինարարական բլոկներ. տվյալները առաջին տեղում են , տեղեկատվություն հաջորդը, հետո գիտելիքը և վերջապես իմաստությունը վերևում է: Այսինքն՝ որքան հարստացնենք մեր տվյալները իմաստով և համատեքստով, այնքան ավելի շատ գիտելիք և խորաթափանցություն ենք ստանում դրանից:
Ինչպե՞ս են տվյալները դառնում գիտելիք և վերջապես իմաստություն:
Տվյալներ վերլուծությունը իմաստավորում է այս ամենը տվյալները և դրանից տեղեկատվություն է ստանում: Այս տեղեկատվության հիման վրա դուք կարող եք որոշումներ կայացնել և գործողություններ ձեռնարկել: Այն տվյալները - տեղեկատվություն - գիտելիք - իմաստություն (DIKW) մոդելը օգտակար է հասկանալու համար, թե որքան հումք է տվյալները վերածվում է օգտակար տեղեկատվության, իսկ հետո՝ գիտելիք և վերջապես իմաստություն.
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ի՞նչ է տվյալների տեսակը և տվյալների կառուցվածքը:
Տվյալների կառուցվածքը տվյալների մասերը կազմակերպելու որոշակի եղանակ է նկարագրելու, որպեսզի գործողությունները և ալոգրիմները ավելի հեշտ կիրառվեն: Տվյալների տեսակը նկարագրում է տվյալների տեսակներ, որոնք բոլորն ունեն ընդհանուր սեփականություն: Օրինակ՝ ամբողջ թվի տվյալների տեսակը նկարագրում է յուրաքանչյուր ամբողջ թիվ, որը համակարգիչը կարող է մշակել
Ո՞րն է տարբերությունը խմբային տվյալների և չխմբավորված տվյալների միջև:
Երկուսն էլ տվյալների օգտակար ձևեր են, բայց նրանց միջև տարբերությունն այն է, որ չխմբավորված տվյալները հում տվյալներ են: Սա նշանակում է, որ այն նոր է հավաքվել, բայց չի դասավորվել որևէ խմբի կամ դասի: Մյուս կողմից, խմբավորված տվյալներն այն տվյալներն են, որոնք կազմակերպվել են խմբերի` չմշակված տվյալներից
Ո՞րն է տարբերությունը տվյալների տերմինալային սարքավորումների DTE և տվյալների հաղորդակցման սարքավորումների DCE-ի միջև:
DTE (Տվյալների ավարտող սարքավորում) և DCE (Տվյալների շղթայի ավարտող սարքավորում) սերիական կապի սարքերի տեսակներն են: DTE-ն սարք է, որը կարող է գործել որպես երկուական թվային տվյալների աղբյուր կամ նպատակակետ: Մինչդեռ DCE-ն ներառում է սարքեր, որոնք փոխանցում կամ ստանում են տվյալներ ցանցում թվային կամ անալոգային ազդանշանի տեսքով
Ի՞նչ է տվյալների կլանումը մեծ տվյալների մեջ:
Տվյալների ընդունումը տվյալների բազայում անհապաղ օգտագործման կամ պահպանման համար տվյալների ստացման և ներմուծման գործընթացն է: Ինչ-որ բան կուլ տալը նշանակում է «ինչ-որ բան վերցնել կամ կլանել»։ Տվյալները կարող են հեռարձակվել իրական ժամանակում կամ խմբաքանակով ներթափանցվել
Ինչո՞ւ է սյունակ ուղղված տվյալների պահպանումը սկավառակների վրա տվյալների հասանելիությունն ավելի արագ դարձնում, քան տողերի վրա հիմնված տվյալների պահպանումը:
Սյունակ կողմնորոշված տվյալների շտեմարանները (այսինքն՝ սյունակային տվյալների բազաները) ավելի հարմար են վերլուծական ծանրաբեռնվածության համար, քանի որ տվյալների ձևաչափը (սյունակի ձևաչափը) հնարավորություն է տալիս ավելի արագ մշակել հարցումները՝ սկանավորում, համախմբում և այլն: սյունակներ) անընդմեջ