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Examen

Ch. 11 - Data Warehouses and Data Mining questions and answers

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  • Cours
  • Data warehouses and data mining
  • Établissement
  • Data Warehouses And Data Mining

Ch. 11 - Data Warehouses and Data Mining questions and answers

Aperçu 2 sur 14  pages

  • 13 novembre 2024
  • 14
  • 2024/2025
  • Examen
  • Questions et réponses
  • Data warehouses and data mining
  • Data warehouses and data mining
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BRAINBOOSTERS
Ch. 11 - Data Warehouses
and Data Mining questions
and answers
Term data warehouse coined by William H. Inmon in 1991 - answer
"a subject-oriented, integrated, non-volatile, time-varying collection
of data that is used primarily in organizational decision making"


Typical early uses of data warehouses - answer -Decision Support
Systems (DSS)
-Executive Information Systems (EIS)


Data Mining (origin) - answer •Developed in the 1990s for
sophisticated analysis and modeling of data
•Discovers new knowledge by searching large amounts of data to
identify patterns, trends, and anomalies
•Uses concepts and algorithms from statistics and artificial
intelligence to discover new information that cannot be retrieved by
simply querying the data warehouse
•Organizations use data mining to stay competitive and to
accelerate scientific discoveries
•Data mining techniques are now extended into the realm of big
data technology such as Hadoop, HBase, and Google's Big Table.


Characteristics of Operational Databases - answer •Support online
transaction processing (OLTP)
•Use limited number of repetitive transactions
•Transactions typically involve a few tuples at a time
•Data stored in normalized form in relational model, O-R model, or
OO model

, •Serve the information needs of end users
•Support day-to-day business operations
•Require high availability and efficient performance
•Handle large volume of transactions
•Must deliver query responses quickly
•Must do updates quickly
•State must reflect current environment of the enterprise
•Older data is purged to preserve performance


Characteristics of Data Warehouses - answer •Support on-line
analytical processing- OLAP
•Examine large amounts of data to produce results
•Allow complex queries, often using grouping
•Support time-series analysis using historical data
•Support data mining
•Must support ad-hoc queries and unanticipated types of analysis
•Used for decision making
•Contain very large amount of data
•Have data from multiple operational databases, taken at different
periods of time (historical data)
•Sources may have different models or standards; data warehouse
integrates the data
•May include data from other sources, summarized data, metadata
•Optimized for efficient query processing and presentation of
results
•May use dimensional or other models
•Updates done periodically; not in real time


Input data (Data Warehouse Architecture) - answer Taken from
various data sources

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Foire aux questions

Qu'est-ce que j'obtiens en achetant ce document ?

Vous obtenez un PDF, disponible immédiatement après votre achat. Le document acheté est accessible à tout moment, n'importe où et indéfiniment via votre profil.

Garantie de remboursement : comment ça marche ?

Notre garantie de satisfaction garantit que vous trouverez toujours un document d'étude qui vous convient. Vous remplissez un formulaire et notre équipe du service client s'occupe du reste.

Auprès de qui est-ce que j'achète ce résumé ?

Stuvia est une place de marché. Alors, vous n'achetez donc pas ce document chez nous, mais auprès du vendeur BRAINBOOSTERS. Stuvia facilite les paiements au vendeur.

Est-ce que j'aurai un abonnement?

Non, vous n'achetez ce résumé que pour $14.99. Vous n'êtes lié à rien après votre achat.

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