BÜTÜNLEŞİK VERİ KÜPÜ SİSTEMİ (BVKS): SATIŞ KÜPÜ UYGULAMASI

Temel Bulgular & Veri:Çetinyokuş ve ark. (2006), getirdikleri yeni OLAP mimarisi, VK lerinin bütünleşik kullanımına izin vermekte ve hali hazırda kullanılan OLAP araçlarının yeteneklerinin çok ötesine geçirebilmektedir.

💡

Sonuç & Katkı:Bu uygulama OLAP araçlarının etkinliğinin bir Karar Desteği sağlayarak artırılması bakımından anlamlıdır.

🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon

📍Kapsam:2006 Verileri

⚙️Değişkenler:Veri ambarı · OLAP · veri küpü

Özet

Günümüz veri tabanlarında büyük hacimli veriler yönetilebilmektedir. Bu kadar büyük boyuttaki verilerinpratikte bilgisayar desteği olmadan kavranabilmesi imkansızdır. Bu problemin üstesinden gelebilmek için detaylı veritabanlarında, özetleme, bütünleştirme ve analiz için; Online Analitik İşleme (OnLine Analytical Processing, OLAP) kullanılmaktadır. OLAP araçları Veri Küpü(VK) yapısını kullanarak, esnek raporlama ve hızlı sorgulama yapabilmektedir. Mevcut OLAP araçlarının yetenekleriyle basit ihtiyaçlar karşılanabilmekte ancak pratikteki büyük veri setlerinde OLAP araçlarıyla ihtiyaçların karşılanması neredeyse imkansız olmaktadır. Çetinyokuş ve ark. (2006), getirdikleri yeni OLAP mimarisi, VK lerinin bütünleşik kullanımına izin vermekte ve hali hazırda kullanılan OLAP araçlarının yeteneklerinin çok ötesine geçirebilmektedir. Bu çalışmada önerilen yeni mimarinin önemli bir ayağı gerçekleştirilmiştir. Ele alınan satış küpü uyarlamasında oluşturulan veri küplerindeki verilerin kullanılarak bir modele aktarılması, modelden elde edilen sonuçlarında yeniden bir VK ne kaydedilmesi başarılmıştır. Bu uygulama OLAP araçlarının etkinliğinin bir Karar Desteği sağlayarak artırılması bakımından anlamlıdır.

Anahtar kelimeler

Veri ambarı OLAP veri küpü veri madenciliği.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ÇETİNYOKUŞ, T., GÖKÇEN, H. (2013). BÜTÜNLEŞİK VERİ KÜPÜ SİSTEMİ (BVKS): SATIŞ KÜPÜ UYGULAMASI. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 23 - Sayı: 2, 0. https://ajindex.com/articles/20985

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

Yeni Sekmede Aç ↗

↗Yeni Sekme

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (8)

Çetinyokuş, T., Çerçioğlu, H., Gökçen, H., Veri Küplerinin Bütünleşik Kullanımı, YA/EM Yöneylem Araştırması / Endüstri Mühendisliği XXVI. Ulusal Kongresi, 2006. Gray,J., Chaudhuri, S., Bosworth, A., Layman, A., Reichart, D., Venkatrao, M., “ Data Cube: A Relational Aggregation Operator Generalizing Group-By, Cross-Tab, and Sub-Totals”, Data Mining and Knowledge Discovery, Cilt 1, 29-, 1997.
Friedman, J., H., “A Recursive Partitioning Decision Rule for Nonparametric Classifiers”, IEEE Trans. on Comp., Cilt 26, 404-408, 1997.
Han, J., Kamber, M., “Data Mining Concept and Techniques”, Morgan Kaufmann Publishers, - Geurts, K., Thomas, I., Wets, G., “Understanding spatial concentrations of road accidents using frequent item sets”, Accident Analysis & Prevention, Cilt 37, 787-799, 2005.
Fong, A.,C.,M., Hui, S., C., Jha, G., “Data Mining For Decision Support”, IT Professional, Cilt 04, No 2, 9-17, Mar/Apr, 2002.
Riedewald, M., Agrawal, D., Abbadi, A., E., “Multidimensional Databases: Problems and Solutions”, Idea Group Inc., USA, 2003.
Shi, H., Zhang, J., Zheng, L., “Mining Association Rule Oriented Data Cube and Its Application”, Proceedings of the First International Conference on Machine Learning and Cybernetics, Beijing, 4-5 November, 2002.
Chaudhuri, S., Dayal, U., “An Overview of Data Warehousing and OLAP Technology”, ACM Sigmod Record, Cilt 26, 65-74, 1997.
Fayyad, U., Piatetsky-Shapiro, G. and Smyth, P., “From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases”, American Association for Artificial Intelligence, 37-54, 1996.