A. 管理者に連絡して
B. データベースサーバからダウンロードして
C. Microsoft Serverからダウンロードして
D. BIサーバからダウンロードすることによって
A. 業務システムに分析要求がかかりすぎて、トランザクションプロセスのパフォーマンスが低下する可能性があります。
B. データクレンジングが欠落しているため、データ品質の問題が発生する可能性があります。
C. BIサーバはさまざまなソースを1つのメタデータモデルに統合することはできません。
D. ビジネス上の問題はリアルタイムデータに依存しています。
A. 大きなリポジトリから始めて、必要に応じてそれを切り捨てます。
B. プロトタイプを使わない
C. 小さなモデルから始めて、次にリポジトリを拡張する
D. 反復的なアプローチをとる
A. 3つの層が最高レベルのセキュリティをサポートします
B. 開発から本番環境に移行するための物理層の小さな変更
C. 1つの論理オブジェクトへの連合データソースのマッピング
D. レポートを失うことなく物理的な情報源を変更する機能
A. OLAP DSN
B. 収益による上位得意先
C. ユーザー組織
D. ETLロード日
A. System
B. Dynamic
C. Non System
D. Static
A. OLAPキューブはSQLを使用して照会できます。
B. OLAPキューブはデータベースからデータベースへ簡単に転送できます。
C. OLAPキューブを使用すると、多数の集計テーブルが不要になります。
D. OLAPキューブは、高度に最適化されたファイル構造でデータベースの外部に格納されています。
A. クエリの応答時間を短縮します
B. ダッシュボードと分析のパフォーマンスを向上させる
C. 集計テーブルを作成する
D. ライトバック機能を排除
E. 分析データの品質を向上させる
A. システムテスト
B. データ検証/検証
C. プロジェクトの開始と資金調達
D. テスト環境
E. パフォーマンスチューニング
A. アプリケーションベースのデータウェアハウスは、すぐに購入でき、何も調整することなく使用できます。
B. データウェアハウスは、多次元データモデリングにのみ基づくことができます。
C. データウェアハウス内のデータは、ビジネスプロセス、製品とサービス、目標と組織単位のイベントとステータスを記述し、一般に組織の構造と行動のあらゆる側面を反映しています。
D. データウェアハウスプロジェクトは通常2週間以内に実施されます。
