BIを提供するために、予測モデルの開発とデータのスライスとダイシングに使用できる製品を開発しています。
2 種類のデータ アクセス要件があります。
予測モデリングでは、毎日データを読み取り、行ごとに実行する必要があります。この場合、通常の SQL Server データベースで十分であり、問題は発生していません。
1GB のデータのような巨大なサイズのデータをスライスおよびダイシングする場合、3 億行と言います。そのデータを最小限の応答時間で簡単にピボットしたいと考えています。
現在の SQL データベースには、これに関する応答時間の問題があります。
Core 2 Duo プロセッサを搭載した 2GB の RAM を備えた通常のクライアント マシンで製品を実行することを好みます。
このデータを保存する方法と、各ディメンションのピボット エクスペリエンスを作成する方法を知りたいです。
理想的には、大企業の場合、地域ごとの製品ごとの営業担当者による毎日の売上高のデータがあるとします。次に、任意のディメンションに基づいて細かく切り刻み、集計、一意の値、最大値、最小値、平均値、およびその他の統計関数を実行できるようにします。