EN Analytical data: Analytical data, as the name suggests, comes into being through calculations or analyses run on the transactional data.
បកប្រែ "analytical data warehouse" ទៅជា ភាសាកូរ៉េ
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ការបកប្រែពី ភាសាអង់គ្លេស ទៅ ភាសាកូរ៉េ នៃ analytical data warehouse
ភាសាអង់គ្លេស
ភាសាកូរ៉េ
KO 분석 데이터: 분석 데이터는 이름에서 알 수 있듯이 트랜잭션 데이터에 대한 계산 또는 분석을 통해 생성되는 데이터입니다.
ការបកប្រែតាមព្យញ្ជនៈ bunseog deiteo: bunseog deiteoneun ileum-eseo al su issdeus-i teulaenjaegsyeon deiteoe daehan gyesan ttoneun bunseog-eul tonghae saengseongdoeneun deiteoibnida.
EN In computing, a data warehouse (DW or DWH), also known as an enterprise data warehouse (EDW), is a system used for reporting and data analysis.
KO 컴퓨팅에서 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스(EDW)라고도 불리는 데이터 웨어하우스(DW 또는 DWH)는 보고 및 데이터 분석에 사용되는 시스템입니다.
ការបកប្រែតាមព្យញ្ជនៈ keompyuting-eseo enteopeulaijeu deiteo weeohauseu(EDW)lagodo bullineun deiteo weeohauseu(DW ttoneun DWH)neun bogo mich deiteo bunseog-e sayongdoeneun siseutem-ibnida.
EN Leverage modern cloud data warehouse services using Confluent as a persistent, real-time, bi-directional bridge between existing and new data warehouse systems
KO Confluent를 기존 데이터 웨어하우스 시스템과 새로운 데이터 웨어하우스 시스템 간의 지속적인 실시간 양방향 브리지로 사용하여 최신 클라우드 데이터 웨어하우스 서비스를 활용하십시오
ការបកប្រែតាមព្យញ្ជនៈ Confluentleul gijon deiteo weeohauseu siseutemgwa saeloun deiteo weeohauseu siseutem gan-ui jisogjeog-in silsigan yangbanghyang beulijilo sayonghayeo choesin keullaudeu deiteo weeohauseu seobiseuleul hwal-yonghasibsio
EN And, Parallel Query enables transactional and analytical workloads on the same database by allowing Aurora to maintain high transaction throughput alongside concurrent analytical queries.
KO 또한 병렬 쿼리는 Aurora가 동시 분석 쿼리와 함께 높은 트랜잭션 처리량을 유지할 수 있도록 하여 동일한 데이터베이스에서 트랜잭션 및 분석 워크로드를 지원합니다.
ការបកប្រែតាមព្យញ្ជនៈ ttohan byeonglyeol kwolineun Auroraga dongsi bunseog kwoliwa hamkke nop-eun teulaenjaegsyeon cheolilyang-eul yujihal su issdolog hayeo dong-ilhan deiteobeiseueseo teulaenjaegsyeon mich bunseog wokeulodeuleul jiwonhabnida.
| ភាសាអង់គ្លេស | ភាសាកូរ៉េ |
|---|---|
| aurora | aurora |
EN Autonomous robots moving shelves with cardboard boxes in automated warehouse. Seamless looping POV shot. Automated warehouse of the future concept. Realistic high quality 3d rendering animation.
KO 회사에서는 두 명의 남성 동료가 직장에서 함께 일하는 것을 이야기하고, 웃고있는 직장인들은 회사 팀워크에서 컴퓨터 사업 계획 프로젝트를 계획하는 것에 대해 토론하고 있다
ការបកប្រែតាមព្យញ្ជនៈ hoesa-eseoneun du myeong-ui namseong donglyoga jigjang-eseo hamkke ilhaneun geos-eul iyagihago, usgoissneun jigjang-indeul-eun hoesa tim-wokeueseo keompyuteo sa-eob gyehoeg peulojegteuleul gyehoeghaneun geos-e daehae tolonhago issda
EN You can create a single view of formatted data from multiple data sources within a data warehouse, or raw data within a data lake
KO 데이터 웨어하우스 내의 여러 데이터 원본 또는 데이터 레이크 내의 원시 데이터에서 형식이 지정된 데이터의 단일 뷰를 생성할 수 있습니다
ការបកប្រែតាមព្យញ្ជនៈ deiteo weeohauseu naeui yeoleo deiteo wonbon ttoneun deiteo leikeu naeui wonsi deiteoeseo hyeongsig-i jijeongdoen deiteoui dan-il byuleul saengseonghal su issseubnida
EN It represents a potential way for many businesses to extract value from their data, whether that be data stored in a data warehouse or real-time data generated by business operations
KO 고급 분석은 많은 기업들이 데이터웨어 하우스에 저장된 데이터나 비즈니스 운영에 의해 생성된 실시간 데이터이든 간에 데이터를 통해 가치를 창출할 수 있는 잠재적인 방법을 나타냅니다
ការបកប្រែតាមព្យញ្ជនៈ gogeub bunseog-eun manh-eun gieobdeul-i deiteoweeo hauseue jeojangdoen deiteona bijeuniseu un-yeong-e uihae saengseongdoen silsigan deiteoideun gan-e deiteoleul tonghae gachileul changchulhal su issneun jamjaejeog-in bangbeob-eul natanaebnida
EN It represents a potential way for many businesses to extract value from their data, whether that be data stored in a data warehouse or real-time data generated by business operations
KO 고급 분석은 많은 기업들이 데이터웨어 하우스에 저장된 데이터나 비즈니스 운영에 의해 생성된 실시간 데이터이든 간에 데이터를 통해 가치를 창출할 수 있는 잠재적인 방법을 나타냅니다
ការបកប្រែតាមព្យញ្ជនៈ gogeub bunseog-eun manh-eun gieobdeul-i deiteoweeo hauseue jeojangdoen deiteona bijeuniseu un-yeong-e uihae saengseongdoen silsigan deiteoideun gan-e deiteoleul tonghae gachileul changchulhal su issneun jamjaejeog-in bangbeob-eul natanaebnida
EN ETL collates all these customer data from various sources, transforms the data to adhere to a standard format, and then loads it into a data warehouse or other data source for analyzing
KO ETL은 다양한 소스에서 이러한 모든 고객 데이터를 수집하고 표준 형식을 준수하도록 데이터를 변환한 다음 데이터 웨어하우스 또는 기타 데이터 소스에 적재하여 분석합니다
ការបកប្រែតាមព្យញ្ជនៈ ETLeun dayanghan soseueseo ileohan modeun gogaeg deiteoleul sujibhago pyojun hyeongsig-eul junsuhadolog deiteoleul byeonhwanhan da-eum deiteo weeohauseu ttoneun gita deiteo soseue jeogjaehayeo bunseoghabnida
| ភាសាអង់គ្លេស | ភាសាកូរ៉េ |
|---|---|
| etl | etl |
EN Data lakes complement data warehouses with a design pattern that focuses on original raw data fidelity and long-term storage at a low cost while providing a new form of analytical agility.
KO 데이터 레이크는 새로운 형태의 분석 민첩성을 제공하면서 원래의 원시 데이터 정확도 및 장기 저장에 중점을 둔 디자인 패턴으로 웨어하우스를 보완합니다.
ការបកប្រែតាមព្យញ្ជនៈ deiteo leikeuneun saeloun hyeongtaeui bunseog mincheobseong-eul jegonghamyeonseo wonlaeui wonsi deiteo jeonghwagdo mich jang-gi jeojang-e jungjeom-eul dun dijain paeteon-eulo weeohauseuleul bowanhabnida.
EN Analytics Hybrid Cloud Data Warehouse Data Lake Data Mart
KO 애널리틱스 하이브리드 클라우드 데이터 웨어하우스 데이터 레이크 데이터 마트
ការបកប្រែតាមព្យញ្ជនៈ aeneollitigseu haibeulideu keullaudeu deiteo weeohauseu deiteo leikeu deiteo mateu
EN Organizations employing best practices are rebalancing hundreds of data integration jobs across the data lake, data warehouse, and ETL servers, as each has its own capabilities and economics.
KO 모범 관행을 채택한 조직은 각각 고유한 기능과 경제성이 있기 때문에, 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스 및 ETL 서버 전반에 걸쳐 수백 개의 데이터 통합 작업을 재조정하고 있습니다.
ការបកប្រែតាមព្យញ្ជនៈ mobeom gwanhaeng-eul chaetaeghan jojig-eun gaggag goyuhan gineung-gwa gyeongjeseong-i issgi ttaemun-e, deiteo leikeu, deiteo weeohauseu mich ETL seobeo jeonban-e geolchyeo subaeg gaeui deiteo tonghab jag-eob-eul jaejojeonghago issseubnida.
| ភាសាអង់គ្លេស | ភាសាកូរ៉េ |
|---|---|
| etl | etl |
EN The integration between Vantage and AWS means users can simply query Amazon S3 data from the AWS data warehouse without first moving the data into Vantage.
KO Vantage와 AWS 간의 통합은 사용자가 먼저 데이터를 Vantage로 이동하지 않고도 AWS 데이터 웨어하우스에서 Amazon S3 데이터를 간단히 쿼리할 수 있음을 의미합니다.
ការបកប្រែតាមព្យញ្ជនៈ Vantagewa AWS gan-ui tonghab-eun sayongjaga meonjeo deiteoleul Vantagelo idonghaji anhgodo AWS deiteo weeohauseueseo Amazon S3 deiteoleul gandanhi kwolihal su iss-eum-eul uimihabnida.
| ភាសាអង់គ្លេស | ភាសាកូរ៉េ |
|---|---|
| aws | aws |
| amazon | amazon |
EN Analytics Hybrid Cloud Data Warehouse Data Lake Data Mart
KO 애널리틱스 하이브리드 클라우드 데이터 웨어하우스 데이터 레이크 데이터 마트
ការបកប្រែតាមព្យញ្ជនៈ aeneollitigseu haibeulideu keullaudeu deiteo weeohauseu deiteo leikeu deiteo mateu
EN Organizations employing best practices are rebalancing hundreds of data integration jobs across the data lake, data warehouse, and ETL servers, as each has its own capabilities and economics.
KO 모범 관행을 채택한 조직은 각각 고유한 기능과 경제성이 있기 때문에, 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스 및 ETL 서버 전반에 걸쳐 수백 개의 데이터 통합 작업을 재조정하고 있습니다.
ការបកប្រែតាមព្យញ្ជនៈ mobeom gwanhaeng-eul chaetaeghan jojig-eun gaggag goyuhan gineung-gwa gyeongjeseong-i issgi ttaemun-e, deiteo leikeu, deiteo weeohauseu mich ETL seobeo jeonban-e geolchyeo subaeg gaeui deiteo tonghab jag-eob-eul jaejojeonghago issseubnida.
| ភាសាអង់គ្លេស | ភាសាកូរ៉េ |
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| etl | etl |
EN Data virtualization allows teams to turn dozens of independent data sources into one virtual data warehouse with nearly the same performance as a single system
KO 데이터 가상화를 통해 팀은 수십 개의 독립적인 데이터 소스를 단일 시스템과 거의 동일한 성능으로 하나의 가상 데이터웨어 하우스로 전환할 수 있습니다
ការបកប្រែតាមព្យញ្ជនៈ deiteo gasanghwaleul tonghae tim-eun susib gaeui doglibjeog-in deiteo soseuleul dan-il siseutemgwa geoui dong-ilhan seongneung-eulo hanaui gasang deiteoweeo hauseulo jeonhwanhal su issseubnida
EN In the final step of ETL, the transformed data is loaded into a data warehouse or again, another data source. There are two main ways to ‘load.’
KO ETL의 마지막 단계에서 변환된 데이터는 데이터 웨어하우스 또는 다시 다른 데이터 소스에 적재됩니다. '적재'하는 방법은 다음의 두 가지가 있습니다.
ការបកប្រែតាមព្យញ្ជនៈ ETLui majimag dangyeeseo byeonhwandoen deiteoneun deiteo weeohauseu ttoneun dasi daleun deiteo soseue jeogjaedoebnida. 'jeogjae'haneun bangbeob-eun da-eum-ui du gajiga issseubnida.
| ភាសាអង់គ្លេស | ភាសាកូរ៉េ |
|---|---|
| etl | etl |
EN Characteristics of the data destination (for example, a data warehouse) also need to be taken into account. The speed, capacity, and data interfaces of the destination may affect the load process.
KO 데이터 목적지(예: 데이터 웨어하우스)의 특성도 고려해야 합니다. 목적지의 속도, 용량 및 데이터 인터페이스는 적재 프로세스에 영향을 미칠 수 있습니다.
ការបកប្រែតាមព្យញ្ជនៈ deiteo mogjeogji(ye: deiteo weeohauseu)ui teugseongdo golyeohaeya habnida. mogjeogjiui sogdo, yonglyang mich deiteo inteopeiseuneun jeogjae peuloseseue yeonghyang-eul michil su issseubnida.
EN Data science is a multi-disciplinary approach to finding, extracting, and surfacing patterns in data through a fusion of analytical methods, domain expertise, and technology
KO 데이터 사이언스는 분석 방법, 도메인 전문성 및 기술의 융합을 통해 데이터에서 패턴을 찾고 추출하여 표면화하는 종합적인 접근 방식입니다
ការបកប្រែតាមព្យញ្ជនៈ deiteo saieonseuneun bunseog bangbeob, domein jeonmunseong mich gisul-ui yunghab-eul tonghae deiteoeseo paeteon-eul chajgo chuchulhayeo pyomyeonhwahaneun jonghabjeog-in jeobgeun bangsig-ibnida
EN Automated analytical models with big data machine learning algorithms iteratively learn from data and optimize performance
KO 빅 데이터 머신 러닝 알고리즘을 사용하는 자동화된 분석 모델은 데이터를 반복적으로 학습하고 성능을 최적화합니다
ការបកប្រែតាមព្យញ្ជនៈ big deiteo meosin leoning algolijeum-eul sayonghaneun jadonghwadoen bunseog model-eun deiteoleul banbogjeog-eulo hagseubhago seongneung-eul choejeoghwahabnida
EN Data science is a multidisciplinary approach to finding, extracting, and surfacing patterns in data through a fusion of analytical methods, domain expertise, and technology
KO 데이터 사이언스는 분석 방법, 도메인 전문성 및 기술의 융합을 통해 데이터에서 패턴을 찾고, 추출하고, 표면화하는 다학문적인 접근 방식입니다
ការបកប្រែតាមព្យញ្ជនៈ deiteo saieonseuneun bunseog bangbeob, domein jeonmunseong mich gisul-ui yunghab-eul tonghae deiteoeseo paeteon-eul chajgo, chuchulhago, pyomyeonhwahaneun dahagmunjeog-in jeobgeun bangsig-ibnida
EN The citizen data scientist is the organization’s best chance to groom scarce modeling and analytical skills that will allow them to meet urgent business demands and turn data into action
KO 시티즌 데이터 사이언티스트는 긴급한 비즈니스 요구 사항을 충족하고 데이터를 실행할 수 있는 부족한 모델링 및 분석 기술을 제공할 수 있는 조직의 가장 좋은 기회입니다
ការបកប្រែតាមព្យញ្ជនៈ sitijeun deiteo saieontiseuteuneun gingeubhan bijeuniseu yogu sahang-eul chungjoghago deiteoleul silhaenghal su issneun bujoghan modelling mich bunseog gisul-eul jegonghal su issneun jojig-ui gajang joh-eun gihoeibnida
EN As well as investing in providers of app data, In-Q-Tel has also built a technology laboratory named Lab41 in Silicon Valley to help grow their big data and analytical skills.
KO In-Q-Tel는 앱 데이터 제공 업체뿐만 아니라 실리콘 밸리 (Silicon Valley)에 Lab41이라는 이름의 기술 연구소를 구축하여 큰 데이터 및 분석 기술을 향상시킬 수 있도록 지원합니다.
ការបកប្រែតាមព្យញ្ជនៈ In-Q-Telneun aeb deiteo jegong eobcheppunman anila sillikon baelli (Silicon Valley)e Lab41ilaneun ileum-ui gisul yeongusoleul guchughayeo keun deiteo mich bunseog gisul-eul hyangsangsikil su issdolog jiwonhabnida.
EN High-speed processing using Teradata's unique massively parallel processing technology allows for highly accurate validation using all data, as opposed to validation of analytical models using sample data.
KO 테라데이타 고유의 대량 병렬 처리 기술을 사용한 고속 처리는 샘플 데이터를 사용하여 분석 모델을 검증하는 것과 달리 모든 데이터를 사용하여 매우 정확한 검증을 가능하게 합니다.
ការបកប្រែតាមព្យញ្ជនៈ teladeita goyuui daelyang byeonglyeol cheoli gisul-eul sayonghan gosog cheolineun saempeul deiteoleul sayonghayeo bunseog model-eul geomjeunghaneun geosgwa dalli modeun deiteoleul sayonghayeo maeu jeonghwaghan geomjeung-eul ganeunghage habnida.
EN They bring the desired data science languages, analytical tools, and engines to the data.
KO 원하는 데이터 사이언스 언어, 분석적인 도구 및 엔진을 데이터로 가져옵니다.
ការបកប្រែតាមព្យញ្ជនៈ wonhaneun deiteo saieonseu eon-eo, bunseogjeog-in dogu mich enjin-eul deiteolo gajyeoobnida.
EN Adopt an analytical data architecture that optimizes the use of diverse data management technologies.
KO 분석 데이터 아키텍처를 채택하여 다양한 데이터 관리 기술의 사용을 최최적화할 수 있습니다.
ការបកប្រែតាមព្យញ្ជនៈ bunseog deiteo akitegcheoleul chaetaeghayeo dayanghan deiteo gwanli gisul-ui sayong-eul choechoejeoghwahal su issseubnida.
EN Data science is a multi-disciplinary approach to finding, extracting, and surfacing patterns in data through a fusion of analytical methods, domain expertise, and technology
KO 데이터 사이언스는 분석 방법, 도메인 전문성 및 기술의 융합을 통해 데이터에서 패턴을 찾고 추출하여 표면화하는 종합적인 접근 방식입니다
ការបកប្រែតាមព្យញ្ជនៈ deiteo saieonseuneun bunseog bangbeob, domein jeonmunseong mich gisul-ui yunghab-eul tonghae deiteoeseo paeteon-eul chajgo chuchulhayeo pyomyeonhwahaneun jonghabjeog-in jeobgeun bangsig-ibnida
EN Automated analytical models with big data machine learning algorithms iteratively learn from data and optimize performance
KO 빅 데이터 머신 러닝 알고리즘을 사용하는 자동화된 분석 모델은 데이터를 반복적으로 학습하고 성능을 최적화합니다
ការបកប្រែតាមព្យញ្ជនៈ big deiteo meosin leoning algolijeum-eul sayonghaneun jadonghwadoen bunseog model-eun deiteoleul banbogjeog-eulo hagseubhago seongneung-eul choejeoghwahabnida
EN Amazon Aurora Parallel Query is a feature of the Amazon Aurora database that provides faster analytical queries over your current data, without having to copy the data into a separate system
KO Amazon Aurora 병렬 쿼리는 데이터를 별도의 시스템으로 복사할 필요 없이 현재 데이터에 대한 분석 쿼리를 더 빠르게 제공하는 Amazon Aurora 데이터베이스의 기능입니다
ការបកប្រែតាមព្យញ្ជនៈ Amazon Aurora byeonglyeol kwolineun deiteoleul byeoldoui siseutem-eulo bogsahal pil-yo eobs-i hyeonjae deiteoe daehan bunseog kwolileul deo ppaleuge jegonghaneun Amazon Aurora deiteobeiseuui gineung-ibnida
| ភាសាអង់គ្លេស | ភាសាកូរ៉េ |
|---|---|
| amazon | amazon |
| aurora | aurora |
EN Analytical applications that process raw data into data insights for optimized processes
KO 원시 데이터를 최적화된 프로세스를 위한 데이터 통찰력으로 처리하는 분석 애플리케이션
ការបកប្រែតាមព្យញ្ជនៈ wonsi deiteoleul choejeoghwadoen peuloseseuleul wihan deiteo tongchallyeog-eulo cheolihaneun bunseog aepeullikeisyeon
EN Data science is a multidisciplinary approach to finding, extracting, and surfacing patterns in data through a fusion of analytical methods, domain expertise, and technology
KO 데이터 사이언스는 분석 방법, 도메인 전문성 및 기술의 융합을 통해 데이터에서 패턴을 찾고, 추출하고, 표면화하는 다학문적인 접근 방식입니다
ការបកប្រែតាមព្យញ្ជនៈ deiteo saieonseuneun bunseog bangbeob, domein jeonmunseong mich gisul-ui yunghab-eul tonghae deiteoeseo paeteon-eul chajgo, chuchulhago, pyomyeonhwahaneun dahagmunjeog-in jeobgeun bangsig-ibnida
EN The citizen data scientist is the organization’s best chance to groom scarce modeling and analytical skills that will allow them to meet urgent business demands and turn data into action
KO 시티즌 데이터 사이언티스트는 긴급한 비즈니스 요구 사항을 충족하고 데이터를 실행할 수 있는 부족한 모델링 및 분석 기술을 제공할 수 있는 조직의 가장 좋은 기회입니다
ការបកប្រែតាមព្យញ្ជនៈ sitijeun deiteo saieontiseuteuneun gingeubhan bijeuniseu yogu sahang-eul chungjoghago deiteoleul silhaenghal su issneun bujoghan modelling mich bunseog gisul-eul jegonghal su issneun jojig-ui gajang joh-eun gihoeibnida
EN As well as investing in providers of app data, In-Q-Tel has also built a technology laboratory named Lab41 in Silicon Valley to help grow their big data and analytical skills.
KO In-Q-Tel는 앱 데이터 제공 업체뿐만 아니라 실리콘 밸리 (Silicon Valley)에 Lab41이라는 이름의 기술 연구소를 구축하여 큰 데이터 및 분석 기술을 향상시킬 수 있도록 지원합니다.
ការបកប្រែតាមព្យញ្ជនៈ In-Q-Telneun aeb deiteo jegong eobcheppunman anila sillikon baelli (Silicon Valley)e Lab41ilaneun ileum-ui gisul yeongusoleul guchughayeo keun deiteo mich bunseog gisul-eul hyangsangsikil su issdolog jiwonhabnida.
EN It could take days to bring together up to 200 million lines of data from 100 different systems into a data warehouse to then build a portion of one usable dashboard
KO 100개의 다른 시스템에서 들어오는 최대 2억 줄의 데이터를 한데 모아 데이터 웨어하우스로 보낸 다음, 사용할 수 있는 하나의 대시보드 일부를 구축하는 데 며칠이 걸릴 수 있었습니다
ការបកប្រែតាមព្យញ្ជនៈ 100gaeui daleun siseutem-eseo deul-eooneun choedae 2eog jul-ui deiteoleul hande moa deiteo weeohauseulo bonaen da-eum, sayonghal su issneun hanaui daesibodeu ilbuleul guchughaneun de myeochil-i geollil su iss-eossseubnida
EN PepsiCo gathers data from retail customers, consolidating warehouse, point-of-sale and production data
KO PepsiCo는 소매 고객, 통합 창고, 판매 시점 및 생산 영역의 데이터를 수집합니다
ការបកប្រែតាមព្យញ្ជនៈ PepsiConeun somae gogaeg, tonghab chang-go, panmae sijeom mich saengsan yeong-yeog-ui deiteoleul sujibhabnida
EN To drive this efficiency and visibility, Norfolk Southern uses Teradata Vantage to unify internal and external data sources in a central data warehouse to gain an accurate picture of the future demands of its network.
KO 노퍽 서던은 이러한 효율성과 가시성을 높이기 위해 테라데이타 Vantage로 중앙 데이터웨어하우스의 내부 및 외부 데이터 소스를 통합하여 미래의 철도망 요건을 정확하게 파악합니다.
ការបកប្រែតាមព្យញ្ជនៈ nopeog seodeon-eun ileohan hyoyulseong-gwa gasiseong-eul nop-igi wihae teladeita Vantagelo jung-ang deiteoweeohauseuui naebu mich oebu deiteo soseuleul tonghabhayeo milaeui cheoldomang yogeon-eul jeonghwaghage paaghabnida.
EN A data mart is a subject-oriented slice of the data warehouse logical model serving a narrow group of users.
KO 데이터 마트는 제한된 사용자 그룹에 서비스를 제공하는 데이터 웨어하우스 논리 모델의 주제 지향적인 한 부분입니다.
ការបកប្រែតាមព្យញ្ជនៈ deiteo mateuneun jehandoen sayongja geulub-e seobiseuleul jegonghaneun deiteo weeohauseu nonli model-ui juje jihyangjeog-in han bubun-ibnida.
EN This makes it possible to manage security and access-rights appropriately, which eliminates the need to build a data mart or a separate data warehouse
KO 이를 통해 보안 및 접근 권한을 적절하게 관리할 수 있으므로 데이터 마트 또는 별도의 데이터웨어하우스를 구축할 필요가 없습니다
ការបកប្រែតាមព្យញ្ជនៈ ileul tonghae boan mich jeobgeun gwonhan-eul jeogjeolhage gwanlihal su iss-eumeulo deiteo mateu ttoneun byeoldoui deiteoweeohauseuleul guchughal pil-yoga eobs-seubnida
EN Apache Hive is an open-source data warehouse infrastructure that provides tools for data summarization, query and analysis
KO Apache Hive는 데이터 요약, 쿼리 및 분석을 위한 도구를 제공하는 오픈 소스 데이터 웨어하우스 인프라입니다
ការបកប្រែតាមព្យញ្ជនៈ Apache Hiveneun deiteo yoyag, kwoli mich bunseog-eul wihan doguleul jegonghaneun opeun soseu deiteo weeohauseu inpeulaibnida
EN Augment data from sensors and other IoT devices with other supply chain data, such as warehouse and transactional information, to provide more granular visibility.
KO 창고 및 거래 정보와 같은 다른 공급망 데이터로 센서 및 기타 IoT 장치의 데이터를 보강하여 보다 세분화된 가시성을 제공합니다.
ការបកប្រែតាមព្យញ្ជនៈ chang-go mich geolae jeongbowa gat-eun daleun gong-geubmang deiteolo senseo mich gita IoT jangchiui deiteoleul boganghayeo boda sebunhwadoen gasiseong-eul jegonghabnida.
EN Explore the next generation of data architecture with the father of the data warehouse, Bill Inmon.
KO 데이터 웨어하우스의 창시자, Bill Inmon과 함께 차세대 데이터 아키텍처를 살펴보세요.
ការបកប្រែតាមព្យញ្ជនៈ deiteo weeohauseuui changsija, Bill Inmongwa hamkke chasedae deiteo akitegcheoleul salpyeoboseyo.
EN In full load, all the data prepared in the ‘transform’ step is loaded into the data warehouse as a single batch
KO 전체 적재에서는 '변환' 단계에서 준비된 모든 데이터가 단일 배치로 데이터 웨어하우스에 적재됩니다
ការបកប្រែតាមព្យញ្ជនៈ jeonche jeogjaeeseoneun 'byeonhwan' dangyeeseo junbidoen modeun deiteoga dan-il baechilo deiteo weeohauseue jeogjaedoebnida
EN Real-time ETL systems use continuous data processing to extract data from multiple sources and store them in the warehouse
KO 실시간 ETL 시스템은 연속 데이터 처리를 사용하여 여러 소스에서 데이터를 추출하고 웨어하우스에 저장합니다
ការបកប្រែតាមព្យញ្ជនៈ silsigan ETL siseutem-eun yeonsog deiteo cheolileul sayonghayeo yeoleo soseueseo deiteoleul chuchulhago weeohauseue jeojanghabnida
| ភាសាអង់គ្លេស | ភាសាកូរ៉េ |
|---|---|
| etl | etl |
EN Analytical Services: tailored reports and data services
KO Analytical Services: 맞춤형 리포트 및 데이터 서비스
ការបកប្រែតាមព្យញ្ជនៈ Analytical Services: majchumhyeong lipoteu mich deiteo seobiseu
EN Analytical Services also offer data integration services such as:
KO Analytical Services는 다음과 같은 데이터 통합 서비스도 제공합니다.
ការបកប្រែតាមព្យញ្ជនៈ Analytical Servicesneun da-eumgwa gat-eun deiteo tonghab seobiseudo jegonghabnida.
EN web integration services to support national research assessment exercises: Analytical Services can provide Scopus bibliometric data for your national research assessment exercise
KO 국가 연구 평가 활동을 지원하기 위한 웹 통합 서비스: Analytical Services는 국가 연구 평가 활동 지원을 위해 Scopus 통계 분석 데이터를 제공할 수 있습니다
ការបកប្រែតាមព្យញ្ជនៈ gugga yeongu pyeong-ga hwaldong-eul jiwonhagi wihan web tonghab seobiseu: Analytical Servicesneun gugga yeongu pyeong-ga hwaldong jiwon-eul wihae Scopus tong-gye bunseog deiteoleul jegonghal su issseubnida
EN We may also share data to our developer community or third parties for analytical or other purposes.
KO 당사의 개발자 커뮤니티 또는 타사와 분석 등의 목적으로 데이터를 공유할 수도 있습니다.
ការបកប្រែតាមព្យញ្ជនៈ dangsaui gaebalja keomyuniti ttoneun tasawa bunseog deung-ui mogjeog-eulo deiteoleul gong-yuhal sudo issseubnida.
EN Creators build analytical content – which can include the design, cleaning and curation of data sources, and the creation of visualisations and dashboards.
KO Creator는 분석 콘텐츠를 작성합니다. 여기에는 데이터 원본의 설계, 정리 및 선별이 포함되고 비주얼리제이션과 대시보드의 생성도 포함됩니다.
ការបកប្រែតាមព្យញ្ជនៈ Creatorneun bunseog kontencheuleul jagseonghabnida. yeogieneun deiteo wonbon-ui seolgye, jeongli mich seonbyeol-i pohamdoego bijueollijeisyeongwa daesibodeuui saengseongdo pohamdoebnida.
EN Automate analytical models with algorithms that iteratively learn from data and optimize performance
KO 데이터로 반복 학습하고 성능을 최적화하는 알고리즘을 통해 분석 모델을 자동화합니다
ការបកប្រែតាមព្យញ្ជនៈ deiteolo banbog hagseubhago seongneung-eul choejeoghwahaneun algolijeum-eul tonghae bunseog model-eul jadonghwahabnida
EN Data fuels mission-critical operations, analytical processes, and customer experience
KO 데이터는 미션 크리티컬 운영, 분석 프로세스 및 고객 환경을 개선시킵니다
ការបកប្រែតាមព្យញ្ជនៈ deiteoneun misyeon keulitikeol un-yeong, bunseog peuloseseu mich gogaeg hwangyeong-eul gaeseonsikibnida
បង្ហាញការបកប្រែ {លទ្ធផលចុងក្រោយ} នៃ 50 ការបកប្រែ
ការបកប្រែស្រដៀងគ្នា
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