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第4回はデータベースの設計と、データベースの種類のお話です。
データベースの設計は、データベース論Ⅰ・Ⅱでじっくり学習することになるはずです。
ここでは、ざっくり理解するというところでしょうか。
授業内容
※講義時間はメモできておりません🙇
(授業内容)
第4回：データベース技術
第1講：データベースの設計･･･？
第2講：CASEツール･･･？
第3講：データウェアハウス･･･？
第4講：データマート･･･？
(第4回全体)
講義時間：？
テキスト：98ページ
授業振り返り
第1講はデータベース設計のお話です。
データベース設計の方法としてのIDEFが紹介されています。
データベース設計は第1講だけですが、おなかイッパイですね。
第2講以降は、データベースそのもののお話です。
IDEF
アメリカ発祥のシステム・ソフトウェアの設計のための方法論です。
もともとは米国空軍のプロジェクトのために開発されたものです。
それを基にNIST(米国国立標準技術研究所)がIDEF0として発表、以後さまざまな「IDEFファミリ」が発表されています。
ルールとは面倒なものです。
でも、自分ルールだと、他の人に理解してもらうためにはいちいち説明が必要です。
そこで、システム・ソフトウェア開発、データベース設計では、だれもが知っている、知っていなくてもインターネットで検索する、書籍で学習するなどで、知ることができるルールを使うと便利です。・・・という感じくらいを押さえておけばよいと思います。(^^；
データウェアハウス・データマート・データマイニング
データウェアハウスとは、多数の生(ロー)データがあるデータベースのことです。
データマートは、データウェアハウスから精選したデータがあるデータベースのことです。
特に現代はありとあらゆる行為がデータ化されます。
スーパーやコンビニのレジの情報、駅の改札、インターネットで何を検索したかなど。
日々大量のデータが蓄積されます。
一見役に立たないデータかもしれませんが、実はお宝が眠っているかもしれません。
膨大なデータの山から役立つ情報を引き出すことをデータマイニングといいます。
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