“データソース “という言葉を初めて聞いたのは、子供の頃の理科の授業だったのではないでしょうか。 当時の「ソース」は、より大きなデータセットから導き出された平均値の表であったことは間違いない。 なぜそれをソースと呼ぶかというと、データの来歴がわかるからです。 しかし、これが「データソース」と言う意味なのでしょうか？
このデータは、データベースのテーブルが格納されている場所と、エンタープライズソフトウェアがロジックオブジェクトを実行する場所を指定します。 データソースとは、データが最初に作成される場所や、物理的な素材がデジタル化される場所のことを指します。 しかし、どんなに洗練されたデータでも、他のプロセスがアクセスして使用すれば、ソースとして使用することができます。 では、企業はこれらのデータをどのように収集し、活用すればよいのでしょうか。 調べてみよう。
データソースとは何ですか？
データソースとは、情報が集まっている場所のことです。 ソースは、データベース、フラットファイル、XMLドキュメントなど、システムが読み取ることができるフォーマットであれば何でもよい。 入力は、ワークフローで利用される情報を含むレコードのセットとして取り込まれます。 顧客情報、会計番号、販売、物流など、すべての情報を含めることができます。
ファクトチェックのための「データソース」という言葉を聞いたことがある人は間違いないでしょう。 数字を含む記事を読むとき。 提供者が誰なのか、ブログなのか政府のサイトなのか、気になりますよね。 この場合、検索するのは、データよりも権威です。 しかし、お互い同じ言葉を使っています。
データソースの種類
貢献は、データの収集、内容、種類、場所などの多様性を広げています。 データソースの大半は、技術的にマシンデータソースとファイルデータソースの2つのグループに分けられるかもしれません。
機械とファイルのデータソースは、保存、検索、使用方法が異なります。
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マシンデータソース
ユーザーが指定するマシンデータソースは、データを吸収するシステム上に存在する必要があり、容易に共有することはできません。 マシンデータソースは、他のデータソースと同様に、必須ソフトウェアソースやドライバマネージャなど、データへの接続に必要なすべての情報を提供しますが、ユーザーはDSNをショートカットとして使用するだけで、接続の開始やデータの問い合わせができます。
環境要素、データベース構成設定、またはコンピュータやアプリケーションの内部の場所が、接続情報の保存に使用されます。 例えば、Oracleのデータソースには、どのデバイスを使用するか、ドライバエンジン、あるいはシステムIDやユーザID、検証など、標準的な接続チェーンの適切な部分に関する情報が含まれています。
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ファイルデータソース
すべてのリンク情報は、ファイルデータソースで共有された1つのコンピュータファイル内に含まれています。 またはリサーチ・リポジトリー. ファイルデータソースは、様々なアプリケーション、システム、またはユーザーに割り当てられていない。
したがって、マシンデータソースのようなデータソース名（DSN）を持ちません。 各ファイルには、たった1つのデータソースのルーターが含まれています。
他のコンピュータデータベースと同様に、ファイルデータソースは編集やコピーすることができます。 ユーザーやシステムが共通の接続（個々のコンピューターやサーバー間でデータソースを転送すること）を行うことができ、データ接続のプロセスを合理化することが可能です。
例えば、複数のプログラムやユーザーが同時にアクセスする可能性のある、ある種の共有リソースにデータソースを保存することである。
データソースの機能
最後に、ユーザーやアプリケーションがデータを接続し、適切な場所に移動するのを支援するために設計されています。 重要な技術データを一箇所に集めて保存しているのです。 その結果、データ消費者は、データの処理とその最適な利用方法の決定に集中することができます。
より使いやすく、わかりやすいリンクの提示を目指します。 そのため、異なるシステムをより効果的に統合するために、データソースを使用する必要があります。 株主の皆様が、複雑で低レベルな接続データの扱いやトラブルシューティングを行う負担を軽減することができるからです。
また、この接続データは隠蔽されていますが、必要な時にはいつでも利用できます。 また、このデータは統一された場所と形式で保存されるため、マイグレーションや計画的なシステム構造の変更など、他のオペレーションを容易にすることができます。
データソースの活用事例をご紹介します。
データソースとしては、各種データベースが挙げられます。
オンラインでモノを販売する靴のブランドを考えてみましょう。 本サイトでは、在庫データベースのデータを使用して、商品の在庫切れを判断しています。 このシナリオでは、株価記録はデータソースであり、消費者にウェブサイトを提供するウェブプログラムによって取得される。
データベース管理の文脈でこの言葉がどのように使われているかに注目することで、どのような種類のデータソースが存在し、どのように動作し、どのような場合に有益であるかを理解するのに役立ちます。
次のように考えてください：オンラインの劇場演劇のチケットが視聴者によって購入されている。 どの席が空いているのか、どの席が埋まっているのか、お客様にホームページでお知らせする必要があります。 このデータは、チケットデータベースから収集されます。 ここでのデータソースはデータベースです。 トランザクションの成功は、データの正しさとデータソースへのリンクの信頼性に依存します。
結論
企業は、変化する市場の状況に適応し、物流上の問題を解決し、消費者体験を向上させる新しい方法を発見するために知識を利用することができます。 データソーシングによって、自社の活動を改めて見直すことができるかもしれません。
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