Оглавление:

Поддерживает ли MS Access использование аналитических данных?
Поддерживает ли MS Access использование аналитических данных?

Видео: Поддерживает ли MS Access использование аналитических данных?

Видео: Поддерживает ли MS Access использование аналитических данных?
Видео: Сравнение систем Pentaho vs Access 2024, Декабрь
Anonim

Самый мощный Анализ данных Программа для Microsoft Access . Microsoft Access запросы предлагают базовые анализ данных . Для более сложных вычислений и обработки вещественных чисел программирование является требуется, иногда много, или вам нужно экспортировать данные в другую программу.

Люди также спрашивают, какая база данных лучше всего подходит для аналитики?

MySQL, Amazon Redshift, BigQuery и PostgreSQL - все это хороший реляционный база данных выбор. Если вы видите данные с меньшей логикой и большим потоком, например документ, вы думаете, как нереляционный база данных . Тебе нужно аналитика на таких материалах, как электронная почта, подкасты, социальные сети, информация ГИС и отчеты?

Также знайте, актуален ли Microsoft Access в 2019 году? Официальная дата закрытия для Доступ Веб-приложения и веб-базы данных в Офис 365 был назначен на апрель 2018 года. Несмотря на удаление Доступ из своего онлайн-пакета для повышения производительности, Microsoft продолжил разработку программного обеспечения для настольных ПК, выпустив Доступ 2019 в сентябре 2018 г. в рамках Офис 2019.

При этом что такое хранилище аналитических данных?

An аналитический база данных, также называемая аналитический база данных, это система только для чтения, которая магазины исторический данные по бизнес-метрикам, таким как показатели продаж и уровни запасов. Информация регулярно обновляется с учетом последних транзакций. данные из операционных систем организации.

Когда мне следует использовать базу данных NoSQL?

Вы можете выбрать базу данных NoSQL по следующим причинам:

  1. Для хранения больших объемов данных, которые могут практически не иметь структуры. Базы данных NoSQL не ограничивают типы данных, которые вы можете хранить вместе.
  2. Чтобы максимально использовать облачные вычисления и хранилище.
  3. Для ускорения разработки.
  4. Для повышения горизонтальной масштабируемости.

Рекомендуемые: