3.6 סורווייס לינגקט צו גרויס דאַטן קוואלן
פֿאַרבעסערן סערווייז צו גרויס דאַטן קוואלן ינייבאַלז איר צו פּראָדוצירן עסטאַמאַץ וואָס וואָלט זיין אוממעגלעך מיט יעדער דאַטן מקור ינדיווידזשואַלי.
רובֿ סערווייז זענען שטיין-אַליין, זיך-קאַנטיינד השתדלות. זיי טאָן ניט בויען אויף יעדער אנדערע, און זיי טאָן ניט נעמען נוצן פון אַלע די אנדערע דאַטן אין די וועלט. דאָס וועט טוישן. עס איז נאָר צו פיל צו זיין געוויינט דורך פארבינדונג פון יבערבליק דאַטן צו די גרויס דאַטע קוואלן דיסקאַסט אין קאַפּיטל 2. דורך קאַמביינינג די צוויי טייפּס פון דאַטן, עס איז אָפט מעגלעך צו טאָן עפּעס וואָס איז אוממעגלעך מיט יעדער איינער ינדיווידזשואַלי.
עס זענען אַ פּאָר פון פאַרשידענע וועגן וואָס יבערבליק דאַטן קענען זיין קאַמביינד מיט גרויס דאַטן קוואלן. אין דעם אָפּטיילונג, איך וועט באַשרייַבן צוויי אַפּראָוטשיז וואָס זענען נוצלעך און בוילעט, און איך וועל זיי רופן זיי ענריטשט אַסקינג און אַמפּלאַפייד אַסקינג (פיגורע 3.12). כאָטש איך בין געגאנגען צו אילוסטרירן יעדער צוגאַנג מיט אַ דיטיילד בייַשפּיל, איר זאָל דערקענען אַז דאָס איז גענעראַל רעסאַפּיז אַז קען זיין געוויינט מיט פאַרשידענע טייפּס פון יבערבליק דאַטן און פאַרשידענע טייפּס פון גרויס דאַטן. דערצו, איר זאָל באַמערקן אַז יעדער פון די ביישפילן קען זיין וויוד אין צוויי פאַרשידענע וועגן. דערנאָך צוריק צו די געדאנקען אין קאַפּיטל 1, עטלעכע מענטשן וועלן זען די שטודיום ווי ביישפּיל פון "קוסטאָממאַדעד" יבערבליק דאַטן ענכאַנסינג "גרייטמייד" גרויס דאַטן, און אנדערע וועט זען זיי ווי ביישפילן פון "גרייטמאַדע" גרויס דאַטן ענכאַנסינג "קוסטאָממאַדעד" יבערבליק דאַטן. איר זאָל קענען זען ביידע קוקן. צום סוף, איר זאָל באַמערקן אַז די ביישפילן זענען קלעראַפייד אַז סערווייז און גרויס דאַטן קוואלן זענען קאַמפּלאַמאַנץ און ניט סאַבסטאַטוץ.
פיגורע 3.12: צוויי וועגן צו פאַרבינדן גרויס דאַטע קוואלן און יבערבליק דאַטן. אין ענריטשט אַסקינג (אָפּטיילונג 3.6.1), די גרויס דאַטע מקור האט אַ האַרץ מעסטן פון אינטערעס און די יבערבליק דאַטע בויען די נייטיק קאָנטעקסט אַרום אים. אין אַמפּלאַפייד אַסקינג (אָפּטיילונג 3.6.2), די גרויס דאַטע מקור טוט נישט האָבן אַ האַרץ מאָס פון אינטערעס, אָבער עס איז געניצט צו אַמפּלאַפיי די יבערבליק דאַטן.
