24 - 연습 요약

학습 목표 커버리지

1. Foundry에서 분석 가능한 주요 데이터 유형 검토하기.

   • 테이블 형태의 데이터
   • 온톨로지 데이터
   • 지리 공간 데이터
   • 시계열 데이터

2. 원하는 분석 결과를 위해 최적의 Foundry 애플리케이션 선택하기.

   • Contour
   • Code Workbook
   • Object Explorer
   • Quiver
   • Foundry Map

3. 다음 Foundry 데이터 유형의 계보, 최신성, 사용량 및 건강 상태 확인하기.

   • 테이블 형태
   • 온톨로지
   • 지리 공간
   • 시계열

학습내용

• 시계열은 시간에 따라 측정할 수 있는 데이터 점의 모음입니다.
• 대규모, 고주파, 그리고/또는 장기간에 걸쳐 기록된 시간 데이터가 있는 경우 Foundry의 시계열 기능을 사용하는 것을 고려해야 합니다.
• 시계열 데이터셋은 적어도 세 개의 열을 갖습니다: 시리즈 ID, 값, 타임스탬프.
• 시계열 오브젝트 유형은 Ontology Manager 애플리케이션에서 생성되며, 시계열 메타데이터 데이터셋에 의해 지원됩니다.
• 시계열 데이터셋을 시계열로 접근하기 전에, 당신 또는 당신의 동료들은 그 데이터셋에 시계열 동기화를 생성하고 실행해야 합니다.
• Quiver는 Foundry의 핵심 애플리케이션으로 시계열 분석을 담당합니다.
• 데이터/시간 정보가 있는 데이터셋이 꼭 자격이 있는 시계열 데이터셋이 아닐 수 있습니다. 분석가들은 Contour, Code Workbook, Quiver 그리고 다른 Foundry 분석 애플리케이션을 사용하여 추가 구성 없이 테이블 형태와 온톨로지 이벤트 데이터셋의 날짜와 시간 정보를 분석할 수 있습니다.