Разница между интеллектуальным анализом данных и хранилищем данных

Интеллектуальный анализ данных против хранилищ данных

Термины «добычи данных» и «хранилищ данных» связаны с полем данных управления . Это программы сбора данных, которые в основном используются для изучения и анализа статистики, закономерностей и измерений огромного количества данных.

Сбор данных

Термин «интеллектуальный анализ данных» используется для процесса, который включает анализ данных с точки зрения различных точек зрения и обобщение этих данных в полезную информацию. Программное обеспечение интеллектуального анализа данных обрабатывает информацию таким образом, чтобы регулировать данные либо для сокращения затрат, либо для увеличения доходов, либо для того и другого.

Процедуры интеллектуального анализа данных следуют за углубленным изучением и сбором информации путем выявления конкретных тенденций на основе данных и запросов, которые генерируются пользователем. Основная цель программного обеспечения интеллектуального анализа данных - выявление необычных закономерностей, выявление мошенничества, в частности, связанного с финансами, и создание управляемых программ для улучшения маркетинга.

Программное обеспечение интеллектуального анализа данных используется в основном из-за огромного количества собранных данных. Данные поступают через сканеры, прямую почтовую рассылку , банкоматы, журналы веб-серверов, демографические данные, камеры видеонаблюдения, транзакции по кредитным картам и многие дополнительные источники. Вся эта информация должна быть проверена и обобщена до того, как будет проводиться какой-либо анализ. Этот процесс относится к категории хранилищ данных. Следующим шагом является сортировка этой информации с помощью различных процедур, интегрированных в интеллектуальный анализ данных.

Программное обеспечение интеллектуального анализа данных использует различные этапы. Первым шагом является предварительная обработка данных, которая включает в себя: выбор данных, очистку данных, удаление шума и преобразование данных. После создания этих общих единиц информации создаются новые поля. Следующим шагом является построение модели интеллектуального анализа данных. Здесь создается перспективная модель для обобщения полезной информации. Последний шаг - оценка модели интеллектуального анализа данных.

В настоящее время интеллектуальный анализ данных необходим в основном из-за растущей конкуренции в бизнесе. Компании конкурируют с точки зрения услуг, персонализации, безопасности и предприятий в реальном времени.

Хранилище данных

Хранилище данных - это процесс сбора и хранения данных, которые впоследствии могут быть проанализированы для интеллектуального анализа данных. Хранилище данных - это сложная компьютерная система с большой емкостью хранения. Данные из всех источников направляются в этот источник, где данные очищаются для удаления противоречивой и избыточной информации. Процесс хранения данных обеспечивает централизованный доступ к данным.

Сложные и замысловатые методы сбора и обработки данных являются для организаций основными источниками создания эффективных и действенных хранилищ данных. Это важный актив для компаний, позволяющий поддерживать свою прибыльность, эффективность и конкурентные преимущества. Собранные данные проходят через процесс, называемый Data Life Cycle Management.

Хранилище данных использует методы для систем управления относительными базами данных, такие как извлечение, загрузка, преобразование и обработка реляционных онлайн-приложений. Есть четыре характеристики методов создания хранилищ данных. К ним относятся: тематический дизайн, интеграция с данными, энергонезависимое изображение состояний, данные и временные представления данных.

Резюме:

  1. Методы интеллектуального анализа данных и хранилищ данных являются частью системы управления данными.
  2. Хранилище данных в основном занимается сбором данных, в то время как интеллектуальный анализ данных занимается анализом и обобщением важной информации для организации.
  3. Методы интеллектуального анализа данных и процессы хранения данных различны.

Подробнее о: , , ,