Разница между интеллектуальным анализом данных и хранением данных

Data Mining vs Data Warehousing

Термины «интеллектуальный анализ данных» и «хранилище данных» относятся к области управления данными. Это программы сбора данных, которые в основном используются для изучения и анализа статистики, моделей и измерений в огромном количестве данных..

Сбор данных

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

Процедуры интеллектуального анализа данных следуют за углубленным изучением и сбором информации путем идентификации конкретных тенденций на основе данных и запросов, которые генерирует пользователь. Основная цель программного обеспечения для интеллектуального анализа данных заключается в выявлении необычных схем, мошенничестве, связанном, в частности, с финансами, и создании управляемых программ для улучшения маркетинга.

Программное обеспечение для интеллектуального анализа данных в основном используется из-за огромного количества собранных данных. Данные поступают через сканеры, прямой почтовый ответ, банкоматы, журналы веб-сервера, демографические данные, замкнутые камеры, транзакции по кредитным картам и множество других источников. Вся эта информация должна быть проверена и обобщена до проведения любого анализа. Этот процесс классифицируется как хранилище данных. Следующим шагом является сортировка этой информации с помощью различных процедур, интегрированных в интеллектуальный анализ данных..

Программное обеспечение для 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 главным образом 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 анализа данных. Хранилище данных - это сложная компьютерная система с большим объемом памяти. Данные из всех источников направляются в этот источник, где данные очищаются для удаления противоречивой и избыточной информации. Процесс хранилища данных обеспечивает централизованный доступ к данным..

Сложные и сложные методы сбора и обработки данных являются основными источниками для организаций, создающих эффективные и действенные средства хранения данных. Они являются важным активом для компаний, чтобы поддерживать свою прибыльность, эффективность и конкурентные преимущества. Собранные данные проходят через процесс, называемый управлением жизненным циклом данных..

Хранилище данных использует методы для относительных систем управления базами данных, такие как извлечение, загрузка, преобразование и реляционная обработка онлайн-приложений. Существует четыре характеристики методов хранения данных. Это: предметный дизайн, интеграция с данными, энергонезависимое изображение состояний, данные и временные варианты данных.

Резюме:

1. Методы интеллектуального анализа данных и хранилища данных являются частью системы управления данными.
2. Хранилище данных в основном связано со сбором данных, а анализ данных - с анализом и обобщением важной информации для организации..
3. Методы добычи данных и процессов хранилищ данных различны.