Разница между хранилищем данных и интеллектуальным анализом данных

Данные складирования и интеллектуальный анализ данных являются два важными процессами , связанных с компиляцией, организаций и извлечения полезных данных. В хранилищах данных данные компилируются и организуются в общую базу данных , а при интеллектуальном анализе данных полезные данные извлекаются из баз данных.

Этот пост перенесет вас в мир хранилищ данных и интеллектуального анализа данных, чтобы помочь вам понять их разницу. Итак, приступим

Что такое хранилище данных?

Термин «хранилище данных» относится к комбинации нескольких частей данных из разных источников. Наряду с компиляцией данных проводится полная проверка качества, точности и непротиворечивости данных.

Несколько баз данных объединяются, чтобы предоставить данные, которые поступают в соответствующее хранилище данных. Более того, данные, хранящиеся в хранилище, организованы в определенном виде и схеме. Он дополнительно расширяет определение типа данных и использует его соответствующим образом.

Хранилище данных — это процесс, который помогает в принятии решений путем очистки данных, консолидации данных и интеграции данных. Процедура полностью цифровая, и результаты быстрые по сравнению с традиционными способами.

Определение хранилища данных

Хранилище данных — это среда, в которой ключевые данные из разных источников хранятся в определенной схеме. Хранилище данных — это реляционная база данных, которая используется для отчетов и анализа данных.

Особенности хранилища данных

Хранилище данных предназначено в основном для запросов и анализа, а не для обработки транзакций. Хранилище данных обычно предназначено для поддержки различных функций управления, связанных с управлением.

Тенденция к хранению данных сильно изменилась за последние несколько лет. Все пользователи начали осознавать важность необходимости правильной обработки данных. Поэтому важно взглянуть на некоторые ключевые особенности хранилища данных.

1. Сотрудничество

Анализ данных — непростая задача, особенно если они поступают из разных мест и типов. Процесс в основном сосредоточен на интеграции данных из негомологичных источников. Это в конечном итоге повышает эффективность анализа данных в долгосрочной перспективе.

2. Вариант во времени

Данные являются неполными, если на них отсутствует точная метка времени. Это помогает определить временную шкалу, в течение которой набор данных был загружен в хранилище данных. Это помогает с историческим представлением при управлении данными.

3. Предметно-ориентированный

Хранилище данных зависит от конкретной ориентации, которая считается ключевой функцией. Он концентрируется на нескольких предметах, таких как выручка, продажи, реклама и т. Д. Процесс анализа данных получает огромную помощь из-за того же.

4. Энергонезависимая

Данные, имеющиеся в хранилище, не изменяются. Другими словами, предыдущие данные не стираются после обновления новых наборов данных в системе. Несомненно, что другие оперативные базы данных подвержены частым изменениям.

Преимущества хранилища данных

Некоторые из заметных преимуществ хранилища данных, на которые следует обратить внимание:

1. Хранилище данных единообразно и предлагает качественные данные
2. Хранилище данных играет ключевую роль в снижении затрат
3. Хранилище данных обеспечивает более своевременный доступ к данным
4. Хранилище данных обеспечивает оптимальную производительность и продуктивность

Что такое интеллектуальный анализ данных?

С другой стороны, Data Mining — это процесс анализа огромного количества данных с помощью различных инструментов компьютерной системы. Он используется для извлечения полезной информации, а также шаблонов из данных.

Вы можете выполнять интеллектуальный анализ данных в любой традиционной базе данных, однако в хранилище данных есть данные высочайшего качества, поэтому рекомендуется выполнять интеллектуальный анализ данных через систему хранилища данных. Это имеет решающее значение для поддержки открытия знаний, поскольку обнаруживает скрытые закономерности и ассоциации, разрабатывает аналитические модели и проводит классификацию и прогнозирование.

Определение интеллектуального анализа данных

Интеллектуальный анализ данных — это поддерживаемый компьютером процесс, используемый для анализа данных. Методы интеллектуального анализа данных анализируют огромные наборы данных, собираемых компьютерными системами. Когда вы запускаете процесс интеллектуального анализа данных, ваш компьютер анализирует данные и извлекает из них полезную информацию.

Расчет наборов данных без специальных цифровых инструментов — утомительная работа. Существует два разных метода анализа данных. Первый — это ситуация, когда компьютерная система сама занимается интеллектуальным анализом данных.

С другой стороны, данные можно загрузить на отдельный компьютер. Компьютерные инструменты исследуют данные и сортируют содержащуюся в них полезную информацию. Скрытые закономерности также обнаруживаются с помощью специальных методов интеллектуального анализа данных.

Особенности интеллектуального анализа данных

Методы интеллектуального анализа данных ищут скрытые закономерности в наборе данных и пытаются делать прогнозы на будущее. Это помогает в обнаружении и указании взаимосвязей между наборами данных.

Важно понимать особенности, которые делают интеллектуальный анализ данных приоритетом для многих успешных предприятий. Итак, давайте посмотрим на особенности процесса интеллектуального анализа данных —

1. Управление наборами данных

Интеллектуальный анализ данных может легко управлять огромными базами данных и генерировать на их основе соответствующие результаты. Можно выделить общие тенденции между данными и установить новые отношения между ними.

2. Прогноз

Данные в основном используются для прогнозирования очевидных результатов путем анализа предыдущих результатов. Интеллектуальный анализ данных считается достаточно эффективным в этой работе, поскольку с его помощью можно легко управлять большим объемом информации.

3. Расширение бизнеса

Некоторые компании используют интеллектуальный анализ данных для расчета своего поведения на рынке . Это заставит их осознать стратегии, которые, по их мнению, не слишком эффективны.

4. Большой расчет

Нет сомнений в том, что математические расчеты допускают несколько ошибок. В этих ситуациях надежен интеллектуальный анализ данных, поскольку все делает сам компьютер.

Преимущества интеллектуального анализа данных

1. Интеллектуальный анализ данных имеет решающее значение в прямом маркетинге , поскольку позволяет прогнозировать, кто больше всего заинтересован в ваших продуктах
2. Майнинг углубляется в большие наборы данных и выполняет эффективный анализ тенденций.
3. Данные майнинга также помогают в обнаружении мошенничества с большими наборами данных.
4. Интеллектуальный анализ данных помогает в эффективном прогнозировании финансовых рынков

Ключевые различия между хранилищами данных и интеллектуальным анализом данных

Вышеупомянутый анализ хранилища данных и интеллектуального анализа данных помог бы вам понять все основные и второстепенные аспекты хранилища данных и интеллектуального анализа данных.

Их рабочие процедуры по-разному отличаются друг от друга. Несколько ключевых различий между хранилищами данных и интеллектуальным анализом данных упоминаются ниже:

1. Сбор и извлечение данных

Хранилище данных собирает файлы данных в одном месте и управляет ими для дальнейшего использования . В то время как интеллектуальный анализ данных относится к обработке данных для извлечения из них полезной информации. Неизвестные закономерности, доступные в данных, могут быть выделены и упростить расчет.

2. Хранилище данных против интеллектуального анализа данных с точки зрения удобства использования

Хранилище данных позволяет организации иметь механизм для хранения огромного количества данных, в то время как, с другой стороны, интеллектуальный анализ данных используется в хранилище данных для выявления полезных шаблонов.

3. Последовательность использования хранилищ данных и интеллектуального анализа данных.

Хранилище данных следует использовать до интеллектуального анализа данных, поскольку оно помогает компилировать и систематизировать данные в общую базу данных, в то время как интеллектуальный анализ данных требует скомпилированных данных для их извлечения в полезные шаблоны.

4. Пользователи

Хранилище данных — это процесс, который должны быть реализованы инженерами, в то время как интеллектуальный анализ данных выполняется предпринимателями , владельцами бизнеса и т. Д.

Когда следует выбирать хранилище данных?

Многие пользователи предпочитают хранилище данных обычной базе данных, что делает управление данными более эффективным. Рекомендуется использовать хранилище данных, если источник данных не требуется на более поздних этапах.

Более того, этот процесс достаточно эффективен при сборе данных из разнородных источников. Это также полезно для отделения транзакционных данных от доступных аналитических данных. Инструмент снизит нагрузку на пользователя и решит проблемы самостоятельно.

В конце концов, общая производительность аналитических хоров резко возрастет. В конце концов, это лучший способ защитить важные данные для использования в будущем.

Когда следует выбирать интеллектуальный анализ данных?

С появлением термина «интеллектуальный анализ данных» с помощью этой структуры управления данными можно справиться с несколькими ситуациями.

Крупные компании могут легко рассчитать свой доход и базу данных клиентов за один раз. Если есть необходимость управлять и извлекать информацию из больших данных, интеллектуальный анализ данных является наиболее жизнеспособным вариантом. Более того, рыночная кампания может быть основана на результатах, полученных с помощью инструментов, используемых для интеллектуального анализа данных.

В целом, нет ничего плохого в том, чтобы узнать больше об успехах компании на рынке. Интеллектуальный анализ данных может быть полезным инструментом для обзора реализованных стратегий.

Подводя итоги!

В заключение отметим, что все ваши сомнения относительно хранилищ данных и интеллектуального анализа данных были бы развеяны. Процессы интеллектуального анализа данных и хранилища данных — это два разных метода, используемых для использования и оптимизации использования данных для принятия благоприятных бизнес-решений.

От хранения данных до распознавания образов и аналитической обработки, обнаружения мошенничества и прогнозов на будущее — эти два аспекта неизбежны для современного бизнеса.

В чем разница между хранилищем данных и интеллектуальным анализом данных?