Сбор данных и хранение данных
Data Mining vs Data Warehousing
Процесс интеллектуального анализа данных относится к отрасли информатики, которая занимается извлечением шаблонов из больших наборов данных. Эти комплекты затем объединяются с использованием статистических методов и из искусственного интеллекта. Сбор данных в современном бизнесе отвечает за преобразование необработанных данных в источники искусственного интеллекта. Данные обрабатываются и, таким образом, могут давать надежные решения, которые могут быть использованы при принятии решений. Это дает компаниям преимущество перед конкурентами в том, что у них есть наборы данных, на которые можно положиться, чтобы обеспечить интеллект. Добыча данных также используется организациями в практике профилирования, включая маркетинг, наблюдение за научными открытиями и обнаружение мошенничества. Существуют и другие общие термины, которые могут быть связаны с интеллектуальным анализом данных, такими как ловля данных, дноуглубительные работы данных или даже отслеживание данных. Все это указывает на различные вариации интеллектуального анализа данных, которые используются при сборе небольших наборов данных, которые могут быть слишком малы для получения статистических выводов. Тем не менее, они имеют решающее значение для определения действительности используемых данных и могут быть использованы при создании гипотезы, если вы с нетерпением ожидаете достижения определенной совокупности данных.
С другой стороны, хранилище данных - это термин, который описывает систему в организации, которая используется в сборе данных. Эти данные, собранные хранилищем данных, представляют собой транзакционные системы, такие как счет-фактура, записи о покупке или даже записи ссуды. Записи данных берутся из отдельных точек создания и объединяются под одной крышей, которая является хранилищем данных. Эти данные затем сообщаются, и отчетность выполняется агрегированным образом, чтобы помочь пользователям деловой информации принимать правильные решения. Для эффективного хранилища данных требуется источник данных, база данных и инструмент отчетности. Поэтому можно сказать, что хранилище данных - это база данных, которая используется для конкретных целей отчетности по анализируемым данным. Эти данные поступают из разных систем, которые были созданы для отчетности. Для выполнения своей функции хранилище данных поддерживает функции в трех разных слоях. К ним относятся организация, интеграция и доступ. В процессе постановки исходные данные хранятся разработчиками с единственной целью анализа и поддержки. Уровень интеграции используется для интеграции данных и наличия уровня абстракции от пользователей данных. Наконец, уровень доступа важен для получения данных у разных пользователей данных. Как интеллектуальный анализ данных, так и хранилище данных можно назвать инструментами, которые используются для сбора бизнес-аналитики. Основное отличие этих двух заключается в том, как собирается бизнес-аналитика. Поэтому можно сказать, что данные, которые были хорошо складированы, довольно легко разминировать и, таким образом, использовать. Таким образом, хранилище данных отвечает за то, чтобы облегчить работу в области интеллектуального анализа данных, в котором размещены все соответствующие данные, которые необходимо добывать в центральном месте, а не когда интеллектуальный анализ данных должен продолжать искать данные в разных местах. Это помогает экономить время, затрачиваемое на добычу данных и ресурсы, используемые в горнодобывающей промышленности.
Резюме Вывод данных - это процесс извлечения данных из больших наборов данных. Хранилище данных - это процесс объединения всех релевантных данных. Как интеллектуальный анализ данных, так и хранилище данных - инструменты сбора бизнес-аналитики. Для сбора данных характерен интеллектуальный анализ данных. Хранилище данных - это инструмент, позволяющий сэкономить время и повысить эффективность, объединив данные из разных мест из разных областей организации. Хранилище данных имеет три уровня, а именно: постановка, интеграция и доступ.
