В чем разница между интеллектуальным анализом данных и хранилищем данных? с правильным определением и кратким объяснением

Статьи / Технологии

Основное различие между интеллектуальным анализом данных и хранилищем данных заключается в том, что интеллектуальный анализ данных  — это процесс выявления шаблонов из большого объема данных, тогда как хранилище данных — это процесс интеграции данных из нескольких источников данных. данные в центральном месте.

Интеллектуальный анализ данных — это процесс обнаружения закономерностей в больших наборах данных. Он использует различные методы, такие как классификация, регрессия и т. д., для принятия бизнес-решений. С другой стороны, хранилище данных — это процесс извлечения, преобразования и загрузки данных из нескольких источников данных в хранилище данных . Методы интеллектуального анализа данных можно применять к хранилищу данных для обнаружения полезных закономерностей.

Ключевые области охвата

1. Что такое интеллектуальный анализ данных?
     – Определение, функциональность
2. Что такое хранение данных?
     – Определение, функциональность
3. Разница между интеллектуальным анализом данных и хранилищем данных?
    - Сравнение ключевых отличий

Основные условия

Интеллектуальный анализ данных, хранилище данных, данные

Что такое интеллектуальный анализ данных?

Интеллектуальный анализ данных — это процесс обнаружения закономерностей в большом наборе данных. Другими словами, интеллектуальный анализ данных извлекает новые шаблоны, отношения между объектами данных. Извлеченные данные должны быть новыми, правильными и иметь потенциальное применение.

Процесс извлечения полезной информации из данных включает несколько этапов. Первый шаг — выбор данных. Данные поступают из нескольких источников и имеют несколько форматов. Поэтому все данные интегрируются и хранятся в одном месте, называемом хранилищем данных. Второй шаг — предварительная обработка. Он включает в себя обобщение, нормализацию и агрегирование. Эти преобразования помогают сделать данные пригодными для интеллектуального анализа данных. Третий шаг — интеллектуальный анализ данных. Он использует методы или алгоритмы, такие как кластеризация, регрессия, классификация, для извлечения шаблонов из данных. Четвертый шаг — оценка шаблона. Проверьте точность полученного результата. Последним шагом является представление результатов с помощью графиков.

                                                            Рисунок 1: Интеллектуальный анализ данных

Основными методами извлечения данных являются обнаружение аномалий, извлечение правил ассоциации, кластеризация, классификация и регрессия. Во-первых, обнаружение аномалий помогает выявить необычные закономерности, чтобы понять различия в данных. Во-вторых, анализ ассоциативных правил помогает найти интересные ассоциативные закономерности между переменными. В-третьих, кластеризация определяет классы данных, которые похожи друг на друга. В-четвертых, классификация определяет классы, к которым принадлежит наблюдение. Наконец, регрессии помогают найти взаимосвязь между переменными. Это основные методы, используемые в интеллектуальном анализе данных.

Что такое хранение данных?

В бизнес-организации данные находятся в нескольких базах данных. Во-первых, данные из нескольких источников извлекаются и преобразуются. Затем они загружаются в центральное место, называемое хранилищем данных. Хранилище данных — это процесс загрузки данных из различных источников данных в хранилище данных. Затем можно применять различные стратегии для анализа данных, чтобы помочь конечным пользователям принимать бизнес-решения. Кроме того, данные в хранилище данных можно разделить на хранилища данных. Эти хранилища данных содержат данные для определенного набора пользователей. Например, отдел кадров может использовать ваш центр обработки данных. Отдел продаж может использовать рынок сбыта и так далее.  

                                                           Рисунок 2: Хранилище данных

Хранилища данных являются предметно-ориентированными, интегрированными, изменяющимися во времени и энергонезависимыми. Хранилище данных является предметно-ориентированным. Дает знания по предмету, что операции в процессе. Он интегрирован, поскольку объединяет данные из нескольких источников данных. Данные хранилища предоставляют информацию о конкретном периоде времени. Следовательно, это временной вариант. Наконец, он обеспечивает энергонезависимость, поскольку после загрузки данных в хранилище их не нужно удалять или обновлять. Короче говоря, хранение данных полезно при принятии решений для организации.

Разница между интеллектуальным анализом данных и хранилищем данных

Определение

Интеллектуальный анализ данных — это процесс обнаружения закономерностей в больших наборах данных с использованием методов на стыке машинного обучения, статистики и систем баз данных. Хранилище данных — это процесс извлечения, преобразования и загрузки данных из нескольких источников данных в центральное расположение, называемое хранилищем данных.  

Процесс

При интеллектуальном анализе данных данные анализируются регулярно. Данные периодически сохраняются в хранилище данных.

Данные

Интеллектуальный анализ данных анализирует выборку данных, в то время как хранилище данных хранит большой объем данных.

Использовать

Интеллектуальный анализ данных выявляет закономерности в данных для принятия более эффективных решений. С другой стороны, хранилище данных предоставляет организации механизм для хранения большого объема данных.

Вывод

Разница между интеллектуальным анализом данных и хранилищем данных заключается в том, что интеллектуальный анализ данных — это процесс выявления шаблонов из большого объема данных, а хранилище данных — это процесс интеграции данных из нескольких источников данных. данные в центральном месте. Обычно хранением данных занимаются инженеры, а интеллектуальный анализ данных — бизнес-пользователями с помощью инженеров.