Что такое хранилище данных?
Хранилище данных — это метод сбора и управления данными из различных источников для обеспечения значимого понимания бизнеса. Это смесь технологий и компонентов, которая позволяет стратегически использовать данные.
Хранилище данных — это электронное хранилище большого объема информации предприятия, предназначенное для обработки запросов и анализа вместо обработки транзакций. Это процесс преобразования данных в информацию и предоставления их пользователям для анализа.
Что такое интеллектуальный анализ данных?
Data Mining ищет скрытые, допустимые и потенциально полезные шаблоны в огромных наборах данных. Data Mining — это обнаружение неожиданных / ранее неизвестных связей между данными.
Это междисциплинарный навык, который использует машинное обучение, статистику, искусственный интеллект и технологии баз данных.
Выводы, извлеченные с помощью Data mining, могут быть использованы для маркетинга, обнаружения мошенничества, научных открытий и т. Д.
Data Mining Vs Data Warehouse: ключевые отличия
| Сбор данных | Хранилище данных |
| Data Mining — это процесс анализа неизвестных моделей данных. | Хранилище данных — это система баз данных, которая предназначена для аналитической, а не транзакционной работы. |
| Интеллектуальный анализ данных — это метод сравнения больших объемов данных для поиска правильных шаблонов. | Хранилище данных — это метод централизации данных из разных источников в одном общем хранилище. |
| Интеллектуальный анализ данных обычно выполняется бизнес-пользователями с помощью инженеров. | Хранилище данных — это процесс, который должен произойти до того, как будет проведен какой-либо анализ данных. |
| Интеллектуальный анализ данных рассматривается как процесс извлечения данных из больших наборов данных. | С другой стороны, хранилище данных — это процесс объединения всех соответствующих данных. |
| Одним из наиболее важных преимуществ методов интеллектуального анализа данных является обнаружение и идентификация ошибок в системе. | Одним из плюсов хранилища данных является его способность постоянно обновляться. Вот почему это идеально подходит для владельца бизнеса, который хочет лучшие и новейшие функции. |
| Интеллектуальный анализ данных помогает создавать внушительные шаблоны важных факторов. Понравились покупательские привычки покупателей, товаров, продаж. Так что компании могут внести необходимые коррективы в эксплуатацию и производство. | Хранилище данных добавляет дополнительную ценность операционным бизнес-системам, таким как системы CRM, при интеграции хранилища. |
| Методы интеллектуального анализа данных никогда не бывают точными на 100% и могут привести к серьезным последствиям в определенных условиях. | В хранилище данных велика вероятность того, что данные, которые потребовались для анализа организацией, могут быть не интегрированы в хранилище. Это может легко привести к потере информации. |
| Информация, собранная на основе Data Mining организациями, может быть использована против группы людей. | Хранилища данных созданы для огромного ИТ-проекта. Таким образом, он включает в себя систему технического обслуживания, которая может повлиять на доход средних и малых организаций. |
| После успешных начальных запросов пользователи могут задавать более сложные запросы, которые увеличивают рабочую нагрузку. | Хранилище данных сложно внедрить и поддерживать. |
| Организации могут извлечь выгоду из этого аналитического инструмента, предоставляя соответствующую и полезную информацию, основанную на знаниях. | Хранилище данных хранит большое количество исторических данных, которые помогают пользователям анализировать различные периоды времени и тенденции для будущих прогнозов. |
| Организации должны тратить много своих ресурсов на обучение и внедрение. Кроме того, инструменты интеллектуального анализа данных работают по-разному из-за различных алгоритмов, используемых в их разработке. | В хранилище данных данные объединяются из нескольких источников. Данные должны быть очищены и преобразованы. Это может быть проблемой. |
| Методы интеллектуального анализа данных являются экономически эффективными и эффективными по сравнению с другими приложениями статистических данных. | Ответственность за хранение данных заключается в упрощении каждого типа бизнес-данных. Большая часть работы, выполняемой пользователем, — ввод необработанных данных. |
| Еще одним важным преимуществом методов интеллектуального анализа данных является выявление ошибок, которые могут привести к потерям. Сгенерированные данные могут быть использованы для обнаружения продаж. | Хранилище данных позволяет пользователям получать доступ к критически важным данным из нескольких источников в одном месте. Таким образом, это экономит время пользователя на получение данных из нескольких источников. |
| Интеллектуальный анализ данных помогает генерировать действенные стратегии, основанные на понимании данных. | После того, как вы введете какую-либо информацию в систему хранилища данных, вы вряд ли снова потеряете эту информацию. Вам необходимо провести быстрый поиск, поможет найти нужную статистическую информацию. |
Зачем использовать хранилище данных?
Некоторые наиболее важные причины использования хранилища данных:
- Интегрирует множество источников данных и помогает снизить нагрузку на производственную систему.
- Оптимизированные данные для доступа к чтению и последовательного сканирования диска.
- Хранилище данных помогает защитить данные от обновлений исходной системы.
- Позволяет пользователям выполнять управление основными данными.
- Улучшение качества данных в исходных системах.
Зачем использовать Data Mining?
Некоторые наиболее важные причины использования Data mining:
- Установить актуальность и отношения между данными. Используйте эту информацию для получения выгодных идей
- Бизнес может быстро принимать обоснованные решения
- Помогает узнать необычные схемы покупок в продуктовых магазинах.
- Оптимизируйте бизнес на сайте, предоставляя индивидуальные предложения каждому посетителю.
- Помогает измерить скорость отклика клиентов в бизнес маркетинге.
- Создание и поддержка новых групп клиентов для маркетинговых целей.
- Прогнозировать отклонения клиентов, например, какие клиенты с большей вероятностью переключатся на другого поставщика в ближайшем будущем.
- Различают выгодных и убыточных клиентов.
- Определите все виды подозрительного поведения как часть процесса обнаружения мошенничества.
КЛЮЧЕВАЯ РАЗНИЦА
- Интеллектуальный анализ данных рассматривается как процесс извлечения данных из больших наборов данных, в то время как хранилище данных представляет собой процесс объединения всех соответствующих данных вместе.
- Интеллектуальный анализ данных — это процесс анализа неизвестных моделей данных, тогда как хранилище данных — это метод сбора и управления данными.
- Извлечение данных обычно выполняется бизнес-пользователями с помощью инженеров, в то время как хранилище данных — это процесс, который должен произойти до того, как будет проведен какой-либо анализ данных.
- Интеллектуальный анализ данных позволяет пользователям задавать более сложные запросы, которые увеличивают рабочую нагрузку, в то время как хранилище данных сложно реализовать и поддерживать.
- Интеллектуальный анализ данных помогает создавать внушительные шаблоны важных факторов, таких как покупательские привычки клиентов, а хранилище данных полезно для операционных бизнес-систем, таких как системы CRM, когда хранилище интегрировано.