Интеллектуальный анализ данных VS Хранилище данных (Data Mining и Data Warehousing)

Когда вы слышите термин «интеллектуальный анализ данных», как насчет слова «хранилище данных»? Узнайте, в чем именно разница между интеллектуальным анализом данных и хранилищем данных.

Интеллектуальный анализ и хранение данных — это два процесса, необходимых для любой организации, которая хочет получить признание на глобальном или национальном уровне. Оба метода помогают предотвратить мошенничество с данными и улучшить управленческую статистику и рейтинги. Интеллектуальный анализ данных используется для обнаружения существенных закономерностей, опираясь на данные, собранные на этапе хранения данных.

Интеллектуальный анализ данных и хранение данных рассматриваются как часть анализа данных. Но работают они по-разному. Рассмотрим различия между ними и вопрос о том, может ли один существовать без другого.

Сбор данных

Интеллектуальный анализ данных включает в себя просмотр больших наборов данных и поиск закономерностей. Это подмножество науки о данных, используемое в различных областях, включая маркетинг, финансы и инженерию. Интеллектуальный анализ данных может осуществляться вручную или с использованием автоматизированной системы. Есть платформы программного обеспечения с открытым исходным кодом, которые позволяют хранить данные, получать к ним доступ и управлять ими.

Хотя алгоритмы машинного обучения сложны, развертывание модели — более простой процесс по сравнению с обучением алгоритму. Развертывание модели включает в себя такие процессы, как преобразование модели в другой формат и загрузка ее на предполагаемый компьютер.

Многие популярные алгоритмы машинного обучения используют трансферное обучение. Это означает, что вы можете развернуть модель в любой системе. Непрерывное развертывание позволяет устройству заново изучать шаблон и его схему для каждого нового шаблона.

Все больше и больше отраслей находят способы использования функций интеллектуального анализа данных. Интеллектуальный анализ данных состоит из трех этапов:

• подготовка данных,
• построение модели,
• проверка,
• развертывание.

Эти функции позволяют собирать и анализировать информацию для принятия более эффективных решений и политик.

Некоторые компании регистрируют и анализируют информацию о пользователях, в то время как другие используют функции интеллектуального анализа данных для анализа тенденций. Например, некоторые компании могут решить получить данные от своих пользователей, чтобы определить, какие продукты им следует продавать.

Собирая данные и анализируя тенденции, они могут увидеть, какие продукты популярны, и сделать их больше, гарантируя, что они удовлетворят потребности своих клиентов. Функции интеллектуального анализа данных — отличный способ сбора и анализа данных.

Хранилище данных

Хранилище данных — это хранение данных в одном месте, чтобы больше людей могли получить к ним доступ, поделиться ими и использовать их. Хранилища данных основаны на системах управления реляционными базами данных (RDBMS). Он предназначен для структурирования данных в таблицы и облегчения пользователям запросов к ним.

В хранилище данных хранится вся важная бизнес-информация вашей компании. Например, имена и адреса клиентов, информация о каждом размещенном ими заказе или данные о продажах по месяцам.

Хорошим примером может служить консоль поиска Google. Это позволяет вам анализировать производительность вашего веб-сайта по нескольким параметрам. Эти параметры включают источники трафика, модели поведения пользователей и т. д.

СУРБД отслеживает все изменения в каждой строке ваших таблиц. Если вы внесете изменения или вставите новую запись в одну из этих таблиц, все остальные копии будут автоматически отражать эти изменения.

Существует три основных типа хранилищ данных, каждое из которых выполняет свою функцию:

1. Витрины данных используются отделами продаж и маркетинга для сбора данных из таких источников, как клиенты и рецензенты.
2. Хранилища корпоративных данных — это централизованные базы данных, объединяющие все отделы организации. Они являются ядром систем поддержки принятия решений.
3. Хранилища оперативных данных содержат пользовательские данные и часто обновляются. Они действуют для сотрудников.

Разница между ними

Сбор данных

1. Используйте интеллектуальный анализ данных, чтобы найти конкретные данные, изучая записи и тенденции
2. Интеллектуальный анализ данных дает вам возможность быстро принимать разумные решения
3. Это отличный способ найти ответы на бизнес-вопросы, которые раньше было трудно решить.
4. Его также можно использовать для предиктивного анализа и прогнозирования.
5. Точность моделей не так высока. Модели могут не видеть данные так же, как человек
6. При интеллектуальном анализе данных большие затраты времени можно объяснить тем, что процесс состоит из множества этапов.
7. Вы можете получить доступ к любым данным в наборе данных в любое время.
8. Вы можете выполнять расширенный анализ, используя различные инструменты визуализации и библиотеки Python.

Хранилище данных

1. Сократите потребность в повторном вводе данных, создав эффективное и точное хранилище данных, которое будет использоваться всеми отделами компании.
2. Создайте центральный репозиторий данных, который будет безопасным, надежным, масштабируемым и доступным для всех.
3. Он предоставляет информацию в структурированном, легкодоступном, поддерживаемом и обновляемом формате.
4. Создайте хранилище данных, адаптированное к потребностям вашего бизнеса и помогающее вам эффективно управлять данными
5. Чем больше данных, тем выше стоимость хранилища. Это может быть проблемой, когда у компании больше данных, чем она может хранить.
6. Скорость обработки в хранилищах данных невысокая. Хранение данных в хранилище значительно замедляет время доступа
7. В хранилище данных доступны только сводные таблицы, а не подробные данные. Это проблема, если вы хотите анализировать точные данные, а не только сводные данные.
8. Расширенный анализ данных невозможен в хранилище данных, поскольку информация больше не доступна в исходном состоянии.

В заключение:

В обоих случаях вам необходимо хранить свою информацию, чтобы к ней могли получить доступ другие люди, которым нужен доступ к ней (или если вы работаете в одиночку или никому не доверяете).

Требование времени также связано с наличием больших объемов данных. Это приводит к сложности модели, поскольку модель должна быть в состоянии обрабатывать все данные. Как интеллектуальный анализ данных, так и хранение данных могут помочь организациям повысить свою эффективность и результативность.