Разница между интеллектуальным анализом данных и хранилищем данных
Данные - это сбор фактов или статистики о конкретном домене. Обработка этих данных дает нам информацию и идеи для добавления бизнес-ценностей или для проведения исследований. Когда собранные данные хранятся в хранилище для обработки, это называется хранилищем данных. Применение некоторой логики к данным, хранящимся в хранилище, называется Data mining. Давайте разберемся и в Data Mining, и в Data Storageing в подробностях этого поста.
Сравнение личных данных между интеллектуальным анализом данных и хранилищем данных (инфографика)
Ниже приведены 4 лучших сравнения между Data Mining и Data Storageing.
Ключевые отличия Data Mining от хранилищ данных
В этом заключается разница между Data Mining и Data Storageing.
1. Цель
Хранилище данных хранит данные из разных баз данных и делает их доступными в центральном хранилище. Все данные очищаются после получения из разных источников, поскольку они различаются по схеме, структуре и формату. После этого он интегрируется для формирования единого и общедоступного хранилища данных. Он выполнен таким образом, что периодически и систематически обрабатывает и хранит данные для организации данных из различных источников.
Интеллектуальный анализ данных выполняется на основе данных транзакций или текущих данных, чтобы получить знания о текущем сценарии бизнеса. Статистика, полученная в результате майнинга, дает четкое представление о тенденциях. Эти тенденции могут быть наглядно представлены с использованием инструментов отчетности.
2.Operations
Операции с хранилищем данных: OLAP
Аналитическая обработка в режиме онлайн выполняется для данных, хранящихся в хранилище данных.
Различными категориями OLAP являются ROLAP, MOLAP, HOLAP.
• ROLAP: хранит данные реляционной базы данных для применения запросов к сохраненным данным.
• MOLAP: хранит многомерные данные. Например, массив можно хранить и запрашивать.
• HOLAP: хранит гибридные данные. Обычно это для обработки необработанных данных из нескольких хранилищ. Он поддерживает операции срезов, кубиков, свертки, детализации для более быстрого и оптимизированного анализа данных.
| OLAP (хранилище данных) | Сбор данных |
| Он собирает данные и предоставляет сводные данные об уровне данных. | Он идентифицирует скрытый шаблон и предоставляет подробную информацию. |
| Он используется для определения общего поведения системы Например: общая прибыль, полученная в 2018 году | Он используется для определения поведения конкретного модуля. Например: прибыль, достигнутая в феврале месяце 2018 года |
| Он направлен на хранение огромного объема данных. | Он направлен на выявление закономерностей, представленных в данных, для предоставления информации. |
| Он используется для повышения операционной эффективности. | Он используется для улучшения бизнеса и принятия решений. |
| Применяется в отчетных операциях. | Применяется в бизнес-стратегиях. |
| Прогнозный анализ не может быть выполнен. | Предиктивный анализ возможен. |
Операция интеллектуального анализа данных:
Обычно Data Mining выполняется для данных путем их компиляции с использованием некоторых логических операций. Это достигается за счет реализации таких алгоритмов, как ассоциативные правила, кластеризация и классификация. Он используется для определения шаблонов на основе данных, чтобы определить преимущества и статистику бизнеса.
1. Классификационный анализ: используется для классификации данных по различным классам. Data Analyst классифицирует данные на основе полученных знаний.
2. Обучение правилам ассоциации: используется для выявления скрытых закономерностей в данных, чтобы выявить поведение клиентов, изменения в бизнесе и весь процесс прогнозирования.
3. Обнаружение аутсайта. Несоответствующие данные иногда обнаруживают некоторую закономерность, которая может помочь улучшить бизнес. Эти данные помогают в обнаружении неисправностей, событий и идентификаций мошенничества.
4. Кластерный анализ: степень связи между данными очень высока, и они объединены в одну категорию или группу. Данные с похожим поведением попадут в одно и то же место.
5. Анализ регрессии: процесс выявления взаимосвязи между данными. Все эти данные могут быть обобщены, чтобы получить новую информацию.
Как хранилища данных, так и интеллектуальный анализ данных помогают анализировать данные и стандартизировать их. Это повышает производительность системы с низкой задержкой для обработки запросов и ускорением процесса генерации отчетов.
3.Benefits
| Хранилище данных | Сбор данных |
| Более быстрый доступ к данным | Более быстрая обработка данных с использованием алгоритмов |
| Увеличение производительности системы | Увеличенная пропускная способность |
| Простая обработка огромных данных с помощью распределенного хранилища | Легко создавать отчеты для анализа |
| Целостность данных | Аналитика данных |
Сравнение данных и интеллектуального анализа данных
| Хранилище данных | Сбор данных |
| Сбор и хранение данных из разных источников. | Анализируя закономерности в собранных данных. |
| Данные хранятся периодически | Данные анализируются регулярно |
| Размер хранимых данных огромен | Майнинг проводится с выборкой данных |
| Типы: Предприятие Склад Data Mart Виртуальные склады | Типы: Машинное обучение Алгоритм Визуализация Статистика. |
Вывод - Data Mining против хранилищ данных
• Складирование помогает бизнесу хранить данные, Mining помогает бизнесу работать и принимать важные решения.
• Складирование начинается с начальной фазы любого из проектов, в то время как добыча ведется на данных в соответствии с требованиями.
• Складирование обеспечивает секретность данных, с другой стороны, добыча иногда приводит к утечке данных.
• Доступность данных может отличаться в зависимости от нагрузки, поддерживаемой складом; Майнинг не имеет никаких проблем, связанных с доступностью данных.
• Компиляция данных требует специальных инструментов в хранилище данных.
• Существует так много алгоритмов, позволяющих извлекать данные, если аналитик обладает глубокими знаниями о данных, чтобы эффективно обрабатывать и анализировать данные.
Рекомендуемая статья
Это было руководство по интеллектуальному анализу данных и хранилищу данных, их значению, сравнению «голова к голове», ключевым различиям, сравнительной таблице и выводу. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -
- Лучшие вещи, чтобы узнать о Azure Paas против Iaas
- Data Mining и статистика - какая из них лучше
- Карьера в хранилище данных
- Интеллектуальный анализ данных и машинное обучение - 10 лучших вещей, которые вам нужно знать
- Методы интеллектуального анализа данных для успешного бизнеса
- Oracle Data Warehousing