Давайте проверим разницу между интеллектуальным анализом данных и хранилищем данных с помощью сравнительной таблицы, показанной ниже.
Сравнительная таблица
| Основа для сравнения | Сбор данных | Хранилище данных |
|---|---|---|
| основной | Интеллектуальный анализ данных - это процесс извлечения или извлечения значимых данных из базы данных / хранилища данных. | Хранилище данных - это хранилище, в котором информация из нескольких источников хранится в одной схеме. |
Определение интеллектуального анализа данных
Data Mining - это процесс обнаружения Знаний, которых вы никогда не ожидали в своей базе данных . Используя традиционный инструмент запросов, вы можете извлечь только известную информацию из данных. Но Data Mining предоставляет вам возможность извлекать скрытую информацию из данных . Data Mining извлекает значимую информацию из базы данных, которую можно использовать для принятия решений .
Обнаружение знаний в базах данных, называемых KDD, демонстрирует взаимосвязь и закономерность . Отношения могут быть между двумя или более различными объектами, между атрибутами одного и того же объекта. Шаблон является еще одним результатом интеллектуального анализа данных, который показывает регулярную и понятную последовательность информации, которая помогает в принятии решений.
Шаги, включенные в KDD, то есть обнаружение знаний в базах данных, можно суммировать как первый, выбор набора данных, для которого должен быть выполнен анализ данных. Далее идет предварительная обработка, которая включает удаление противоречивых данных. Затем происходит преобразование данных, где данные преобразуются в форму, подходящую для интеллектуального анализа данных. Далее идет интеллектуальный анализ данных, здесь алгоритмы интеллектуального анализа данных применяются к данным. И, наконец, интерпретация и оценка, которые включают в себя извлечение отношения или паттерна среди данных.
Интеллектуальный анализ данных хорошо вписывается в среду хранилища данных, в которой данные хранятся в обобщенном и обобщенном виде. Как становится легко добывать данные в хранилище данных
Определение хранилища данных
Хранилище данных - это центральное место, где информация, собранная из нескольких источников, хранится в единой единой схеме . Данные первоначально собираются, различные источники предприятия затем очищаются, преобразуются и хранятся в хранилище данных. После того, как данные введены в хранилище данных, они остаются там в течение длительного времени и могут быть доступны сверхурочно.
Хранилище данных - это идеальное сочетание технологий, таких как моделирование данных, сбор данных, управление данными, управление метаданными, управление хранилищами инструментов разработки . Все эти технологии поддерживают такие функции, как извлечение данных, преобразование данных, хранение данных, предоставление пользовательских интерфейсов для доступа к данным .
Хранилище данных - это не продукт или программное обеспечение, это информационная среда, которая предоставляет информацию, подобную интегрированному представлению предприятия. Вы можете получить доступ к текущим и историческим данным предприятия, которые помогают в принятии решений. Он поддерживает транзакции, сделанные для принятия решений, не затрагивая операционные системы. Это гибкий ресурс для получения стратегической информации.
Ключевые различия между интеллектуальным анализом данных и хранением данных
- Существует принципиальное отличие, которое разделяет интеллектуальный анализ данных и хранилище данных, а именно интеллектуальный анализ данных - это процесс извлечения значимых данных из большой базы данных или хранилища данных. Тем не менее, хранилище данных обеспечивает среду, в которой данные хранятся в интегрированной форме, что упрощает интеллектуальный анализ данных для более эффективного извлечения данных.
Заключение:
Интеллектуальный анализ данных может осуществляться только при наличии хорошо интегрированной большой базы данных, т.е. хранилища данных. Таким образом, хранилище данных должно быть завершено до сбора данных. Хранилище данных должно иметь информацию в хорошо интегрированной форме, чтобы интеллектуальный анализ данных мог извлекать знания эффективным образом.
