Термины, часто используемые в мире цифрового маркетинга и информационных технологий, подразумевают, что данные являются важным и гибким активом, который необходимо хранить и анализировать для выработки тактики ведения бизнеса и генерации идей.
Это современные методы, применяемые организациями и фондами для облегчения интерпретации данных и доступности. Не только весь процесс требует точности, но также технические знания и необходимое программное обеспечение.
Интеллектуальный анализ данных против хранилищ данных
Разница между интеллектуальным анализом данных и хранилищем данных заключается в том, что интеллектуальный анализ данных - это процесс анализа и извлечения данных, тогда как хранилище данных относится к процессу последовательного хранения данных после их извлечения из источников.
Интеллектуальный анализ данных - это не новая концепция, изобретенная или применяемая в киберпространстве, но еще в 1930-х годах ей следовали для разделения полезных и бесполезных данных и файлов для облегчения доступа и применения. Интеллектуальный анализ данных означает нахождение связных и связанных данных из массива для анализа отзывов и требований клиентов в сфере бизнеса. Интеллектуальный анализ данных является важным этапом для ТНК и организаций в процессе управления рисками, кризисной коммуникации, корпоративного анализа, а также оценки мошенничества и мер безопасности.
Когда мы говорим «хранилище данных», мы, естественно, получаем представление о хранилище, где данные хранятся и накапливаются последовательно, чтобы можно было легко выбрать любой фрагмент данных в соответствии с требованиями. Хранилище данных - это то же самое, оно настолько простое, как следует из названия. Хранилище данных извлекает информацию из нескольких источников, обеспечивая при этом качество, согласованность и правильность данных. Отделение обработки аналитики от международных баз данных в хранилище данных увеличивает производительность системы.
Таблица сравнения интеллектуального анализа данных и хранилищ данных
| Параметры сравнения | Сбор данных | Хранилище данных |
| Определение | Это относится к процессу извлечения соответствующих данных из скомпилированного набора хранимых данных. Интеллектуальный анализ данных используется для стратегий анализа и импровизации, выбранных организацией. | Это процесс компиляции, упорядочивания и организации кластеров данных в одну общую доступную базу данных. Хранилище данных предназначено для поддержки руководства в принятии и реализации решений. |
| Использование и применение | Выполняется бизнес-предпринимателями и владельцами с помощью технических специалистов. | Это важный процесс, выполняемый специалистами по информационным технологиям и техническими группами организации, занимающимися сбором данных. |
| Цель | Для простоты информации и анализа данных. | Для упрощения и удобства интеллектуального анализа данных. Сделано для сортировки и загрузки важных данных в базы данных. |
| Степень потери | Он не всегда на 100% точен и может привести к утечке данных и пиратству, если все будет сделано неправильно. | Возможна высокая вероятность накопления неактуальных и бесполезных данных. Потеря и стирание данных также могут быть проблемой. |
| Промежуток времени | Данные регулярно анализируются небольшими фазами, хотя во время кризисной коммуникации могут отличаться. | Данные периодически выгружаются, и стекирование является обычной практикой для облегчения доступа во время майнинга. |
Что такое интеллектуальный анализ данных?
Интеллектуальный анализ данных - это важный шаг, принятый многонациональными компаниями (ТНК), бизнес-центрами и другими организациями для сбора данных, понимания отзывов и требований клиентов, а также импровизации, а также во время управления рисками. Проще говоря, интеллектуальный анализ данных - это процедура, выполняемая коммерческими организациями вместе с техническими специалистами для извлечения полезной информации и данных из многоуровневых хранилищ данных, а также информации из открытых источников из Интернета.
Это периодический процесс, которому следовали с момента зарождения торговли и коммерции. Интеллектуальный анализ данных - это простой, но важный процесс, поскольку он доказал свою важность в периоды, когда организации требуются данные для анализа факторов, связанных с торговлей, и отзывов клиентов. Интеллектуальный анализ данных также позволяет обнаруживать и устранять системные сбои, а также необработанные данные, которые занимают место в базе данных.
Некоторые важные особенности и аспекты интеллектуального анализа данных, которые делают его важным шагом в организации, следующие:
- Он обеспечивает автоматический анализ паттернов.
- Прогнозирование результатов и беспроблемное извлечение необходимых данных.
- Ориентирован на источники с похожими категориями, которые требуются пользователю.
- Полезная информация извлекается для облегчения управления.
- Помогает в управлении финансами и является экономичным методом.
Что такое хранилище данных?
Хранилище данных можно рассматривать как предшествующий этап интеллектуального анализа данных, поскольку оно помогает ускорить процесс интеллектуального анализа данных. Хранилище данных или DW - это метод, при котором инженеры собирают данные и управляют ими в коллективных базах данных. Эти базы данных содержат информацию из различных источников с различными категориями данных, включая аналитику, бизнес-тактику, стратегии и т. Д.
Хранилище данных чаще всего используется для интеграции и анализа корпоративных данных из разрозненных источников. Во время этого процесса наиболее важным элементом будет само хранилище, хранилище данных также называется DSS (система поддержки принятия решений). DSS всегда отделен от функциональной и оперативной базы данных организации, поскольку хранилище данных - это не столько база данных, сколько ниша для анализа и хранения.
Хранилища данных в основном бывают трех типов, каждый из которых выполняет свои функции. Типы и их функции перечислены ниже;
- Витрина данных: Это непосредственный подэтап хранилища данных, который используется отделами продаж и маркетинга. Независимая и автономная витрина данных автоматически собирает данные из таких источников, как клиенты и рецензенты.
- Корпоративное хранилище данных (EDW): Единая и конкретная база данных, объединяющая все отделы организации. Это ядро DSS.
- Хранилище операционных данных (ODS): Состоит из пользовательских данных и часто обновляется. Он действует и для сотрудников.
Основные различия между интеллектуальным анализом данных и хранилищем данных
- Интеллектуальный анализ данных используется для анализа шаблонов данных и источников, но хранилище данных используется для анализа и хранения данных.
- Интеллектуальный анализ данных работает как операция извлечения, тогда как хранилище данных работает по принципу комбинирования.
- Деловые предприниматели вместе с инженерами могут выполнять интеллектуальный анализ данных, но хранение данных осуществляется только техническими специалистами и инженерами.
- Интеллектуальный анализ данных в основном выполняется вручную, тогда как хранение данных может осуществляться с помощью ИИ и автоматических фильтров.
- Некоторые типы методов интеллектуального анализа данных включают анализ классификации, обнаружение аномалий, кластерный анализ и т. Д., Тогда как интеллектуальный анализ данных бывает трех типов; витрина данных, EDW и ODS.
Вывод
Интеллектуальный анализ данных и хранение данных - одни из наиболее практичных процессов в каждой организации, стремящиеся к глобальному и национальному признанию. Оба эти шага позволяют предотвратить мошенничество с данными, а также улучшить статистику и рейтинг организации. Настройки и информационные журналы предоставляются и хранятся DSS, а методы интеллектуального анализа используются для извлечения соответствующей информации и данных в соответствии с требованиями.
Оба процесса имеют решающее значение и работают последовательно для улучшения и упрощения управления организацией. Для обнаружения значимых закономерностей процесс интеллектуального анализа данных опирается на данные, собранные на этапе создания хранилища данных.
