Что такое хранилище данных?
Хранилище данных - это метод сбора и управления данными из различных источников, позволяющий получать значимые бизнес-идеи. Это сочетание технологий и компонентов, которое позволяет стратегически использовать данные.
Хранилище данных - это электронное хранилище большого количества информации в бизнесе, предназначенное для запросов и анализа, а не для обработки транзакций. Это процесс преобразования данных в информацию и предоставления ее пользователям для анализа.
Что такое интеллектуальный анализ данных?
Интеллектуальный анализ данных ищет скрытые, действительные и потенциально полезные шаблоны в огромных наборах данных. Data Mining - это обнаружение неожиданных / ранее неизвестных взаимосвязей между данными.
Это междисциплинарный навык, который использует машинное обучение, статистику, искусственный интеллект и технологии баз данных.
Информация, полученная с помощью интеллектуального анализа данных, может использоваться для маркетинга, обнаружения мошенничества, научных открытий и т. Д.
КЛЮЧЕВАЯ РАЗНИЦА
- Интеллектуальный анализ данных рассматривается как процесс извлечения данных из больших наборов данных, тогда как хранилище данных - это процесс объединения всех соответствующих данных.
- Интеллектуальный анализ данных - это процесс анализа неизвестных шаблонов данных, тогда как хранилище данных - это метод сбора и управления данными.
- Интеллектуальный анализ данных обычно выполняется бизнес-пользователями с помощью инженеров, в то время как создание хранилищ данных - это процесс, который необходимо выполнить до того, как можно будет провести 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 убедительные модели важных факторов, таких как покупательские привычки клиентов, в то время как хранилище данных полезно для операционных бизнес-систем, таких как системы CRM, когда хранилище интегрировано.
Интеллектуальный анализ данных и хранилище данных: ключевые различия
| Сбор данных | Хранилище данных |
| Интеллектуальный анализ данных - это процесс анализа неизвестных шаблонов 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 закономерностей. | Хранилище данных - это метод централизации данных из разных источников в одном общем репозитории. |
| Интеллектуальный анализ данных обычно выполняется бизнес-пользователями с помощью инженеров. | Хранилище данных - это процесс, который необходимо выполнить до того, как можно будет провести анализ данных. |
| Интеллектуальный анализ данных рассматривается как процесс извлечения данных из больших наборов данных. | С другой стороны, хранилище данных - это процесс объединения всех необходимых 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 к постоянному обновлению. Вот почему он идеально подходит для владельцев бизнеса, которым нужны самые лучшие и новейшие функции. |
| Интеллектуальный анализ данных помогает создать предположительные шаблоны важных факторов. Как покупательские привычки клиентов, продуктов, продаж. Чтобы компании могли внести необходимые коррективы в работу и производство. | Хранилище данных повышает ценность операционных бизнес-систем, таких как системы CRM, когда хранилище интегрировано. |
| 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 требовались для анализа организацией, могут не быть интегрированы в хранилище. Это легко может привести к потере информации. |
| Информация, собранная организациями на основе Data Mining, может быть использована против группы людей. | Хранилища данных созданы для огромного ИТ-проекта. Следовательно, он включает в себя систему с высоким уровнем обслуживания, которая может повлиять на доходы средних и малых организаций. |
| После успешных начальных запросов пользователи могут задавать более сложные запросы, которые увеличивают рабочую нагрузку. | Хранилище данных сложно реализовать и поддерживать. |
| Организации могут извлечь выгоду из этого аналитического инструмента, предоставив актуальную и полезную информацию, основанную на знаниях. | В хранилище данных хранится большой объем исторических данных, которые помогают пользователям анализировать различные периоды времени и тенденции для составления прогнозов на будущее. |
| Организациям необходимо тратить много ресурсов на обучение и внедрение. Более того, инструменты интеллектуального анализа данных работают по-разному из-за разных алгоритмов, используемых в их конструкции. | В хранилище данных данные объединяются из нескольких источников. Данные нужно очистить и преобразовать. Это могло быть проблемой. |
| Методы интеллектуального анализа данных экономичны и эффективны по сравнению с другими приложениями для сбора статистических данных. | Хранилище данных отвечает за упрощение всех типов бизнес-данных. Большая часть работы, выполняемой пользователем, - это ввод необработанных данных. |
| Еще одно важное преимущество методов интеллектуального анализа данных - это выявление ошибок, которые могут привести к потерям. Сгенерированные данные могут быть использованы для обнаружения прямых продаж. | Хранилище данных позволяет пользователям получать доступ к критически важным данным из множества источников в одном месте. Следовательно, это экономит время пользователя на получение данных из нескольких источников. |
| Интеллектуальный анализ данных помогает разрабатывать действенные стратегии, основанные на анализе данных. | После того, как вы введете какую-либо информацию в систему хранилища данных, вы вряд ли снова потеряете эти данные. Вам необходимо провести быстрый поиск, поможет найти нужную статистическую информацию. |
Зачем использовать хранилище данных?
Некоторые наиболее важные причины для использования хранилища данных:
- Интегрирует множество источников данных и помогает снизить нагрузку на производственную систему.
- Оптимизированные данные для чтения и последовательного сканирования диска.
- Хранилище данных помогает защитить данные от обновлений исходной системы.
- Позволяет пользователям выполнять управление основными данными.
- Повышение качества данных в исходных системах.
Зачем использовать интеллектуальный анализ данных?
Некоторые наиболее важные причины для использования интеллектуального анализа данных:
- Установите актуальность и взаимосвязь между данными. Используйте эту информацию, чтобы получить полезную информацию
- Бизнес может быстро принимать обоснованные решения
- Помогает обнаружить необычные модели покупок в продуктовых магазинах.
- Оптимизируйте бизнес веб-сайта, предоставляя индивидуальные предложения каждому посетителю.
- Помогает измерить скорость отклика клиентов в бизнес-маркетинге.
- Создание и поддержка новых групп клиентов для маркетинговых целей.
- Прогнозируйте уход клиентов, например, какие клиенты с большей вероятностью переключатся на другого поставщика в ближайшем будущем.
- Различайте прибыльных и убыточных клиентов.
- Выявление всех видов подозрительного поведения в рамках процесса обнаружения мошенничества.