Обычно используемые термины в мире цифрового маркетинга и информационных технологий, оба термина подразумевают, что данные являются важным и гибким активом, который необходимо хранить и анализировать для бизнес-тактик и генерации идей.
Это современные методы, используемые организациями и фондами для простоты интерпретации и доступности данных. Не только весь процесс требует точности, но также технических знаний и необходимого программного обеспечения.
Основные выводы
- Интеллектуальный анализ данных включает в себя извлечение ценной информации и шаблонов из больших наборов данных.
- Хранилище данных объединяет данные из разных источников в центральный репозиторий для анализа.
- Оба процесса поддерживают принятие решений на основе данных, но служат разным целям в управлении данными.
Интеллектуальный анализ данных против хранилища 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 не является новой концепцией, изобретенной или практикуемой в эпоху кибербезопасности, но она использовалась еще в 1930-х годах для разделения полезных и бесполезных данных и файлов для облегчения доступа и применения.
Интеллектуальный анализ данных означает поиск связных и связанных следов данных из массива для анализа отзывов и требований клиентов в сфере бизнеса.
Интеллектуальный анализ данных является важным шагом в ТНК и организациях при управлении рисками, кризисной коммуникации, корпоративном анализе, оценке мошенничества и мерах безопасности.
Когда мы говорим «хранилище данных», мы, естественно, представляем себе хранилище, в котором данные хранятся и складываются последовательно, чтобы можно было легко подобрать любую часть данных в соответствии с требованиями.
Хранилище данных — это то же самое, и оно настолько просто, как следует из названия. А информационное хранилище извлекает информацию из нескольких источников, обеспечивая при этом качество, согласованность и правильность данных.
Разделение обработки аналитики из международных баз данных в хранилище данных повышает производительность системы.
Сравнительная таблица
| Параметры сравнения | Добыча данных | Хранилище данных |
|---|---|---|
| Определение | Это относится к процессу извлечения соответствующих данных из скомпилированного набора хранимых данных. Интеллектуальный анализ данных используется для анализа и импровизации стратегий, 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 предпринимателями и владельцами бизнеса с помощью специалистов по обработке данных. | Это важный процесс, выполняемый специалистами по информационным технологиям и техническими группами организации, занимающимися сбором данных. |
| Цель | Для простоты информации и анализа данных. | Чтобы сделать интеллектуальный анализ данных более простым и удобным. Сделано для сортировки и загрузки важных данных в базы данных. |
| Степень потери | Он не всегда точен на 100% и может привести к утечке данных и пиратству, если не будет выполнен правильно. | Может возникнуть высокая вероятность накопления неактуальных и бесполезных данных. Потеря данных и стирание данных также могут быть проблемой. |
| Промежуток времени | Данные регулярно анализируются небольшими этапами, однако они могут различаться во время кризисной коммуникации. | Данные загружаются периодически, и стекирование является обычной практикой для облегчения доступа при майнинге. |
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 бизнес-структурами вместе с техническими специалистами для извлечения полезной информации и данных из сложенных хранилищ данных, а также информации с открытым исходным кодом 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 обзоров отзывов клиентов.
Интеллектуальный анализ данных также позволяет обнаруживать и устранять системные сбои, а также невостребованные данные, занимающие место в базе данных.
Вот некоторые важные особенности и аспекты интеллектуального анализа данных, которые делают его важным шагом в организации;
- Это позволяет автоматически анализировать шаблоны.
- Прогнозирование результатов и простое извлечение необходимых данных.
- Сосредоточен на источниках с похожими категориями, требуемыми пользователем.
- Полезная информация извлекается для удобства управления.
- Помогает в управлении финансами и является экономически эффективным методом.
Что такое хранилище данных?
Хранилище данных можно считать предшествующим этапом интеллектуального анализа данных, поскольку он помогает ускорить процесс интеллектуального анализа. Хранилище данных или ХД — 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, деловую 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 с различными функциями каждого. Типы и их функции перечислены ниже;
- A Магазин данных: это прямой подэтап хранилища данных, который используется в сферах продаж и маркетинга. Независимая и самостоятельная 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 оперативных 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 и источников данных, а хранилища данных используются для анализа и хранения данных.
- Интеллектуальный анализ данных работает как операция извлечения, тогда как хранение данных работает по принципу объединения.
- Бизнес-предприниматели вместе с инженерами могут выполнять интеллектуальный анализ данных, но хранением данных занимаются только технические специалисты и инженеры.
- Добыча данных выполняется вручную, тогда как хранение данных может осуществляться с помощью искусственного интеллекта и автоматизированных фильтров.
- Несколько типов методов интеллектуального анализа данных включают классификационный анализ, обнаружение аномалий, кластерный анализ и т. д., в то время как интеллектуальный анализ данных бывает трех типов: хранилище данных, EDW и ODS.
Я приложил столько усилий, чтобы написать этот пост в блоге, чтобы предоставить вам ценность. Это будет очень полезно для меня, если вы подумаете о том, чтобы поделиться им в социальных сетях или со своими друзьями/родными. ДЕЛИТЬСЯ ♥️
