Data Mining ja Data Warehousing
Data Mining vs. datavarasto
Termit "data mining" ja "data warehousing" liittyvät datanhallinnan alaan. Nämä ovat tiedonkeruuohjelmia, joita käytetään pääasiassa tilastojen, kuvioiden ja ulottuvuuksien tutkimiseen ja analysointiin valtavassa määrin.
Data Mining
Termi "tiedonlouhinta" käytetään prosessiin, jossa analysoidaan tietoja erilaisista näkökulmista ja summataan nämä tiedot hyödyllisiksi tiedoiksi. Tietojen louhintaohjelmisto käsittelee tietoja tietojen säätämiseksi joko kustannusleikkauksessa tai tulojen kasvun tai molempien osalta.
Tietojen kaivostoiminta noudattaa syvällistä tutkimusta ja tietojen keräämistä yksilöimällä tiettyjä suuntauksia, jotka perustuvat käyttäjän tuottamiin tietoihin ja kyselyihin. Tietojenkäsittelyohjelmiston ensisijainen tavoite on tunnistaa epätavallisia kuvioita, varsinkin talouteen liittyviä spot-petoksia ja tuottaa ohjattuja ohjelmia markkinoinnin tehostamiseksi.
Tietomateriaaliohjelmistoa käytetään pääasiassa kerättyjen tietojen suuren määrän ansiosta. Datat kaada skannereita, suoraa postivastausta, pankkiautomaatteja, web-palvelimen lokeja, demografisia tietoja, suljettuja piirikameroita, luottokorttitapahtumia ja monia muita lähteitä. Kaikki nämä tiedot on validoitava ja tiivistettävä ennen analyysin tekemistä. Tämä prosessi luokitellaan datavarastoiksi. Seuraava vaihe on lajitella nämä tiedot eri tiedonsiirtoyhteyksien kautta.
Tietojen kaivosohjelmisto käyttää erilaisia vaiheita. Ensimmäinen vaihe on tietojen esikäsittely, johon kuuluvat: tietojen valinta, datan puhdistaminen, melun poisto ja datan muuntaminen. Kun nämä yhteiset tietoyksiköt luodaan, syntyy uusia kenttiä. Seuraava askel on datakaivamallin rakentaminen. Tässä luodaan mahdollinen malli, joka esittää hyödyllisiä tietoja. Viimeinen vaihe on tiedonhankintamallin arviointi.
Nykyään tiedonhankinta on välttämätöntä lähinnä kasvavan kilpailun ansiosta. Yritykset kilpailevat palvelujen, personoinnin, turvallisuuden ja reaaliaikaisen yrityksen suhteen.
Tietovarasto
Tietovarasto on tietojen keräämis- ja tallennusprosessi, jota voidaan myöhemmin analysoida tiedonsiirtoa varten. Tietovarasto on laaja tietojärjestelmä, jolla on suuri tallennuskapasiteetti. Kaikkien lähteiden tiedot ohjataan tähän lähteeseen, jossa tiedot puhdistetaan ristiriitaisten ja tarpeettomien tietojen poistamiseksi. Tietovaraston prosessi mahdollistaa keskitetyn datan käytön.
Kehittyneet ja monimutkaiset tiedonkeruu- ja käsittelymenetelmät ovat organisaation tärkeimpiä lähteitä tehokkaan ja tehokkaan tietovaraston luomiseksi. Nämä ovat olennainen voimavara, jonka avulla yritykset voivat säilyttää kannattavuutensa, tehokkuutensa ja kilpailuedunsa. Kerätyt tiedot viedään prosessin läpi, jota kutsutaan Data Life Cycle Managementiksi.
Tietovarasto hyödyntää tekniikoita suhteellisen tietokannan hallintajärjestelmiin uuttamisen, lastauksen, muuntamisen ja suhteellisen online-sovellusten käsittelyn avulla. Datavarastointitekniikoita on neljä. Ne ovat: aihepiiriin perustuva suunnittelu, tietojen integrointi, epävakaat valtiot, data- ja aikamuunnelmat.
Yhteenveto:
- Datanlouhinta- ja datavarastointitekniikat ovat osa tietojärjestelmää.
- Tietovarasto koskee pääasiassa tietojen keruuta, kun tiedonlouhinta koskee analyysia ja yhteenvetoa organisaation tärkeistä tiedoista.
- Tietojenkäsittely- ja datankäsittelyprosessien tekniikat ovat erilaisia.
