Разница между интеллектуальным анализом данных и хранилищем данных

Ключевая разница между интеллектуальным анализом данных и хранилищем данных

  • Интеллектуальный анализ данных рассматривается как процесс извлечения данных из больших наборов данных, тогда как хранилище данных — это процесс объединения всех соответствующих данных вместе.
  • Интеллектуальный анализ данных — это процесс анализа неизвестных шаблонов данных, тогда как хранилище данных — это метод сбора данных и управления ими.
  • Интеллектуальный анализ данных обычно выполняется бизнес-пользователями с помощью инженеров, в то время как хранилище данных — это процесс, который должен произойти до того, как можно будет приступить к интеллектуальному анализу данных.
  • Интеллектуальный анализ данных позволяет пользователям задавать более сложные запросы, что увеличивает рабочую нагрузку, в то время как хранилище данных сложно внедрять и поддерживать.
  • Интеллектуальный анализ данных помогает создавать наводящие на размышления закономерности важных факторов, таких как покупательские привычки клиентов, а хранилище данных полезно для таких операционных бизнес-систем, как CRM-системы когда склад интегрирован.
Разница между интеллектуальным анализом данных и хранилищем данных
Разница между интеллектуальным анализом данных и хранилищем данных

Что такое хранилище данных?

Хранилище данных — это метод сбора и управления данными из различных источников для предоставления значимой бизнес-информации. Это сочетание технологий и компонентов, которое позволяет стратегически использовать данные.

Хранилище данных Это электронное хранение большого объема информации в компании, предназначенное для запроса 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 закономерности в огромных наборах данных. Добыча данных все дело в обнаружении неожиданных/ранее неизвестных взаимосвязей между данными.

Это междисциплинарный навык, в котором используются машинное обучение, статистика, искусственный интеллект и технологии баз данных.

Информация, полученная с помощью интеллектуального анализа данных, может быть использована для маркетинга, обнаружения мошенничества, научных открытий и т. д.

Разница между интеллектуальным анализом данных и хранилищем данных

Вот основная разница между интеллектуальным анализом данных и хранилищем данных.

Добыча данных Хранилище данных
Интеллектуальный анализ данных — это процесс анализа неизвестных шаблонов данных. Хранилище данных — это система баз данных, предназначенная 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 хранилище.
Интеллектуальный анализ данных обычно выполняется бизнес-пользователями с помощью инженеров. Хранилище данных — это процесс, который должен произойти до того, как начнется какой-либо анализ данных.
Интеллектуальный анализ данных рассматривается как процесс извлечения данных из больших наборов данных. С другой стороны, хранилище данных — это процесс объединения всех соответствующих 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 постоянно обновляться. Вот почему он идеально подходит для владельцев бизнеса, которым нужны лучшие и новейшие функции.
Интеллектуальный анализ данных помогает создать наводящие на размышления закономерности важных факторов. Нравится покупательские привычки клиентов, продукты, продажи. Чтобы компании могли внести необходимые коррективы в эксплуатацию и производство. Хранилище данных повышает ценность операционных бизнес-систем, таких как CRM-системы, когда хранилище интегрировано.
Методы интеллектуального анализа данных никогда не бывают на 100% точными и при определенных условиях могут привести к серьезным последствиям. В хранилище данных велика вероятность того, что данные, необходимые организации для анализа, могут не быть интегрированы в хранилище. Это легко может привести к потере информации.
Информация, собранная организациями в результате интеллектуального анализа данных, может быть использована против группы людей. Хранилища данных создаются для огромного ИТ-проекта. Таким образом, это требует сложного обслуживания системы, которая может повлиять на доходы средних и малых организаций.
После успешных первоначальных запросов пользователи могут задавать более сложные запросы, что увеличит рабочую нагрузку. Хранилище данных сложно внедрить и поддерживать.
Организации могут извлечь выгоду из этого аналитического инструмента, предоставляя соответствующую и полезную информацию, основанную на знаниях. В хранилище данных хранится большой объем исторических данных, которые помогают пользователям анализировать различные периоды времени и тенденции для прогнозирования будущего.
Организациям необходимо тратить много своих ресурсов на обучение и внедрение. инструменты интеллектуального анализа данныхИнструменты интеллектуального анализа данных работают по-разному из-за разных алгоритмов, использованных при их разработке. В хранилище данных данные объединяются из нескольких источников. Данные необходимо очистить и преобразовать. Это может быть проблемой.
Методы интеллектуального анализа данных являются экономически эффективными и эффективными по сравнению с другими приложениями для статистических данных. Задача хранилища данных — упростить каждый тип бизнес-данных. Большая часть работы, которую будет выполнять пользователь, — это ввод необработанных данных.
Еще одним важным преимуществом методов интеллектуального анализа данных является выявление ошибок, которые могут привести к потерям. Сгенерированные данные можно использовать для обнаружения распродаж. Хранилище данных позволяет пользователям получать доступ к критически важным данным из нескольких источников в одном месте. Таким образом, это экономит время пользователя на получение данных из нескольких источников.
Интеллектуальный анализ данных помогает генерировать 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 доступа для чтения и последовательного сканирования диска.
  • Хранилище данных помогает защитить данные от обновлений исходной системы.
  • Позволяет пользователям выполнять управление основными данными.
  • Улучшите качество данных в исходных системах.

Зачем использовать интеллектуальный анализ данных?

Некоторые наиболее важные причины для использования интеллектуального анализа данных:

  • Установите актуальность и взаимосвязи между данными. Используйте эту информацию для получения прибыльной информации
  • 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 поддержание новых групп клиентов для маркетинговых целей.
  • Прогнозируйте уход клиентов, например, какие клиенты с большей вероятностью перейдут к другому поставщику в ближайшем будущем.
  • Различают прибыльных и убыточных клиентов.
  • Выявляйте все виды подозрительного поведения в рамках процесса обнаружения мошенничества.