Интеллектуальный анализ данных и хранение данных рассматриваются как часть анализа данных. Но работают они по-разному. Рассмотрим различия между ними и вопрос о том, может ли один существовать без другого.
Сбор данных
Интеллектуальный анализ данных включает в себя просмотр больших наборов данных и поиск закономерностей. Это подмножество науки о данных, используемое в различных областях, включая маркетинг, финансы и инженерию. Интеллектуальный анализ данных может осуществляться вручную или с использованием автоматизированной системы. Есть платформы программного обеспечения с открытым исходным кодом, которые позволяют хранить данные, получать к ним доступ и управлять ими.
Хотя алгоритмы машинного обучения сложны, развертывание модели — более простой процесс по сравнению с обучением алгоритму. Развертывание модели включает в себя такие процессы, как преобразование модели в другой формат и загрузка ее на предполагаемый компьютер.
Многие популярные алгоритмы машинного обучения используют трансферное обучение. Это означает, что вы можете развернуть модель в любой системе. Непрерывное развертывание позволяет устройству заново изучать шаблон и его схему для каждого нового шаблона.
Все больше и больше отраслей находят способы использования функций интеллектуального анализа данных. Интеллектуальный анализ данных состоит из трех этапов:
- подготовка данных,
- построение модели,
- проверка,
- развертывание.
Эти функции позволяют собирать и анализировать информацию для принятия более эффективных решений и политик.
Некоторые компании регистрируют и анализируют информацию о пользователях, в то время как другие используют функции интеллектуального анализа данных для анализа тенденций. Например, некоторые компании могут решить получить данные от своих пользователей, чтобы определить, какие продукты им следует продавать.
Собирая данные и анализируя тенденции, они могут увидеть, какие продукты популярны, и сделать их больше, гарантируя, что они удовлетворят потребности своих клиентов. Функции интеллектуального анализа данных — отличный способ сбора и анализа данных.
Хранилище данных
Хранилище данных — это хранение данных в одном месте, чтобы больше людей могли получить к ним доступ, поделиться ими и использовать их. Хранилища данных основаны на системах управления реляционными базами данных (RDBMS). Он предназначен для структурирования данных в таблицы и облегчения пользователям запросов к ним.
В хранилище данных хранится вся важная бизнес-информация вашей компании. Например, имена и адреса клиентов, информация о каждом размещенном ими заказе или данные о продажах по месяцам.
Хорошим примером может служить консоль поиска Google. Это позволяет вам анализировать производительность вашего веб-сайта по нескольким параметрам. Эти параметры включают источники трафика, модели поведения пользователей и т. д.
СУРБД отслеживает все изменения в каждой строке ваших таблиц. Если вы внесете изменения или вставите новую запись в одну из этих таблиц, все остальные копии будут автоматически отражать эти изменения.
Существует три основных типа хранилищ данных, каждое из которых выполняет свою функцию:
- Витрины данных используются отделами продаж и маркетинга для сбора данных из таких источников, как клиенты и рецензенты.
- Хранилища корпоративных данных — это централизованные базы данных, объединяющие все отделы организации. Они являются ядром систем поддержки принятия решений.
- Хранилища оперативных данных содержат пользовательские данные и часто обновляются. Они действуют для сотрудников.
Разница между ними
Сбор данных
- Используйте интеллектуальный анализ данных, чтобы найти конкретные данные, изучая записи и тенденции
- Интеллектуальный анализ данных дает вам возможность быстро принимать разумные решения
- Это отличный способ найти ответы на бизнес-вопросы, которые раньше было трудно решить.
- Его также можно использовать для предиктивного анализа и прогнозирования.
- Точность моделей не так высока. Модели могут не видеть данные так же, как человек
- При интеллектуальном анализе данных большие затраты времени можно объяснить тем, что процесс состоит из множества этапов.
- Вы можете получить доступ к любым данным в наборе данных в любое время.
- Вы можете выполнять расширенный анализ, используя различные инструменты визуализации и библиотеки Python.
Хранилище данных
- Сократите потребность в повторном вводе данных, создав эффективное и точное хранилище данных, которое будет использоваться всеми отделами компании.
- Создайте центральный репозиторий данных, который будет безопасным, надежным, масштабируемым и доступным для всех.
- Он предоставляет информацию в структурированном, легкодоступном, поддерживаемом и обновляемом формате.
- Создайте хранилище данных, адаптированное к потребностям вашего бизнеса и помогающее вам эффективно управлять данными
- Чем больше данных, тем выше стоимость хранилища. Это может быть проблемой, когда у компании больше данных, чем она может хранить.
- Скорость обработки в хранилищах данных невысокая. Хранение данных в хранилище значительно замедляет время доступа
- В хранилище данных доступны только сводные таблицы, а не подробные данные. Это проблема, если вы хотите анализировать точные данные, а не только сводные данные.
- Расширенный анализ данных невозможен в хранилище данных, поскольку информация больше не доступна в исходном состоянии.
В заключение:
В обоих случаях вам необходимо хранить свою информацию, чтобы к ней могли получить доступ другие люди, которым нужен доступ к ней (или если вы работаете в одиночку или никому не доверяете).
Требование времени также связано с наличием больших объемов данных. Это приводит к сложности модели, поскольку модель должна быть в состоянии обрабатывать все данные. Как интеллектуальный анализ данных, так и хранение данных могут помочь организациям повысить свою эффективность и результативность.
