Jsou dolování dat a datových skladů příbuzní?
důlní i údaje datových skladů jsou obchodní intelligence nástroje, které se používají pro zapnutí informací ( nebo údaje), do využitelných znalostí. Důležité rozdíly mezi oběma nástroji jsou metody a zpracovává každý používá k dosažení tohoto cíle.
Data mining je proces statistické analýzy. Analytici používají technické nástroje pro dotazy a roztřídit terabajtů dat hledají vzory. Obvykle bude analytik rozvíjet hypotézu, jako jsou zákazníci, kteří nakupují výrobek X obvykle koupit výrobek Y do šesti měsíců. Spuštění dotazu na příslušnými údaji, které dokázat nebo vyvrátit tuto teorii je data mining. Firmy pak použít tyto informace, aby se lepší obchodní rozhodnutí založená na tom, jak chápou chování svých zákazníků a dodavatelů.
Datové sklady popisuje proces návrhu, jak jsou data uložena s cílem zlepšit vykazování a analýzy. Data Warehouse odborníci se domnívají, že různé obchody dat jsou propojeny a vzájemně souvisí koncepčně i fyzicky. Údaje podnikat je obvykle uložen v celé řadě databází. Nicméně, aby bylo možné analyzovat nejširší rozsah dat, přičemž každý z těchto databází musí být spojeny nějakým způsobem. To znamená, že data v nich potřebují způsob, jak být v souvislosti s dalšími důležitými údaji a že fyzikální databázím samotným mít připojení tak, aby jejich data mohou být díval se na společně pro účely hlášení.
Takže podstata vztahu mezi dolování dat a datových skladů je, že údaje, které jsou řádně pozdržen, je jednodušší dolu. Pokud se data mining dotaz musí projít terabytů dat se šíří přes více databází, které sedí na různých fyzických sítích - - to není efektivní dotaz a dosahování výsledků bude trvat dlouhou dobu. Nicméně, pokud expert datový sklad navrhne úložný systém dat, který úzce spojuje relevantní data v různých databázích, data horník může nyní běžet mnohem smysluplnější a efektivnější dotazy pro zlepšení podnikání.
Launch Video offshore outsourcingu