В чем разница между интеллектуальным анализом данных и хранением данных?

Термины «интеллектуальный анализ данных» и «хранилище данных» часто путают как деловой, так и технический персонал. Вся область управления данными претерпела феноменальный рост благодаря внедрению программ для сбора данных и снижению стоимости компьютерной памяти. Основной целью обеих этих функций является предоставление инструментов и методологий для изучения закономерностей и значения большого объема данных.

Основными различиями между интеллектуальным анализом данных и хранилищем данных являются структура системы, используемая методология и цель. Интеллектуальный анализ данных - это использование логики распознавания образов для идентификации тенденций в выборочном наборе данных и экстраполирования этой информации на больший пул данных. Хранилище данных - это процесс извлечения и хранения данных для упрощения отчетности.

Интеллектуальный анализ данных - это общий термин, используемый для описания ряда бизнес-процессов, которые получают шаблоны из данных. Как правило, пакет программного обеспечения для статистического анализа используется для идентификации конкретных шаблонов на основе набора данных и запросов, сгенерированных конечным пользователем. Типичное использование интеллектуального анализа данных - создание целевых маркетинговых программ, выявление финансового мошенничества и маркировка необычных моделей поведения в рамках проверки безопасности.

Отличным примером интеллектуального анализа данных является процесс, используемый телефонными компаниями для сбыта продукции для существующих клиентов. Телефонная компания использует программное обеспечение для анализа данных для доступа к своей базе данных о клиентах. Запрос написан для идентификации клиентов, которые подписались на базовый пакет телефона и Интернет-услуги в течение определенного периода времени. После выбора этого набора данных пишется другой запрос, чтобы определить, сколько из этих клиентов воспользовались бесплатными дополнительными функциями телефона во время пробной акции. Результаты этого интеллектуального анализа данных показывают модели поведения, которые могут стимулировать или помочь уточнить маркетинговый план для увеличения использования дополнительных телефонных услуг.

Важно отметить, что основной целью интеллектуального анализа данных является выявление закономерностей в данных. Спецификации, используемые для определения набора образцов, оказывают огромное влияние на актуальность результатов и точность анализа. Возвращаясь к приведенному выше примеру, если набор данных ограничен клиентами в определенной географической области, результаты и шаблоны будут отличаться от более широкого набора данных. Хотя как интеллектуальный анализ данных, так и хранилище данных работают с большими объемами информации, используемые процессы весьма различны.

Хранилище данных - это программный продукт, который используется для хранения больших объемов данных и выполнения специально разработанных запросов и отчетов. Бизнес-аналитика - это растущая область исследований, которая фокусируется на хранилищах данных и связанных с ними функциональных возможностях. Эти инструменты предназначены для извлечения данных и их хранения в методе, предназначенном для обеспечения повышенной производительности системы. Большая часть терминологии в области интеллектуального анализа данных и хранилищ данных одинакова, что приводит к еще большей путанице.