Інтелектуальний аналіз даних і зберігання даних вважаються частинами аналізу даних. Але працюють вони по-різному. Розгляньмо відмінності між ними та питання про те, чи може одне існувати без іншого.
Збирання даних
Інтелектуальний аналіз даних передбачає перегляд великих наборів даних і пошук закономірностей. Це підмножина науки про дані, яку застосовують у різних галузях, зокрема в маркетингу, фінансах та інженерії. Інтелектуальний аналіз даних можна виконувати вручну або за допомогою автоматизованої системи. Існують програмні платформи з відкритим вихідним кодом, які дають змогу зберігати дані, отримувати до них доступ і керувати ними.
Хоча алгоритми машинного навчання складні, розгортання моделі — простіший процес порівняно з навчанням алгоритму. Розгортання моделі охоплює такі процеси, як перетворення моделі в інший формат і завантаження її на цільовий комп’ютер.
Усе більше галузей знаходять способи використовувати функції інтелектуального аналізу даних. Інтелектуальний аналіз даних складається з трьох етапів:
Усе більше галузей знаходять способи використовувати функції інтелектуального аналізу даних. Інтелектуальний аналіз даних складається з трьох етапів:
- підготовка даних,
- побудова моделі,
- перевірка,
- розгортання.
Ці функції дають змогу збирати й аналізувати інформацію, щоб ухвалювати ефективніші рішення та формувати кращу політику.
Деякі компанії реєструють і аналізують інформацію про користувачів, тоді як інші використовують функції інтелектуального аналізу даних, щоб аналізувати тенденції. Наприклад, деякі компанії можуть вирішити отримувати дані від своїх користувачів, щоб визначити, які товари їм варто продавати.
Збираючи дані й аналізуючи тенденції, вони можуть побачити, які товари популярні, і виробляти їх більше, гарантуючи, що задовольнять потреби своїх клієнтів. Функції інтелектуального аналізу даних — чудовий спосіб збирати й аналізувати дані.
Сховище даних
Сховище даних — це зберігання даних в одному місці, щоб більше людей могли отримувати до них доступ, ділитися ними й використовувати їх. Сховища даних ґрунтуються на системах керування реляційними базами даних (RDBMS). Їх призначено для структурування даних у таблиці та полегшення запитів до них для користувачів.
У сховищі даних зберігається вся важлива ділова інформація вашої компанії. Наприклад, імена й адреси клієнтів, інформація про кожне розміщене ними замовлення або дані про продажі за місяцями.
Гарним прикладом може бути консоль пошуку Google. Вона дає змогу аналізувати ефективність вашого вебсайту за кількома параметрами. Серед цих параметрів — джерела трафіку, моделі поведінки користувачів тощо.
СКБД відстежує всі зміни в кожному рядку ваших таблиць. Якщо ви внесете зміни або вставите новий запис в одну з цих таблиць, усі інші копії автоматично відображатимуть ці зміни.
Є три основні типи сховищ даних, кожен з яких виконує свою функцію:
- Вітрини даних використовують відділи продажів і маркетингу для збирання даних із таких джерел, як клієнти й рецензенти.
- Корпоративні сховища даних — це централізовані бази даних, що об’єднують усі відділи організації. Вони є ядром систем підтримки ухвалення рішень.
- Оперативні сховища даних містять користувацькі дані й часто оновлюються. Вони слугують співробітникам.
Різниця між ними
Збирання даних
- Використовуйте інтелектуальний аналіз даних, щоб знаходити конкретні дані, вивчаючи записи й тенденції
- Інтелектуальний аналіз даних дає змогу швидко ухвалювати зважені рішення
- Це чудовий спосіб знайти відповіді на бізнес-запитання, які раніше було важко розв’язати.
- Його також можна використовувати для предиктивного аналізу й прогнозування.
- Точність моделей не така висока. Моделі можуть бачити дані не так, як людина
- Значні витрати часу на інтелектуальний аналіз даних можна пояснити тим, що цей процес складається з багатьох етапів.
- Ви можете отримати доступ до будь-яких даних у наборі даних у будь-який час.
- Ви можете виконувати розширений аналіз за допомогою різних інструментів візуалізації та бібліотек Python.
Сховище даних
- Зменште потребу в повторному введенні даних, створивши ефективне й точне сховище даних, яким користуватимуться всі відділи компанії.
- Створіть центральне сховище даних, яке буде безпечним, надійним, масштабованим і доступним для всіх.
- Воно надає інформацію в структурованому, легкодоступному форматі, який можна підтримувати й оновлювати.
- Створіть сховище даних, адаптоване до потреб вашого бізнесу, яке допоможе вам ефективно керувати даними
- Що більше даних, то вища вартість сховища. Це може стати проблемою, коли даних у компанії більше, ніж вона може зберігати.
- Швидкість обробки у сховищах даних невисока. Зберігання даних у сховищі значно уповільнює доступ до них
- У сховищі даних доступні лише зведені таблиці, а не докладні дані. Це проблема, якщо ви хочете аналізувати точні дані, а не лише зведені.
- Розширений аналіз даних у сховищі даних неможливий, оскільки інформація більше недоступна у вихідному вигляді.
На завершення:
В обох випадках вам потрібно зберігати свою інформацію, щоб інші люди, яким потрібен доступ до неї, могли її отримати (якщо тільки ви не працюєте наодинці або нікому не довіряєте).
Потреба в часі також пов’язана з наявністю великих обсягів даних. Це ускладнює модель, оскільки вона має бути здатною обробляти всі дані. І інтелектуальний аналіз даних, і зберігання даних можуть допомогти організаціям підвищити свою ефективність і результативність.
