Datu ieguve vs datu uzglabāšana
Datu ieguves process attiecas uz datora filiāli zinātne kas nodarbojas ar modeļu iegūšanu no lielām datu kopām. Šīs kopas pēc tam tiek apvienotas, izmantojot statistikas metodes un izmantojot mākslīgo intelektu. Datu ieguve mūsdienu biznesā ir atbildīga par neapstrādāts datus mākslīgā intelekta avotos. Dati tiek manipulēti un tādējādi spēj pieņemt uzticamus lēmumus, kurus var izmantot lēmumu pieņemšanā. Tas dod uzņēmumiem priekšrocības salīdzinājumā ar konkurenci, jo viņiem ir datu kopas, uz kurām var paļauties, lai sniegtu izlūkdatus. Datu ieguvi organizācijas izmanto arī profilēšanas praksē, tostarp mārketingā, zinātniskajā uzraudzībā un krāpšanas atklāšanā.
Ir arī citi izplatīti termini, kas varētu būt saistīti ar datu ieguvi, piemēram, datu zveja, datu padziļināšana vai pat datu snoopēšana. Tas viss norāda uz dažādām datu ieguves variācijām, kuras tiek izmantotas, atlasot mazas datu kopas, kas, iespējams, ir par mazu, lai izdarītu statistikas secinājumus. Tomēr tiem ir izšķiroša nozīme, nosakot izmantoto datu derīgumu, un tos var izmantot hipotēzes izveidē, cerot sasniegt noteiktu datu kopu.
Savukārt datu noliktava ir termins, kas apraksta sistēmu organizācijā, kas tiek izmantota datu vākšanā. Šos datu noliktavas apkopotos datus nodrošina darījumu sistēmas, piemēram, rēķini, pirkumu ieraksti vai pat aizdevums ieraksti. Datu ieraksti tiek ņemti no atsevišķiem izveides punktiem un tiek apvienoti zem viena jumta, kas ir datu noliktava. Pēc tam šie dati tiek ziņoti un ziņojumi tiek veikti apkopotā veidā, lai palīdzētu uzņēmējdarbības informācijas lietotājiem pieņemt pamatotus lēmumus. Lai datu noliktava darbotos efektīvi, nepieciešams datu avots, datu bāze un pārskatu sniegšanas rīks.
Tāpēc var teikt, ka datu noliktava ir datubāze, kuru izmanto īpašiem mērķiem, lai ziņotu par analizētajiem datiem. Šie dati tiek iegūti no dažādām sistēmām, kuras ir sagatavotas ziņošanai.
Lai veiktu savu funkciju, datu noliktava uztur funkcijas trīs atšķirīgos slāņos. Tie ietver iestudēšanu, integrāciju un piekļuvi. Pakāpiena sagatavošanas procesā izstrādātāji glabā neapstrādātus datus tikai analīzes un atbalsta nolūkos. Integrācijas slānis tiek izmantots datu integrēšanai un datu lietotāju abstrakcijas līmenim. Visbeidzot, piekļuves slānis ir svarīgs, lai iegūtu datus no dažādiem datu lietotājiem.
Gan datu ieguvi, gan datu uzglabāšanu var dēvēt par rīkiem, kurus izmanto biznesa informācijas vākšanai. Galvenā atšķirība no tām ir tā, kā tiek apkopota biznesa informācija. Tāpēc var teikt, ka datus, kas ir labi uzglabāti, ir diezgan viegli iegūt un tādējādi izmantot. Datu noliktava tādējādi ir atbildīga par datu ieguves atvieglošanu, glabājot visus attiecīgos datus, kas jāizrok centrālā vietā, nevis tad, kad datu iegūšanai jāturpina meklēt datus dažādās vietās. Tas palīdz ietaupīt laiku, kas pavadīts datu ieguvei, un kalnrūpniecībā izmantotos resursus.
Kopsavilkums
Datu ieguve ir datu iegūšanas process no lielām datu kopām.
Datu uzglabāšana ir visu attiecīgo datu apvienošanas process.
Gan datu ieguve, gan datu uzglabāšana ir biznesa informācijas vākšanas rīki.
Datu iegūšana ir specifiska datu vākšanā.
Datu noliktava ir rīks, lai ietaupītu laiku un uzlabotu efektivitāti, apvienojot datus no dažādiem atrašanās vieta no dažādām organizācijas jomām kopā.
Datu noliktavai ir trīs slāņi, proti, iestudēšana, integrēšana un piekļuve.
Copyright © Visas Tiesības Aizsargātas | asayamind.com