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Data mining per Data Warehousing - dummies

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Anonim

A volte, il data mining per il data warehousing non è commisurato alle altre forme di business intelligenza. Questa mancanza di integrazione si verifica per due motivi:

  • Gli utenti aziendali non hanno le conoscenze richieste nelle basi statistiche del data mining.

  • I tradizionali fornitori di business intelligence non forniscono i solidi strumenti di data mining e i fornitori di data mining non forniscono solidi strumenti di business intelligence.

Gli strumenti di data mining forniscono un grado di analisi tecnica che richiede una comprensione di base negli algoritmi statistici per avere successo nel loro uso.

Il data mining viene spesso presentato come una tecnica magica che puoi utilizzare per scoprire i segreti dell'universo dai dati della tua organizzazione. In realtà, il data mining è un termine generico per una serie di tecniche e modelli statistici avanzati nati negli anni '80 come parte della ricerca sull'intelligenza artificiale (reti neurali, ad esempio).

Il data mining come tecnica ha uno o entrambi questi aspetti:

  • Predictive: Strumenti e capacità di data mining cercano attraverso grandi volumi di dati, cercano pattern e altri aspetti del dati in conformità con le tecniche utilizzate e provare a dirti cosa potrebbe accadere in base alle informazioni rilevate dall'analisi dei dati. Si noti l'enfasi sulla parola potrebbe: Il data mining è una tecnica di probabilità, non un servizio di cartomanzia.

  • Orientamento alla scoperta: Entrambe le categorie di base di query e reporting e analisi aziendale / OLAP degli strumenti di Business Intelligence forniscono informazioni di business basate su entrambe le domande che gli utenti richiedono esplicitamente (una sorta di domanda di il momento) o & ldquo; istituzionalizzata & rdquo; domande che i membri dell'organizzazione chiedono regolarmente sotto forma di rapporti regolari (o entrambi). La parola chiave è domanda: se non vengono poste domande, non sono disponibili risposte.

La natura orientata alla scoperta del data mining ha lo scopo di fornire risposte, anche se non si fanno domande. (Puoi riferirti a questo modello come & ldquo; dimmi qualcosa di interessante, anche se non so quali domande porre. & Rdquo;)

Il sistema di data mining fornisce tipicamente queste risposte costruendo modelli complessi che sono usati per analizzare dati, cercando qualche tendenza o tendenza all'interno dei dati che potrebbero essere appropriati, e poi dirti cosa ha trovato.

Data mining per Data Warehousing - dummies

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