L'exploration de données pour l'entreposage de données
À certains moments, l'exploration de données pour l'entreposage de données ne sont pas mélangés avec les autres formes de business intelligence. Ce manque d'intégration se produit pour deux raisons:
Les utilisateurs professionnels ne disposent pas des connaissances requises dans les fondations statistiques de data mining.
Les vendeurs de renseignement courant d'affaires ne fournissent pas les outils d'exploration de données solides, et les vendeurs d'exploration de données ne fournissent pas les outils de business intelligence robustes.
Outils d'exploration de données fournissent un degré d'analyse technique qui nécessite une compréhension de base des algorithmes statistiques pour réussir dans leur utilisation.
L'exploration de données est souvent présentée comme une technique magique que vous pouvez utiliser pour découvrir les secrets de l'univers à partir des données de votre organisation. En réalité, l'exploration de données est un terme générique pour une série de techniques statistiques avancées et des modèles nés dans les années 1980 dans le cadre de recherche de l'intelligence artificielle (réseaux de neurones, par exemple).
L'exploration de données comme une technique a un ou les deux de ces aspects:
Prédictif: Des outils et des capacités d'exploration de données de recherche par le biais de grands volumes de données, des patrons et des autres aspects des données en conformité avec les techniques utilisées, et d'essayer de vous dire ce que pourrait se produire sur la base de l'information que l'analyse des données trouvées. Remarquez l'accent sur le mot pourrait: L'exploration de données est une technique de probabilité, et non un service divination.
Découverte orientée: Tant la base de requêtes et-reporting et d'analyse de l'entreprise / catégories OLAP des outils d'intelligence d'affaires de fournir des renseignements d'entreprise basé soit sur les questions utilisateurs demandent explicitement (tri de la question du moment) ou des questions «institutionnalisé» que les membres de l'organisation demandent régulièrement la forme de rapports réguliers (ou les deux). Le mot clé est question: Si aucune des questions sont posées, pas de réponses sont à venir.
Axée sur les découvertes de la nature de l'exploitation minière de données est destiné à fournir des réponses, même si vous ne demandez pas de questions. (Vous pouvez vous référer à ce modèle comme "dis-moi quelque chose d'intéressant, même si je ne sais pas quelles questions poser.")
Le système d'extraction de données fournit généralement ces réponses en construisant des modèles complexes qui sont utilisés pour analyser les données, la recherche d'une tendance ou une tendance au sein des données qui pourraient être appropriées, et puis vous dire ce qu'il a trouvé.
L'exploration de données pour les données volumineuses L'exploration de données consiste à explorer et d'analyser de grandes quantités de données pour trouver des modèles pour les grandes données. Les techniques sont sortis des domaines de la statistique et de l'intelligence artificielle (IA),…
Les sources de données et des outils de business intelligence pour entrepôt de données luxe Vous ne serez pas eu la chance de trouver des environnements mono-source quand vous construisez un luxe d'entrepôt de données. Maintenant, vous avez un nouvel ensemble de problèmes que vous devez traiter, y compris celles figurant dans cette…
Les sources de données et des outils de business intelligence pour entrepôt de données suprême En raison de la vaste gamme de domaines dans un entrepôt de données suprême, il a de nombreuses sources de données. Les bonnes nouvelles: Parce que beaucoup de sources externes à votre propre environnement d'entreposage, vous n'êtes pas…
Cinq fournisseurs avec interrogation et de rapports produits pour l'entreposage de données Il ya plusieurs vendeurs qui fournissent interrogation et de reporting des outils que vous pourriez envisager d'utiliser avec votre entrepôt de données. Voici cinq qui sont à considérer.Business Objects (SAP)Business Objects, maintenant une…
Couche 3 de la grosse pile de données: l'organisation des services et des outils de données L'organisation des services de données et des outils, couche 3 de la grosse pile de données, la capture, valider et assembler différents éléments de données dans de grandes collections contextuellement pertinents. Parce que Big Data est…
Six fournisseurs avec des produits de middleware pour l'entreposage de données Il ya plusieurs fournisseurs qui offrent en stockage de données produits middleware vous voudrez peut-être jeter un oeil à. Voici sept qui sont à considérer.Composite SoftwareComposite Software fournit Enterprise Information Integration (IIE)…
Dix sources d'informations mises à jour sur l'entreposage de données Vous ne serez probablement pas surpris d'entendre que le terme à jour informations sur les moyens d'entreposage de données “ aller chercher sur Internet ”. Il vaut la peine de votre temps à consulter les sites Web dans ce chapitre.Le…
Text Analytics for big données non structurées De nombreuses méthodes existent pour l'analyse de données non structurées pour votre grande initiative de données. Historiquement, ces techniques sont sortis de domaines techniques tels que traitement du langage naturel (NLP), la découverte de…
Les éléments clés du serveur Microsoft SQL Le produit Microsoft SQL Server se compose de quatre éléments principaux, trois d'entre eux acronymes sportives. Utilisez cette liste pour identifier les composants de SQL Server et de leur dire à part.Database Engine: Cette partie de SQL Server…
10 erreurs d'exploration de données communes (que vous ne pourrez pas faire) L'exploration de données se fait par essais et erreurs, et donc, pour les mineurs de données, faire des erreurs est naturel. Les erreurs peuvent être utiles, en d'autres termes, au moins dans certaines conditions. Pas toutes les erreurs sont…
L'exploration de données pour les nuls Mineur de données pionnières Thomas Khabaza développé ses «Neuf lois de Data Mining" pour guider les nouveaux explorateurs de données comme ils se mettent au travail. Ce guide de référence vous montre ce que chacune de ces lois signifie…
Maîtriser votre trousse à outils d'exploration de données Un très grand nombre de mineurs de données comptent exclusivement sur les un petit sac de trucs d'exploration de données qu'ils ont appris il ya des années et ne pas investir régulièrement du temps à ajouter de nouvelles compétences à…
Les phases du processus de data mining La Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) Est le cadre dominant du processus de data mining. Il est un quelqu'un normalisation ouverte peut l'utiliser. La liste suivante décrit les différentes phases du processus.La…
Les 9 lois de l'exploration de données: un guide de référence Mineur de données pionnières Thomas Khabaza développé ses «Neuf lois de Data Mining" pour guider les nouveaux explorateurs de données comme ils se mettent au travail. Ce guide de référence vous montre ce que chacune de ces lois signifie…