Video: Data Warehouse Tutorial For Beginners | Data Warehouse Concepts | Data Warehousing | Edureka 2025
Manchmal wird Data-Mining für Data Warehousing nicht mit den anderen Unternehmensformen vermischt. Intelligenz. Dieser Mangel an Integration tritt aus zwei Gründen auf:
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Geschäftsanwender verfügen nicht über die erforderlichen Kenntnisse in den statistischen Grundlagen von Data Mining.
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Die Mainstream-Business-Intelligence-Anbieter stellen nicht die robusten Data-Mining-Tools zur Verfügung, und Data-Mining-Anbieter bieten keine robusten Business-Intelligence-Tools.
Data-Mining-Tools bieten einen Grad an technischer Analyse, der ein grundlegendes Verständnis in statistischen Algorithmen erfordert, um bei deren Verwendung erfolgreich zu sein.
Data Mining wird häufig als magische Technik dargestellt, mit der Sie die Geheimnisse des Universums aus den Daten Ihrer Organisation herausfinden können. In Wirklichkeit ist Data Mining ein Überbegriff für eine Reihe von fortgeschrittenen statistischen Techniken und Modellen, die in den 1980er Jahren als Teil der Forschung zur künstlichen Intelligenz geboren wurden (zum Beispiel neuronale Netze).
Data Mining als Technik hat einen oder beide dieser Aspekte:
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Predictive: Data Mining Tools und Funktionen durchsuchen große Datenmengen, suchen nach Mustern und anderen Aspekten der Daten in Übereinstimmung mit den verwendeten Techniken und versuchen, Ihnen zu sagen, was möglicherweise auf der Basis der Informationen, die die Datenanalyse gefunden hat, passieren kann. Beachten Sie die Betonung des Wortes may: Data Mining ist eine Wahrscheinlichkeitstechnik, kein Wahrsagerei-Dienst.
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Discovery-orientiert: Sowohl die grundlegenden Abfrage- und Berichts- als auch die Business-Analyse- / OLAP-Kategorien von Business-Intelligence-Tools bieten Business Intelligence basierend auf den Fragen, die Benutzer explizit stellen (die Art der der Moment) oder & ldquo; institutionalisiert & rdquo; Fragen, die die Mitglieder der Organisation regelmäßig in Form von regelmäßigen Berichten (oder beidem) stellen. Das Schlüsselwort ist Frage: Wenn keine Fragen gestellt werden, sind keine Antworten verfügbar.
Die entdeckungsorientierte Natur von Data Mining soll Antworten liefern, selbst wenn Sie keine Fragen stellen. (Sie können sich auf dieses Modell als & ldquo beziehen; sagen Sie mir etwas Interessantes, auch wenn ich nicht weiß, welche Fragen zu stellen sind. & Rdquo;
Das Data-Mining-System liefert diese Antworten typischerweise durch die Erstellung komplexer Modelle, die zur Analyse verwendet werden. Daten, suchen nach einer Tendenz oder Tendenz innerhalb der Daten, die angebracht sein könnten, und erzählen dann, was sie gefunden haben.
