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Extraction de données pour Data Warehousing - mannequins

Vidéo: Mise en oeuvre de SI décisionnels : Les entrepôts de données 2025

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Anonim

Parfois, l'exploration de données pour l'entreposage de données n'est pas mélangée avec les autres formes d'affaires intelligence. Ce manque d'intégration se produit pour deux raisons:

  • Les utilisateurs professionnels n'ont pas les connaissances requises dans les fondements statistiques de l'exploration de données.

  • Les principaux fournisseurs de solutions de Business Intelligence ne fournissent pas les outils de Data Mining robustes, et les éditeurs de Data Mining ne fournissent pas d'outils de Business Intelligence robustes.

Les outils d'exploration de données fournissent un certain degré d'analyse technique qui nécessite une compréhension de base dans les 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 et modèles statistiques avancés nés dans les années 1980 dans le cadre de la recherche sur l'intelligence artificielle (réseaux de neurones, par exemple).

L'extraction de données en tant que technique a l'un ou l'autre de ces aspects:

  • Prédictif: Les outils et fonctions de fouille de données recherchent de gros volumes de données, recherchent des modèles et d'autres aspects les données en fonction des techniques utilisées, et essayez de vous dire ce qui pourrait se produire sur la base des informations que l'analyse des données a trouvées. Notez l'accent mis sur le mot pourrait: L'exploration de données est une technique de probabilité, pas un service de diseuse de bonne aventure.

  • Orientée vers la découverte: Les outils de business intelligence et d'interrogation de base et d'analyse d'entreprise / OLAP fournissent des informations décisionnelles basées sur les deux questions que les utilisateurs posent explicitement (sorte de question de le moment) ou & ldquo; institutionnalisé & rdquo; les questions que les membres de l'organisation posent régulièrement sous la forme de rapports réguliers (ou les deux). Le mot-clé est question: Si aucune question n'est posée, aucune réponse n'est à venir.

La nature axée sur la découverte de Data mining est destinée à fournir des réponses, même si vous ne posez aucune question. (Vous pouvez vous référer à ce modèle comme & ldquo; dites-moi quelque chose d'intéressant, même si je ne sais pas quelles questions poser. & Rdquo;)

Le système d'exploration de données fournit généralement ces réponses en construisant des modèles complexes utilisés pour analyser données, en cherchant une tendance ou une tendance dans les données qui pourraient être appropriées, et ensuite vous dire ce qu'il a trouvé.

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