Tietokannassa olevaa datakokoelmaa kutsutaan tietojoukoksi. Ne ovat taulukkomuodossa, joka koostuu sarakkeista ja riveistä. Jokainen sarake muodostaa muuttujan, kun taas jokainen rivi edustaa arvoa. Yksi perusvaatimuksista ennen tietojoukkojen valitsemista mille tahansa sovellukselle on tietojoukon ja sen metatietojen ymmärtäminen. Kaksi prosessia tätä varten ovat tiedon louhinta ja tietojen profilointi.
Tiedon louhinta vs dataprofilointi
Tietojen louhinnan ja profiloinnin välinen ero on se, että tiedon louhinta on prosessi, jossa kerätään malleja mistä tahansa tiedosta. Toisaalta tietojen profilointi on prosessi, jossa paikannetaan metadataa tietojoukosta. Tiedonlouhinnassa käytät monenlaisia menetelmiä tiedon poimimiseen. Tietojen profiloinnin aikana analysoit tietoja yhteenvedon keräämiseksi.
Tiedonlouhinta on prosessi, jolla analysoidaan valtavia tietomääriä liiketoimintatiedon paikantamiseksi. Se auttaa yrityksiä vähentämään riskejä, tarttumaan mahdollisuuksiin ja ratkaisemaan ongelmia. Tiedonlouhinta auttaa löytämään vastauksia niihin liiketoiminnan kysymyksiin, jotka vievät paljon aikaa manuaalisesti. Se käyttää lukuisia tilastollisia tekniikoita tietojen tutkimiseen.
Tietojen yhteenvetojen luomis- ja tutkimisprosessi tunnetaan nimellä dataprofilointi. Se tuottaa kriittisiä näkemyksiä kaikista tiedoista. Yritykset voivat hyödyntää näitä tietoja hyödykseen. Tietojen profilointi tarkastelee tietoja niiden laadun ja laillisuuden määrittämiseksi. Algoritmit löytävät tietojoukosta ominaisuuksia, kuten minimin, maksimin, keskiarvon ja taajuuden.
Tietojen louhinnan ja tiedon profiloinnin vertailutaulukko
| Vertailuparametrit | Tietojen louhinta | Tietojen profilointi |
| Määritelmä | Se on prosessi, jossa kerätään malleja mistä tahansa tiedosta. | Se on prosessi, jolla etsitään metatietoja mistä tahansa tietystä tietojoukosta. |
| Tarkoitus | Tietojen louhiminen ongelmien ratkaisemiseksi. | Tietopohjan muodostamiseksi. |
| Tehtävä | Luokittelu, yhteenveto, regressio, estimointi ja kuvaus. | Tilastojen tai yhteenvetojen valitseminen. |
| Työkalut | Apache SAMOA ja Rapid Miner. | Kokoomaprofiili ja Talend avoin studio |
| Työskentely | Tiedon talteenotto menetelmien avulla. | Raakatietojen tutkiminen. |
Mitä on tiedonlouhinta?
Tiedonlouhinta on tehtävä tunnistaa korrelaatioita ja malleja suurista tietojoukoista tiedon bittien johtamiseksi. Voit käyttää näitä hyödyllisiä tietoja useilla Business Intelligencen alueilla. Monimutkaisten tietojoukkojen ymmärtämisen tarkoitus on samanlainen kaikilla tieteen, liiketoiminnan ja tekniikan aloilla. Yksinkertaisesti sanottuna tiedon louhinta on tiedon louhintaa tiedosta.
Voit käyttää tiedon louhintaa useilla liiketoiminta-alueilla. Osa aloja ovat markkinointi ja myynti, terveydenhuolto, koulutus ja tuotekehitys. Voit saada syvän edun kilpailijoihin verrattuna, jos käytät sitä oikein. Sen avulla voit oppia asiakkaista, kasvattaa tulojasi, miettiä uusia markkinointistrategioita ja vähentää kustannuksia.
Tiedonlouhintaprojekti alkaa keräämällä oikeat tiedot ja valmistelemalla se analysointia varten. Jos tiedon laatu on huono, älä odota hyviä tuloksia. Tietojen kaivostyöntekijöiden on varmistettava, että tiedon laatu on tyydyttävä. He noudattavat perusvaiheita saavuttaakseen luotettavia tuloksia -
Suuri määrä dataa valuu yrityksiin useissa muodoissa ennennäkemättömällä määrällä. Yrityksen menestys riippuu siitä, kuinka tehokkaasti löydät oivalluksia ja sisällytät ne prosesseihin ja päätöksiin. Tiedonlouhinta valtuuttaa yritykselle paremman tulevaisuuden ymmärtämällä nykyisyyttä ja menneisyyttä.
Mitä on tietojen profilointi?
Tietojen profilointi on tehtävä raakadatan poimimiseksi mistä tahansa tietystä tietojoukosta. Tämän tarkoituksena on kerätä tiedoista tilastoja tai yhteenvetoja. Se on joukko toimintoja, joilla määritetään tietojoukon metatiedot. Metadata sisältää tilastoja tai sarakkeiden välisiä riippuvuuksia, mikä auttaa ymmärtämään uusia tietojoukkoja.
Tietoprofiloinnin avulla voit saada hyödyllistä tietoa tiedoista ja arvioida sen laatua. Tämän avulla voit myös löytää poikkeavuuksia tietojoukosta. Se seuloa tiedot määrittääkseen sen legitiimiyden ja laadun. Analyyttiset algoritmit havaitsevat tietojoukon ominaisuuksia, kuten taajuuden, keskiarvon, maksimin ja minimin.
Tiedon profiloinnin sovellukset analysoivat tietokantaa keräämällä siitä tietoa. Tietojen profilointia on kolmenlaisia
Nykyään yritykset tallentavat suuren määrän dataa pilveen. Tehokas dataprofilointi on siis tunnin tarve. Pilvipohjaisen tiedon avulla yritykset voivat säilyttää petatavuja dataa. On erittäin tärkeää säilyttää standardit.
Tärkeimmät erot tiedon louhinnan ja tietojen profiloinnin välillä
Johtopäätös
Tietosuoja on yksi tärkeimmistä tehtävistä, joka jokaisen tulisi tehdä joka kerta. Nykyään ihmiset säilyttävät tietonsa joko kannettavissa tietokoneissa tai matkapuhelimissa, koska heidän on jaettava kaikki verkossa. Yksi yritys säilyttää tietoja sadoista asiakkaistaan ja varmistaa samalla, että heidän henkilöllisyytensä on turvassa.
He tekevät tämän, jotta ihmiset voivat luottaa heihin ja yrityksen maine ei heikkene. Jos joitain yksityisiä tietoja vuotaa, varaudu siihen, että sinulle tulee pahaa. Monet valtion yritykset käyttävät tuhansia dollareita vuosittain pitääkseen tietonsa turvassa.
Keskivertoihmisellä ei ole paljon rahaa käytettäväksi, mutta hän voi suojata tietojaan noudattamalla joitain ohjeita. Käytä postipaikkaa, jotta varkaat eivät varasta mitään. Käytä myös vahvoja salasanoja kaikissa tileissäsi.
Viitteet
2.
