Atšķirība starp datu ieguvi un datu glabāšanu

Datu ieguve vs datu glabāšana

Datu ieguves process attiecas uz datorzinātņu nozari, kas nodarbojas ar modeļu iegūšanu no lielām datu kopām. Pēc tam šīs kopas tiek kombinētas, izmantojot statistiskās metodes un no mākslīgā intelekta. Datu ieguve mūsdienu biznesā ir atbildīga par neapstrādātu datu pārveidošanu mākslīgā intelekta avotos. Ar datiem tiek manipulēts, un tādējādi tie var dot ticamus lēmumus, kurus var izmantot lēmumu pieņemšanā. Tas uzņēmumiem dod priekšrocības salīdzinājumā ar konkurenci, jo tiem ir datu kopas, uz kurām var paļauties, lai sniegtu izlūkdatus. Datu ieguvi organizācijas izmanto arī profilēšanas praksē, tostarp mārketingā, zinātniskajā atklāšanā un krāpšanas atklāšanā.
Ir arī citi izplatīti termini, kas varētu būt saistīti ar datu ieguvi, piemēram, datu zveja, datu padziļināšana vai pat datu snooping. Visi šie dati norāda uz dažādām datu ieguves variācijām, kuras izmanto nelielu datu kopu paraugu ņemšanā, kuras var būt pārāk mazas, lai radītu statistiskus secinājumus. Tie tomēr ir izšķirīgi, nosakot izmantoto datu pamatotību, un tos var izmantot, veidojot hipotēzi, cerot sasniegt noteiktu datu kopu..

Datu noliktava, no otras puses, ir termins, kas raksturo sistēmu organizācijā, ko izmanto datu vākšanā. Šos datu noliktavas apkopotos datus nodrošina darījumu sistēmas, piemēram, rēķini, pirkumu ieraksti vai pat aizdevumu ieraksti. Datu ieraksti tiek ņemti no atsevišķiem izveides punktiem un tiek apkopoti zem viena jumta, kas ir datu noliktava. Pēc tam šie dati tiek paziņoti, un pārskati tiek sagatavoti apkopotā veidā, lai palīdzētu biznesa informācijas lietotājiem pieņemt pamatotus lēmumus. Datu noliktavai, lai tā darbotos efektīvi, ir nepieciešams datu avots, datu bāze un pārskatu rīks.

Tāpēc var teikt, ka datu noliktava ir datu bāze, ko izmanto īpašiem mērķiem, lai ziņotu par analizētajiem datiem. Šie dati nāk no dažādām sistēmām, kas ir sagatavotas ziņošanai.

Lai veiktu savu funkciju, datu noliktava uztur funkcijas trīs atsevišķos slāņos. Tie ietver iestudēšanu, integrāciju un piekļuvi. Pakāpju procesā neapstrādātus datus izstrādātāji glabā tikai analīzes un atbalsta nolūkā. Integrācijas slānis tiek izmantots datu integrācijā un abstrakcijas līmenim no datu lietotājiem. Visbeidzot, piekļuves slānis ir svarīgs, lai iegūtu datus no dažādiem datu lietotājiem.
Gan datu ieguvi, gan datu glabāšanu var dēvēt par rīkiem, ko izmanto biznesa informācijas vākšanai. Galvenā šo divu atšķirība ir tā, kā tiek vākta biznesa informācija. Tāpēc var teikt, ka labi glabātos datus ir diezgan viegli iegūt un tādējādi izmantot. Tādējādi datu noliktavas pienākums ir atvieglot datu ieguves darbu, glabājot visus attiecīgos datus, kas jāizrauj centrālā vietā, nevis tad, kad datu ieguvei ir jāturpina meklēt dati dažādās vietās. Tas palīdz ietaupīt laiku, kas pavadīts datu ieguvei, un resursus, kas izmantoti ieguvē.

Kopsavilkums

Datu ieguve ir process, kurā datus iegūst no lielām datu kopām.
Datu uzglabāšana ir visu attiecīgo datu apvienošanas process.
Gan datu ieguve, gan datu glabāšana ir biznesa informācijas vākšanas rīki.
Datu ieguve ir specifiska datu vākšanā.
Datu uzglabāšana ir līdzeklis, lai ietaupītu laiku un uzlabotu efektivitāti, apvienojot datus no dažādām vietām no dažādām organizācijas jomām.
Datu noliktavai ir trīs slāņi, proti, inscenējums, integrācija un piekļuve.