Descripción: conceptos escenciales sobre data warehouse
Base de datos orientadas a data martDescripción completa
data warehouse case studiesFull description
Data Mining is defined as the procedure of extracting information from huge sets of data. Now a day, Data Mining technique placing a vital role in the Information Industry.
Descripción: Data Mining
Data warehousing and data mining (both data & text) provide a technology that enables the decision-maker in the corporate sector/govt. to process this huge amount of data in a reasonable amo…Description complète
This paper includes the application that is implemented at my college. Here is perfect explanation of Data Warehousing and Data Mining with full description of the project.
The data warehouse allows the storage of data in a format that facilitates its access, but if the tools for deriving information and/or knowledge and presenting them in a format that is useful for ...
Data mining studi kasus Alcoholic Liver Disease (ALD) akibat potensial yang diakibatkan oleh konsusi alkohol
Data MiningDeskripsi lengkap
miningFull description
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Makalah Data WarehouseDeskripsi lengkap
PAPER Data Warehouse
case study British airways
Universidad Tecnológica de Panamá Centro Regional de Coclé Facultad de de Ingeniería Industrial Industrial Licenciatura Licenciatura en Mercadeo Mercadeo y Comercio Comercio Internacional Internacional II Semestre Sistemas de Información en Mercadeo Presentado Presentado por: Jennifer Jennifer González BI
Data warehouse warehouse (Almacén de datos)
Concepto Según Ralph Kimball un data warehouse es: "una copia de las transacciones de datos específicamente estructurada para la consulta y el análisis".
Característicass Característica 1.Debe 1. Debe estar orientado al negocio. 2.Debe 2. Debe contener datos no volátiles. 3.Debe 3. Debe estar diseñado para proporcionar proporcionar información a sus usuarios. 4.Los 4. Los tiempos de respuesta de un Data Warehouse deben ser “razonables”. “razonables”. 5.Debe 5.Debe estar preparado para gestionar gestionar grandes volúmenes de información. 6.Debe 6. Debe tener costes razonables. 7.Evoluciona 7. Evoluciona junto con los usuarios.
Fecha: 31/Octubre/2 31/Octubre/2013 013 Semejanzas Los data warehouses al igual que el data mining y el data mart deben tener siempre una orientación al negocio y una facilidad de uso para quien sea su usuario.
Diferencias Data warehouse es un almacén de datos estructurada para la consulta. Data mining aprende del comportamiento de los datos recabados y data mart se enfoca en áreas específicas de un negocio.
Ventajas
Desventajas Desventajas
Los almacenes de datos hacen más fácil el acceso a una gran variedad de datos a los usuarios finales
Los costos de mantenimiento son elevados.
Los almacenes de datos se pueden quedar Facilitan el obsoletos funcionamiento de pronto. las aplicaciones de los sistemas de A veces, ante apoyo a la decisión una petición de tales como informes información de tendencia, estos devuelven informes de una información excepción. subóptima, que también supone Los almacenes de una pérdida para datos pueden la organización. trabajar en conjunto y, por lo tanto, aumentar el valor operacional de las aplicaciones empresariales, en especial la gestión de relaciones con clientes. 1
Data Mining (Minería de datos)
Data Mart
Es el proceso que intenta descubrir patrones en grandes volúmenes de conjuntos de datos. Utiliza los métodos de la inteligencia artificial, aprendizaje automático, estadística y sistemas de bases de datos. Un Data mart es una versión especial de almacén de datos (data warehouse). Son subconjuntos de datos con el propósito de ayudar a que un área específica dentro del negocio pueda tomar mejores decisiones.
1. Predicción automatizada de tendencias y comportamientos. 2. Descubrimiento automatizado de modelos previamente desconocidos.
Se relaciona con el almacenamiento de datos y el estudio de su comportamiento.
Es un sistema que Estas herramientas Dificultad de aprende y que señala exploran las bases de recopilación de los patrones de los datos en busca de los datos. datos. Es a lo que patrones ocultos, El muchos dicen “hacer encontrando preprocesamiento que los datos información predecible de datos puede hablen”. que un experto no llevar demasiado puede llegar a tiempo. encontrar porque se No está asegurada encuentra fuera de sus la obtención de un expectativas. modelo válido
1. Son pobladas por Debe implementar las La diferencia entre usuarios finales. mismas los términos Data 2. Se optimizan en funcionalidades que Warehouse y Data función a procesos un datawarehouse. Mart es por mucho transaccionales. Una consulta hecha una cosa de 3. Se actualizan en un data mart perspectiva, un Data constantemente. puede tardar lo Mart es clásicamente 4. Contienen mucha mismo que una una iniciativa de un información de detalle. consulta a un solo departamento datawarehouse. con un área específica, algo como “Data Mart de Marketing” o “Data Mart de Finanzas”.
Poco volumen de datos Mayor rapidez de consulta Consultas SQL y/o MDX sencillas Validación directa de la información Facilidad para la historización de los datos.
Según la escuela Inmon de data warehouse, entre las pérdidas inherentes al uso de data marts están la escalabilidad limitada, la duplicación de datos, la inconsistencia de los datos con respecto a otros almacenes de información y la incapacidad para aprovechar las fuentes de datos de la empresa.
