Pregled arhitekture rudarstva podataka
Iskopavanje podataka način je pronalaženja i istraživanja obrazaca osnovne ili napredne razine u složenom skupu velikih podataka koji uključuje metode smještene na sjecištu statistike, strojno učenje i sustave baza podataka. Može se reći da je interdisciplinarno polje statistike i računalnih znanosti gdje je cilj izvlačenje informacija pomoću inteligentnih metoda i tehnika iz određenog skupa podataka pomoću ekstrakcije i na taj način transformirati podatke. Također se uzimaju u obzir aktivnosti upravljanja podacima i unaprijed obrada podataka, kao i zaključivanja. U ovom ćemo članku zaroniti duboko u arhitekturu iskopavanja podataka.
Arhitektura podataka
Iskopavanje podataka je tehnika izvlačenja zanimljivog znanja iz skupa ogromnih količina podataka koji se tada pohranjuju u mnogim izvorima podataka, kao što su datotečni sustavi, skladišta podataka, baze podataka. Primarne komponente arhitekture rudarstva podataka uključuju -
1. Izvori podataka
Ogromna raznolikost sadašnjih dokumenata poput skladišta podataka, baze podataka, www ili popularno nazvanog World Wide Web koji postaje stvarni izvori podataka. U većini slučajeva može se dogoditi i da podaci nisu prisutni ni u jednom od tih zlatnih izvora, već samo u obliku tekstualnih datoteka, običnih datoteka ili datoteka s redoslijedom ili proračunskim tablicama, a podaci tada trebaju biti vrlo obrađeni na sličan način kao na obradi podataka dobivenih iz zlatnih izvora. Većina glavnih deonica podataka danas je primljena s interneta ili širom svijeta, jer sve što je danas prisutno na internetu jesu podaci u nekom ili onom obliku koji čine neki oblik skladišta podataka.
Prije nego što se podaci obrade unaprijed, različiti procesi kroz koje prolaze uključuju čišćenje podataka, integraciju i odabir prije nego što se podaci konačno pošalju u bazu podataka ili bilo koji od poslužitelja EDW-a (poslovnog skladišta podataka). Glavni izazov koji se ponekad postavlja s ovim nizom podataka su različite razine izvora i široka lepeza formata podataka koji čine komponente podataka. Stoga se podaci ne mogu izravno koristiti za obradu u svom naivnom stanju, već se obrađuju, transformiraju i izrađuju na mnogo korisniji način. Na taj se način osigurava pouzdanost i cjelovitost podataka. Dakle, primarni korak uključuje prikupljanje, čišćenje i integraciju podataka te postavljanje naprijed samo relevantnih podataka. Sve ove aktivnosti čine dio zasebnog skupa alata i tehnika.
2. Poslužitelj podataka ili baza podataka
Poslužitelj baze podataka je stvarni prostor u kojem se podaci nalaze nakon što su primljeni iz različitog broja izvora podataka. Poslužitelj sadrži stvarni skup podataka koji postaju spremni za obradu i zato poslužitelj upravlja pretraživanjem podataka. Sve ove aktivnosti temelje se na zahtjevu osobe za rudarjenje podataka.
3. Engine Mining Mining
U slučaju vađenja podataka, motor čini jezgrenu komponentu i najbitniji je dio, ili recimo pokretačka snaga koja rješava sve zahtjeve i njima upravlja, a koristi se da sadrži brojne module. Broj prisutnih modula uključuje rudarske zadatke kao što su klasifikacijska tehnika, tehnika pridruživanja, regresijska tehnika, karakterizacija, predviđanje i grupiranje, analiza vremenskih serija, naivni Bayes, strojevi za podršku vektora, metode ansambla, tehnike poticanja i krcanja, slučajne šume, stabla odlučivanja i dr. itd
4. Moduli za ocjenu uzorka
Ova tehnika ocjenjivanja modula uglavnom je odgovorna za mjerenje zanimljivosti svih onih obrazaca koji se koriste za izračunavanje osnovne razine granične vrijednosti, a koristi se i za interakciju s motorom za iskopavanje podataka radi koordinacije u evaluaciji drugih modula. Sve u svemu, glavna svrha ove komponente je pregledati i tražiti sve zanimljive i korisne uzorke koji bi mogli učiniti podatke relativno boljom.
5. Grafičko korisničko sučelje
Kada se podaci komuniciraju s motorima i između različitih modula za ocjenjivanje uzoraka, postaje nužna interakcija s različitim prisutnim komponentama i čineći ih prijateljskijim za korisnika kako bi se omogućila učinkovita i učinkovita upotreba svih prisutnih komponenti i stoga javlja se potreba za grafičkim korisničkim sučeljem popularno poznatim kao GUI.
Ovo se koristi za uspostavljanje osjećaja kontakta između korisnika i sustava iskopavanja podataka, čime se korisnicima pomaže da učinkovito i lako pristupe sustavu i ostanu lišeni bilo kakve složenosti koja je nastala u procesu. Ovo je oblik apstrakcije gdje su korisniku prikazane samo relevantne komponente, a sve složenosti i funkcionalnosti odgovorne za izgradnju sustava su skrivene radi jednostavnosti. Kad god korisnik pošalje upit, modul tada reagira na cjelokupni skup sustava vađenja podataka kako bi proizveo relevantni izlaz koji bi se korisniku mogao lako prikazati na mnogo razumljiviji način.
6. Baza znanja
Ovo je komponenta koja čini osnovu cjelokupnog procesa vađenja podataka jer pomaže u vođenju pretraživanja ili procjeni zanimljivosti formiranih obrazaca. Ova baza znanja sastoji se od vjerovanja korisnika, kao i podataka dobivenih iz korisničkih iskustava koji su zauzvrat korisni u procesu iskopavanja podataka. Motor može dobiti skup ulaza iz stvorene baze znanja i na taj način pruža učinkovitije, točne i pouzdane rezultate.
Iskopavanje podataka jedna je od najvažnijih tehnika koja se danas bavi upravljanjem podacima i obradom podataka koja čini okosnicu bilo koje organizacije. Analiza podataka u bilo kojoj organizaciji donijet će plodonosne rezultate. Svaka komponenta tehnike i arhitekture vađenja podataka ima svoj način obavljanja odgovornosti, kao i učinkovito dovršavanje podataka. Za ispravnu interakciju potrebni su različiti moduli kako bi se dobili vrijedni rezultati i uspješno dovršili složeni postupak vađenja podataka pružanjem poslovnog skupa informacija.
Preporučeni članci
Ovo je vodič za arhitekturu podataka rudarstva. Ovdje smo raspravljali o osnovnim komponentama arhitekture rudarjenja podataka. Možete i proći naše druge predložene članke da biste saznali više -
- Alat za vađenje podataka
- Prednosti Data Mininga
- Što je klasteriranje u Rudarstvu podataka?
- HTML5 pitanja i odgovori za intervju
- Najčešće korištene tehnike ansamblovskog učenja
- Algoritmi modela u data dataingu