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在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，數(shù)據(jù)成為企業(yè)發(fā)展的重要指導(dǎo)。隨著數(shù)據(jù)量的不斷增加，企業(yè)需要一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)來(lái)存儲(chǔ)、處理、分析數(shù)據(jù)。分析數(shù)據(jù)庫(kù)是一款針對(duì)于數(shù)據(jù)分析而設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，其可以滿足企業(yè)對(duì)海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與處理需求。然而如何選擇合適的分析數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)是非常重要的，下面將對(duì)于如何選擇合適的分析數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行深入探討。
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1、理解業(yè)務(wù)需求
在選擇分析數(shù)據(jù)庫(kù)之前，企業(yè)需要理解本身業(yè)務(wù)需求，并且清晰明確自己的數(shù)據(jù)分析目標(biāo)和瓶頸。這樣有助于找出與業(yè)務(wù)需求和緊密相關(guān)的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，同時(shí)還能夠從數(shù)據(jù)分析的角度出發(fā)，選擇最為合適的數(shù)據(jù)庫(kù)類(lèi)型。比如如果企業(yè)在大數(shù)據(jù)分析方面開(kāi)展較多，則選擇較為靈活的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)；如果企業(yè)著重于數(shù)據(jù)治理，則選擇更為海量的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)；如果企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性要求較高則選擇實(shí)時(shí)計(jì)算數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)等。
2、考慮數(shù)據(jù)處理速度
數(shù)據(jù)查詢(xún)時(shí)巨大的時(shí)間成本會(huì)給企業(yè)帶來(lái)繁重的負(fù)擔(dān)。因此，一個(gè)優(yōu)秀的分析數(shù)據(jù)庫(kù)一定要具備高速并發(fā)處理和錯(cuò)誤可處理性的特征。在數(shù)據(jù)分析時(shí)，分析數(shù)據(jù)庫(kù)需要能夠處理海量的數(shù)據(jù)，以及在短時(shí)間內(nèi)對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，并提供足夠的內(nèi)存和處理器，確保數(shù)據(jù)分析的效率，為企業(yè)節(jié)省時(shí)間和資源。
3、選擇成熟穩(wěn)定的數(shù)據(jù)庫(kù)
分析數(shù)據(jù)庫(kù)作為企業(yè)的數(shù)據(jù)管理和分析核心，需要具備成熟穩(wěn)定的質(zhì)量保障體系、可靠的可用性保障和嚴(yán)格的安全控制，以確保數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)穩(wěn)定工作，并且能夠滿足企業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)處理的安全性需求。此外，合適的數(shù)據(jù)庫(kù)還需要提供良好的技術(shù)支持、社區(qū)支持和可擴(kuò)展性，以保證企業(yè)的數(shù)據(jù)分析工作順暢高效。
4、考慮總體成本
選擇合適的分析數(shù)據(jù)庫(kù)不僅僅要考慮其購(gòu)買(mǎi)成本，還要考慮其生命周期成本、運(yùn)維成本以及未來(lái)擴(kuò)展成本，以確定其對(duì)企業(yè)整體成本的影響。因此在考慮具體數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，需要仔細(xì)研究每個(gè)方面的成本，并與其帶來(lái)的效益進(jìn)行權(quán)衡，以實(shí)現(xiàn)有效使用資源和節(jié)省成本的目的。
選擇合適的分析數(shù)據(jù)庫(kù)是企業(yè)數(shù)據(jù)分析的重要環(huán)節(jié)。當(dāng)企業(yè)在選擇分析數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，應(yīng)該依據(jù)自身的業(yè)務(wù)需求，考慮數(shù)據(jù)處理性能，選擇成熟穩(wěn)定的數(shù)據(jù)庫(kù)，以及考慮全面的總體成本。合理選擇分析數(shù)據(jù)庫(kù)，不僅可以為企業(yè)提升數(shù)據(jù)分析效率，還可以為企業(yè)帶來(lái)更多的經(jīng)濟(jì)效益。
相關(guān)問(wèn)題拓展閱讀：
- 什么是數(shù)據(jù)挖掘？
什么是數(shù)據(jù)挖掘？
數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的數(shù)據(jù)中通過(guò)算法搜索隱藏于其中信息的過(guò)程。
數(shù)據(jù)挖掘通常與計(jì)算機(jī)科學(xué)有關(guān)，并通過(guò)統(tǒng)計(jì)、在線分析處理、情報(bào)檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專(zhuān)家系統(tǒng)（依靠過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)法則）和模式識(shí)別等諸多方法來(lái)實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)。
數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)庫(kù)中知識(shí)發(fā)現(xiàn)(knowledge discovery in database, KDD)不可缺少的一部分，而KDD是將未加工的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為有用信息的整個(gè)過(guò)程，該過(guò)程包括一系列轉(zhuǎn)換步驟， 從數(shù)據(jù)的預(yù)處理到數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的后處理。
數(shù)據(jù)挖掘的起源
來(lái)自不同學(xué)科的研究者匯集到一起，開(kāi)始著手開(kāi)發(fā)可以處理不同數(shù)據(jù) 類(lèi)型的更有效的、可伸縮的工具。這些工作都是建立在研究者先前使用的方法學(xué)和算法之上，而在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域達(dá)到。
特別地，數(shù)據(jù)挖掘利用了來(lái)自如下一些領(lǐng)域的思想：(1)來(lái)自統(tǒng)計(jì)學(xué)的抽樣、估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)；(2)人工智能、模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)含皮的搜索算法建模技術(shù)和學(xué)習(xí)理弊茄論。
數(shù)據(jù)挖掘也迅速地接納了來(lái)自其他領(lǐng)域的思想，這些領(lǐng)域包括更優(yōu)化、進(jìn)化計(jì)算、信息論、信號(hào)處理、可視化和信息檢索。
一些其他領(lǐng)域也起到重要的支撐作用。數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)提供有效的存儲(chǔ)、索引和查詢(xún)處理支持。源于高性能（并行）計(jì)算的技術(shù)在處理海量數(shù)據(jù)集方面常常是重要的。分布式技術(shù)也能幫助處理海量數(shù)據(jù)，并且當(dāng)數(shù)據(jù)不能集中到一起處理時(shí)更是至關(guān)重要。
KDD(Knowledge Discovery from Database)
數(shù)據(jù)清理
消除噪聲和不一致的數(shù)據(jù)；
數(shù)據(jù)集成
多種數(shù)據(jù)源可以組合在一起；
數(shù)據(jù)選擇
從數(shù)據(jù)庫(kù)中提取與分析任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)；
數(shù)據(jù)變換
通過(guò)匯總或聚集操作，把數(shù)據(jù)變換和統(tǒng)一成適合挖掘的形式；
數(shù)據(jù)挖掘
基本步驟，使用智能方法提取數(shù)據(jù)模式；
模式評(píng)估
根據(jù)某種興趣度，識(shí)別代表知識(shí)的真正有趣的模式；
知識(shí)表示
使用可視化和知識(shí)表示技術(shù)，向用戶(hù)提供挖掘的知識(shí)。
數(shù)據(jù)挖掘方法論
業(yè)務(wù)理解（business understanding）
從商業(yè)角度理解項(xiàng)目的目標(biāo)和要求，接著把這些理解知識(shí)通過(guò)理論分析轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)挖掘可操作的問(wèn)題，制定實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的初步規(guī)劃；
數(shù)據(jù)理解（data understanding）
數(shù)據(jù)理解階段開(kāi)始于原始數(shù)據(jù)的收集，然后是熟悉數(shù)據(jù)、甄別數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題、探索對(duì)數(shù)據(jù)的初步理解、發(fā)覺(jué)令人感興趣的子集以形成對(duì)探索信息的假設(shè)；
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備（data preparation）
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段指從最初原始數(shù)據(jù)中未加工的數(shù)據(jù)構(gòu)造數(shù)據(jù)挖掘所需信息的活動(dòng)。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備任務(wù)可能被實(shí)施多次，而且沒(méi)有任何規(guī)定的順序。這些任務(wù)的主要目的是從源系統(tǒng)根據(jù)維度分析的要求，獲取所需要的信息，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換、清洗、構(gòu)造、整合等數(shù)據(jù)預(yù)處理工作；
建模（modeling）
在此階段，主要是選擇和應(yīng)用各種建模技術(shù)。同時(shí)對(duì)它們的參數(shù)進(jìn)行調(diào)優(yōu)，以達(dá)到更優(yōu)值。通常對(duì)同一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘問(wèn)題類(lèi)型，會(huì)有多種建模技術(shù)。一些技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)形式有特殊的要求，常常需要重新返回到數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段；
模型評(píng)估（evaluation）
在模型部署發(fā)布前，需要從技術(shù)層面判斷模型效果和檢查建立模型的各個(gè)步驟，以及根據(jù)商業(yè)目標(biāo)評(píng)估模型在實(shí)際商業(yè)場(chǎng)景中的實(shí)用性。此階段關(guān)鍵目的是判斷是否存在一些重要的商業(yè)問(wèn)題仍未得到充分考慮；
模型部署（deployment）
模型完成后，由模型使用者（客戶(hù)）根據(jù)當(dāng)時(shí)背景和目標(biāo)完成情況，封裝滿足業(yè)務(wù)系統(tǒng)使用需求。
數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)
通常，數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)分為下面兩大類(lèi)。
預(yù)測(cè)任務(wù)。這些任務(wù)的目標(biāo)是根據(jù)其他屬性的值，預(yù)測(cè)特定屬性的值。被預(yù)測(cè)的屬性一 般稱(chēng)目標(biāo)變量(targetvariable)或因變量(dependentvariable), 而用來(lái)做預(yù)測(cè)的屬性稱(chēng)說(shuō)明變量(explanatoryvariable)或自變量(independentvariable)。
描述任務(wù)。其目標(biāo)是導(dǎo)出概括數(shù)據(jù)中潛在聯(lián)系的模式（相談卜差關(guān)、趨勢(shì)、聚類(lèi)、軌跡和異常）。本質(zhì)上，描述性數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)通常是探查性的，并且常常需要后處理技術(shù)驗(yàn)證和解釋結(jié)果。
預(yù)測(cè)建模(predictivemodeling) 涉及以說(shuō)明變量函數(shù)的方式為目標(biāo)變量建立模型。
有兩類(lèi)預(yù)測(cè)建模任務(wù)：分類(lèi)(classification)，用于預(yù)測(cè)離散的目標(biāo)變量；回歸(regression)，用于預(yù)測(cè)連續(xù)的目標(biāo)變量。
例如，預(yù)測(cè)一個(gè)Web用戶(hù)是否會(huì)在網(wǎng)上書(shū)店買(mǎi)書(shū)是分類(lèi)任務(wù)，因?yàn)樵撃繕?biāo)變量是二值的，而預(yù)測(cè)某股票的未來(lái)價(jià)格則是回歸任務(wù)，因?yàn)閮r(jià)格具有連續(xù)值屬性。
兩項(xiàng)任務(wù)目標(biāo)都是訓(xùn)練一個(gè)模型，使目標(biāo)變量預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的誤差達(dá)到最小。預(yù)測(cè)建?？梢杂脕?lái)確定顧客對(duì)產(chǎn)品促銷(xiāo)活動(dòng)的反應(yīng)，預(yù)測(cè)地球生態(tài)系統(tǒng)的擾動(dòng)，或根據(jù)檢查結(jié)果判斷病人是否患有某種疾病。
關(guān)聯(lián)分析(association ysis) 用來(lái)發(fā)現(xiàn)描述數(shù)據(jù)中強(qiáng)關(guān)聯(lián)特征的模式。
所發(fā)現(xiàn)的模式通常用蘊(yùn)涵規(guī)則或特征子集的形式表示。由于搜索空間是指數(shù)規(guī)模的，關(guān)聯(lián)分析的目標(biāo)是以有效的方式提取最有趣的模式。關(guān)聯(lián)分析的應(yīng)用包括找出具有相關(guān)功能的基因組、識(shí)別用戶(hù)一起訪問(wèn)的Web頁(yè)面、 理解地球氣候系統(tǒng)不同元素之間的聯(lián)系等。
聚類(lèi)分析(cluster ysis)旨在發(fā)現(xiàn)緊密相關(guān)的觀測(cè)值組群，使得與屬于不同簇的觀測(cè)值相比， 屬于同一簇的觀測(cè)值相互之間盡可能類(lèi)似。聚類(lèi)可用來(lái)對(duì)相關(guān)的顧客分組、找出顯著影響 地球氣候的海洋區(qū)域以及壓縮數(shù)據(jù)等。
異常檢測(cè)(anomaly detection) 的任務(wù)是識(shí)別其特征顯著不同于其他數(shù)據(jù)的觀測(cè)值。
這樣的觀測(cè)值稱(chēng)為異常點(diǎn)(anomaly)或離群點(diǎn)(outlier)。異常檢測(cè)算法的目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)真正的異常點(diǎn)，而避免錯(cuò)誤地將正常的對(duì)象標(biāo)注為異常點(diǎn)換言之，一個(gè)好的異常檢測(cè)器必須具有高檢測(cè)率和低誤報(bào)率。
異常檢測(cè)的應(yīng)用包括檢測(cè)欺詐、網(wǎng)絡(luò)攻擊、疾病的不尋常模式、生態(tài)系統(tǒng)擾動(dòng)等。
選擇提取分析數(shù)據(jù)庫(kù)的介紹就聊到這里吧，感謝你花時(shí)間閱讀本站內(nèi)容，更多關(guān)于選擇提取分析數(shù)據(jù)庫(kù),如何選擇合適的分析數(shù)據(jù)庫(kù)？,什么是數(shù)據(jù)挖掘？的信息別忘了在本站進(jìn)行查找喔。
香港服務(wù)器選創(chuàng)新互聯(lián)，2H2G首月10元開(kāi)通。
創(chuàng)新互聯(lián)（www.cdcxhl.com）互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供商,擁有超過(guò)10年的服務(wù)器租用、服務(wù)器托管、云服務(wù)器、虛擬主機(jī)、網(wǎng)站系統(tǒng)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)。專(zhuān)業(yè)提供云主機(jī)、虛擬主機(jī)、域名注冊(cè)、VPS主機(jī)、云服務(wù)器、香港云服務(wù)器、免備案服務(wù)器等。
名稱(chēng)欄目：如何選擇合適的分析數(shù)據(jù)庫(kù)？(選擇提取分析數(shù)據(jù)庫(kù))
標(biāo)題網(wǎng)址：http://m.fisionsoft.com.cn/article/dpoijjs.html
