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Qual è il contributo dell'elaborazione dei dati e della business intelligence?

L'input per l'elaborazione dei dati e la business intelligence (BI) è incredibilmente vario, ma generalmente rientra in queste categorie:

* Dati strutturati: Si tratta di dati organizzati in un formato predefinito, facilmente accessibili e analizzati dai sistemi di database tradizionali. Esempi includono:

* Database relazionali (RDBMS): Dati memorizzati in tabelle con righe e colonne (ad es. Mysql, Postgresql, Oracle, SQL Server).

* fogli di calcolo: Dati organizzati in righe e colonne (ad es. File Excel).

* CSV (valori separati da virgola) File: Semplici file di testo con dati separati da virgole.

* XML (linguaggio di markup estensibile) e JSON (notazione oggetto JavaScript): Formattati dati utilizzando tag o coppie di valore chiave.

* Registrazione delle transazioni: Registri delle transazioni commerciali.

* Dati semi-strutturati: Dati che non sono conformi a una struttura di tabella rigida ma hanno alcune proprietà organizzative. Esempi includono:

* Database NoSQL: Store di dati come MongoDB o Cassandra.

* File di registro: Record di eventi di sistema.

* File XML e JSON (quando non sono strettamente conformi a uno schema).

* Dati non strutturati: Questi sono dati che manca di un formato predefinito ed è difficile da elaborare utilizzando metodi tradizionali. Esempi includono:

* File di testo: Documenti, e -mail, post sui social media.

* Immagini: Fotografie, scansioni.

* File audio: Registrazioni, podcast.

* File video: Video, registrazioni.

* Fonti di dati esterni: Dati ottenuti dall'esterno dell'organizzazione, come ad esempio:

* API di terze parti: Accedere ai dati da altre società o servizi.

* Set di dati pubblici: Dati del governo, dati di ricerca.

* social media: Dati raschiati da piattaforme di social media.

In sintesi, l'input può variare da dati altamente organizzati e ben confezionati a informazioni grezze e caotiche. Gli input specifici dipenderanno dal business, dalle domande poste e dalle capacità dell'elaborazione dei dati e degli strumenti BI utilizzati. Il processo comporta spesso la pulizia, la trasformazione e l'integrazione di dati da più fonti prima che possano essere effettivamente utilizzati per l'analisi e il processo decisionale.

 

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