Um DW tem duas operações básicas: a carga dos dados (inicial e incremental) e o acesso a estes dados em modo leitura. Depois de carregado, um DW não necessita de operações de bloqueio por concorrência de usuários no acesso aos seus dados.
Um Data Warehouse produz informações estratégicas, táticas e operacionais para a gestão de dados na empresa, pois ele consiste em um banco de dados centralizado que fornece suporte à tomada de decisões. Além disso, centraliza os dados da companhia e elimina ruídos de comunicação entre os seus setores, unificando-os.
Data mining é um processo em que a tecnologia é utilizada para localizar padrões, conexões, correlações ou anomalias em uma grande quantidade de dados, permitindo encontrar problemas, hipóteses e oportunidades com mais facilidade.
Data Mining (ou mineração de dados) é um processo analítico no qual grande quantidade de dados são explorados com o objetivo de encontrar padrões relevantes ou relação sistemática entre variáveis, os quais são validados. Todo esse processo acontece em três etapas: exploração, construção de modelo (padrão) e validação.
Mineração de dados (em inglês, data mining) é o processo de encontrar anomalias, padrões e correlações em grandes conjuntos de dados para prever resultados.
Ele permite aos usuários analisar dados de diversas dimensões e ângulos diferentes, categorizá-los e resumir as relações identificadas. Tecnicamente, o data mining é o processo de encontrar correlações ou padrões, entre dezenas de campos em grandes bancos de dados relacionais.
Principais benefícios do Data Mining para as empresas
Extração de conhecimento (também conhecido como processo KDD, do inglês knowledge-discovery in databases) é um processo de extração de informações de base de dados, que cria relações de interesse que não são observadas pelo especialista no assunto, bem como auxilia a validação de conhecimento extraído.
Data Science é o estudo disciplinado dos dados e informações inerentes ao negócio e todas as visões que podem cercar um determinado assunto. É uma ciência que estuda as informações, seu processo de captura, transformação, geração e, posteriormente, análise de dados. ... Conhecimento do Negócio.
Na verdade, esse potencial já é bem conhecido. Um exemplo são os carros autônomos e até mesmo os assistentes de voz. São tecnologias disponíveis já no mercado devido ao avanço da Inteligência Artificial.
Conheça 6 formas de se aprender Machine Learning
Primeiros passos em Inteligência Artificial (IA)
Como funciona o Deep Learning? Deep Learning se baseia em dois conceitos: o aprendizado supervisionado e o não supervisionado. ... Redes neurais simples tendem a ser aplicadas em atividades repetitivas, enquanto as de aprendizado não supervisionado são usadas em coisas como a computação cognitiva.
Deep learning é um tipo de machine learning que treina computadores para realizar tarefas como seres humanos, o que inclui reconhecimento de fala, identificação de imagem e previsões.
Deep Learning (DL) ou Aprendizado Profundo é um conjunto de algoritmos estatísticos e matemáticos que tentam simular o funcionamento dos neurônios do cérebro humano. DL pode atingir ou até mesmo superar a precisão do nível humano em tarefas como reconhecimento de imagens, reconhecimento de voz e análises preditivas.
Embora o aprendizado de máquina tenha se tornado parte integrante do processamento de dados. Uma das principais diferenças é que o Deep Learning é intuitivo, enquanto o Machine Learning exige uma intervenção manual na seleção dos recursos a serem processados.
O aprendizado profundo é baseado no conceito de redes neurais artificiais, ou sistemas computacionais que imitam a maneira como o cérebro humano funciona. ... A extração de recursos usa um algoritmo para construir automaticamente “recursos” significativos dos dados para fins de treinamento, aprendizado e compreensão.