Преглед на архитектурата за обработка на данни
Извличането на данни е начинът за намиране и изследване на моделите основно или на напреднало ниво в сложен набор от големи масиви от данни, който включва методите, разположени в пресечната точка на статистиката, машинното обучение, а също и системите от бази данни. Може да се каже, че е интердисциплинарно поле на статистиката и компютърните науки, където целта е да се извлече информацията с помощта на интелигентни методи и техники от определен набор от данни чрез извличане и по този начин трансформирането на данните. Дейностите по управление на данните и дейностите по предварителна обработка на данни, заедно с изводите, също се вземат под внимание. В тази статия ще се потопим дълбоко в архитектурата на извличането на данни.
Архитектура за добив на данни
Извличането на данни е техниката за извличане на интересни знания от набор от огромни количества данни, които след това се съхраняват в много източници на данни като файлови системи, хранилища на данни, бази данни. Основните компоненти на архитектурата за обработка на данни включват -
1. Източници на данни
Огромно разнообразие от настоящи документи като хранилище на данни, база данни, www или популярно наричана мрежа в целия свят, която става действителните източници на данни. В повечето случаи може да се окаже, че данните не присъстват в нито един от тези златни източници, а само под формата на текстови файлове, обикновени файлове или файлове с последователности или електронни таблици и тогава данните трябва да бъдат обработени в много подобен начин, по който обработването се извършва при данните, получени от златни източници. Повечето от основните групи данни днес се получават от интернет или от световната мрежа, тъй като всичко, което присъства в интернет днес, са данни под някаква или друга форма, които формират някаква форма на информационно хранилище.
Преди да се обработят данните напред, различните процеси, през които преминават, включват изчистване, интеграция и подбор, преди най-накрая данните да бъдат предадени на базата данни или на някой от сървърите на EDW (корпоративни данни). Основното предизвикателство, което се случва понякога с този набор от данни, е различни нива на източници и широк спектър от формати на данни, който формира компонентите на данните. Следователно данните не могат да бъдат директно използвани за обработка в наивно състояние, но обработени, трансформирани и изработени по много по-използваем начин. По този начин се гарантира и надеждността и пълнотата на данните. И така, основната стъпка включва събиране на данни, почистване и интегриране и публикуване, че само съответните данни се предават напред. Цялата тази дейност представлява част от отделен набор от инструменти и техники.
2. Сървър на база данни или база данни
Сървърът на базата данни е действителното пространство, в което се съдържат данните, след като са получени от различни количества източници на данни. Сървърът съдържа действителния набор от данни, които стават готови за обработка и следователно сървърът управлява извличането на данни. Цялата тази дейност се основава на искането за извличане на данни на лицето.
3. Двигател за обработка на данни
В случай на извличане на данни, двигателят формира основния компонент и е най-жизненоважната част, или да кажем движещата сила, която обработва всички заявки и ги управлява и се използва, за да съдържа редица модули. Броят на присъстващите модули включва минни задачи като класификационна техника, техника на асоцииране, регресионна техника, характеризиране, прогнозиране и групиране, анализ на времеви редове, наивни байеси, поддържащи векторни машини, ансамблови методи, техники за усилване и насипване, произволни гори, дървета на решения и др. и т.н.
4. Модули за оценка на модели
Тази техника за оценка на модулите е главно отговорна за измерването на интересността на всички онези модели, които се използват за изчисляване на основното ниво на праговата стойност, а също така се използва за взаимодействие с механизма за извличане на данни за координиране при оценяването на други модули. Като цяло, основната цел на този компонент е да разгледа и потърси всички интересни и полезни модели, които биха могли да направят данните сравнително по-качествени.
5. Графичен потребителски интерфейс
Когато данните се комуникират с двигателите и сред различните модели за оценка на модулите, се налага да се взаимодейства с различните налични компоненти и да се направи по-удобно за потребителите, така че да може да се направи ефикасното и ефективно използване на всички настоящи компоненти и следователно възниква необходимостта от графичен потребителски интерфейс, известен като GUI.
Това се използва за установяване на усещане за контакт между потребителя и системата за извличане на данни, като по този начин помага на потребителите да имат достъп и да използват системата ефективно и лесно, за да не ги лишават от всяка сложност, възникнала в процеса. Това е форма на абстракция, при която само съответните компоненти се показват на потребителите и всички сложности и функционалности, отговорни за изграждането на системата, са скрити заради простотата. Всеки път, когато потребителят изпрати заявка, модулът след това взаимодейства с цялостния набор от система за извличане на данни, за да произведе подходящ изход, който може да бъде лесно показан на потребителя по много по-разбираем начин.
6. База знания
Това е компонентът, който формира основата на цялостния процес на извличане на данни, тъй като помага за насочване на търсенето или за оценка на интересността на формираните модели. Тази база от знания се състои от вярвания на потребителите, а също и данни, получени от потребителския опит, които от своя страна са полезни в процеса на извличане на данни. Двигателят може да получи своя набор от входове от създадената база знания и по този начин осигурява по-ефективни, точни и надеждни резултати.
Извличането на данни е една от най-важните техники днес, която се занимава с управление на данни и обработка на данни, която представлява основата на всяка организация. Анализът на данните във всяка организация ще доведе до ползотворни резултати. Всеки компонент на техниката и архитектурата на извличане на данни има свой собствен начин на изпълнение на отговорностите, а също и ефективно завършване на извличането на данни. Различните модули са необходими, за да си взаимодействат правилно, така че да се получи ценен резултат и да се завърши сложната процедура за извличане на данни успешно чрез предоставяне на правилния набор от информация за бизнеса.
Препоръчителни статии
Това е ръководство за Архитектурата на извличането на данни. Тук обсъждаме основните компоненти на архитектурата за извличане на данни. Можете да разгледате и другите ни предложени статии, за да научите повече -
- Инструмент за извличане на данни
- Предимства на Data Mining
- Какво е клъстеризиране в Data Mining?
- Въпроси и отговори за интервю с HTML5
- Най-използваните техники на ансамбълното обучение
- Алгоритми на модели в обработката на данни