Datamining e OLAP
Lo scopo dell'OLAP (On-Line Analytical Processing) è di consentire un'analisi multidimensionale su dei database voluminosi per mettere in evidenza un'analisi particolare dei dati (è il soggetto di un richiesta particolare). Grazie a OLAP, gli utenti possono creare delle rappresentazioni multidimensionali (dette ipercubi o cubi OLAP) secondo i criteri che essi definiscono per simulare delle situazioni.
Data Mining
Il Datamining, contrariamente all'analisi multidimensionale (OLAP), ha come scopo di mettere in evidenza delle eventuali correlazioni in un volume importante di dati del sistema d'informazione per sviluppare delle tendenze. Il datamining si basa su tecniche di intelligenza artificiale (reti di neuroni) per mettere in evidenza dei collegamenti nascosti fra i dati.
EIS e IDSS
Un EIS (Executive Information System) è uno strumento che permette di organizzare, analizzare e formattare dei dati per costituire dei dashboard. Questo tipo di strumento, di facile utilizzo, permette di manipolare solo delle richieste su modelli preventivamente creati dall'ideatore. Al contrario un IDSS (Intelligent Decision Support System) ha come scopo di permettere la creazione di modelli di rappresentazioni multidimensionali diverse e varie ma che hanno bisogno di un apprendimento più lungo.
Foto: © Pixabay.
Il documento intitolato « Datamining e OLAP » dal sito CCM (it.ccm.net) è reso disponibile sotto i termini della licenza Creative Commons. È possibile copiare, modificare delle copie di questa pagina, nelle condizioni previste dalla licenza, finché questa nota appaia chiaramente.