Базы данных
Базы данных (БД) являются промышленным стандартом хранения данных. Преимущества использования БД:
- Большая размерность хранения данных.
- Относительная компактность хранения данных.
- Поддержка БД многими системами управления.
В современном мире базы данных и системы управления базами данных (СУБД) стали практически понятиями синонимами. Базы данных не воспринимают отдельно от системы управления.
СУБД ставит перед собой цель обеспечить пользователя БД широким функционалом. В системах управления есть практически все, что может потребоваться клиенту, чтобы обеспечить его потребности, начиная с огромного количества данных, заканчивая автоматическими операциями создания резервных копий.
Наиболее популярными продуктами являются: MS Access, Mysql, Oracle, Microsoft SQL Server, SQLlite, PostgreSQL и т.д.
MS Access можно выделить в качестве универсального продукта, доступного для обычного пользования. Преимущества MS Access - простота пользования и универсальность для решения задач, для которых возможностей Excel уже не достаточно. MS Access не требует специальной настройки и его можно рекомендовать пользователям для хранения небольшого количества данных. MS Access похож на локальную СУБД, которая предусматривает работу с языком запросов SQL.
Mysql, Oracle, Microsoft SQL Server, PostgreSQL и другие используют технологию Клиент-Сервер для взаимодействия с клиентом. При развертывании таких систем требуется знание установок и настроек сервера для взаимодействия с клиентом.
Специалисты, исследующие процесс анализа данных, отмечают, что аналитики не всегда могут найти оптимальное решение и составить оптимальный прогноз при количестве независимых влияющих факторов более 3-5 без использования специальных алгоритмов анализа. Для выхода из сложившейся ситуации были разрабоотаны алгоритмы интеллектуального анализа данных. В качестве основных статей можно привести следующие: Мусаев, А. А., Барласов, И. А. (2007). Алгоритмы Data mining в задачах управлениями динамическими процессами. Труды СПИИРАН (5), 300-313. и Способы аналитической обработки данных для поддержки принятия решений (Л. В. Щавелёв).
- Подробности
- Опубликовано: 27 Май 2013
- Просмотров: 3409