한 기업의 레이아웃, 또는 비즈니스 모델과 비즈니스 전략이라고 합니다. 주로 정책, 경제 환경, 시장 환경 등에 따라 제품 (서비스 및 아이디어 포함), 프로세스, 비용 및 이익, 수익 모델, 비즈니스 모델, 인재 채용, 파트너, 마케팅 등의 문제를 설정합니다. 이것은 복잡한 문제이며, 사람마다 다른 방법과 다른 생각을 가지고 있다.
아무리 아이디어가 완벽하다고 해도 강력한 집행력이 필요하고, 전략을 선택하고 결정을 내려야 한다. (존 F. 케네디, 생각명언) 또한 "시간과 지리적 인 사람들" 의 상호 도움이 필요합니다. 장사는 쉽지 않지만 말하기는 쉬워도 하기는 어렵다.
데이터웨어 하우스와 데이터 마이닝의 관계
(1) 데이터 웨어하우스는 데이터 마이닝을 위한 더 나은 데이터 소스를 제공합니다.
(2) 데이터 웨어하우스는 데이터 마이닝을 위한 새로운 지원 플랫폼을 제공합니다.
(3) 데이터 웨어하우스는 데이터 마이닝을 더 잘 활용할 수 있는 편리함을 제공합니다.
(4) 데이터 마이닝은 데이터 웨어하우스에 더 나은 의사 결정 지원을 제공합니다.
(5) 데이터 마이닝은 데이터 웨어하우스의 데이터 조직에 더 높은 요구 사항을 제시합니다.
(6) 데이터 마이닝은 데이터 웨어하우스에 대한 광범위한 기술 지원도 제공합니다.
데이터웨어 하우스와 데이터 마이닝의 차이점
(1) 데이터 웨어하우스는 데이터 저장소 및 데이터 구성 기술로서 데이터 소스를 제공합니다.
(2) 데이터 마이닝은 데이터 웨어하우스의 데이터를 분석할 수 있는 데이터 분석 기술입니다.
1. 데이터베이스: 데이터베이스 소프트웨어에서 구현하는 웨어하우스에 데이터를 저장하는 논리적 개념입니다. 데이터베이스는 2 차원인 많은 테이블로 구성되며 한 테이블에 많은 필드가 있습니다. 필드 정렬, 데이터가 행별로 테이블에 기록됩니다. 데이터베이스의 테이블은 다차원 관계를 2 차원으로 표현할 수 있다는 것입니다. 예: Oracle, DB2, MySQL, Sybase, MSSQL Server 등.
데이터웨어 하우스: 데이터베이스 개념의 업그레이드입니다. 논리적으로 데이터베이스와 데이터 웨어하우스는 차이가 없고 데이터베이스 소프트웨어를 통해 데이터를 저장하는 곳이지만 데이터 양은 데이터베이스보다 훨씬 큽니다. 데이터웨어 하우스는 주로 데이터 마이닝 및 데이터 분석에 사용되며 리더십 의사 결정을 지원합니다.