Аналітична обробка в сховищі даних виконується на основі даних, які були підготовлені для аналізу — зібрані, контекстуалізовані та трансформовані — з метою генерації розуміння на основі аналізу. Сховища даних також вміють обробляти великі обсяги даних з різних джерел.

Сховище даних – це корпоративна система, яка використовується для аналізу та звітності структурованих і напівструктурованих даних із багатьох джерел, як-от транзакції в торгових точках, автоматизація маркетингу, управління взаємовідносинами з клієнтами тощо. Сховище даних підходить для спеціального аналізу, а також спеціального звітування.

Методи аналізу даних допомогти проаналізувати різні аспекти складських операцій, такі як рівень запасів, виконання замовлень і продуктивність праці. Аналітика управління складом може принести підприємствам значні переваги, включаючи значне підвищення ефективності, прибутковості та прийняття рішень.

Аналіз даних є збір, перетворення та організація даних, щоб робити висновки, робити прогнози та керувати прийняттям обґрунтованих рішень. Аналітику даних часто плутають з аналізом даних. Хоча це споріднені терміни, вони не зовсім однакові.

Аналітична обробка – Аналітична обробка даних, які зберігаються, здійснюється за допомогою сховища даних. Для аналізу цих даних застосовуються різні базові операції OLAP, як-от розділення, обертання, деталізація та деталізація.

Базове визначення аналітики Analytics область інформатики, яка використовує математику, статистику та машинне навчання для пошуку значущих закономірностей у даних. Аналітика або аналітика даних включає в себе аналіз масивних наборів даних для виявлення, інтерпретації та обміну новими ідеями та знаннями.

Ось основні відмінності: Структура та різноманітність даних: Data Warehousing фокусується на структурованих даних, тоді як Big Data Analytics обробляє структуровані, неструктуровані та напівструктуровані дані. Обробка: Data Warehousing використовує пакетну обробку, тоді як Big Data Analytics часто потребує можливостей обробки в реальному часі.