- Data cleaning (untuk menghilangkan noise atau kerusakan data yang tidak konsisten) Data integration (di mana sumber data yang terpecah dapat disatukan)
Dalam proses ini membersihkan data baik dari data yang rusak atau data yang tidak terpakai menjadi satu data kesatuan yang terintegrasi sehingga semua data dapat bermanfaat.
- Data selection (di mana data yang relevan dengan tugas analisis dikembalikan ke dalam database)
Proses data selection semua data di analisa untuk ditarik menjadi sebuah kesimpulan untuk selanjutnya sebagai acuan dalam pengambilan keputusan untuk kepentingan perusahaan.
- Data transformation (di mana data berubah atau bersatu menjadi bentuk yang tepat untuk menambang dengan ringkasan performa atau operasi agresi)
Tranformasi data dimana dari data-data yang berbeda atau tidak saling terkait dengan adanya transformasi semua data bisa menjadi lebih ringkas dalam satu source.
- Knowledge Discovery (proses esensial di mana metode yang intelejen digunakan untuk mengekstrak pola data)
Bussiness Inteligence digunakan untuk melakukan proses OLTP dan ETL untuk mendapatkan dan menarik semua data sehingga bisa terisi sesuai dengan keinginan user.
- Pattern evolution (untuk mengidentifikasi pola yang benar-benar menarik yang mewakili pengetahuan berdasarkan atas beberapa tindakan yang menarik)
- Knowledge presentation (di mana gambaran teknik visualisasi dan pengetahuan digunakan untuk memberikan pengetahuan yang telah ditambang kepada user).
Tidak ada komentar:
Posting Komentar