私は昨日、同僚と SSIS (またはそのようなもの) を使用して、「Dr. Reginald Williams, PhD. そして、いくつかの重み付けスキームに基づいて、システムはそれをトークン化してデータベースに「挨拶-名-姓-サフィックス」として保存する方法を理解するのに十分スマートでした。彼は、BI、SSIS、ETL、データ マイニングなどの流行語をいくつか投げかけました。本当はもっと情報が欲しかったのですが、どこから聞いたらいいのかさえわかりませんでした。
私は .Net 開発者であり、C#、Vb.Net、WPF などに精通していますが、これらのテクノロジが何であるか、それらを自分のスキル セットに追加する方法、およびそれが私は本当に集中する必要があります。あらゆる方向が役に立ちます。
あなたの同僚が行ったことは、文字列の「インテリジェントな解析」と表現する方が適切かもしれません。これは、さまざまなレベルの洗練度で実行できます。たとえば、統計モデルを使用して、「Dr. は挨拶であり、名前ではありません。または、一般的なあいさつ文の単純なルックアップ リストを使用することもできます。この場合、それは単なる通常の手続き型コードであり、それ以上のものではありません。
SSIS は SQL Server Integration Services の略です。それは基本的にステロイドのDTSです。好きな人もいれば、嫌いな人もいます。それを単独で使用して、あなたが話しているようなことをするのは難しいでしょう。主に、さまざまなソースからデータを取得して組み合わせ、変換し、別の場所にロードするためだけのものです。それはいくつかの気の利いたことを行うことができ、その多くはデータマイニングのような傾向がありますが、最終的には、データを一方向または別方向に詰め込むための生産ツールです. これは、データ マイニング コミュニティではあまり尊重されていません。
データマイニングは、将来の答えを予測したり、既存のデータのパターンをよりよく理解したりするために、ある程度の (通常は大量の) データを使用することに焦点を当てた、学術分野全体です。これは間違いなく入門するのに最適な分野ですが、数学とアルゴリズムの集中的な研究なしに、すぐに習得して実行できるものではありません. このテーマに関する良い本はこれです。
「ビジネス インテリジェンス」は、特定のテクノロジというよりも流行語であり、人によって意味が異なります。基本的に、このアイデアは、ビジネス データをあまり馬鹿げていないことを行うことを示唆しており、一般的には OLAP を使用して、時間の経過に伴う傾向を分析することを指します。データ マイニングや AI アルゴリズムも含まれる場合がありますが、厳密な定義がないため、何かを売りたいと思っている人なら誰でも、「ビジネス インテリジェンス」を提供すると言って、それ以上掘り下げないでほしいと言うでしょう。