Data Warehousing VS Data Mining - 4 comparații minunate

Diferența dintre depozitarea datelor și extragerea datelor

Un depozit de date este un mediu în care datele esențiale din mai multe surse sunt stocate sub o singură schemă. Este apoi utilizat pentru raportare și analiză. Data Warehouse este o bază de date relațională care este proiectată pentru interogare și analiză și nu pentru procesarea tranzacțiilor. De obicei conține date istorice derivate din datele tranzacțiilor. În timp ce un Data Warehouse este construit pentru a sprijini funcțiile de management.

Data Mining este utilizat pentru a extrage informații și tipare utile din date. Exploatarea datelor poate fi realizată cu orice bază de date tradițională, dar, deoarece un depozit de date conține date de calitate, este bine să aveți date de extragere a datelor prin sistemul de depozitare a datelor. Data Mining sprijină descoperirea cunoștințelor prin găsirea de tipare și asociații ascunse, construirea de modele analitice, realizarea clasificării și predicțiilor.

Să înțelegem diferența dintre depozitarea datelor și minerirea datelor în detaliu

Caracteristici cheie:

Depozitul de date:

Caracteristicile cheie ale unui depozit de date sunt discutate mai jos:

Orientat către subiect: Un depozit de date este orientat către subiect, deoarece oferă cunoștințe despre un subiect, mai degrabă decât operațiunile curente ale organizației. Acești subiecți pot fi un produs, clienți, furnizori, vânzări, venituri etc. Un depozit de date se concentrează pe modelarea și analiza datelor pentru luarea deciziilor.
Integrat : Un depozit de date este construit prin combinarea datelor din surse eterogene, cum ar fi baze de date relaționale, fișiere plate etc.
Varianta de timp: datele prezente în depozitul de date furnizează informații cu privire la o anumită perioadă de timp.
Non-volatile : mijloace non-volatile, datele introduse odată în depozit nu ar trebui să se schimbe.

Beneficiile depozitului de date:

Date consistente și de calitate
Reducerea costurilor
Acces mai rapid la date
Performanță și productivitate îmbunătățite

Minerirea datelor:

Caracteristicile cheie ale extragerii datelor sunt discutate mai jos:

Descoperirea automată a tiparelor
Prezicerea rezultatelor probabile
Crearea informațiilor acționabile
Concentrați-vă pe seturi mari de date și baze de date

Beneficiile mineritului de date:

Marketing direct: capacitatea de a prezice cine este cel mai probabil să fie interesat de ce produse
Analiza tendințelor: Înțelegerea tendințelor de pe piață este un avantaj strategic, deoarece ajută la reducerea costurilor și actualizarea pe piață.
Detectarea fraudei: tehnicile de extragere a datelor pot ajuta la descoperirea cererilor de asigurare, a apelurilor telefonice celulare sau a achizițiilor de carduri de credit pot fi frauduloase.
Prognoză pe piețele financiare: Tehnicile de extragere a datelor sunt utilizate pe scară largă pentru a ajuta la modelarea piețelor financiare.

Față în față Comparație între depozitarea datelor și exploatarea datelor (infografie)

Mai jos se află prima 4 comparație între depozitarea datelor și data mining

Diferențe cheie între depozitarea datelor și data mining

Câteva dintre diferențele majore dintre Depozitarea datelor și Minerirea datelor sunt menționate mai jos:

Depozitarea datelor este procesul de extragere și stocare a datelor pentru a permite raportarea mai ușoară. În timp ce extragerea de date este utilizarea logicii de recunoaștere a modelului pentru a identifica tendințele dintr-un set de date-eșantion, o utilizare tipică a mineritului de date este de a identifica frauda și de a semnala modele neobișnuite de comportament. De exemplu, Compania cu carduri de credit vă oferă o alertă atunci când tranzacționați dintr-o altă locație geografică pe care nu ați folosit-o anterior. Această detectare a fraudei este posibilă din cauza extragerii datelor.
Principala diferență între stocarea de date și extragerea datelor este că stocarea de date este procesul de compilare și organizare a datelor într-o singură bază de date comună, în timp ce extragerea de date este procesul de extragere a datelor semnificative din acea bază de date. Exploatarea datelor poate fi făcută numai după finalizarea stocării datelor .
Depozitul de date este depozitul pentru stocarea datelor. Pe de altă parte, extragerea datelor este un set larg de activități utilizate pentru a descoperi tipare și pentru a da un sens acestor date.
Depozitarea datelor înseamnă doar extragerea de date din surse diferite, curățarea datelor și stocarea lor în depozit. În timp ce extracția de date își propune să examineze sau să exploreze datele folosind interogări.

De exemplu, un depozit de date al unei companii stochează toate informațiile relevante despre proiecte și angajați. Folosind data mining, se pot folosi aceste date pentru a genera rapoarte diferite, cum ar fi profiturile generate etc.

Depozitul de date este o arhitectură, în timp ce extragerea datelor este un proces care este rezultatul diferitelor activități pentru descoperirea noilor modele.
Un depozit de date este o tehnică de organizare a datelor, astfel încât să existe credibilitate și integritate corporativă, dar, extragerea de date este utilă în extragerea tiparelor semnificative care nu se găsesc, în mod necesar doar prin procesarea datelor sau interogarea datelor din depozitul de date.
Depozitul de date conține date integrate și procesate pentru a efectua exploatarea de date în momentul planificării și luării deciziilor, dar datele descoperite prin extragerea de date au ca rezultat găsirea unor tipare utile pentru predicțiile viitoare.
Depozitul de date acceptă analiza statistică de bază. Informațiile preluate din extragerea datelor sunt utile în sarcini precum segmentarea pieței, profilarea clienților, analiza riscurilor de credit, detectarea fraudei etc.
Depozitarea de date este procesul de reunire a tuturor datelor relevante împreună, în timp ce extragerea datelor este procesul de analiză a tiparelor de date necunoscute.
Depozitele de date stochează de obicei multe luni sau ani de date. Aceasta este pentru a sprijini analiza istorică. Exploatarea datelor este utilizarea logicii de recunoaștere a modelului pentru a identifica tendința dintr-un set de date de probă.

Depozitarea datelor vs. Tabelul de comparare a mineritului de date

Depozitarea datelor	Minerirea datelor
Este un proces care este utilizat pentru a integra date din mai multe surse și apoi a le combina într-o singură bază de date.	Este procesul care este utilizat pentru a extrage tipare și relații utile dintr-o cantitate uriașă de date.
Oferă organizației un mecanism de stocare a unei cantități imense de date.	Tehnicile de extragere a datelor sunt aplicate pe depozitul de date pentru a descoperi tipare utile.
Acest proces trebuie să aibă loc înainte de procesul de extragere a datelor, deoarece compilează și organizează date într-o bază de date comună.	Acest proces are loc întotdeauna după procesul de stocare a datelor, deoarece necesită date compilate pentru a extrage tipare utile.
Acest proces este realizat doar de ingineri.	Acest proces este realizat de utilizatorii de afaceri cu ajutorul inginerilor.

Concluzie - Depozitarea datelor vs. data mining

Diferențele dintre extragerea datelor și depozitarea datelor sunt proiectările sistemului, o metodologie utilizată și scopul. Depozitarea datelor este un proces care trebuie să se producă înainte ca orice exploatare de date să aibă loc. Un depozit de date este „mediul” în care ar putea avea loc un proces de extragere a datelor. În cele din urmă, se poate spune că un depozit de date organizează eficient datele astfel încât datele să poată fi minate.

Articol recomandat

Acesta a fost un ghid pentru Depozitarea datelor împotriva datelor de extragere a datelor, semnificația lor, comparația dintre cap și cap, diferențele cheie, tabelul de comparare și concluzii. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -