Diferența dintre data mining și depozitarea datelor
Datele sunt culegerea de fapte sau statistici despre un anumit domeniu. Prelucrarea acestor date ne oferă informații și informații pentru a adăuga valori de afaceri sau pentru a efectua cercetări. Atunci când datele colectate sunt stocate într-un depozit pentru prelucrare, acestea sunt denumite Depozitare de date. Aplicarea unei anumite logici datelor stocate în depozit se numește Data mining. haideți să înțelegem atât data mining cât și depozitarea datelor într-un detaliu în acest post.
Comparații dintre capete în cap între data mining și depozitarea datelor (infografie)
Mai jos se află primele 4 comparații între data mining și depozitarea datelor
Diferențe cheie între data mining și depozitarea datelor
Următoarea este diferența dintre Data Mining și Depozitarea datelor
1. Scop
Data Warehouse stochează date din baze de date diferite și pune la dispoziție datele într-un depozit central. Toate datele sunt curățate după primirea din surse diferite, deoarece acestea diferă prin schemă, structuri și format. După aceasta, este integrat pentru a forma depozitul de date integral și disponibil în mod obișnuit. Se realizează în așa fel încât să gestioneze și să stocheze date periodic și sistematic pentru a organiza datele din diverse surse.
Exploatarea datelor se face pe datele tranzacționale sau date curente, pentru a obține cunoștințe despre scenariul actual al afacerii. Statisticile generate ca urmare a exploatării miniere oferă o imagine clară despre tendințe. Aceste tendințe pot fi reprezentate în pictură folosind instrumente de raportare.
2.Operations
Operațiuni în depozitul de date: OLAP
Prelucrarea analitică online se face pe datele stocate în depozitul de date.
Diferite categorii de OLAP sunt ROLAP, MOLAP, HOLAP.
• ROLAP: Stochează datele bazei de date relaționale pentru aplicarea întrebărilor la datele stocate.
• MOLAP: Stochează datele multidimensionale. De exemplu, Array poate fi stocat și solicitat.
• HOLAP: stochează datele hibride. Acest lucru este în general pentru manipularea datelor brute din mai multe magazine. Suporta operatii de felie, zaruri, roll-up, drill-down pentru o exploatare mai rapida si optimizata a datelor.
| OLAP (Data Warehouse) | Minerirea datelor |
| Colectează date și oferă informații la nivel sumar despre date. | Identifică modelul ascuns și oferă informații detaliate. |
| Este utilizat pentru a identifica comportamentul general al sistemului De exemplu: profitul general obținut în anul 2018 | Este utilizat pentru a identifica comportamentul modulului particular. De exemplu: profitul obținut în luna februarie a anului 2018 |
| Acesta are ca scop stocarea unui volum imens de date. | Se urmărește identificarea tiparelor prezente în date pentru a furniza informații. |
| Este utilizat pentru îmbunătățirea eficienței operaționale. | Este utilizat pentru îmbunătățirea afacerii și pentru a lua decizii. |
| Se aplică în operațiunile de raportare. | Aplicat în strategiile de afaceri. |
| Analiza predictivă nu poate fi efectuată. | Analiza predictivă este posibilă. |
Operațiunea de extragere a datelor:
În general, Data Mining se face pe date prin compilarea acestora folosind unele operații logice. Acest lucru se realizează prin implementarea algoritmilor precum reguli asociative, clustering și clasificare. Este utilizat pentru a identifica tiparele din date pentru a identifica beneficiile și statisticile afacerii.
1. Analiza clasificării: Este utilizată pentru clasificarea datelor în clase diferite. Data Analyst clasifică datele pe baza cunoștințelor dobândite.
2. Învățarea regulilor de asociere: este utilizat pentru a identifica modelul ascuns în date pentru a dezvălui comportamentul clientului, schimbarea activității și a întregului proces de prognoză.
3. Detectare ulterioară: datele neegalate arată uneori unele tipuri care pot ajuta la îmbunătățirea activității. Aceste date ajută la detectarea unui defect, identificarea unui eveniment și a unei fraude.
4. Analiza clusteringului: Gradul de asociere între date este foarte mare și sunt grupate în aceeași categorie sau grup. Datele cu un comportament similar vor cădea în același loc.
5. Analiza regresiei: Procesul de identificare a relației dintre date. Toate aceste date pot fi rezumate pentru a obține informații noi.
Atât Depozitarea datelor, cât și extragerea datelor ajută la analizarea datelor și la standardizarea acestora. Îmbunătățește performanța sistemului cu latență scăzută pentru procesarea interogărilor și procesul de generare mai rapidă a raportului.
3.Benefits
| Depozitarea datelor | Minerirea datelor |
| Acces mai rapid la date | Procesarea mai rapidă a datelor prin utilizarea algoritmilor |
| Performanță crescută a sistemului | Randament crescut |
| Manevrarea ușoară a datelor uriașe prin stocarea distribuită | Ușor de generat rapoarte pentru analiză |
| Integritatea datelor | Analiza datelor |
Data Mining vs. Tabelul de comparare a depozitării datelor
| Depozitarea datelor | Minerirea datelor |
| Colectarea și stocarea datelor din diferite surse. | Analiza tiparelor din datele colectate. |
| Datele sunt stocate periodic | Datele sunt analizate în mod regulat |
| Dimensiunea datelor stocate este uriașă | Exploatarea se efectuează cu un eșantionare de date |
| Tipuri: antrepozit antrepozit Date Mart Depozite virtuale | Tipuri: Învățarea mașinilor Algoritmul Vizualizare Statistici. |
Concluzie - Data Mining vs. Depozitarea datelor
• Depozitarea ajută compania să stocheze datele, Minerirea ajută afacerea să funcționeze și să ia decizii majore.
• Depozitarea este pornită de la faza inițială a oricărui proiect, în timp ce exploatarea se realizează pe date conform cererii.
• Depozitarea asigură secretul datelor, pe de altă parte, exploatarea duce uneori la scurgeri de date.
• Disponibilitatea datelor poate diferi în funcție de sarcina suportată de depozit; Mineritul nu are probleme legate de disponibilitatea datelor.
• Compilarea datelor necesită instrumente speciale în depozitarea datelor.
• Există atât de mulți algoritmi disponibili pentru a extrage datele, dacă analistul cunoaște în profunzime datele în mod eficient, datele pot fi gestionate și analizate.
Articol recomandat
Acesta a fost un ghid pentru Data Mining vs. Depozitarea datelor, semnificația lor, Comparația dintre cap și cap, diferențele cheie, tabelul de comparație și concluzii. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Cele mai bune lucruri de învățat despre Azure Paas vs Iaas
- Date Mining Vs Statistics - Care este mai bun
- Cariera în depozitul de date
- Minerirea datelor vs învățarea mașinii - 10 cele mai bune lucruri pe care trebuie să le știi
- Tehnici de extragere a datelor pentru afaceri de succes
- Depozitarea datelor Oracle