Разлика между Data Mining и Data Warehouse
Ключова разлика между Data Mining и Data Warehouse
- Извличането на данни се разглежда като процес на извличане на данни от големи набори от данни, докато Data warehouse е процес на обединяване на всички съответни данни заедно.
- Извличането на данни е процес на анализиране на неизвестни модели на данни, докато Data warehouse е техника за събиране и управление на данни.
- Извличането на данни обикновено се извършва от бизнес потребители с помощта на инженери, докато складирането на данни е процес, който трябва да се случи, преди да може да се извърши извличане на данни
- Извличането на данни позволява на потребителите да задават по-сложни заявки, което би увеличило натоварването, докато Data Warehouse е сложно за внедряване и поддръжка.
- Извличането на данни помага да се създадат подсказващи модели на важни фактори като навиците за покупка на клиентите, докато Data Warehouse е полезно за оперативни бизнес системи като CRM системи когато складът е интегриран.
Какво е Data warehouse?
Складът за данни е техника за събиране и управление на данни от различни източници, за да се предоставят значими бизнес прозрения. Това е комбинация от технологии и компоненти, която позволява стратегическо използване на данни.
Склад за данни е електронно съхранение на голямо количество информация от бизнес, което е предназначено за заявки и анализи вместо за обработка на транзакции. Това е процес на трансформиране на данните в информация и предоставянето им на потребителите за анализ.
Какво е извличане на данни?
Извличането на данни търси скрити, валидни и потенциално полезни модели в огромни набори от данни. Data Mining всичко е свързано с откриването на неподозирани/неизвестни досега връзки между данните.
Това е мултидисциплинарно умение, което използва машинно обучение, статистика, AI и технология за бази данни.
Прозренията, извлечени чрез извличане на данни, могат да се използват за маркетинг, откриване на измами и научни открития и др.
Разлика между Data Mining и Data Warehouse
Ето основните разлики между Data Mining и Data Warehouse
Data Mining | Склад за данни |
---|---|
Извличането на данни е процес на анализиране на неизвестни модели на данни. | Складът за данни е система от бази данни, която е предназначена за аналитична, вместо за транзакционна работа. |
Извличането на данни е метод за сравняване на големи количества данни за намиране на правилни модели. | Складирането на данни е метод за централизиране на данни от различни източници в едно общо хранилище. |
Извличането на данни обикновено се извършва от бизнес потребители с помощта на инженери. | Съхранението на данни е процес, който трябва да се случи, преди да може да се извърши извличане на данни. |
Извличането на данни се разглежда като процес на извличане на данни от големи набори от данни. | От друга страна, съхранението на данни е процес на обединяване на всички съответни данни заедно. |
Едно от най-важните предимства на техниките за извличане на данни е откриването и идентифицирането на грешки в системата. | Едно от предимствата на Data Warehouse е способността му да се актуализира последователно. Ето защо е идеален за собственик на бизнес, който иска най-добрите и най-новите функции. |
Извличането на данни помага за създаването на предполагаеми модели на важни фактори. Като покупателните навици на клиентите, продуктите, продажбите. Така че компаниите могат да направят необходимите корекции в работата и производството. | Data Warehouse добавя допълнителна стойност към оперативните бизнес системи като CRM системи, когато складът е интегриран. |
Техниките за извличане на данни никога не са 100% точни и могат да причинят сериозни последствия при определени условия. | В хранилището за данни има голяма вероятност данните, които са били необходими за анализ от организацията, да не бъдат интегрирани в склада. Лесно може да доведе до загуба на информация. |
Информацията, събрана въз основа на Data Mining от организации, може да бъде злоупотребена срещу група хора. | Складовете за данни са създадени за огромен ИТ проект. Следователно включва система за висока поддръжка, която може да повлияе на приходите на средни до малки организации. |
След успешни първоначални заявки, потребителите могат да задават по-сложни заявки, което би увеличило натоварването. | Data Warehouse е сложен за внедряване и поддръжка. |
Организациите могат да се възползват от този аналитичен инструмент, като предоставят уместна и използваема информация, базирана на знания. | Складът на данни съхранява голямо количество исторически данни, които помагат на потребителите да анализират различни времеви периоди и тенденции за правене на бъдещи прогнози. |
Организациите трябва да изразходват много от своите ресурси за обучение и внедряване. инструменти за извличане на данни, инструментите за извличане на данни работят по различни начини поради различните алгоритми, използвани в техния дизайн. | В Data warehouse данните се обединяват от множество източници. Данните трябва да бъдат почистени и трансформирани. Това може да е предизвикателство. |
Методите за извличане на данни са рентабилни и ефективни в сравнение с други приложения за статистически данни. | Отговорността на Data warehouse е да опрости всеки тип бизнес данни. По-голямата част от работата, която ще бъде извършена от страна на потребителя, е въвеждането на необработените данни. |
Друго важно предимство на техниките за извличане на данни е идентифицирането на грешки, които могат да доведат до загуби. Генерираните данни могат да се използват за откриване на спаднала продажба. | Складът на данни позволява на потребителите достъп до критични данни от редица източници на едно място. Следователно спестява време на потребителя за извличане на данни от множество източници. |
Извличането на данни помага за генерирането на приложими стратегии, изградени върху прозрения за данни. | След като въведете каквато и да е информация в системата за съхранение на данни, е малко вероятно да загубите следите на тези данни отново. Трябва да извършите бързо търсене, помага ви да намерите точната статистическа информация. |
Защо да използвате Data Warehouse?
Някои най-важни причини за използването на Data warehouse са:
- Интегрира много източници на данни и помага за намаляване на стреса върху производствената система.
- Оптимизирани данни за достъп за четене и последователни дискови сканирания.
- Data Warehouse помага да се защитят данните от надстройките на изходната система.
- Позволява на потребителите да извършват управление на основни данни.
- Подобрете качеството на данните в изходните системи.
Защо да използваме Data mining?
Някои най-важни причини за използването на Data mining са:
- Установете уместност и връзки между данните. Използвайте тази информация, за да генерирате печеливши прозрения
- Бизнесът може бързо да взема информирани решения
- Помага да откриете необичайни модели на пазаруване в магазините за хранителни стоки.
- Оптимизирайте бизнеса на уебсайта, като предоставяте персонализирани оферти на всеки посетител.
- Помага за измерване на степента на отговор на клиентите в бизнес маркетинга.
- Създаване и поддържане на нови групи клиенти за маркетингови цели.
- Предвидете отклоненията на клиентите, като например кои клиенти е по-вероятно да преминат към друг доставчик в най-близко бъдеще.
- Правете разлика между печеливши и нерентабилни клиенти.
- Идентифицирайте всякакъв вид подозрително поведение като част от процес на откриване на измами.