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.
Разлика между Data Mining и Data Warehouse
Разлика между Data Mining и Data Warehouse

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.