Rozdíl mezi Data Mining a Data Warehouse
David Carter
Klíčový rozdíl mezi dolováním dat a datovým skladem
- Dolování dat je považováno za proces získávání dat z velkých souborů dat, zatímco datový sklad je proces sdružování všech relevantních dat dohromady.
- Data mining je proces analýzy neznámých vzorců dat, zatímco datový sklad je technika pro shromažďování a správu dat.
- Dolování dat je obvykle prováděno firemními uživateli za pomoci inženýrů, zatímco datové sklady jsou procesem, který musí proběhnout dříve, než bude možné dolování dat.
- Data mining umožňuje uživatelům klást komplikovanější dotazy, což by zvýšilo pracovní zátěž, zatímco Data Warehouse je komplikované implementovat a udržovat.
- Data mining pomáhá vytvářet sugestivní vzorce důležitých faktorů, jako jsou nákupní zvyklosti zákazníků, zatímco Data Warehouse je užitečný pro provozní obchodní systémy, jako jsou CRM systémy při integraci skladu.
Co je datový sklad?
Datový sklad je technika pro shromažďování a správu dat z různých zdrojů za účelem poskytování smysluplných obchodních informací. Jedná se o směs technologií a komponent, která umožňuje strategické využití dat.
Datový sklad je elektronické ukládání velkého množství informací podnikem, které je navrženo pro dotazování a analýzu namísto zpracování transakcí. Jde o proces přeměny dat na informace a jejich zpřístupnění uživatelům pro analýzu.
Co je dolování dat?
Data mining hledá skryté, platné a potenciálně užitečné vzory v obrovských souborech dat. Data Mining je o objevování netušené/dříve neznámých vztahů mezi daty.
Jedná se o multidisciplinární dovednost, která využívá strojové učení, statistiku, AI a databázové technologie.
Statistiky získané prostřednictvím dolování dat lze použít pro marketing, odhalování podvodů a vědecké objevy atd.
Rozdíl mezi Data Mining a Data Warehouse
Zde je hlavní rozdíl mezi Data Mining a Data Warehouse
| Data Mining | Datový sklad |
|---|---|
| Data mining je proces analýzy neznámých vzorců dat. | Datový sklad je databázový systém, který je určen pro analytickou namísto transakční práce. |
| Data mining je metoda porovnávání velkého množství dat k nalezení správných vzorů. | Datové sklady jsou metodou centralizace dat z různých zdrojů do jednoho společného úložiště. |
| Dolování dat je obvykle prováděno firemními uživateli za asistence inženýrů. | Datové sklady jsou proces, který musí proběhnout předtím, než může dojít k dolování dat. |
| Data mining je považován za proces získávání dat z velkých souborů dat. | Na druhou stranu datové sklady jsou procesem sdružování všech relevantních dat dohromady. |
| Jednou z nejdůležitějších výhod technik dolování dat je detekce a identifikace chyb v systému. | Jednou z výhod Data Warehouse je jeho schopnost důsledné aktualizace. Proto je ideální pro majitele firmy, kteří chtějí ty nejlepší a nejnovější funkce. |
| Data mining pomáhá vytvářet sugestivní vzorce důležitých faktorů. Stejně jako nákupní zvyklosti zákazníků, produkty, prodeje. Aby firmy mohly provést potřebné úpravy v provozu a výrobě. | Data Warehouse přidává další hodnotu provozním obchodním systémům, jako jsou CRM systémy, když je sklad integrován. |
| Techniky dolování dat nejsou nikdy 100% přesné a za určitých podmínek mohou způsobit vážné následky. | V datovém skladu existuje velká šance, že data, která organizace požadovala pro analýzu, nemusí být integrována do skladu. To může snadno vést ke ztrátě informací. |
| Informace shromážděné na základě dolování dat organizacemi mohou být zneužity proti skupině lidí. | Datové sklady vznikají pro obrovský IT projekt. Proto zahrnuje systém vysoké údržby, který může ovlivnit příjmy středních až malých organizací. |
| Po úspěšných počátečních dotazech mohou uživatelé klást složitější dotazy, které by zvýšily zátěž. | Datový sklad je složitý na implementaci a údržbu. |
| Organizace mohou těžit z tohoto analytického nástroje tím, že vybaví relevantní a použitelné informace založené na znalostech. | Datový sklad uchovává velké množství historických dat, která uživatelům pomáhají analyzovat různá časová období a trendy pro vytváření budoucích předpovědí. |
| Organizace musí utratit spoustu svých zdrojů na školení a účely implementace. nástroje pro dolování dat, nástroje pro dolování dat pracují různými způsoby kvůli různým algoritmům použitým při jejich návrhu. | V datovém skladu jsou data sdružována z více zdrojů. Data je třeba vyčistit a transformovat. To by mohla být výzva. |
| Metody dolování dat jsou nákladově efektivní a efektivní ve srovnání s jinými statistickými datovými aplikacemi. | Úkolem datového skladu je zjednodušit každý typ obchodních dat. Většina práce, která bude provedena na straně uživatele, je vkládání nezpracovaných dat. |
| Další kritickou výhodou technik dolování dat je identifikace chyb, které mohou vést ke ztrátám. Vygenerovaná data by mohla být použita k detekci poklesu prodeje. | Datový sklad umožňuje uživatelům přístup k důležitým datům z mnoha zdrojů na jednom místě. Proto šetří čas uživatele při získávání dat z více zdrojů. |
| Data mining pomáhá vytvářet použitelné strategie založené na datových přehledech. | Jakmile do systému datového skladu vložíte jakékoli informace, je nepravděpodobné, že o těchto datech znovu ztratíte přehled. Potřebujete provést rychlé vyhledávání, pomůže vám najít správné statistické informace. |
Proč používat Datový sklad?
Některé nejdůležitější důvody pro používání datového skladu jsou:
- Integruje mnoho zdrojů dat a pomáhá snižovat zátěž produkčního systému.
- Optimalizovaná data pro přístup ke čtení a po sobě jdoucí skenování disku.
- Data Warehouse pomáhá chránit data před aktualizacemi zdrojového systému.
- Umožňuje uživatelům provádět správu kmenových dat.
- Zlepšit kvalitu dat ve zdrojových systémech.
Proč používat Data mining?
Některé nejdůležitější důvody pro používání dolování dat jsou:
- Stanovte relevanci a vztahy mezi daty. Tyto informace použijte k vytváření ziskových statistik
- Podnik může rychle činit informovaná rozhodnutí
- Pomáhá odhalit neobvyklé nákupní vzorce v obchodech s potravinami.
- Optimalizujte podnikání na webových stránkách poskytováním přizpůsobených nabídek každému návštěvníkovi.
- Pomáhá měřit míru odezvy zákazníků v obchodním marketingu.
- Vytváření a udržování nových zákaznických skupin pro marketingové účely.
- Předvídejte výpadky zákazníků, například kteří zákazníci s větší pravděpodobností v nejbližší budoucnosti přejdou k jinému dodavateli.
- Rozlišujte mezi ziskovými a ztrátovými zákazníky.
- Identifikujte všechny druhy podezřelého chování jako součást procesu odhalování podvodů.
