Forskellen mellem Data Mining og Data Warehouse
Redaktionelle team
Nøgleforskel mellem Data Mining og Data Warehouse
- Data mining betragtes som en proces med extracudvinding af data fra store datasæt, hvorimod et datawarehouse er processen med at samle alle relevante data.
- Data mining er processen med at analysere ukendte mønstre af data, hvorimod et datavarehus er en teknik til at indsamle og administrere data.
- Data mining udføres normalt af forretningsbrugere med bistand fra ingeniører, mens data warehousing er en proces, der skal ske, før nogen data mining kan finde sted
- Data mining giver brugerne mulighed for at stille mere komplicerede forespørgsler, hvilket ville øge arbejdsbyrden, mens Data Warehouse er kompliceret at implementere og vedligeholde.
- Data mining hjælper med at skabe suggestive mønstre af vigtige faktorer som kundernes købsvaner, mens Data Warehouse er nyttigt til operationelle forretningssystemer som f.eks. CRM-systemer når lageret er integreret.
Hvad er datavarehus?
Et datavarehus er en teknik til at indsamle og administrere data fra forskellige kilder for at give meningsfuld forretningsindsigt. Det er en blanding af teknologier og komponenter, som tillader strategisk brug af data.
Data varehus er elektronisk lagring af en stor mængde information af en virksomhed, som er designet til forespørgsel og analyse i stedet for transaktionsbehandling. Det er en proces med at transformere data til information og gøre den tilgængelig for brugerne til analyse.
Hvad er Data Mining?
Data mining leder efter skjulte, gyldige og potentielt nyttige mønstre i enorme datasæt. Data Mining handler om at opdage uanede/tidligere ukendte forhold mellem dataene.
Det er en tværfaglig færdighed, der bruger maskinlæring, statistik, AI og databaseteknologi.
Indsigterne f.eks.tracData mining kan bruges til markedsføring, svindelopdagelse og videnskabelig opdagelse osv.
Forskellen mellem Data Mining og Data Warehouse
Her er hovedforskellen mellem Data Mining og Data Warehouse
| Data Mining | Data varehus |
|---|---|
| Data mining er processen med at analysere ukendte mønstre af data. | Et datavarehus er et databasesystem, der er designet til analytisk i stedet for transaktionsarbejde. |
| Data mining er en metode til at sammenligne store mængder data med at finde rigtige mønstre. | Data warehousing er en metode til at centralisere data fra forskellige kilder til ét fælles lager. |
| Data mining udføres normalt af forretningsbrugere med bistand fra ingeniører. | Data warehousing er en proces, der skal finde sted, før nogen data mining kan finde sted. |
| Data mining betragtes som en proces af extracudvinding af data fra store datasæt. | På den anden side er Data warehousing processen med at samle alle relevante data sammen. |
| En af de vigtigste fordele ved data mining-teknikker er detektering og identifikation af fejl i systemet. | En af fordelene ved Data Warehouse er dets evne til at opdatere konsekvent. Derfor er den ideel til virksomhedsejeren, der ønsker de bedste og nyeste funktioner. |
| Data mining hjælper med at skabe suggestive mønstre af vigtige faktorer. Ligesom kundernes købsvaner, produkter, salg. Så virksomheder kan foretage de nødvendige tilpasninger i drift og produktion. | Data Warehouse tilføjer en ekstra værdi til operationelle forretningssystemer som CRM-systemer, når lageret er integreret. |
| Data mining-teknikkerne er aldrig 100 % nøjagtige og kan have alvorlige konsekvenser under visse forhold. | I datavarehuset er der stor chance for, at de data, som organisationen krævede til analyse, ikke er integreret i lageret. Det kan nemt føre til tab af information. |
| De oplysninger, der indsamles baseret på Data Mining af organisationer, kan misbruges mod en gruppe mennesker. | Datavarehuse er skabt til et kæmpe IT-projekt. Derfor involverer det et højt vedligeholdelsessystem, som kan påvirke indtægterne for mellemstore til små organisationer. |
| Efter vellykkede indledende forespørgsler kan brugere stille mere komplicerede forespørgsler, hvilket ville øge arbejdsbyrden. | Data Warehouse er kompliceret at implementere og vedligeholde. |
| Organisationer kan drage fordel af dette analyseværktøj ved at udstyreping relevant og brugbar vidensbaseret information. | Datavarehus gemmer en stor mængde historiske data, som hjælper brugere med at analysere forskellige tidsperioder og tendenser for at lave fremtidige forudsigelser. |
| Organisationer skal bruge mange af deres ressourcer til træning og implementeringsformål. data mining værktøjer, data mining-værktøjer fungerer på forskellige måder på grund af forskellige algoritmer, der anvendes i deres design. | I datavarehus samles data fra flere kilder. Dataene skal renses og transformeres. Dette kunne være en udfordring. |
| Data mining-metoderne er omkostningseffektive og effektive sammenlignet med andre statistiske dataapplikationer. | Datawarehouses ansvar er at forenkle enhver type forretningsdata. Det meste af det arbejde, der vil blive gjort fra brugerens side, er at indtaste de rĂĄ data. |
| En anden kritisk fordel ved data mining-teknikker er identifikation af fejl, som kan føre til tab. Genererede data kan bruges til at opdage et drop-in salg. | Data warehouse giver brugerne adgang til kritiske data fra antallet af kilder på et enkelt sted. Derfor sparer det brugerens tid til at hente data fra flere kilder. |
| Data mining hjælper med at generere handlingsrettede strategier baseret på dataindsigt. | Når du først har indtastet oplysninger i et datalagersystem, er det usandsynligt, at du mister track af disse data igen. Du skal foretage en hurtig søgning, der hjælper dig med at finde de rigtige statistiske oplysninger. |
Hvorfor bruge Data Warehouse?
Nogle af de vigtigste grunde til at bruge datavarehus er:
- Integrerer mange datakilder og hjælper med at mindske stress på et produktionssystem.
- Optimerede data til læseadgang og fortløbende diskscanninger.
- Data Warehouse hjælper med at beskytte data mod kildesystemopgraderinger.
- Giver brugere mulighed for at udføre masterdatastyring.
- Forbedre datakvaliteten i kildesystemer.
Hvorfor bruge Data mining?
Nogle af de vigtigste grunde til at bruge Data mining er:
- Etabler relevans og relationer mellem data. Brug disse oplysninger til at generere rentabel indsigt
- Virksomheden kan hurtigt træffe informerede beslutninger
- Hjælper med at finde usædvanlige butikkerping mønstre i dagligvarebutikker.
- Optimer webstedsforretningen ved at tilbyde tilpassede tilbud til hver besøgende.
- Hjælper med at måle kundens svarprocenter i virksomhedsmarkedsføring.
- Oprettelse og vedligeholdelse af nye kundegrupper til markedsføringsformål.
- Forudsige kundefrafald, som hvilke kunder der er mere tilbøjelige til at skifte til en anden leverandør i den nærmeste fremtid.
- Skel pĂĄ rentable og urentable kunder.
- Identificer alle former for mistænkelig adfærd, som en del af en svindeldetektionsproces.
