Unterschied zwischen Data Mining und Data Warehouse
David Carter
Hauptunterschied zwischen Data Mining und Data Warehouse
- Beim Data Mining handelt es sich um einen Prozess, bei dem Daten aus großen Datensätzen extrahiert werden, während bei einem Data Warehouse alle relevanten Daten zusammengeführt werden.
- Beim Data Mining werden unbekannte Datenmuster analysiert, während es sich bei einem Data Warehouse um eine Technik zum Sammeln und Verwalten von Daten handelt.
- Data Mining wird in der Regel von Geschäftsanwendern mit Unterstützung von Ingenieuren durchgeführt, während Data Warehousing ein Prozess ist, der durchgeführt werden muss, bevor Data Mining stattfinden kann
- Durch Data Mining können Benutzer kompliziertere Abfragen stellen, was den Arbeitsaufwand erhöhen würde, während Data Warehouse kompliziert zu implementieren und zu warten ist.
- Data Mining hilft dabei, suggestive Muster wichtiger Faktoren wie die Kaufgewohnheiten der Kunden zu erstellen, während Data Warehouse für operative Geschäftssysteme nützlich ist wie CRM-Systeme wenn das Lager integriert ist.
Was ist Data Warehouse?
Ein Data Warehouse ist eine Technik zum Sammeln und Verwalten von Daten aus verschiedenen Quellen, um aussagekräftige Geschäftseinblicke zu liefern. Es handelt sich um eine Mischung aus Technologien und Komponenten, die die strategische Nutzung von Daten ermöglicht.
Data Warehousing ist die elektronische Speicherung einer großen Menge an Informationen durch ein Unternehmen, die für Abfragen und Analysen und nicht für die Transaktionsverarbeitung konzipiert ist. Dabei handelt es sich um einen Prozess, bei dem Daten in Informationen umgewandelt und Benutzern zur Analyse zur Verfügung gestellt werden.
Was ist Data Mining?
Beim Data Mining wird nach versteckten, gültigen und potenziell nützlichen Mustern in riesigen Datenmengen gesucht. Data Mining geht es darum, unerwartete/bisher unbekannte Zusammenhänge zwischen den Daten zu entdecken.
Es handelt sich um eine multidisziplinäre Fähigkeit, die maschinelles Lernen, Statistik, KI und Datenbanktechnologie nutzt.
Die durch Data Mining gewonnenen Erkenntnisse können für Marketing, Betrugserkennung, wissenschaftliche Entdeckungen usw. verwendet werden.
Unterschied zwischen Data Mining und Data Warehouse
Hier sind die Hauptunterschiede zwischen Data Mining und Data Warehouse
| Data Mining | Data Warehousing |
|---|---|
| Beim Data Mining werden unbekannte Datenmuster analysiert. | Ein Data Warehouse ist ein Datenbanksystem, das für analytische statt transaktionale Arbeit konzipiert ist. |
| Data Mining ist eine Methode zum Vergleich großer Datenmengen, um die richtigen Muster zu finden. | Data Warehousing ist eine Methode zur Zentralisierung von Daten aus verschiedenen Quellen in einem gemeinsamen Repository. |
| Data Mining wird in der Regel von Geschäftsanwendern mit Unterstützung von Ingenieuren durchgeführt. | Data Warehousing ist ein Prozess, der stattfinden muss, bevor Data Mining stattfinden kann. |
| Unter Data Mining versteht man einen Prozess zum Extrahieren von Daten aus großen Datenmengen. | Data Warehousing hingegen ist der Prozess der Zusammenführung aller relevanten Daten. |
| Einer der wichtigsten Vorteile von Data-Mining-Techniken ist die Erkennung und Identifizierung von Fehlern im System. | Einer der Vorteile von Data Warehouse ist seine Fähigkeit zur konsistenten Aktualisierung. Deshalb ist es ideal für Geschäftsinhaber, die die besten und neuesten Funktionen wünschen. |
| Data Mining hilft dabei, suggestive Muster wichtiger Faktoren zu erstellen. Wie beispielsweise das Kaufverhalten von Kunden, Produkten und Verkäufen. So können Unternehmen die notwendigen Anpassungen in Betrieb und Produktion vornehmen. | Wenn das Data Warehouse integriert ist, verleiht es operativen Geschäftssystemen wie CRM-Systemen einen Mehrwert. |
| Die Data-Mining-Techniken sind nie 100 % genau und können unter bestimmten Bedingungen schwerwiegende Folgen haben. | Im Data Warehouse ist die Wahrscheinlichkeit groß, dass die Daten, die für die Analyse durch die Organisation benötigt wurden, nicht in das Warehouse integriert werden. Es kann leicht zu Informationsverlust kommen. |
| Die durch Data Mining von Organisationen gesammelten Informationen können gegen eine Gruppe von Personen missbraucht werden. | Für ein riesiges IT-Projekt werden Data Warehouses erstellt. Daher handelt es sich um ein wartungsintensives System, das sich auf den Umsatz mittlerer und kleiner Unternehmen auswirken kann. |
| Nach erfolgreichen ersten Abfragen stellen Benutzer möglicherweise kompliziertere Abfragen, die den Arbeitsaufwand erhöhen würden. | Data Warehouse ist kompliziert zu implementieren und zu warten. |
| Organisationen können von diesem Analysetool profitieren, indem sie relevante und nutzbare wissensbasierte Informationen bereitstellen. | Das Data Warehouse speichert eine große Menge historischer Daten, die Benutzern dabei helfen, verschiedene Zeiträume und Trends zu analysieren, um zukünftige Vorhersagen zu treffen. |
| Organisationen müssen einen Großteil ihrer Ressourcen für Schulungs- und Implementierungszwecke aufwenden. Data Mining-ToolsData-Mining-Tools funktionieren aufgrund der unterschiedlichen Algorithmen, die bei ihrer Entwicklung zum Einsatz kommen, auf unterschiedliche Weise. | Im Data Warehouse werden Daten aus mehreren Quellen gepoolt. Die Daten müssen bereinigt und transformiert werden. Das könnte eine Herausforderung sein. |
| Die Data-Mining-Methoden sind im Vergleich zu anderen statistischen Datenanwendungen kostengünstig und effizient. | Die Aufgabe des Data Warehouse besteht darin, jede Art von Geschäftsdaten zu vereinfachen. Der größte Teil der vom Benutzer zu erledigenden Arbeit besteht in der Eingabe der Rohdaten. |
| Ein weiterer entscheidender Vorteil von Data-Mining-Techniken ist die Identifizierung von Fehlern, die zu Verlusten führen können. Die generierten Daten könnten verwendet werden, um einen Drop-in-Sale zu erkennen. | Mit dem Data Warehouse können Benutzer an einem einzigen Ort auf wichtige Daten aus einer Vielzahl von Quellen zugreifen. Daher spart der Benutzer Zeit beim Abrufen von Daten aus mehreren Quellen. |
| Data Mining hilft dabei, umsetzbare Strategien zu entwickeln, die auf Datenerkenntnissen basieren. | Sobald Sie Informationen in das Data-Warehouse-System eingegeben haben, werden Sie diese Daten wahrscheinlich nicht mehr aus den Augen verlieren. Sie müssen eine schnelle Suche durchführen, die Ihnen dabei hilft, die richtigen statistischen Informationen zu finden. |
Warum Data Warehouse verwenden?
Einige der wichtigsten Gründe für die Verwendung von Data Warehouse sind:
- Integriert viele Datenquellen und trägt dazu bei, die Belastung eines Produktionssystems zu verringern.
- Optimierte Daten für Lesezugriff und aufeinanderfolgende Festplattenscans.
- Data Warehouse hilft, Daten vor Upgrades des Quellsystems zu schützen.
- Ermöglicht Benutzern die Durchführung der Stammdatenverwaltung.
- Verbessern Sie die Datenqualität in Quellsystemen.
Warum Data Mining nutzen?
Einige der wichtigsten Gründe für den Einsatz von Data Mining sind:
- Stellen Sie Relevanz und Beziehungen zwischen Daten her. Nutzen Sie diese Informationen, um gewinnbringende Erkenntnisse zu generieren
- Unternehmen können schnell fundierte Entscheidungen treffen
- Hilft, ungewöhnliche Einkaufsmuster in Lebensmittelgeschäften herauszufinden.
- Optimieren Sie das Website-Geschäft, indem Sie jedem Besucher individuelle Angebote anbieten.
- Hilft bei der Messung der Rücklaufquoten von Kunden im Geschäftsmarketing.
- Anlegen und Pflege neuer Kundengruppen für Marketingzwecke.
- Sagen Sie Kundenabwanderung voraus, zum Beispiel welche Kunden in naher Zukunft eher zu einem anderen Anbieter wechseln werden.
- Unterscheiden Sie zwischen profitablen und unprofitablen Kunden.
- Identifizieren Sie verdächtiges Verhalten aller Art im Rahmen eines Betrugserkennungsprozesses.
