Diferencia entre minería de datos y almacén de datos
David Carter
Diferencia clave entre minería de datos y almacén de datos
- La minería de datos se considera un proceso de extracción de datos de grandes conjuntos de datos, mientras que un almacén de datos es el proceso de agrupar todos los datos relevantes.
- La minería de datos es el proceso de analizar patrones desconocidos de datos, mientras que un almacén de datos es una técnica para recopilar y gestionar datos.
- La minería de datos generalmente la realizan los usuarios comerciales con la ayuda de ingenieros, mientras que el almacenamiento de datos es un proceso que debe ocurrir antes de que se pueda realizar cualquier minería de datos.
- La minería de datos permite a los usuarios realizar consultas más complicadas, lo que aumentaría la carga de trabajo, mientras que el almacén de datos es complicado de implementar y mantener.
- La minería de datos ayuda a crear patrones sugerentes de factores importantes como los hábitos de compra de los clientes, mientras que el almacén de datos es útil para sistemas comerciales operativos como Sistemas de CRM cuando el almacén está integrado.
¿Qué es el almacén de datos?
Un almacén de datos es una técnica para recopilar y gestionar datos de diversas fuentes para proporcionar información empresarial significativa. Es una combinación de tecnologías y componentes que permite el uso estratégico de datos.
Almacenamiento de Datos Es el almacenamiento electrónico de una gran cantidad de información por parte de una empresa que está diseñado para consultas y análisis en lugar de procesamiento de transacciones. Es un proceso de transformar datos en información y ponerlos a disposición de los usuarios para su análisis.
¿Qué es la minería de datos?
La minería de datos busca patrones ocultos, válidos y potencialmente útiles en enormes conjuntos de datos. Extracción de Información Se trata de descubrir relaciones insospechadas o previamente desconocidas entre los datos.
Es una habilidad multidisciplinaria que utiliza aprendizaje automático, estadísticas, inteligencia artificial y tecnología de bases de datos.
Los conocimientos extraídos mediante la minería de datos se pueden utilizar para marketing, detección de fraude y descubrimientos científicos, etc.
Diferencia entre minería de datos y almacén de datos
Aquí está la principal diferencia entre minería de datos y almacén de datos.
| Extracción de Información | Almacenamiento de Datos |
|---|---|
| La minería de datos es el proceso de analizar patrones de datos desconocidos. | Un almacén de datos es un sistema de base de datos diseñado para trabajos analíticos en lugar de transaccionales. |
| La minería de datos es un método para comparar grandes cantidades de datos para encontrar patrones correctos. | El almacenamiento de datos es un método para centralizar datos de diferentes fuentes en un repositorio común. |
| La minería de datos suele ser realizada por usuarios empresariales con la ayuda de ingenieros. | El almacenamiento de datos es un proceso que debe realizarse antes de que pueda realizarse cualquier extracción de datos. |
| La minería de datos se considera un proceso de extracción de datos de grandes conjuntos de datos. | Por otro lado, el almacenamiento de datos es el proceso de agrupar todos los datos relevantes. |
| Uno de los beneficios más importantes de las técnicas de minería de datos es la detección e identificación de errores en el sistema. | Una de las ventajas de Data Warehouse es su capacidad de actualizarse constantemente. Por eso es ideal para el propietario de una empresa que desea las mejores y más recientes funciones. |
| La minería de datos ayuda a crear patrones sugerentes de factores importantes, como los hábitos de compra de los clientes, los productos, las ventas, para que las empresas puedan realizar los ajustes necesarios en la operación y la producción. | El almacén de datos agrega un valor adicional a los sistemas comerciales operativos, como los sistemas CRM, cuando el almacén está integrado. |
| Las técnicas de minería de datos nunca son 100% precisas y pueden provocar graves consecuencias en determinadas condiciones. | En el almacén de datos, existe una gran posibilidad de que los datos que la organización necesitaba para el análisis no se integren en el almacén. Puede conducir fácilmente a la pérdida de información. |
| La información recopilada en base al Data Mining por parte de las organizaciones puede ser mal utilizada en contra de un grupo de personas. | Los almacenes de datos se crean para un gran proyecto de TI. Por lo tanto, implica un sistema de alto mantenimiento que puede afectar los ingresos de organizaciones de mediana y pequeña escala. |
| Después de consultas iniciales exitosas, los usuarios pueden realizar consultas más complicadas que aumentarían la carga de trabajo. | El almacén de datos es complicado de implementar y mantener. |
| Las organizaciones pueden beneficiarse de esta herramienta analítica al equipar información pertinente y utilizable basada en el conocimiento. | El almacén de datos almacena una gran cantidad de datos históricos que ayudan a los usuarios a analizar diferentes períodos de tiempo y tendencias para realizar predicciones futuras. |
| Las organizaciones necesitan gastar muchos de sus recursos para fines de capacitación e implementación. herramientas de minería de datos, las herramientas de minería de datos funcionan de diferentes maneras debido a los diferentes algoritmos empleados en su diseño. | En el almacén de datos, los datos se agrupan de múltiples fuentes. Los datos deben limpiarse y transformarse. Esto podría ser un desafío. |
| Los métodos de minería de datos son rentables y eficientes en comparación con otras aplicaciones de datos estadísticos. | La responsabilidad del almacén de datos es simplificar todo tipo de datos comerciales. La mayor parte del trabajo que realizará el usuario será ingresar los datos sin procesar. |
| Otro beneficio fundamental de las técnicas de minería de datos es la identificación de errores que pueden provocar pérdidas. Los datos generados podrían usarse para detectar una venta directa. | El almacén de datos permite a los usuarios acceder a datos críticos de varias fuentes en un solo lugar. Por lo tanto, le ahorra tiempo al usuario al recuperar datos de múltiples fuentes. |
| La minería de datos ayuda a generar estrategias viables basadas en conocimientos de datos. | Una vez que ingrese cualquier información en el sistema de almacenamiento de datos, es poco probable que vuelva a perder el rastro de estos datos. Debe realizar una búsqueda rápida que le ayude a encontrar la información estadística correcta. |
¿Por qué utilizar el almacén de datos?
Algunas de las razones más importantes para utilizar el almacén de datos son:
- Integra muchas fuentes de datos y ayuda a disminuir el estrés en un sistema de producción.
- Datos optimizados para acceso de lectura y escaneos de disco consecutivos.
- El almacén de datos ayuda a proteger los datos de las actualizaciones del sistema de origen.
- Permite a los usuarios realizar la Gestión de Datos maestros.
- Mejorar la calidad de los datos en los sistemas fuente.
¿Por qué utilizar la minería de datos?
Algunas de las razones más importantes para utilizar la minería de datos son:
- Establecer relevancia y relaciones entre los datos. Utilice esta información para generar insights rentables
- Las empresas pueden tomar decisiones informadas rápidamente
- Ayuda a descubrir patrones de compra inusuales en las tiendas de comestibles.
- Optimice el negocio del sitio web proporcionando ofertas personalizadas a cada visitante.
- Ayuda a medir las tasas de respuesta de los clientes en marketing empresarial.
- Crear y mantener nuevos grupos de clientes con fines de marketing.
- Predecir las deserciones de clientes, como por ejemplo qué clientes tienen más probabilidades de cambiar de proveedor en el futuro cercano.
- Diferenciar entre clientes rentables y no rentables.
- Identificar todo tipo de comportamientos sospechosos, como parte de un proceso de detección de fraude.
