Andmekaevanduse ja andmelao erinevus
David Carter
Peamised erinevused andmekaevanduse ja andmelao vahel
- Andmekaevandamist peetakse ex protsessikstracandmete kogumine suurtest andmekogumitest, samas kui andmeladu on kõigi asjakohaste andmete koondamise protsess.
- Andmekaevandamine on tundmatute andmete mustrite analüüsimise protsess, samas kui andmeladu on andmete kogumise ja haldamise tehnika.
- Andmekaeve teevad tavaliselt ärikasutajad inseneride abiga, samas kui andmehoidla on protsess, mis peab toimuma enne, kui andmekaeve saab toimuda
- Andmekaevandamine võimaldab kasutajatel küsida keerukamaid päringuid, mis suurendavad töökoormust, samas kui andmeladu on keeruline juurutada ja hooldada.
- Andmekaevandamine aitab luua sugestiivseid mustreid olulistest teguritest, nagu klientide ostuharjumused, samas kui andmeladu on kasulik sellistes ärisüsteemides nagu CRM-süsteemid kui ladu on integreeritud.
Mis on andmeladu?
Andmeladu on tehnika erinevatest allikatest pärit andmete kogumiseks ja haldamiseks, et pakkuda sisukaid äriülevaateid. See on tehnoloogiate ja komponentide segu, mis võimaldab andmeid strateegiliselt kasutada.
Andmeladu on suure hulga teabe elektrooniline salvestamine ettevõtte poolt, mis on mõeldud tehingute töötlemise asemel päringute ja analüüside tegemiseks. See on protsess, mille käigus muudetakse andmed teabeks ja tehakse need kasutajatele analüüsimiseks kättesaadavaks.
Mis on andmekaeve?
Andmekaevandamine otsib suurtest andmekogumitest peidetud, kehtivaid ja potentsiaalselt kasulikke mustreid. Data Mining eesmärk on avastada andmete vahel ootamatuid/varem tundmatuid seoseid.
See on multidistsiplinaarne oskus, mis kasutab masinõpet, statistikat, tehisintellekti ja andmebaasitehnoloogiat.
Ülevaated extracAndmekaevandamist saab kasutada turunduse, pettuste avastamise ja teaduslike avastuste jms jaoks.
Andmekaevanduse ja andmelao erinevus
Siin on andmekaevanduse ja andmelao peamised erinevused
| Data Mining | Andmeladu |
|---|---|
| Andmekaevandamine on tundmatute andmete mustrite analüüsimise protsess. | Andmeladu on andmebaasisüsteem, mis on mõeldud tehingute asemel analüütiliseks tööks. |
| Andmekaeve on meetod suurte andmemahtude võrdlemiseks õigete mustrite leidmisega. | Andmehoidla on meetod erinevatest allikatest pärit andmete koondamiseks ühte ühisesse hoidlasse. |
| Andmekaeve teevad tavaliselt ärikasutajad inseneride abiga. | Andmeladu on protsess, mis peab toimuma enne andmete kaevandamist. |
| Andmekaevandamist peetakse protsessiks, mistracandmete hankimine suurtest andmekogumitest. | Teisest küljest on andmehoidla kõigi asjakohaste andmete koondamise protsess. |
| Andmekaevetehnikate üks olulisemaid eeliseid on süsteemis esinevate vigade tuvastamine ja tuvastamine. | Üks Data Warehouse'i plusse on selle võime järjepidevalt värskendada. Seetõttu sobib see ideaalselt ettevõtte omanikule, kes soovib parimaid ja uusimaid funktsioone. |
| Andmekaeve aitab luua olulistest teguritest vihjavaid mustreid. Nagu klientide ostuharjumused, tooted, müük. Et ettevõtted saaksid teha vajalikke kohandusi töös ja tootmises. | Andmeladu lisab operatiivsetele ärisüsteemidele (nt CRM-süsteemidele) lisaväärtust, kui ladu on integreeritud. |
| Andmekaevandamise tehnikad pole kunagi 100% täpsed ja võivad teatud tingimustel põhjustada tõsiseid tagajärgi. | Andmelaos on suur võimalus, et andmed, mida organisatsioon analüüsiks vajasid, ei pruugi olla lattu integreeritud. See võib kergesti põhjustada teabe kadumise. |
| Organisatsioonide poolt andmekaeve põhjal kogutud teavet saab kuritarvitada inimrühma vastu. | Andmelaod luuakse tohutu IT-projekti jaoks. Seetõttu hõlmab see kõrget hooldussüsteemi, mis võib mõjutada keskmise kuni väikesemahuliste organisatsioonide tulusid. |
| Pärast edukaid esialgseid päringuid võivad kasutajad esitada keerukamaid päringuid, mis suurendavad töökoormust. | Andmeladu on keeruline juurutada ja hooldada. |
| Organisatsioonid saavad sellest analüütilisest tööriistast kasu, varustades endping asjakohane ja kasutatav teadmistepõhine teave. | Andmeladu salvestab suure hulga ajaloolisi andmeid, mis aitavad kasutajatel analüüsida erinevaid ajaperioode ja trende tulevikuprognooside tegemiseks. |
| Organisatsioonid peavad kulutama palju oma ressursse koolituse ja rakendamise eesmärgil. andmekaeve tööriistad, töötavad andmekaevetööriistad erineval viisil nende disainis kasutatud erinevate algoritmide tõttu. | Andmelaos koondatakse andmed mitmest allikast. Andmed tuleb puhastada ja muuta. See võib olla väljakutse. |
| Andmekaevemeetodid on teiste statistiliste andmerakendustega võrreldes kulutõhusad ja tõhusad. | Andmelao kohustus on igat tüüpi äriandmete lihtsustamine. Enamik tööst, mida kasutaja teeb, on algandmete sisestamine. |
| Andmekaevandamise tehnikate teine kriitiline eelis on vigade tuvastamine, mis võivad põhjustada kaotusi. Loodud andmeid saab kasutada tilkmüügi tuvastamiseks. | Andmeladu võimaldab kasutajatel ühes kohas juurdepääsu kriitilistele andmetele paljudest allikatest. Seetõttu säästab see kasutaja aega andmete hankimisel mitmest allikast. |
| Andmekaevandamine aitab luua andmeülevaatustel põhinevaid rakendatavaid strateegiaid. | Kui olete andmelao süsteemi mis tahes teabe sisestanud, siis tõenäoliselt te seda ei kaota. track neid andmeid uuesti. Peate tegema kiire otsingu, see aitab teil leida õiget statistilist teavet. |
Miks kasutada andmeladu?
Mõned kõige olulisemad põhjused andmehoidla kasutamiseks on järgmised:
- Integreerib paljusid andmeallikaid ja aitab vähendada tootmissüsteemi pingeid.
- Optimeeritud andmed lugemiseks juurdepääsuks ja ketta järjestikusteks skannimiseks.
- Data Warehouse aitab kaitsta andmeid lähtesüsteemi uuenduste eest.
- Võimaldab kasutajatel teha põhiandmehaldust.
- Parandage andmete kvaliteeti lähtesüsteemides.
Miks kasutada andmekaevet?
Mõned andmekaeve kasutamise kõige olulisemad põhjused on järgmised:
- Looge andmete asjakohasus ja seosed. Kasutage seda teavet kasumliku ülevaate saamiseks
- Ettevõtlus suudab kiiresti teha teadlikke otsuseid
- Aitab leida ebatavalisi poodeping toidupoodides leiduvad mustrid.
- Optimeerige veebisaidi äri, pakkudes igale külastajale kohandatud pakkumisi.
- Aitab mõõta kliendi reageerimismäära äriturunduses.
- Uute kliendigruppide loomine ja hoidmine turunduse eesmärgil.
- Ennustage klientide defekte, näiteks millised kliendid vahetavad lähitulevikus tõenäolisemalt teise tarnija juurde.
- Tehke vahet kasumlike ja kahjumlike klientide vahel.
- Tuvastage pettuste tuvastamise protsessi osana igasugune kahtlane käitumine.
