Ero Data Miningin ja Data Warehousen välillä
David Carter
Keskeinen ero tiedon louhinnan ja tietovaraston välillä
- Tiedonlouhintaa pidetään prosessina, jossa poimitaan tietoja suurista tietojoukoista, kun taas tietovarasto on prosessi, jossa kaikki asiaankuuluvat tiedot yhdistetään.
- Tiedonlouhinta on prosessi, jossa analysoidaan tuntemattomia datamalleja, kun taas tietovarasto on tekniikka tietojen keräämiseen ja hallintaan.
- Tietojen louhintaa tekevät yleensä yrityskäyttäjät insinöörien avustuksella, kun taas tietovarastointi on prosessi, jonka on tapahduttava ennen kuin tietojen louhintaa voi tapahtua
- Tietojen louhinta mahdollistaa monimutkaisempien kyselyiden esittämisen, mikä lisäisi työmäärää, kun taas Data Warehouse on monimutkainen toteuttaa ja ylläpitää.
- Tiedonlouhinta auttaa luomaan vihjailevia kuvioita tärkeistä tekijöistä, kuten asiakkaiden ostotottumuksista, kun taas Data Warehouse on hyödyllinen toimiville liiketoimintajärjestelmille, kuten CRM-järjestelmät kun varasto on integroitu.
Mikä on tietovarasto?
Tietovarasto on tekniikka tietojen keräämiseen ja hallintaan erilaisista lähteistä merkityksellisten liiketoimintanäkemysten tarjoamiseksi. Se on sekoitus teknologioita ja komponentteja, jotka mahdollistavat tiedon strategisen käytön.
Tietovarasto on suuren tietomäärän sähköinen tallennus yrityksen toimesta, joka on suunniteltu kyselyihin ja analysointiin tapahtumien käsittelyn sijaan. Se on prosessi, jossa tiedot muunnetaan tiedoksi ja annetaan käyttäjien saataville analysointia varten.
Mitä on tiedonlouhinta?
Tiedonlouhinta etsii piilotettuja, kelvollisia ja mahdollisesti hyödyllisiä malleja valtavista tietojoukoista. Data Mining on kyse epäiltyjen/aiemmin tuntemattomien suhteiden löytämisestä datasta.
Se on monialainen taito, joka käyttää koneoppimista, tilastoja, tekoälyä ja tietokantateknologiaa.
Tiedonlouhinnan avulla saatuja oivalluksia voidaan käyttää markkinointiin, petosten havaitsemiseen ja tieteellisiin löytöihin jne.
Ero Data Miningin ja Data Warehousen välillä
Tässä on tärkein ero Data Miningin ja Data Warehousen välillä
| Data Mining | Tietovarasto |
|---|---|
| Tiedonlouhinta on prosessi, jossa analysoidaan tuntemattomia datamalleja. | Tietovarasto on tietokantajärjestelmä, joka on suunniteltu analyyttiseen työhön transaktioiden sijaan. |
| Tiedonlouhinta on tapa verrata suuria tietomääriä oikeiden mallien löytämiseen. | Tietovarastointi on tapa keskittää tiedot eri lähteistä yhteen yhteiseen arkistoon. |
| Tietojen louhinnan tekevät yleensä yrityskäyttäjät insinöörien avustuksella. | Tietovarastointi on prosessi, jonka on tapahduttava ennen kuin mitään tiedon louhintaa voidaan tehdä. |
| Tiedonlouhintaa pidetään prosessina, jolla poimitaan tietoja suurista tietojoukoista. | Toisaalta tietovarastointi on prosessi, jossa kaikki olennaiset tiedot yhdistetään. |
| Yksi tiedonlouhintatekniikoiden tärkeimmistä eduista on järjestelmän virheiden havaitseminen ja tunnistaminen. | Yksi Data Warehousen eduista on sen kyky päivittää jatkuvasti. Siksi se on ihanteellinen yrityksen omistajalle, joka haluaa parhaat ja uusimmat ominaisuudet. |
| Tiedonlouhinta auttaa luomaan vihjailevia kuvioita tärkeistä tekijöistä. Kuten asiakkaiden ostotottumukset, tuotteet, myynti. Jotta yritykset voivat tehdä tarvittavat säädöt toiminnassa ja tuotannossa. | Data Warehouse tuo lisäarvoa operatiivisiin liiketoimintajärjestelmiin, kuten CRM-järjestelmiin, kun varasto on integroitu. |
| Tiedonlouhintatekniikat eivät ole koskaan 100 % tarkkoja ja voivat aiheuttaa vakavia seurauksia tietyissä olosuhteissa. | Tietovarastossa on suuri mahdollisuus, että organisaation analysointiin tarvittavat tiedot jäävät integroimatta varastoon. Se voi helposti johtaa tiedon menettämiseen. |
| Organisaatioiden tiedonlouhinnan perusteella keräämää tietoa voidaan käyttää väärin ihmisryhmää vastaan. | Tietovarastot luodaan valtavaa IT-projektia varten. Siksi siihen liittyy korkea ylläpitojärjestelmä, joka voi vaikuttaa keskisuurten ja pienten organisaatioiden tuloihin. |
| Onnistuneiden alkukyselyiden jälkeen käyttäjät voivat esittää monimutkaisempia kyselyitä, mikä lisää työtaakkaa. | Data Warehouse on monimutkainen toteuttaa ja ylläpitää. |
| Organisaatiot voivat hyötyä tästä analyyttisestä työkalusta varustamalla asiaankuuluvaa ja käyttökelpoista tietoon perustuvaa tietoa. | Tietovarasto tallentaa suuren määrän historiallista dataa, jonka avulla käyttäjät voivat analysoida erilaisia ajanjaksoja ja trendejä tulevaisuuden ennusteiden tekemiseksi. |
| Organisaatioiden on käytettävä paljon resurssejaan koulutus- ja toteutustarkoituksiin. tiedon louhinnan työkalut, tiedonlouhintatyökalut toimivat eri tavoilla niiden suunnittelussa käytettyjen eri algoritmien vuoksi. | Tietovarastossa tiedot kootaan useista lähteistä. Tiedot on puhdistettava ja muutettava. Tämä voi olla haaste. |
| Tiedonlouhintamenetelmät ovat kustannustehokkaita ja tehokkaita verrattuna muihin tilastotietosovelluksiin. | Tietovaraston vastuulla on yksinkertaistaa kaikentyyppisiä liiketoimintatietoja. Suurin osa käyttäjän tekemästä työstä on raakatietojen syöttäminen. |
| Toinen tiedonlouhintatekniikoiden kriittinen etu on virheiden tunnistaminen, jotka voivat johtaa tappioihin. Luotuja tietoja voidaan käyttää pudotusmyynnin havaitsemiseen. | Tietovaraston avulla käyttäjät voivat käyttää kriittisiä tietoja useista lähteistä yhdestä paikasta. Siksi se säästää käyttäjän aikaa hakea tietoja useista lähteistä. |
| Tiedonlouhinta auttaa luomaan käytännöllisiä strategioita, jotka perustuvat tietoihin. | Kun syötät tietoja tietovarastojärjestelmään, et todennäköisesti menetä näitä tietoja uudelleen. Sinun on suoritettava nopea haku, joka auttaa sinua löytämään oikeat tilastotiedot. |
Miksi käyttää Data Warehousea?
Jotkut tärkeimmistä syistä tietovaraston käyttöön ovat:
- Integroi monia tietolähteitä ja auttaa vähentämään tuotantojärjestelmän stressiä.
- Optimoidut tiedot lukukäyttöön ja peräkkäisiin levyskannauksiin.
- Data Warehouse auttaa suojaamaan tietoja lähdejärjestelmän päivityksiltä.
- Mahdollistaa käyttäjien suorittaa perustietojen hallinnan.
- Paranna tiedon laatua lähdejärjestelmissä.
Miksi käyttää tiedon louhintaa?
Joitakin tärkeimpiä syitä tiedon louhinnan käyttöön ovat:
- Määritä tietojen relevanssi ja suhteet. Käytä näitä tietoja tuottaaksesi kannattavia oivalluksia
- Yritykset voivat tehdä tietoisia päätöksiä nopeasti
- Auttaa löytämään epätavallisia ostosmalleja ruokakaupoissa.
- Optimoi verkkosivustojen liiketoiminta tarjoamalla räätälöityjä tarjouksia jokaiselle vierailijalle.
- Auttaa mittaamaan asiakkaiden vastausprosentteja yritysmarkkinoinnissa.
- Uusien asiakasryhmien luominen ja ylläpito markkinointitarkoituksiin.
- Ennusta asiakkaiden loikkauksia, kuten mitkä asiakkaat todennäköisemmin vaihtavat toiselle toimittajalle lähitulevaisuudessa.
- Tee ero kannattavien ja kannattamattomien asiakkaiden välillä.
- Tunnista kaikenlainen epäilyttävä toiminta osana petosten havaitsemisprosessia.
