डेटा माइनिंग और डेटा वेयरहाउस के बीच अंतर
डेविड कार्टर
डेटा माइनिंग और डेटा वेयरहाउस के बीच मुख्य अंतर
- डेटा माइनिंग को बड़े डेटा सेट से डेटा निकालने की प्रक्रिया के रूप में माना जाता है, जबकि डेटा वेयरहाउस सभी प्रासंगिक डेटा को एक साथ जमा करने की प्रक्रिया है।
- डेटा माइनिंग डेटा के अज्ञात पैटर्न का विश्लेषण करने की प्रक्रिया है, जबकि डेटा वेयरहाउस डेटा एकत्र करने और प्रबंधित करने की एक तकनीक है।
- डेटा माइनिंग आमतौर पर इंजीनियरों की सहायता से व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं द्वारा किया जाता है, जबकि डेटा वेयरहाउसिंग एक ऐसी प्रक्रिया है जो किसी भी डेटा माइनिंग से पहले होने की आवश्यकता होती है
- डेटा माइनिंग उपयोगकर्ताओं को अधिक जटिल प्रश्न पूछने की अनुमति देता है, जिससे कार्यभार बढ़ जाता है, जबकि डेटा वेयरहाउस को क्रियान्वित करना और बनाए रखना जटिल है।
- डेटा माइनिंग ग्राहकों की खरीदारी की आदतों जैसे महत्वपूर्ण कारकों के सुझावात्मक पैटर्न बनाने में मदद करता है, जबकि डेटा वेयरहाउस परिचालन व्यवसाय प्रणालियों जैसे के लिए उपयोगी है सीआरएम सिस्टम जब गोदाम एकीकृत हो जाता है।
डेटा वेयरहाउस क्या है?
डेटा वेयरहाउस विभिन्न स्रोतों से डेटा एकत्र करने और प्रबंधित करने की एक तकनीक है, जिससे सार्थक व्यावसायिक जानकारी मिलती है। यह प्रौद्योगिकियों और घटकों का एक मिश्रण है जो डेटा के रणनीतिक उपयोग की अनुमति देता है।
डेटा वेयरहाउस किसी व्यवसाय द्वारा बड़ी मात्रा में जानकारी का इलेक्ट्रॉनिक भंडारण है जिसे लेनदेन प्रसंस्करण के बजाय क्वेरी और विश्लेषण के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह डेटा को सूचना में बदलने और विश्लेषण के लिए उपयोगकर्ताओं को उपलब्ध कराने की एक प्रक्रिया है।
डाटा माइनिंग क्या है?
डेटा माइनिंग में विशाल डेटा सेटों में छिपे, वैध और संभावित रूप से उपयोगी पैटर्न की खोज की जाती है। आँकड़ा खनन इसका उद्देश्य डेटा के बीच अप्रत्याशित/पहले से अज्ञात संबंधों की खोज करना है।
यह एक बहु-विषयक कौशल है जो मशीन लर्निंग, सांख्यिकी, एआई और डेटाबेस प्रौद्योगिकी का उपयोग करता है।
डेटा माइनिंग के माध्यम से प्राप्त जानकारी का उपयोग विपणन, धोखाधड़ी का पता लगाने और वैज्ञानिक खोज आदि के लिए किया जा सकता है।
डेटा माइनिंग और डेटा वेयरहाउस के बीच अंतर
डेटा माइनिंग और डेटा वेयरहाउस के बीच मुख्य अंतर यहां दिए गए हैं
| आँकड़ा खनन | डेटा वेयरहाउस |
|---|---|
| डेटा माइनिंग डेटा के अज्ञात पैटर्न का विश्लेषण करने की प्रक्रिया है। | डेटा वेयरहाउस एक डेटाबेस प्रणाली है जिसे लेनदेन संबंधी कार्य के बजाय विश्लेषणात्मक कार्य के लिए डिज़ाइन किया गया है। |
| डेटा माइनिंग बड़ी मात्रा में डेटा की तुलना करके सही पैटर्न खोजने की एक विधि है। | डेटा वेयरहाउसिंग विभिन्न स्रोतों से डेटा को एक सामान्य भंडार में केंद्रीकृत करने की एक विधि है। |
| डेटा माइनिंग आमतौर पर इंजीनियरों की सहायता से व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं द्वारा किया जाता है। | डेटा वेयरहाउसिंग एक ऐसी प्रक्रिया है जो किसी भी डेटा माइनिंग से पहले होनी चाहिए। |
| डेटा माइनिंग को बड़े डेटा सेटों से डेटा निकालने की प्रक्रिया के रूप में माना जाता है। | दूसरी ओर, डेटा वेयरहाउसिंग सभी प्रासंगिक डेटा को एक साथ एकत्र करने की प्रक्रिया है। |
| डेटा माइनिंग तकनीक का सबसे महत्वपूर्ण लाभ सिस्टम में त्रुटियों का पता लगाना और उनकी पहचान करना है। | डेटा वेयरहाउस के फायदों में से एक इसकी लगातार अपडेट करने की क्षमता है। इसलिए यह उन व्यवसाय मालिकों के लिए आदर्श है जो सबसे अच्छी और नवीनतम सुविधाएँ चाहते हैं। |
| डेटा माइनिंग महत्वपूर्ण कारकों के सुझावात्मक पैटर्न बनाने में मदद करता है। जैसे ग्राहकों की खरीदारी की आदतें, उत्पाद, बिक्री। ताकि, कंपनियां संचालन और उत्पादन में आवश्यक समायोजन कर सकें। | जब वेयरहाउस को एकीकृत किया जाता है, तो डेटा वेयरहाउस CRM प्रणालियों जैसी परिचालनात्मक व्यावसायिक प्रणालियों में अतिरिक्त मूल्य जोड़ता है। |
| डेटा माइनिंग तकनीक कभी भी 100% सटीक नहीं होती है और कुछ स्थितियों में गंभीर परिणाम पैदा कर सकती है। | डेटा वेयरहाउस में, इस बात की बहुत अधिक संभावना है कि संगठन द्वारा विश्लेषण के लिए आवश्यक डेटा वेयरहाउस में एकीकृत न हो। इससे आसानी से जानकारी का नुकसान हो सकता है। |
| संगठनों द्वारा डेटा माइनिंग के आधार पर एकत्रित की गई जानकारी का लोगों के एक समूह के विरुद्ध दुरुपयोग किया जा सकता है। | डेटा वेयरहाउस एक विशाल आईटी परियोजना के लिए बनाए जाते हैं। इसलिए, इसमें उच्च रखरखाव प्रणाली शामिल है जो मध्यम से छोटे पैमाने के संगठनों के राजस्व को प्रभावित कर सकती है। |
| प्रारंभिक सफल प्रश्नों के बाद, उपयोगकर्ता अधिक जटिल प्रश्न पूछ सकते हैं जिससे कार्यभार बढ़ जाएगा। | डेटा वेयरहाउस का क्रियान्वयन और रखरखाव जटिल है। |
| संगठन प्रासंगिक और उपयोगी ज्ञान-आधारित जानकारी से लैस होकर इस विश्लेषणात्मक उपकरण से लाभ उठा सकते हैं। | डेटा वेयरहाउस बड़ी मात्रा में ऐतिहासिक डेटा संग्रहीत करता है जो उपयोगकर्ताओं को भविष्य की भविष्यवाणियां करने के लिए विभिन्न समय अवधि और रुझानों का विश्लेषण करने में मदद करता है। |
| संगठनों को प्रशिक्षण और कार्यान्वयन के लिए अपने संसाधनों का बड़ा हिस्सा खर्च करने की आवश्यकता होती है। डेटा खनन उपकरणडेटा माइनिंग उपकरण अपने डिजाइन में प्रयुक्त विभिन्न एल्गोरिदम के कारण अलग-अलग तरीके से काम करते हैं। | डेटा वेयरहाउस में, डेटा को कई स्रोतों से एकत्र किया जाता है। डेटा को साफ करने और बदलने की ज़रूरत होती है। यह एक चुनौती हो सकती है। |
| अन्य सांख्यिकीय डेटा अनुप्रयोगों की तुलना में डेटा माइनिंग विधियां लागत प्रभावी और कुशल हैं। | डेटा वेयरहाउस की जिम्मेदारी हर तरह के व्यावसायिक डेटा को सरल बनाना है। उपयोगकर्ता की ओर से किया जाने वाला अधिकांश काम कच्चे डेटा को इनपुट करना है। |
| डेटा माइनिंग तकनीक का एक और महत्वपूर्ण लाभ उन त्रुटियों की पहचान करना है जो नुकसान का कारण बन सकती हैं। उत्पन्न डेटा का उपयोग बिक्री में गिरावट का पता लगाने के लिए किया जा सकता है। | डेटा वेयरहाउस उपयोगकर्ताओं को एक ही स्थान पर कई स्रोतों से महत्वपूर्ण डेटा तक पहुंचने की अनुमति देता है। इसलिए, यह उपयोगकर्ता के कई स्रोतों से डेटा प्राप्त करने में लगने वाले समय की बचत करता है। |
| डेटा माइनिंग, डेटा अंतर्दृष्टि पर आधारित कार्यान्वयन योग्य रणनीतियां तैयार करने में मदद करता है। | एक बार जब आप डेटा वेयरहाउस सिस्टम में कोई जानकारी इनपुट करते हैं, तो आप इस डेटा को फिर से ट्रैक करने से चूक नहीं जाएँगे। आपको एक त्वरित खोज करने की आवश्यकता है, जो आपको सही सांख्यिकीय जानकारी खोजने में मदद करती है। |
डेटा वेयरहाउस का उपयोग क्यों करें?
डेटा वेयरहाउस का उपयोग करने के कुछ सबसे महत्वपूर्ण कारण हैं:
- यह डेटा के कई स्रोतों को एकीकृत करता है और उत्पादन प्रणाली पर तनाव को कम करने में मदद करता है।
- पढ़ने की पहुंच और लगातार डिस्क स्कैन के लिए अनुकूलित डेटा।
- डेटा वेयरहाउस स्रोत सिस्टम अपग्रेड से डेटा को सुरक्षित रखने में मदद करता है।
- उपयोगकर्ताओं को मास्टर डेटा प्रबंधन करने की अनुमति देता है।
- स्रोत प्रणालियों में डेटा की गुणवत्ता में सुधार करें.
डेटा माइनिंग का उपयोग क्यों करें?
डेटा माइनिंग का उपयोग करने के कुछ सबसे महत्वपूर्ण कारण हैं:
- डेटा के बीच प्रासंगिकता और संबंध स्थापित करें। लाभदायक अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने के लिए इस जानकारी का उपयोग करें
- व्यवसाय शीघ्रता से निर्णय ले सकता है
- किराने की दुकानों में असामान्य खरीदारी पैटर्न का पता लगाने में मदद करता है।
- प्रत्येक आगंतुक को अनुकूलित ऑफर प्रदान करके वेबसाइट व्यवसाय को अनुकूलित करें।
- व्यावसायिक विपणन में ग्राहकों की प्रतिक्रिया दर को मापने में सहायता करता है।
- विपणन उद्देश्यों के लिए नए ग्राहक समूह बनाना और उन्हें बनाए रखना।
- ग्राहकों के पलायन का पूर्वानुमान लगाएं, जैसे कि निकट भविष्य में कौन से ग्राहक किसी अन्य आपूर्तिकर्ता के पास जाने की अधिक संभावना रखते हैं।
- लाभदायक और लाभहीन ग्राहकों के बीच अंतर बताएं।
- धोखाधड़ी का पता लगाने की प्रक्रिया के एक भाग के रूप में सभी प्रकार के संदिग्ध व्यवहार की पहचान करें।
