Razlika između Data Mininga i Data Warehousea

Ključna razlika između Data Mininga i Data Warehousea

  • Rudarenje podataka smatra se procesom izvlačenja podataka iz velikih skupova podataka, dok je skladište podataka proces objedinjavanja svih relevantnih podataka.
  • Data mining je proces analiziranja nepoznatih obrazaca podataka, dok je Data warehouse tehnika za prikupljanje i upravljanje podacima.
  • Rudarenje podataka obično obavljaju poslovni korisnici uz pomoć inženjera, dok je skladištenje podataka proces koji se mora dogoditi prije bilo kakvog rudarenja podataka
  • Rudarenje podataka omogućuje korisnicima postavljanje kompliciranijih upita što bi povećalo radno opterećenje, dok je Data Warehouse kompliciran za implementaciju i održavanje.
  • Rudarenje podataka pomaže u stvaranju sugestivnih obrazaca važnih čimbenika poput kupovnih navika kupaca, dok je Data Warehouse koristan za operativne poslovne sustave kao što su CRM sustavi kada je skladište integrirano.
Razlika između Data Mininga i Data Warehousea
Razlika između Data Mininga i Data Warehousea

Što je Data warehouse?

Skladište podataka je tehnika za prikupljanje i upravljanje podacima iz različitih izvora kako bi se pružili smisleni poslovni uvidi. To je mješavina tehnologija i komponenti koja omogućuje strateško korištenje podataka.

Skladište podataka je elektronička pohrana velike količine informacija od strane tvrtke koja je dizajnirana za upite i analizu umjesto za obradu transakcija. To je proces pretvaranja podataka u informaciju i stavljanja na raspolaganje korisnicima za analizu.

Što je Data Mining?

Rudarenje podataka traži skrivene, valjane i potencijalno korisne uzorke u ogromnim skupovima podataka. Data Mining radi se o otkrivanju nesumnjivih/prije nepoznatih odnosa među podacima.

To je multidisciplinarna vještina koja koristi strojno učenje, statistiku, AI i tehnologiju baze podataka.

Uvidi izvučeni rudarenjem podataka mogu se koristiti za marketing, otkrivanje prijevara i znanstvena otkrića itd.

Razlika između Data Mininga i Data Warehousea

Ovdje su glavne razlike između Data Mininga i Data Warehousea

Data Mining Skladište podataka
Data mining je proces analiziranja nepoznatih obrazaca podataka. Skladište podataka je sustav baze podataka koji je dizajniran za analitički umjesto za transakcijski rad.
Data mining je metoda usporedbe velikih količina podataka kako bi se pronašli pravi uzorci. Skladištenje podataka je metoda centraliziranja podataka iz različitih izvora u jedno zajedničko spremište.
Rudarenje podataka obično obavljaju poslovni korisnici uz pomoć inženjera. Skladištenje podataka je proces koji se mora dogoditi prije bilo kakvog rudarenja podataka.
Data mining se smatra procesom izdvajanja podataka iz velikih skupova podataka. S druge strane, skladištenje podataka je proces objedinjavanja svih relevantnih podataka.
Jedna od najvažnijih prednosti tehnika rudarenja podataka je detekcija i identifikacija grešaka u sustavu. Jedna od prednosti Data Warehousea je njegova sposobnost dosljednog ažuriranja. Zato je idealan za vlasnika tvrtke koji želi najbolje i najnovije značajke.
Rudarenje podataka pomaže u stvaranju sugestivnih obrazaca važnih čimbenika. Poput kupovnih navika kupaca, proizvoda, prodaje. Kako bi tvrtke mogle napraviti potrebne prilagodbe u radu i proizvodnji. Data Warehouse dodaje dodatnu vrijednost operativnim poslovnim sustavima poput CRM sustava kada je skladište integrirano.
Tehnike rudarenja podataka nikada nisu 100% točne i mogu izazvati ozbiljne posljedice u određenim uvjetima. U skladištu podataka postoji velika vjerojatnost da podaci koji su organizaciji potrebni za analizu možda neće biti integrirani u skladište. To lako može dovesti do gubitka informacija.
Informacije koje organizacije prikupljaju temeljem rudarenja podataka mogu se zloupotrijebiti protiv grupe ljudi. Skladišta podataka stvorena su za veliki IT projekt. Stoga uključuje visok sustav održavanja koji može utjecati na prihod srednjih do malih organizacija.
Nakon uspješnih početnih upita, korisnici mogu postavljati kompliciranije upite koji bi povećali radno opterećenje. Skladište podataka je komplicirano za implementaciju i održavanje.
Organizacije mogu imati koristi od ovog analitičkog alata opremanjem relevantnih i upotrebljivih informacija temeljenih na znanju. Skladište podataka pohranjuje veliku količinu povijesnih podataka koji korisnicima pomažu u analizi različitih vremenskih razdoblja i trendova za izradu budućih predviđanja.
Organizacije moraju potrošiti puno svojih resursa u svrhu obuke i implementacije. alati za rudarenje podataka, alati za rudarenje podataka rade na različite načine zbog različitih algoritama korištenih u njihovom dizajnu. U Skladištu podataka podaci se prikupljaju iz više izvora. Podatke je potrebno očistiti i transformirati. Ovo bi mogao biti izazov.
Metode rudarenja podataka isplative su i učinkovite u usporedbi s drugim aplikacijama za statističke podatke. Odgovornost skladišta podataka je pojednostaviti svaku vrstu poslovnih podataka. Većina posla koji će obaviti korisnik je unos neobrađenih podataka.
Još jedna kritična prednost tehnika rudarenja podataka je prepoznavanje pogrešaka koje mogu dovesti do gubitaka. Generirani podaci mogu se upotrijebiti za otkrivanje povratne prodaje. Skladište podataka omogućuje korisnicima pristup kritičnim podacima iz više izvora na jednom mjestu. Stoga korisniku štedi vrijeme dohvaćanja podataka iz više izvora.
Rudarenje podataka pomaže u generiranju djelotvornih strategija izgrađenih na uvidima u podatke. Jednom kada unesete bilo koju informaciju u sustav skladišta podataka, vjerojatno više nećete izgubiti trag tih podataka. Morate izvršiti brzo pretraživanje, pomaže vam pronaći prave statističke informacije.

Zašto koristiti Data Warehouse?

Neki od najvažnijih razloga za korištenje skladišta podataka su:

  • Integrira mnoge izvore podataka i pomaže smanjiti stres proizvodnog sustava.
  • Optimizirani podaci za pristup čitanju i uzastopno skeniranje diska.
  • Data Warehouse pomaže u zaštiti podataka od nadogradnji izvornog sustava.
  • Korisnicima omogućuje upravljanje glavnim podacima.
  • Poboljšajte kvalitetu podataka u izvornim sustavima.

Zašto koristiti rudarenje podataka?

Neki od najvažnijih razloga za korištenje rudarenja podataka su:

  • Uspostavite relevantnost i odnose među podacima. Upotrijebite ove informacije za stvaranje isplativih uvida
  • Tvrtke mogu brzo donositi informirane odluke
  • Pomaže otkriti neobične obrasce kupnje u trgovinama mješovitom robom.
  • Optimizirajte poslovanje web stranice pružanjem prilagođenih ponuda svakom posjetitelju.
  • Pomaže u mjerenju stope odgovora kupaca u poslovnom marketingu.
  • Stvaranje i održavanje novih grupa kupaca u marketinške svrhe.
  • Predvidite prebjege kupaca, kao što je to za koje će klijente vjerojatnije prijeći na drugog dobavljača u bliskoj budućnosti.
  • Razlikujte profitabilne i neprofitabilne kupce.
  • Identificirajte sve vrste sumnjivog ponašanja, kao dio procesa otkrivanja prijevare.