Az adatbányászat és az adattárház közötti különbség
Főbb különbség az adatbányászat és az adattárház között
- Az adatbányászat a nagy adathalmazokból származó adatok kinyerésének folyamata, míg az adattárház az összes releváns adat egyesítésének folyamata.
- Az adatbányászat az ismeretlen adatminták elemzésének folyamata, míg az adattárház az adatok gyűjtésére és kezelésére szolgáló technika.
- Az adatbányászatot általában az üzleti felhasználók végzik mérnökök segítségével, míg az adattárház egy olyan folyamat, amelynek meg kell történnie, mielőtt bármilyen adatbányászat megtörténhet.
- Az adatbányászat lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy bonyolultabb lekérdezéseket tegyenek fel, amelyek növelik a munkaterhelést, miközben a Data Warehouse megvalósítása és karbantartása bonyolult.
- Az adatbányászat segíti a fontos tényezők – például az ügyfelek vásárlási szokásai – szuggesztív minták létrehozását, míg az Adattárház hasznos olyan működő üzleti rendszerekben, mint pl. CRM rendszerek amikor a raktár integrálva van.

Mi az adattárház?
Az adattárház különböző forrásokból származó adatok gyűjtésére és kezelésére szolgáló technika, amely értelmes üzleti betekintést nyújt. Technológiák és komponensek keveréke, amely lehetővé teszi az adatok stratégiai felhasználását.
Adattárház nagy mennyiségű információ elektronikus tárolása egy vállalkozás által, amelyet tranzakciófeldolgozás helyett lekérdezésre és elemzésre terveztek. Ez egy folyamat, amelynek során az adatokat információvá alakítják, és elemzés céljából elérhetővé teszik a felhasználók számára.
Mi az adatbányászat?
Az adatbányászat rejtett, érvényes és potenciálisan hasznos mintákat keres hatalmas adathalmazokban. Data Mining nem sejtett/korábban ismeretlen kapcsolatok felfedezéséről szól az adatok között.
Ez egy multidiszciplináris készség, amely gépi tanulást, statisztikákat, mesterséges intelligenciát és adatbázis-technológiát használ.
Az adatbányászattal kinyert betekintések felhasználhatók marketingre, csalások felderítésére, tudományos felfedezésekre stb.
Az adatbányászat és az adattárház közötti különbség
Íme a fő különbség az adatbányászat és az adattárház között
Data Mining | Adattárház |
---|---|
Az adatbányászat az ismeretlen adatminták elemzésének folyamata. | Az adattárház egy olyan adatbázis-rendszer, amelyet tranzakciós helyett analitikai munkára terveztek. |
Az adatbányászat olyan módszer, amellyel nagy mennyiségű adatot hasonlítanak össze a megfelelő minták megtalálásával. | Az adattárház a különböző forrásokból származó adatok egyetlen közös adattárba való központosításának módszere. |
Az adatbányászatot általában az üzleti felhasználók végzik mérnökök segítségével. | Az adattárház egy olyan folyamat, amelynek meg kell történnie, mielőtt bármilyen adatbányászat megtörténhet. |
Az adatbányászatot nagy adathalmazokból adatok kinyerésének folyamatának tekintik. | Másrészt az adattárház az összes releváns adat egyesítése folyamata. |
Az adatbányászati technikák egyik legfontosabb előnye a rendszer hibáinak felderítése és azonosítása. | A Data Warehouse egyik előnye a folyamatos frissítés képessége. Éppen ezért ideális azoknak a cégtulajdonosoknak, akik a legjobb és legújabb funkciókat akarják. |
Az adatbányászat segít a fontos tényezők szuggesztív mintáinak létrehozásában. Mint a vásárlók, termékek, értékesítés vásárlási szokásai. Annak érdekében, hogy a vállalatok elvégezhessék a szükséges kiigazításokat a működésben és a termelésben. | A Data Warehouse extra értéket ad az operatív üzleti rendszereknek, például a CRM-rendszereknek, ha a raktár integrálva van. |
Az adatbányászati technikák soha nem 100%-ban pontosak, és bizonyos körülmények között súlyos következményekkel járhatnak. | Az adattárházban nagy esély van arra, hogy a szervezet által az elemzéshez szükséges adatok nem kerülnek be a raktárba. Könnyen információvesztéshez vezethet. |
A szervezetek által az adatbányászat alapján összegyűjtött információkkal visszaélhetnek egy embercsoport ellen. | Az adattárházak egy hatalmas informatikai projekthez jönnek létre. Ezért magas szintű karbantartási rendszert igényel, amely hatással lehet a közepes és kis méretű szervezetek bevételére. |
A sikeres kezdeti lekérdezések után a felhasználók bonyolultabb lekérdezéseket tehetnek fel, ami növeli a munkaterhelést. | A Data Warehouse megvalósítása és karbantartása bonyolult. |
A szervezetek a releváns és használható tudásalapú információk felszerelésével profitálhatnak ebből az elemző eszközből. | Az adattárház nagy mennyiségű előzményadatot tárol, amely segít a felhasználóknak a különböző időszakok és trendek elemzésében a jövőbeli előrejelzések elkészítéséhez. |
A szervezeteknek rengeteg erőforrást kell képzésre és megvalósítási célokra fordítaniuk. adatbányászati eszközök, az adatbányászati eszközök a tervezésük során alkalmazott eltérő algoritmusok miatt eltérő módon működnek. | Az adattárházban az adatok több forrásból vannak összegyűjtve. Az adatokat meg kell tisztítani és átalakítani. Ez kihívás lehet. |
Az adatbányászati módszerek költséghatékonyak és hatékonyak más statisztikai adatalkalmazásokhoz képest. | Az adattárház felelőssége minden típusú üzleti adat egyszerűsítése. A felhasználó által elvégzendő munka nagy része a nyers adatok bevitele. |
Az adatbányászati technikák másik kritikus előnye az olyan hibák azonosítása, amelyek veszteségekhez vezethetnek. A generált adatok felhasználhatók a beugró eladások észlelésére. | Az adattárház lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy egyetlen helyen, számos forrásból hozzáférjenek a kritikus adatokhoz. Ezért időt takarít meg a felhasználónak az adatok több forrásból való lekérésére. |
Az adatbányászat segít az adatbetekintésre épített, megvalósítható stratégiák létrehozásában. | Ha egyszer bármilyen információt bevitt az adattárház rendszerbe, nem valószínű, hogy újra elveszíti az adatok nyomát. Gyors keresést kell végeznie, segít megtalálni a megfelelő statisztikai információkat. |
Miért érdemes az Adattárházat használni?
Az Adattárház használatának néhány legfontosabb oka:
- Számos adatforrást integrál, és segít csökkenteni a termelési rendszer stresszét.
- Optimalizált adatok az olvasási hozzáféréshez és az egymást követő lemezvizsgálatokhoz.
- A Data Warehouse segít megvédeni az adatokat a forrásrendszer-frissítésektől.
- Lehetővé teszi a felhasználók számára a törzsadatkezelés végrehajtását.
- Az adatok minőségének javítása a forrásrendszerekben.
Miért érdemes adatbányászatot használni?
Az adatbányászat használatának néhány legfontosabb oka:
- Hozzon létre relevanciát és kapcsolatokat az adatok között. Használja ezeket az információkat nyereséges betekintések generálására
- A vállalkozások gyorsan tudnak megalapozott döntéseket hozni
- Segít megtalálni a szokatlan vásárlási szokásokat az élelmiszerboltokban.
- Optimalizálja a webhely üzleti tevékenységét úgy, hogy személyre szabott ajánlatokat ad minden látogatónak.
- Segít mérni az ügyfelek válaszadási arányát az üzleti marketingben.
- Új vásárlói csoportok létrehozása és fenntartása marketing céllal.
- Előre jelezze a vevők meghibásodását, például, hogy mely vásárlók váltanak nagyobb valószínűséggel másik beszállítót a közeljövőben.
- Tegyen különbséget nyereséges és veszteséges ügyfelek között.
- A csalásfelderítési folyamat részeként azonosítson mindenféle gyanús viselkedést.