Perbedaan antara Data Mining dan Data Warehouse
David Carter
Perbedaan Utama antara Penambangan Data dan Gudang Data
- Penambangan data dianggap sebagai proses pengambilan data dari kumpulan data besar, sedangkan gudang data adalah proses pengumpulan semua data relevan bersama-sama.
- Penambangan data adalah proses menganalisis pola data yang tidak diketahui, sedangkan Gudang Data adalah teknik untuk mengumpulkan dan mengelola data.
- Penambangan data biasanya dilakukan oleh pengguna bisnis dengan bantuan insinyur, sedangkan pergudangan data adalah proses yang perlu dilakukan sebelum penambangan data dapat dilakukan.
- Penambangan data memungkinkan pengguna untuk menanyakan pertanyaan yang lebih rumit yang akan meningkatkan beban kerja sementara Data Warehouse rumit untuk diterapkan dan dipelihara.
- Penambangan data membantu menciptakan pola sugestif dari faktor-faktor penting seperti kebiasaan membeli pelanggan, sementara Data Warehouse berguna untuk operasional sistem bisnis seperti Sistem CRM ketika gudang terintegrasi.
Apa itu Gudang Data?
Gudang data adalah teknik untuk mengumpulkan dan mengelola data dari berbagai sumber untuk memberikan wawasan bisnis yang bermakna. Ini adalah perpaduan teknologi dan komponen yang memungkinkan penggunaan data secara strategis.
Gudang data adalah penyimpanan elektronik sejumlah besar informasi oleh suatu bisnis yang dirancang untuk kueri dan analisis, bukan untuk pemrosesan transaksi. Ini adalah proses mengubah data menjadi informasi dan membuatnya tersedia bagi pengguna untuk dianalisis.
Apa itu Penambangan Data?
Penambangan data mencari pola yang tersembunyi, valid, dan berpotensi berguna dalam kumpulan data yang sangat besar. Data Mining adalah tentang menemukan hubungan yang tidak diduga/sebelumnya tidak diketahui di antara data.
Ini adalah keterampilan multidisiplin yang menggunakan pembelajaran mesin, statistik, AI, dan teknologi basis data.
Wawasan yang diekstraksi melalui Penambangan data dapat digunakan untuk pemasaran, deteksi penipuan, dan penemuan ilmiah, dll.
Perbedaan antara Data Mining dan Data Warehouse
Berikut adalah perbedaan utama antara Data Mining dan Data Warehouse
| Data Mining | Gudang data |
|---|---|
| Penambangan data adalah proses menganalisis pola data yang tidak diketahui. | Gudang data adalah sistem basis data yang dirancang untuk pekerjaan analitis, bukan transaksional. |
| Data mining adalah metode membandingkan sejumlah besar data untuk menemukan pola yang tepat. | Data warehousing adalah metode memusatkan data dari sumber yang berbeda ke dalam satu repositori umum. |
| Penambangan data biasanya dilakukan oleh pengguna bisnis dengan bantuan para insinyur. | Pergudangan data adalah proses yang perlu dilakukan sebelum penambangan data dapat dilakukan. |
| Penambangan data dianggap sebagai proses mengekstraksi data dari kumpulan data besar. | Di sisi lain, Pergudangan data adalah proses pengumpulan semua data yang relevan bersama-sama. |
| Salah satu manfaat terpenting dari teknik data mining adalah deteksi dan identifikasi kesalahan dalam sistem. | Salah satu kelebihan Data Warehouse adalah kemampuannya untuk memperbarui secara konsisten. Oleh karena itu, ini ideal bagi pemilik bisnis yang menginginkan fitur terbaik dan terkini. |
| Penambangan data membantu menciptakan pola sugestif dari faktor-faktor penting. Seperti kebiasaan membeli pelanggan, produk, penjualan. Sehingga, perusahaan dapat melakukan penyesuaian yang diperlukan dalam operasi dan produksi. | Gudang Data menambah nilai ekstra pada sistem bisnis operasional seperti sistem CRM ketika gudang terintegrasi. |
| Teknik Data mining tidak pernah 100% akurat dan dapat menyebabkan konsekuensi serius dalam kondisi tertentu. | Di gudang data, ada kemungkinan besar bahwa data yang diperlukan untuk analisis oleh organisasi tidak diintegrasikan ke dalam gudang. Hal ini dapat dengan mudah menyebabkan hilangnya informasi. |
| Informasi yang dikumpulkan berdasarkan Data Mining oleh organisasi dapat disalahgunakan terhadap sekelompok orang. | Gudang data dibuat untuk proyek TI besar. Oleh karena itu, ini melibatkan sistem pemeliharaan yang tinggi yang dapat berdampak pada pendapatan organisasi skala menengah hingga kecil. |
| Setelah kueri awal berhasil, pengguna mungkin menanyakan pertanyaan yang lebih rumit yang akan meningkatkan beban kerja. | Gudang Data rumit untuk diterapkan dan dipelihara. |
| Organisasi dapat memperoleh manfaat dari alat analisis ini dengan melengkapi informasi berbasis pengetahuan yang relevan dan dapat digunakan. | Gudang data menyimpan sejumlah besar data historis yang membantu pengguna menganalisis periode waktu dan tren berbeda untuk membuat prediksi di masa depan. |
| Organisasi perlu menghabiskan banyak sumber dayanya untuk tujuan pelatihan dan implementasi. alat penambangan data, alat penambangan data bekerja dengan cara yang berbeda karena algoritma berbeda yang digunakan dalam desainnya. | Di Gudang Data, data dikumpulkan dari berbagai sumber. Data perlu dibersihkan dan diubah. Ini bisa menjadi sebuah tantangan. |
| Metode penambangan data hemat biaya dan efisien dibandingkan dengan aplikasi data statistik lainnya. | Tanggung jawab gudang data adalah menyederhanakan setiap jenis data bisnis. Sebagian besar pekerjaan yang akan dilakukan pengguna adalah memasukkan data mentah. |
| Manfaat penting lainnya dari teknik data mining adalah identifikasi kesalahan yang dapat menyebabkan kerugian. Data yang dihasilkan dapat digunakan untuk mendeteksi penurunan penjualan. | Gudang data memungkinkan pengguna untuk mengakses data penting dari sejumlah sumber di satu tempat. Oleh karena itu, ini menghemat waktu pengguna dalam mengambil data dari berbagai sumber. |
| Penambangan data membantu menghasilkan strategi yang dapat ditindaklanjuti berdasarkan wawasan data. | Setelah Anda memasukkan informasi apa pun ke dalam sistem gudang data, kemungkinan besar Anda tidak akan kehilangan jejak data ini lagi. Anda perlu melakukan pencarian cepat, membantu Anda menemukan informasi statistik yang tepat. |
Mengapa menggunakan Gudang Data?
Beberapa alasan paling penting untuk menggunakan Data warehouse adalah:
- Mengintegrasikan banyak sumber data dan membantu mengurangi tekanan pada sistem produksi.
- Data yang Dioptimalkan untuk akses membaca dan pemindaian disk berturut-turut.
- Gudang Data membantu melindungi Data dari peningkatan sistem sumber.
- Memungkinkan pengguna untuk melakukan Manajemen Data master.
- Meningkatkan kualitas data dalam sistem sumber.
Mengapa menggunakan penambangan data?
Beberapa alasan terpenting untuk menggunakan Data mining adalah:
- Membangun relevansi dan hubungan antar data. Gunakan informasi ini untuk menghasilkan wawasan yang menguntungkan
- Bisnis dapat membuat keputusan yang tepat dengan cepat
- Membantu mengetahui pola belanja yang tidak biasa di toko kelontong.
- Optimalkan bisnis website dengan memberikan penawaran khusus kepada setiap pengunjung.
- Membantu mengukur tingkat respons pelanggan dalam pemasaran bisnis.
- Menciptakan dan memelihara kelompok pelanggan baru untuk tujuan pemasaran.
- Memprediksi kecacatan pelanggan, seperti pelanggan mana yang lebih mungkin beralih ke pemasok lain dalam waktu dekat.
- Membedakan antara pelanggan yang menguntungkan dan tidak menguntungkan.
- Identifikasi semua jenis perilaku mencurigakan, sebagai bagian dari proses deteksi penipuan.
