Differenza tra data mining e data warehouse
David Carter
Differenza chiave tra data mining e data warehouse
- Il data mining è considerato un processo di estrazione di dati da grandi set di dati, mentre un data warehouse è il processo di messa in comune di tutti i dati rilevanti.
- Il data mining è il processo di analisi di modelli di dati sconosciuti, mentre un data warehouse è una tecnica per la raccolta e la gestione dei dati.
- Il data mining viene solitamente eseguito dagli utenti aziendali con l'assistenza di ingegneri mentre il data warehousing è un processo che deve avvenire prima che possa aver luogo qualsiasi data mining
- Il data mining consente agli utenti di porre query più complicate che aumenterebbero il carico di lavoro mentre il data warehouse è complicato da implementare e mantenere.
- Il data mining aiuta a creare modelli suggestivi di fattori importanti come le abitudini di acquisto dei clienti mentre il data warehouse è utile per i sistemi aziendali operativi come Sistemi CRM quando il magazzino è integrato.
Cos'è il data warehouse?
Un data warehouse è una tecnica per raccogliere e gestire dati da varie fonti per fornire informazioni aziendali significative. È una miscela di tecnologie e componenti che consente l'uso strategico dei dati.
magazzino dati è l'archiviazione elettronica di una grande quantità di informazioni da parte di un'azienda progettata per interrogazioni e analisi anziché per l'elaborazione di transazioni. È un processo di trasformazione dei dati in informazioni e di renderli disponibili agli utenti per l'analisi.
Che cos'è il data mining?
Il data mining cerca modelli nascosti, validi e potenzialmente utili in enormi set di dati. Data Mining si tratta di scoprire relazioni insospettate/precedentemente sconosciute tra i dati.
È una competenza multidisciplinare che utilizza l’apprendimento automatico, la statistica, l’intelligenza artificiale e la tecnologia dei database.
Le informazioni estratte tramite il data mining possono essere utilizzate per il marketing, il rilevamento di frodi, la scoperta scientifica, ecc.
Differenza tra data mining e data warehouse
Ecco le principali differenze tra Data Mining e Data Warehouse
| Data Mining | magazzino dati |
|---|---|
| Il data mining è il processo di analisi di modelli di dati sconosciuti. | Un data warehouse è un sistema di database progettato per il lavoro analitico anziché transazionale. |
| Il data mining è un metodo per confrontare grandi quantità di dati per trovare modelli corretti. | Il data warehousing è un metodo per centralizzare i dati provenienti da diverse origini in un unico repository comune. |
| Il data mining viene solitamente eseguito dagli utenti aziendali con l'assistenza di ingegneri. | Il data warehousing è un processo che deve avvenire prima che possa aver luogo qualsiasi data mining. |
| Il data mining è considerato un processo di estrazione di dati da grandi set di dati. | D'altro canto, il data warehousing è il processo di messa in comune di tutti i dati rilevanti. |
| Uno dei vantaggi più importanti delle tecniche di data mining è il rilevamento e l'identificazione degli errori nel sistema. | Uno dei vantaggi di Data Warehouse è la sua capacità di aggiornarsi in modo coerente. Ecco perché è l'ideale per l'imprenditore che desidera le funzionalità migliori e più recenti. |
| Il data mining aiuta a creare modelli suggestivi di fattori importanti. Come le abitudini di acquisto dei clienti, dei prodotti, delle vendite. In questo modo le aziende possono apportare le modifiche necessarie al funzionamento e alla produzione. | Il Data Warehouse aggiunge un valore extra ai sistemi aziendali operativi come i sistemi CRM quando il magazzino è integrato. |
| Le tecniche di data mining non sono mai accurate al 100% e possono causare gravi conseguenze in determinate condizioni. | Nel data warehouse c'è una grande probabilità che i dati necessari per l'analisi da parte dell'organizzazione non possano essere integrati nel warehouse. Può facilmente portare alla perdita di informazioni. |
| Le informazioni raccolte in base al Data Mining dalle organizzazioni possono essere utilizzate in modo improprio contro un gruppo di persone. | I data warehouse vengono creati per un enorme progetto IT. Pertanto, comporta un sistema di manutenzione elevata che può incidere sulle entrate delle organizzazioni di medie e piccole dimensioni. |
| Dopo aver eseguito con successo le query iniziali, gli utenti potrebbero porre query più complicate che aumenterebbero il carico di lavoro. | Il Data Warehouse è complicato da implementare e mantenere. |
| Le organizzazioni possono trarre vantaggio da questo strumento analitico dotando di informazioni basate sulla conoscenza pertinenti e utilizzabili. | Il data warehouse memorizza una grande quantità di dati storici che aiutano gli utenti ad analizzare diversi periodi di tempo e tendenze per fare previsioni future. |
| Le organizzazioni devono spendere molte delle proprie risorse per scopi di formazione e implementazione. strumenti di data mining, gli strumenti di data mining funzionano in modi diversi a causa dei diversi algoritmi utilizzati nella loro progettazione. | Nel data warehouse i dati vengono raggruppati da più origini. I dati devono essere puliti e trasformati. Questa potrebbe essere una sfida. |
| I metodi di data mining sono convenienti ed efficienti rispetto ad altre applicazioni di dati statistici. | La responsabilità del data warehouse è semplificare ogni tipo di dato aziendale. La maggior parte del lavoro che verrà svolto da parte dell'utente è l'immissione dei dati grezzi. |
| Un altro vantaggio fondamentale delle tecniche di data mining è l'identificazione degli errori che possono portare a perdite. I dati generati potrebbero essere utilizzati per rilevare una vendita drop-in. | Il data warehouse consente agli utenti di accedere ai dati critici da numerose fonti in un unico posto. Pertanto, consente all'utente di risparmiare tempo nel recuperare dati da più fonti. |
| Il data mining aiuta a generare strategie attuabili basate su approfondimenti sui dati. | Una volta immesse informazioni nel sistema di data warehouse, difficilmente perderai nuovamente traccia di questi dati. È necessario condurre una ricerca rapida, ti aiuta a trovare le giuste informazioni statistiche. |
Perché utilizzare il Data Warehouse?
Alcuni dei motivi più importanti per utilizzare il data warehouse sono:
- Integra molte fonti di dati e aiuta a ridurre lo stress su un sistema di produzione.
- Dati ottimizzati per l'accesso in lettura e le scansioni consecutive del disco.
- Data Warehouse aiuta a proteggere i dati dagli aggiornamenti del sistema di origine.
- Consente agli utenti di eseguire la gestione dei dati principali.
- Migliorare la qualità dei dati nei sistemi di origine.
Perché utilizzare il data mining?
Alcuni dei motivi più importanti per utilizzare il data mining sono:
- Stabilire rilevanza e relazioni tra i dati. Utilizza queste informazioni per generare insight redditizi
- Le aziende possono prendere rapidamente decisioni informate
- Aiuta a scoprire modelli di acquisto insoliti nei negozi di alimentari.
- Ottimizza il business del sito web fornendo offerte personalizzate a ciascun visitatore.
- Aiuta a misurare i tassi di risposta dei clienti nel marketing aziendale.
- Creazione e mantenimento di nuovi gruppi di clienti per scopi di marketing.
- Prevedere le defezioni dei clienti, ad esempio quali clienti hanno maggiori probabilità di passare a un altro fornitore nel prossimo futuro.
- Distinguere tra clienti redditizi e non redditizi.
- Identifica tutti i tipi di comportamenti sospetti, come parte di un processo di rilevamento delle frodi.
