データマイニングとデータウェアハウスの違い
デビッドカーター
データマイニングとデータウェアハウスの主な違い
- データ マイニングは大規模なデータ セットからデータを抽出するプロセスと見なされますが、データ ウェアハウスは関連するすべてのデータをまとめてプールするプロセスです。
- データ マイニングはデータの未知のパターンを分析するプロセスですが、データ ウェアハウスはデータを収集および管理するための技術です。
- データ マイニングは通常、エンジニアの支援を受けてビジネス ユーザーによって行われますが、データ ウェアハウジングはデータ マイニングを実行する前に実行する必要があるプロセスです。
- データ マイニングにより、ユーザーはより複雑なクエリを実行できるようになり、データ ウェアハウスの実装と保守が複雑になる一方で、ワークロードが増加します。
- データマイニングは、顧客の購買習慣などの重要な要素の示唆的なパターンを作成するのに役立ちますが、データウェアハウスは、次のような運用ビジネスシステムに役立ちます。 CRMシステム 倉庫を統合した場合。
データ ウェアハウスとは何ですか?
データ ウェアハウスは、さまざまなソースからデータを収集および管理して、ビジネスに有意義な洞察を提供するための手法です。 これは、データの戦略的な使用を可能にするテクノロジーとコンポーネントの組み合わせです。
データウェアハウス トランザクション処理ではなく、クエリと分析を目的として設計された、企業による大量の情報の電子ストレージです。データを情報に変換し、ユーザーが分析できるようにするプロセスです。
データマイニングとは
データマイニングは、巨大なデータセットの中から隠された有効な潜在的に有用なパターンを探します。 データマイニング データ間の予期せぬ/これまで知られていなかった関係を発見することがすべてです。
これは、機械学習、統計、AI、データベース テクノロジーを使用する学際的なスキルです。
データマイニングによって抽出された洞察は、マーケティング、不正行為の検出、科学的発見などに使用できます。
データマイニングとデータウェアハウスの違い
データマイニングとデータウェアハウスの主な違いは次のとおりです。
| データマイニング | データウェアハウス |
|---|---|
| データマイニングは、データの未知のパターンを分析するプロセスです。 | データ ウェアハウスは、トランザクション作業ではなく分析用に設計されたデータベース システムです。 |
| データマイニングは、大量のデータを比較して正しいパターンを見つける方法です。 | データ ウェアハウジングは、さまざまなソースからのデータを XNUMX つの共通リポジトリに集中化する方法です。 |
| データマイニングは通常、エンジニアの支援を受けてビジネスユーザーによって行われます。 | データ ウェアハウジングは、データ マイニングを行う前に実行する必要があるプロセスです。 |
| データ マイニングは、大規模なデータ セットからデータを抽出するプロセスと考えられます。 | 一方、データ ウェアハウスは、関連するすべてのデータをまとめてプールするプロセスです。 |
| データ マイニング技術の最も重要な利点の XNUMX つは、システム内のエラーの検出と特定です。 | Data Warehouse の長所の XNUMX つは、一貫して更新できることです。 そのため、最高の最新機能を求めるビジネスオーナーに最適です。 |
| データ マイニングは、顧客の購買習慣、製品、売上など、重要な要素の示唆的なパターンを作成するのに役立ちます。これにより、企業は運用と生産に必要な調整を行うことができます。 | データ ウェアハウスを統合すると、CRM システムなどの運用ビジネス システムに付加価値が加わります。 |
| データ マイニング技術は 100% 正確であることはなく、特定の状況では重大な結果を引き起こす可能性があります。 | データ ウェアハウスでは、組織の分析に必要なデータがウェアハウスに統合されていない可能性が高くなります。 簡単に情報の損失につながる可能性があります。 |
| データマイニングに基づいて組織によって収集された情報は、人々のグループに対して悪用される可能性があります。 | データ ウェアハウスは大規模な IT プロジェクトのために作成されます。 したがって、中規模から小規模の組織の収益に影響を与える可能性のある、高額なメンテナンス システムが必要となります。 |
| 最初のクエリが成功した後、ユーザーはさらに複雑なクエリを要求する可能性があり、これにより作業負荷が増加します。 | データ ウェアハウスは実装と保守が複雑です。 |
| 組織は、適切で使用可能な知識ベースの情報を提供することで、この分析ツールの恩恵を受けることができます。 | データ ウェアハウスには大量の履歴データが保存されており、ユーザーが将来の予測を行うためにさまざまな期間や傾向を分析するのに役立ちます。 |
| 組織はトレーニングと実装の目的に多くのリソースを費やす必要があります。 データマイニングツールデータ マイニング ツールは、設計に採用されているアルゴリズムが異なるため、動作も異なります。 | データ ウェアハウスでは、データは複数のソースからプールされます。 データをクリーンアップして変換する必要があります。 これは難しいかもしれません。 |
| データ マイニング手法は、他の統計データ アプリケーションと比較してコスト効率が高く、効率的です。 | データ ウェアハウスの責任は、あらゆる種類のビジネス データを簡素化することです。 ユーザー側で行われる作業のほとんどは、生データの入力です。 |
| データ マイニング技術のもう XNUMX つの重要な利点は、損失につながる可能性のあるエラーを特定できることです。 生成されたデータは、ドロップイン販売を検出するために使用できます。 | データ ウェアハウスを使用すると、ユーザーは XNUMX か所にある多数のソースから重要なデータにアクセスできます。 したがって、ユーザーが複数のソースからデータを取得する時間を節約できます。 |
| データマイニングは、データの洞察に基づいて構築された実用的な戦略を生成するのに役立ちます。 | データ ウェアハウス システムに情報を入力すると、そのデータを再び見失うことはほとんどありません。 適切な統計情報を見つけるのに役立つ簡単な検索を実行する必要があります。 |
データ ウェアハウスを使用する理由
データ ウェアハウスを使用する最も重要な理由は次のとおりです。
- 多くのデータ ソースを統合し、実稼働システムのストレスを軽減します。
- 読み取りアクセスと連続ディスクスキャン用にデータを最適化。
- データ ウェアハウスは、ソース システムのアップグレードからデータを保護するのに役立ちます。
- ユーザーがマスターデータ管理を実行できるようにします。
- ソース システムのデータ品質を向上させます。
データマイニングを使用する理由
データ マイニングを使用する最も重要な理由は次のとおりです。
- データ間の関連性と関係を確立します。 この情報を使用して有益な洞察を生成します
- ビジネスは情報に基づいた意思決定を迅速に行うことができます
- 食料品店での珍しい買い物パターンを見つけるのに役立ちます。
- 各訪問者にカスタマイズされたオファーを提供することで、Web サイトのビジネスを最適化します。
- ビジネスマーケティングにおける顧客の反応率の測定に役立ちます。
- マーケティングを目的とした新しい顧客グループの作成と維持。
- 近い将来にどの顧客が別のサプライヤーに切り替える可能性が高いかなど、顧客の離脱を予測します。
- 収益性の高い顧客と収益性の低い顧客を区別します。
- 不正行為検出プロセスの一環として、あらゆる種類の不審な動作を特定します。