데이터 마이닝과 데이터 웨어하우스의 차이점

데이터 마이닝과 데이터웨어 하우스의 주요 차이점

  • 데이터 마이닝은 대규모 데이터 세트에서 데이터를 추출하는 프로세스로 간주되는 반면, 데이터 웨어하우스는 pooling 모든 관련 데이터를 함께 표시합니다.
  • 데이터 마이닝은 알려지지 않은 데이터 패턴을 분석하는 프로세스인 반면, 데이터 웨어하우스는 데이터를 수집하고 관리하는 기술입니다.
  • 데이터 마이닝은 일반적으로 엔지니어의 도움을 받아 비즈니스 사용자가 수행하는 반면, 데이터 웨어하우징은 데이터 마이닝이 발생하기 전에 발생해야 하는 프로세스입니다.
  • 데이터 마이닝을 사용하면 데이터 웨어하우스를 구현하고 유지 관리하기가 복잡한 반면 사용자는 작업 부하를 증가시키는 더 복잡한 쿼리를 요청할 수 있습니다.
  • 데이터 마이닝은 고객의 구매 습관과 같은 중요한 요소에 대한 암시적인 패턴을 생성하는 데 도움이 되는 반면, 데이터 웨어하우스는 다음과 같은 운영 비즈니스 시스템에 유용합니다. CRM 시스템 창고가 통합되면.
데이터 마이닝과 데이터 웨어하우스의 차이점
데이터 마이닝과 데이터 웨어하우스의 차이점

데이터 웨어하우스란 무엇입니까?

데이터 웨어하우스는 의미 있는 비즈니스 통찰력을 제공하기 위해 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 관리하는 기술입니다. 이는 데이터의 전략적 사용을 가능하게 하는 기술과 구성요소의 혼합입니다.

데이터웨어 하우스 거래 처리 대신 쿼리 및 분석을 위해 설계된 기업의 대량 정보를 전자적으로 저장하는 것입니다. 데이터를 정보로 변환하고 사용자가 분석에 사용할 수 있도록 하는 프로세스입니다.

데이터 마이닝이란 무엇입니까?

데이터 마이닝은 거대한 데이터 세트에서 숨겨진 유효하고 잠재적으로 유용한 패턴을 찾습니다. 데이터 마이닝 데이터 사이에서 의심하지 않은/이전에 알려지지 않은 관계를 발견하는 것이 전부입니다.

머신러닝, 통계, AI, 데이터베이스 기술을 활용하는 다학제적 기술입니다.

데이터 마이닝을 통해 추출된 인사이트는 마케팅, 사기 탐지, 과학적 발견 등에 활용될 수 있습니다.

데이터 마이닝과 데이터 웨어하우스의 차이점

데이터 마이닝과 데이터 웨어하우스의 주요 차이점은 다음과 같습니다.

데이터 마이닝 데이터웨어 하우스
데이터 마이닝은 알려지지 않은 데이터 패턴을 분석하는 프로세스입니다. 데이터 웨어하우스는 트랜잭션 작업 대신 분석을 위해 설계된 데이터베이스 시스템입니다.
데이터 마이닝은 대량의 데이터를 비교하여 올바른 패턴을 찾는 방법입니다. 데이터 웨어하우징은 서로 다른 소스의 데이터를 하나의 공통 저장소로 중앙 집중화하는 방법입니다.
데이터 마이닝은 일반적으로 엔지니어의 도움을 받아 비즈니스 사용자가 수행합니다. 데이터 웨어하우징은 데이터 마이닝이 발생하기 전에 발생해야 하는 프로세스입니다.
데이터 마이닝은 대규모 데이터 세트에서 데이터를 추출하는 프로세스로 간주됩니다. 반면, 데이터 웨어하우징은 pooling 모든 관련 데이터를 함께 표시합니다.
데이터 마이닝 기술의 가장 중요한 이점 중 하나는 시스템의 오류를 감지하고 식별하는 것입니다. Data Warehouse의 장점 중 하나는 지속적으로 업데이트할 수 있다는 것입니다. 이것이 바로 최고의 최신 기능을 원하는 사업주에게 이상적인 이유입니다.
데이터 마이닝은 중요한 요소의 암시적 패턴을 생성하는 데 도움이 됩니다. 고객, 제품, 판매의 구매 습관과 같습니다. 이를 통해 기업은 운영 및 생산에 필요한 조정을 할 수 있습니다. 데이터 웨어하우스는 웨어하우스가 통합될 때 CRM 시스템과 같은 운영 비즈니스 시스템에 추가적인 가치를 더합니다.
데이터 마이닝 기술은 결코 100% 정확하지 않으며 특정 조건에서는 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 데이터 웨어하우스에서는 조직에서 분석에 필요한 데이터가 웨어하우스에 통합되지 않을 가능성이 높습니다. 이는 정보 손실로 쉽게 이어질 수 있습니다.
조직이 데이터 마이닝을 기반으로 수집한 정보는 여러 사람에 대해 오용될 수 있습니다. 대규모 IT 프로젝트를 위해 데이터 웨어하우스가 생성됩니다. 따라서 중소 규모 조직의 수익에 영향을 미칠 수 있는 높은 유지 관리 시스템이 필요합니다.
초기 쿼리가 성공한 후 사용자는 작업 부하를 증가시키는 더 복잡한 쿼리를 요청할 수 있습니다. 데이터 웨어하우스는 구현 및 유지 관리가 복잡합니다.
조직은 적절하고 유용한 지식 기반 정보를 제공함으로써 이 분석 도구의 이점을 누릴 수 있습니다. 데이터 웨어하우스는 사용자가 미래 예측을 위해 다양한 기간과 추세를 분석하는 데 도움이 되는 대량의 과거 데이터를 저장합니다.
조직은 교육 및 구현 목적을 위해 많은 리소스를 소비해야 합니다. 데이터 마이닝 도구, 데이터 마이닝 도구는 설계에 사용된 다양한 알고리즘으로 인해 다양한 방식으로 작동합니다. 데이터 웨어하우스에서는 데이터가 여러 소스에서 풀링됩니다. 데이터를 정리하고 변환해야 합니다. 이것은 어려운 일이 될 수 있습니다.
데이터 마이닝 방법은 비용 효율적이고 효율적입니다.ares 다른 통계 데이터 애플리케이션에. 데이터 웨어하우스의 책임은 모든 유형의 비즈니스 데이터를 단순화하는 것입니다. 사용자가 수행하게 될 대부분의 작업은 원시 데이터를 입력하는 것입니다.
데이터 마이닝 기술의 또 다른 중요한 이점은 손실로 이어질 수 있는 오류를 식별하는 것입니다. 생성된 데이터는 임시 판매를 감지하는 데 사용될 수 있습니다. 데이터 웨어하우스를 통해 사용자는 한 곳에서 여러 소스의 중요한 데이터에 액세스할 수 있습니다. 따라서 여러 소스에서 데이터를 검색하는 사용자의 시간을 절약할 수 있습니다.
데이터 마이닝은 데이터 통찰력을 바탕으로 실행 가능한 전략을 생성하는 데 도움이 됩니다. 데이터 웨어하우스 시스템에 정보를 입력하면 이 데이터를 다시 추적할 가능성이 거의 없습니다. 빠른 검색이 필요하며, 올바른 통계정보를 찾는 데 도움이 됩니다.

데이터 웨어하우스를 사용하는 이유는 무엇입니까?

데이터 웨어하우스를 사용하는 가장 중요한 이유는 다음과 같습니다.

  • 다양한 데이터 소스를 통합하고 생산 시스템의 스트레스를 줄이는 데 도움이 됩니다.
  • 읽기 액세스 및 연속 디스크 스캔을 위해 최적화된 데이터입니다.
  • 데이터 웨어하우스는 소스 시스템 업그레이드로부터 데이터를 보호하는 데 도움이 됩니다.
  • 사용자가 마스터 데이터 관리를 수행할 수 있습니다.
  • 소스 시스템의 데이터 품질을 향상시킵니다.

데이터 마이닝을 사용하는 이유는 무엇입니까?

데이터 마이닝을 사용하는 가장 중요한 이유는 다음과 같습니다.

  • 데이터 간의 관련성과 관계를 설정합니다. 이 정보를 사용하여 수익성 있는 통찰력을 생성하세요.
  • 기업은 정보를 바탕으로 신속하게 결정을 내릴 수 있습니다.
  • 식료품점의 특이한 쇼핑 패턴을 찾는 데 도움이 됩니다.
  • 각 방문자에게 맞춤형 제안을 제공하여 웹사이트 비즈니스를 최적화합니다.
  • 비즈니스 마케팅에서 고객의 응답률을 측정하는 데 도움이 됩니다.
  • 마케팅 목적으로 새로운 고객 그룹을 생성하고 유지합니다.
  • 고객이 미래에 다른 공급업체로 전환할 가능성이 높은 고객 이탈을 예측합니다.ares미래가 아니야.
  • 수익성이 있는 고객과 수익성이 없는 고객을 구별합니다.
  • 사기 탐지 프로세스의 일환으로 모든 종류의 의심스러운 행동을 식별합니다.