Diferença entre mineração de dados e data warehouse
David Carter
Principal diferença entre mineração de dados e data warehouse
- A mineração de dados é considerada um processo de extração de dados de grandes conjuntos de dados, enquanto um data warehouse é o processo de reunir todos os dados relevantes.
- A mineração de dados é o processo de análise de padrões desconhecidos de dados, enquanto um data warehouse é uma técnica para coletar e gerenciar dados.
- A mineração de dados geralmente é feita por usuários corporativos com a ajuda de engenheiros, enquanto o armazenamento de dados é um processo que precisa ocorrer antes que qualquer mineração de dados possa ocorrer.
- A mineração de dados permite que os usuários façam consultas mais complicadas, o que aumentaria a carga de trabalho, enquanto o Data Warehouse é complicado de implementar e manter.
- A mineração de dados ajuda a criar padrões sugestivos de fatores importantes, como os hábitos de compra dos clientes, enquanto o Data Warehouse é útil para sistemas operacionais de negócios, como Sistemas de CRM quando o armazém está integrado.
O que é armazém de dados?
Um data warehouse é uma técnica para coletar e gerenciar dados de fontes variadas para fornecer insights de negócios significativos. É uma mistura de tecnologias e componentes que permite o uso estratégico de dados.
Armazém de dados é o armazenamento eletrônico de uma grande quantidade de informações por uma empresa, projetado para consulta e análise em vez de processamento de transações. É um processo de transformar dados em informações e disponibilizá-los aos usuários para análise.
O que é mineração de dados?
A mineração de dados procura padrões ocultos, válidos e potencialmente úteis em grandes conjuntos de dados. Data Mining tem tudo a ver com descobrir relações insuspeitadas/anteriormente desconhecidas entre os dados.
É uma habilidade multidisciplinar que utiliza aprendizado de máquina, estatística, IA e tecnologia de banco de dados.
Os insights extraídos por meio da mineração de dados podem ser usados para marketing, detecção de fraudes e descobertas científicas, etc.
Diferença entre mineração de dados e data warehouse
Aqui estão as principais diferenças entre Data Mining e Data Warehouse
| Data Mining | Armazém de dados |
|---|---|
| A mineração de dados é o processo de análise de padrões desconhecidos de dados. | Um data warehouse é um sistema de banco de dados projetado para trabalho analítico em vez de transacional. |
| A mineração de dados é um método de comparar grandes quantidades de dados para encontrar padrões corretos. | Data warehousing é um método de centralização de dados de diferentes fontes em um repositório comum. |
| A mineração de dados geralmente é feita por usuários empresariais com a ajuda de engenheiros. | O armazenamento de dados é um processo que precisa ocorrer antes que qualquer mineração de dados possa ocorrer. |
| A mineração de dados é considerada um processo de extração de dados de grandes conjuntos de dados. | Por outro lado, o armazenamento de dados é o processo de reunir todos os dados relevantes. |
| Um dos benefícios mais importantes das técnicas de mineração de dados é a detecção e identificação de erros no sistema. | Uma das vantagens do Data Warehouse é a capacidade de atualização consistente. É por isso que é ideal para o empresário que deseja os melhores e mais recentes recursos. |
| A mineração de dados ajuda a criar padrões sugestivos de fatores importantes. Como os hábitos de compra dos clientes, produtos, vendas. Para que as empresas possam fazer os ajustes necessários na operação e produção. | O Data Warehouse agrega um valor extra aos sistemas operacionais de negócios, como os sistemas CRM, quando o warehouse está integrado. |
| As técnicas de mineração de dados nunca são 100% precisas e podem causar graves consequências em determinadas condições. | No data warehouse, há grandes chances de que os dados necessários para análise pela organização não estejam integrados ao warehouse. Isso pode facilmente levar à perda de informações. |
| As informações coletadas com base na mineração de dados pelas organizações podem ser utilizadas indevidamente contra um grupo de pessoas. | Os data warehouses são criados para um grande projeto de TI. Portanto, envolve um sistema de alta manutenção que pode impactar o faturamento de organizações de médio e pequeno porte. |
| Após consultas iniciais bem-sucedidas, os usuários podem fazer perguntas mais complicadas, o que aumentaria a carga de trabalho. | O Data Warehouse é complicado de implementar e manter. |
| As organizações podem beneficiar desta ferramenta analítica ao equipar informações pertinentes e utilizáveis baseadas em conhecimento. | O data warehouse armazena uma grande quantidade de dados históricos que ajudam os usuários a analisar diferentes períodos de tempo e tendências para fazer previsões futuras. |
| As organizações precisam gastar muitos de seus recursos para fins de treinamento e implementação. ferramentas de mineração de dados, as ferramentas de mineração de dados funcionam de maneiras diferentes devido aos diferentes algoritmos empregados em seu design. | No data warehouse, os dados são agrupados de várias fontes. Os dados precisam ser limpos e transformados. Isto pode ser um desafio. |
| Os métodos de mineração de dados são econômicos e eficientes em comparação com outras aplicações de dados estatísticos. | A responsabilidade do data warehouse é simplificar todo tipo de dados de negócios. A maior parte do trabalho que será feito por parte do usuário é inserir os dados brutos. |
| Outro benefício crítico das técnicas de mineração de dados é a identificação de erros que podem levar a perdas. Os dados gerados podem ser usados para detectar uma venda inesperada. | O data warehouse permite que os usuários acessem dados críticos de várias fontes em um único lugar. Portanto, ele economiza tempo do usuário na recuperação de dados de múltiplas fontes. |
| A mineração de dados ajuda a gerar estratégias viáveis baseadas em insights de dados. | Depois de inserir qualquer informação no sistema de data warehouse, é improvável que você perca o controle desses dados novamente. Você precisa realizar uma pesquisa rápida, o que ajuda a encontrar as informações estatísticas corretas. |
Por que usar Data Warehouse?
Alguns motivos mais importantes para usar o data warehouse são:
- Integra muitas fontes de dados e ajuda a diminuir o estresse em um sistema de produção.
- Dados otimizados para acesso de leitura e varreduras consecutivas de disco.
- O Data Warehouse ajuda a proteger os dados das atualizações do sistema de origem.
- Permite que os usuários realizem o gerenciamento de dados mestres.
- Melhore a qualidade dos dados nos sistemas de origem.
Por que usar a mineração de dados?
Algumas razões mais importantes para usar a mineração de dados são:
- Estabeleça relevância e relacionamentos entre os dados. Use essas informações para gerar insights lucrativos
- As empresas podem tomar decisões informadas rapidamente
- Ajuda a descobrir padrões de compras incomuns em supermercados.
- Otimize os negócios do site fornecendo ofertas personalizadas para cada visitante.
- Ajuda a medir as taxas de resposta do cliente no marketing empresarial.
- Criação e manutenção de novos grupos de clientes para fins de marketing.
- Preveja as deserções de clientes, como quais clientes têm maior probabilidade de mudar para outro fornecedor no futuro próximo.
- Diferencie entre clientes lucrativos e não lucrativos.
- Identifique todo tipo de comportamento suspeito, como parte de um processo de detecção de fraude.
