Diferença entre mineração de dados e data warehouse

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 pooling todos os dados relevantes juntos.
  • 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.
Diferença entre mineração de dados e data warehouse
Diferença entre mineração de dados e data warehouse

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, Data Warehousing é o processo de pooling todos os dados relevantes juntos.
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 comparativos econômicos e eficientesares para 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.
  • Prever deserções de clientes, como quais clientes têm maior probabilidade de mudar para outro fornecedor no futuroaresfuturo.
  • Diferencie entre clientes lucrativos e não lucrativos.
  • Identifique todo tipo de comportamento suspeito, como parte de um processo de detecção de fraude.