Diferența dintre Data Mining și Data Warehouse
David Carter
Diferența cheie între Data Mining și Data Warehouse
- Exploatarea datelor este considerată un proces de extracextragerea de date din seturi mari de date, în timp ce un depozit de date este procesul de colectare a tuturor datelor relevante.
- Exploatarea datelor este procesul de analiză a tiparelor necunoscute de date, în timp ce un depozit de date este o tehnică de colectare și gestionare a datelor.
- Exploatarea datelor este de obicei realizată de utilizatorii de afaceri cu asistența inginerilor, în timp ce depozitarea datelor este un proces care trebuie să aibă loc înainte ca orice extragere a datelor să poată avea loc.
- Exploatarea datelor permite utilizatorilor să adreseze interogări mai complicate, ceea ce ar crește volumul de lucru, în timp ce Data Warehouse este complicat de implementat și întreținut.
- Exploatarea datelor ajută la crearea unor modele sugestive pentru factori importanți, cum ar fi obiceiurile de cumpărare ale clienților, în timp ce Data Warehouse este utilă pentru sistemele operaționale de afaceri precum Sisteme CRM când depozitul este integrat.
Ce este depozitul de date?
Un depozit de date este o tehnică de colectare și gestionare a datelor din surse variate pentru a oferi informații semnificative asupra afacerii. Este un amestec de tehnologii și componente care permite utilizarea strategică a datelor.
Depozitul de date este stocarea electronică a unei cantități mari de informații de către o companie care este concepută pentru interogare și analiză în loc de procesare a tranzacțiilor. Este un proces de transformare a datelor în informații și de a le pune la dispoziția utilizatorilor pentru analiză.
Ce este data mining?
Exploatarea datelor caută modele ascunse, valide și potențial utile în seturi uriașe de date. Data Mining este totul despre descoperirea unor relații nebănuite/necunoscute anterior între date.
Este o abilitate multidisciplinară care utilizează învățarea automată, statisticile, inteligența artificială și tehnologia bazelor de date.
Perspectivele extracExploatarea prin intermediul data mining poate fi utilizată pentru marketing, detectarea fraudelor și descoperiri științifice etc.
Diferența dintre Data Mining și Data Warehouse
Iată diferența principală dintre Data Mining și Data Warehouse
| Data Mining | Depozitul de date |
|---|---|
| Exploatarea datelor este procesul de analiză a tiparelor necunoscute de date. | Un depozit de date este un sistem de baze de date care este conceput pentru lucru analitic în loc de tranzacție. |
| Exploatarea datelor este o metodă de a compara cantități mari de date pentru a găsi modele potrivite. | Depozitarea datelor este o metodă de centralizare a datelor din diferite surse într-un singur depozit comun. |
| Exploatarea datelor este de obicei realizată de utilizatorii de afaceri cu asistența inginerilor. | Depozitarea datelor este un proces care trebuie să aibă loc înainte ca orice extragere de date să poată avea loc. |
| Extragerea datelor este considerată un proces de extragere a datelortracextragerea de date din seturi mari de date. | Pe de altă parte, depozitarea datelor este procesul de punere în comun a tuturor datelor relevante. |
| Unul dintre cele mai importante beneficii ale tehnicilor de data mining este detectarea și identificarea erorilor din sistem. | Unul dintre avantajele Data Warehouse este capacitatea sa de a se actualiza constant. De aceea este ideal pentru proprietarul de afaceri care dorește cele mai bune și cele mai noi funcții. |
| Exploatarea datelor ajută la crearea unor modele sugestive pentru factori importanți. Precum obiceiurile de cumpărare ale clienților, produse, vânzări. Pentru ca firmele să poată face ajustările necesare în exploatare și producție. | Data Warehouse adaugă o valoare suplimentară sistemelor operaționale de afaceri, cum ar fi sistemele CRM, atunci când depozitul este integrat. |
| Tehnicile de extragere a datelor nu sunt niciodată 100% precise și pot provoca consecințe grave în anumite condiții. | În depozitul de date, există șanse mari ca datele care au fost necesare pentru analiză de către organizație să nu fie integrate în depozit. Poate duce cu ușurință la pierderea de informații. |
| Informațiile adunate pe baza Data Mining de către organizații pot fi utilizate abuziv împotriva unui grup de oameni. | Depozitele de date sunt create pentru un proiect IT imens. Prin urmare, implică un sistem de întreținere ridicat, care poate afecta veniturile organizațiilor la scară medie și mică. |
| După interogări inițiale de succes, utilizatorii pot cere interogări mai complicate, ceea ce ar crește volumul de lucru. | Data Warehouse este complicat de implementat și întreținut. |
| Organizațiile pot beneficia de acest instrument analitic prin dotareaping informații pertinente și utilizabile, bazate pe cunoștințe. | Depozitul de date stochează o cantitate mare de date istorice care îi ajută pe utilizatori să analizeze diferite perioade de timp și tendințe pentru a face previziuni viitoare. |
| Organizațiile trebuie să-și cheltuiască o mulțime de resurse pentru instruire și implementare. instrumente de extragere a datelor, instrumentele de extragere a datelor funcționează în moduri diferite datorită diferiților algoritmi folosiți în proiectarea lor. | În Data warehouse, datele sunt grupate din mai multe surse. Datele trebuie curățate și transformate. Aceasta ar putea fi o provocare. |
| Metodele de extragere a datelor sunt rentabile și eficiente în comparație cu alte aplicații de date statistice. | Responsabilitatea depozitului de date este de a simplifica orice tip de date de afaceri. Cea mai mare parte a muncii care va fi făcută din partea utilizatorului este introducerea datelor brute. |
| Un alt beneficiu critic al tehnicilor de extragere a datelor este identificarea erorilor care pot duce la pierderi. Datele generate ar putea fi folosite pentru a detecta o vânzare drop-in. | Depozitul de date permite utilizatorilor să acceseze date critice dintr-un număr de surse într-un singur loc. Prin urmare, economisește timpul utilizatorului de a prelua date din mai multe surse. |
| Exploatarea datelor ajută la generarea de strategii acționabile bazate pe informații despre date. | Odată ce introduceți orice informație în sistemul depozitului de date, este puțin probabil să pierdeți track din nou din aceste date. Trebuie să efectuați o căutare rapidă, vă ajută să găsiți informațiile statistice corecte. |
De ce să folosiți Data Warehouse?
Unele cele mai importante motive pentru utilizarea Data warehouse sunt:
- Integrează multe surse de date și ajută la reducerea stresului asupra unui sistem de producție.
- Date optimizate pentru acces la citire și scanări consecutive ale discurilor.
- Data Warehouse ajută la protejarea datelor de actualizările sistemului sursă.
- Permite utilizatorilor să efectueze gestionarea datelor principale.
- Îmbunătățiți calitatea datelor în sistemele sursă.
De ce să folosiți data mining?
Unele dintre cele mai importante motive pentru a utiliza data mining sunt:
- Stabiliți relevanța și relațiile între date. Utilizați aceste informații pentru a genera informații profitabile
- Afacerile pot lua rapid decizii informate
- Ajută la descoperirea unui magazin neobișnuitping tipare în magazinele alimentare.
- Optimizați afacerea site-ului, oferind oferte personalizate fiecărui vizitator.
- Ajută la măsurarea ratelor de răspuns ale clienților în marketingul de afaceri.
- Crearea și menținerea de noi grupuri de clienți în scopuri de marketing.
- Preziceți dezerările clienților, cum ar fi clienții care au mai multe șanse să treacă la alt furnizor în viitorul apropiat.
- Faceți diferența între clienții profitabili și cei neprofitabili.
- Identificați toate tipurile de comportament suspect, ca parte a unui proces de detectare a fraudei.
