Skillnaden mellan Data Mining och Data Warehouse
David Carter
Nyckelskillnaden mellan Data Mining och Data Warehouse
- Datautvinning betraktas som en process av extrachämtar data från stora datamängder, medan ett datalager är processen att samla all relevant data.
- Datautvinning är processen att analysera okända datamönster, medan ett datalager är en teknik för att samla in och hantera data.
- Datautvinning görs vanligtvis av företagsanvändare med hjälp av ingenjörer medan datalagring är en process som måste ske innan någon datautvinning kan äga rum
- Data mining tillåter användare att ställa mer komplicerade frågor som skulle öka arbetsbelastningen medan Data Warehouse är komplicerat att implementera och underhålla.
- Data mining hjälper till att skapa suggestiva mönster av viktiga faktorer som kunders köpvanor medan Data Warehouse är användbart för operativa affärssystem som CRM-system när lagret är integrerat.
Vad är Data warehouse?
Ett datalager är en teknik för att samla in och hantera data från olika källor för att ge meningsfulla affärsinsikter. Det är en blandning av teknologier och komponenter som möjliggör strategisk användning av data.
Datalager är elektronisk lagring av en stor mängd information av ett företag som är designat för förfrågning och analys istället för transaktionsbearbetning. Det är en process för att omvandla data till information och göra den tillgänglig för användare för analys.
Vad är dataanläggning?
Data mining letar efter dolda, giltiga och potentiellt användbara mönster i enorma datamängder. Data Mining handlar om att upptäcka oanade/ tidigare okända samband mellan data.
Det är en multidisciplinär färdighet som använder maskininlärning, statistik, AI och databasteknik.
Insikterna extracData mining kan användas för marknadsföring, bedrägeriupptäckt och vetenskapliga upptäckter etc.
Skillnaden mellan Data Mining och Data Warehouse
Här är den största skillnaden mellan Data Mining och Data Warehouse
| Data Mining | Datalager |
|---|---|
| Datautvinning är processen att analysera okända datamönster. | Ett datalager är ett databassystem som är designat för analytiskt arbete istället för transaktionsarbete. |
| Data mining är en metod för att jämföra stora mängder data med att hitta rätt mönster. | Data warehousing är en metod för att centralisera data från olika källor till ett gemensamt arkiv. |
| Datautvinning görs vanligtvis av företagsanvändare med hjälp av ingenjörer. | Datalager är en process som måste ske innan någon datautvinning kan äga rum. |
| Datautvinning betraktas som en process av extrachämta data från stora datamängder. | Å andra sidan är Data warehousing processen att slå samman all relevant data. |
| En av de viktigaste fördelarna med datautvinningstekniker är upptäckten och identifieringen av fel i systemet. | Ett av fördelarna med Data Warehouse är dess förmåga att uppdatera konsekvent. Det är därför det är idealiskt för företagsägaren som vill ha de bästa och senaste funktionerna. |
| Data mining hjälper till att skapa suggestiva mönster av viktiga faktorer. Som kunders köpvanor, produkter, försäljning. Så att företag kan göra nödvändiga anpassningar i drift och produktion. | Data Warehouse tillför ett extra värde till operativa affärssystem som CRM-system när lagret är integrerat. |
| Data mining-teknikerna är aldrig 100% korrekta och kan orsaka allvarliga konsekvenser under vissa förhållanden. | I datalagret är chansen stor att den data som krävdes för analys av organisationen inte kan integreras i lagret. Det kan lätt leda till förlust av information. |
| Informationen som samlas in baserat på Data Mining av organisationer kan missbrukas mot en grupp människor. | Datalager skapas för ett enormt IT-projekt. Därför innebär det ett högt underhållssystem som kan påverka intäkterna för medelstora till småskaliga organisationer. |
| Efter framgångsrika inledande frågor kan användare ställa mer komplicerade frågor som skulle öka arbetsbelastningen. | Data Warehouse är komplicerat att implementera och underhålla. |
| Organisationer kan dra nytta av detta analysverktyg genom att utrustaping relevant och användbar kunskapsbaserad information. | Data warehouse lagrar en stor mängd historisk data som hjälper användare att analysera olika tidsperioder och trender för att göra framtida förutsägelser. |
| Organisationer behöver spendera mycket av sina resurser för utbildnings- och implementeringssyfte. verktyg för datautvinning, datautvinningsverktyg fungerar på olika sätt på grund av olika algoritmer som används i deras design. | I Data Warehouse poolas data från flera källor. Data måste rengöras och omvandlas. Detta kan vara en utmaning. |
| Datautvinningsmetoderna är kostnadseffektiva och effektiva jämfört med andra statistiska dataapplikationer. | Data Warehouses ansvar är att förenkla alla typer av affärsdata. Det mesta av arbetet som kommer att göras från användarens sida är att mata in rådata. |
| En annan viktig fördel med datautvinningstekniker är identifieringen av fel som kan leda till förluster. Genererad data kan användas för att upptäcka en drop-in försäljning. | Data warehouse tillåter användare att komma åt kritisk data från antalet källor på en enda plats. Därför sparar det användarens tid för att hämta data från flera källor. |
| Datautvinning hjälper till att generera handlingsbara strategier som bygger på datainsikter. | När du väl matat in information i ett datalagersystem är det osannolikt att du förlorar något. track av dessa data igen. Du behöver göra en snabb sökning, det hjälper dig att hitta rätt statistisk information. |
Varför använda Data Warehouse?
Några av de viktigaste anledningarna till att använda Data Warehouse är:
- Integrerar många datakällor och hjälper till att minska stressen på ett produktionssystem.
- Optimerad data för läsåtkomst och på varandra följande diskskanningar.
- Data Warehouse hjälper till att skydda data från källsystemuppgraderingar.
- Tillåter användare att utföra master Data Management.
- Förbättra datakvaliteten i källsystem.
Varför använda Data mining?
Några av de viktigaste skälen till att använda Data mining är:
- Upprätta relevans och relationer mellan data. Använd denna information för att generera lönsamma insikter
- Företag kan fatta välgrundade beslut snabbt
- Hjälper att hitta ovanlig butikping mönster i livsmedelsbutiker.
- Optimera webbplatsaffärer genom att tillhandahålla skräddarsydda erbjudanden till varje besökare.
- Hjälper till att mäta kundens svarsfrekvens i företagsmarknadsföring.
- Skapa och underhålla nya kundgrupper i marknadsföringssyfte.
- Förutsäg kundavhopp, som vilka kunder som är mer benägna att byta till en annan leverantör inom den närmaste framtiden.
- Gör skillnad på lönsamma och olönsamma kunder.
- Identifiera alla typer av misstänkt beteende, som en del av en bedrägeriupptäcktsprocess.
