ความแตกต่างระหว่างการขุดข้อมูลและคลังข้อมูล

ความแตกต่างที่สำคัญระหว่างการขุดข้อมูลและคลังข้อมูล

  • การขุดข้อมูลถือเป็นกระบวนการดึงข้อมูลจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ในขณะที่คลังข้อมูลเป็นกระบวนการรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องทั้งหมดไว้ด้วยกัน
  • การทำเหมืองข้อมูลเป็นกระบวนการวิเคราะห์รูปแบบข้อมูลที่ไม่รู้จัก ในขณะที่คลังข้อมูลเป็นเทคนิคในการรวบรวมและจัดการข้อมูล
  • การทำเหมืองข้อมูลมักจะทำโดยผู้ใช้ทางธุรกิจโดยได้รับความช่วยเหลือจากวิศวกร ในขณะที่คลังข้อมูลเป็นกระบวนการที่ต้องเกิดขึ้นก่อนที่จะมีการขุดข้อมูลใด ๆ เกิดขึ้น
  • การทำเหมืองข้อมูลช่วยให้ผู้ใช้สามารถถามคำถามที่ซับซ้อนมากขึ้นซึ่งจะเพิ่มภาระงานในขณะที่ Data Warehouse มีความซับซ้อนในการใช้งานและบำรุงรักษา
  • การขุดข้อมูลช่วยสร้างรูปแบบการแนะนำปัจจัยสำคัญ เช่น นิสัยการซื้อของลูกค้า ในขณะที่ Data Warehouse มีประโยชน์สำหรับระบบธุรกิจปฏิบัติการ เช่น ระบบ CRM เมื่อคลังสินค้าถูกรวมเข้าด้วยกัน
ความแตกต่างระหว่างการขุดข้อมูลและคลังข้อมูล
ความแตกต่างระหว่างการขุดข้อมูลและคลังข้อมูล

คลังข้อมูลคืออะไร?

คลังข้อมูลเป็นเทคนิคในการรวบรวมและจัดการข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจที่มีความหมาย เป็นการผสมผสานระหว่างเทคโนโลยีและส่วนประกอบที่ช่วยให้สามารถใช้ข้อมูลเชิงกลยุทธ์ได้

คลังข้อมูล คือการจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากในระบบอิเล็กทรอนิกส์โดยธุรกิจ ซึ่งออกแบบมาเพื่อการสอบถามและวิเคราะห์แทนการประมวลผลธุรกรรม เป็นกระบวนการแปลงข้อมูลให้เป็นสารสนเทศและทำให้ข้อมูลนั้นพร้อมใช้งานสำหรับการวิเคราะห์ของผู้ใช้

การทำเหมืองข้อมูลคืออะไร?

การทำเหมืองข้อมูลกำลังมองหารูปแบบที่ซ่อนอยู่ ถูกต้อง และอาจมีประโยชน์ในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ การทำเหมืองข้อมูล เป็นเรื่องเกี่ยวกับการค้นพบความสัมพันธ์ที่ไม่สงสัย/ไม่ทราบมาก่อนระหว่างข้อมูล

เป็นทักษะแบบสหสาขาวิชาชีพที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่อง สถิติ AI และเทคโนโลยีฐานข้อมูล

ข้อมูลเชิงลึกที่ดึงมาจาก Data mining สามารถใช้สำหรับการตลาด การตรวจจับการฉ้อโกง และการค้นพบทางวิทยาศาสตร์ ฯลฯ

ความแตกต่างระหว่างการขุดข้อมูลและคลังข้อมูล

นี่คือข้อแตกต่างหลักระหว่าง Data Mining และ Data Warehouse

การทำเหมืองข้อมูล คลังข้อมูล
การทำเหมืองข้อมูลเป็นกระบวนการวิเคราะห์รูปแบบข้อมูลที่ไม่รู้จัก คลังข้อมูลคือระบบฐานข้อมูลที่ออกแบบมาเพื่อการวิเคราะห์แทนงานธุรกรรม
การทำเหมืองข้อมูลเป็นวิธีการเปรียบเทียบข้อมูลจำนวนมากเพื่อค้นหารูปแบบที่ถูกต้อง คลังข้อมูลเป็นวิธีการรวมศูนย์ข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ ให้เป็นที่เก็บเดียวกัน
การทำเหมืองข้อมูลมักทำโดยผู้ใช้ทางธุรกิจโดยได้รับความช่วยเหลือจากวิศวกร คลังข้อมูลเป็นกระบวนการที่ต้องเกิดขึ้นก่อนที่จะทำการขุดข้อมูลใดๆ
การทำเหมืองข้อมูลถือเป็นกระบวนการดึงข้อมูลจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ในทางกลับกัน การจัดเก็บข้อมูลในคลังข้อมูลเป็นกระบวนการรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องทั้งหมดไว้ด้วยกัน
ประโยชน์ที่สำคัญที่สุดประการหนึ่งของเทคนิคการขุดข้อมูลคือการตรวจจับและระบุข้อผิดพลาดในระบบ ข้อดีประการหนึ่งของ Data Warehouse คือความสามารถในการอัปเดตอย่างต่อเนื่อง นั่นเป็นเหตุผลว่าทำไมจึงเหมาะสำหรับเจ้าของธุรกิจที่ต้องการคุณสมบัติที่ดีที่สุดและใหม่ล่าสุด
การขุดข้อมูลช่วยสร้างรูปแบบการชี้แนะของปัจจัยสำคัญ เช่น นิสัยการซื้อของลูกค้า ผลิตภัณฑ์ การขาย เพื่อให้บริษัทสามารถปรับเปลี่ยนการดำเนินการและการผลิตที่จำเป็นได้ Data Warehouse เพิ่มมูลค่าพิเศษให้กับระบบธุรกิจปฏิบัติการ เช่น ระบบ CRM เมื่อมีการบูรณาการคลังข้อมูล
เทคนิคการขุดข้อมูลไม่เคยมีความแม่นยำ 100% และอาจก่อให้เกิดผลกระทบร้ายแรงในบางเงื่อนไข ในคลังข้อมูล มีโอกาสสูงที่ข้อมูลที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์โดยองค์กรอาจไม่สามารถรวมเข้ากับคลังข้อมูลได้ อาจทำให้ข้อมูลสูญหายได้ง่าย
ข้อมูลที่รวบรวมจาก Data Mining โดยองค์กรต่างๆ สามารถนำไปใช้ในทางที่ผิดกับกลุ่มบุคคลได้ คลังข้อมูลถูกสร้างขึ้นสำหรับโครงการไอทีขนาดใหญ่ ดังนั้นจึงเกี่ยวข้องกับระบบการบำรุงรักษาที่สูงซึ่งอาจส่งผลกระทบต่อรายได้ขององค์กรขนาดกลางถึงขนาดเล็ก
หลังจากการสืบค้นเบื้องต้นสำเร็จ ผู้ใช้อาจถามคำถามที่ซับซ้อนมากขึ้นซึ่งจะเพิ่มภาระงาน Data Warehouse มีความซับซ้อนในการใช้งานและบำรุงรักษา
องค์กรจะได้รับประโยชน์จากเครื่องมือวิเคราะห์นี้โดยจัดเตรียมข้อมูลตามความรู้ที่เกี่ยวข้องและนำไปใช้ได้ คลังข้อมูลจัดเก็บข้อมูลในอดีตจำนวนมากซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถวิเคราะห์ช่วงเวลาและแนวโน้มที่แตกต่างกันสำหรับการคาดการณ์ในอนาคต
องค์กรต่างๆ จำเป็นต้องใช้ทรัพยากรจำนวนมากเพื่อวัตถุประสงค์ในการฝึกอบรมและการนำไปปฏิบัติ เครื่องมือขุดข้อมูลเครื่องมือการขุดข้อมูลทำงานในลักษณะที่แตกต่างกันเนื่องมาจากอัลกอริทึมที่แตกต่างกันที่ใช้ในการออกแบบ ในคลังข้อมูล ข้อมูลจะถูกรวบรวมจากหลายแหล่ง ข้อมูลจำเป็นต้องได้รับการทำความสะอาดและแปลง นี่อาจเป็นความท้าทาย
วิธีการขุดข้อมูลนั้นคุ้มต้นทุนและมีประสิทธิภาพเมื่อเปรียบเทียบกับแอปพลิเคชันข้อมูลสถิติอื่น ๆ ความรับผิดชอบของคลังข้อมูลคือการลดความซับซ้อนของข้อมูลธุรกิจทุกประเภท งานส่วนใหญ่ที่ผู้ใช้จะทำคือการป้อนข้อมูลดิบ
ประโยชน์ที่สำคัญอีกประการหนึ่งของเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลคือการระบุข้อผิดพลาดซึ่งอาจนำไปสู่การสูญเสียได้ ข้อมูลที่สร้างขึ้นสามารถใช้เพื่อตรวจจับการขายแบบหล่นลง คลังข้อมูลช่วยให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงข้อมูลสำคัญจากแหล่งที่มาหลายแห่งได้ในที่เดียว ดังนั้นจึงช่วยประหยัดเวลาของผู้ใช้ในการดึงข้อมูลจากหลายแหล่ง
การทำเหมืองข้อมูลช่วยสร้างกลยุทธ์ที่สามารถดำเนินการได้ซึ่งสร้างขึ้นจากข้อมูลเชิงลึก เมื่อคุณป้อนข้อมูลใด ๆ ลงในระบบคลังข้อมูลแล้ว คุณจะไม่มีทางพลาดการติดตามข้อมูลนี้อีก คุณต้องดำเนินการค้นหาอย่างรวดเร็ว ช่วยให้คุณค้นหาข้อมูลทางสถิติที่ถูกต้อง

เหตุใดจึงต้องใช้คลังข้อมูล

เหตุผลที่สำคัญที่สุดบางประการในการใช้คลังข้อมูลคือ:

  • ผสานรวมแหล่งข้อมูลมากมายและช่วยลดความเครียดในระบบการผลิต
  • ข้อมูลที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับการเข้าถึงการอ่านและการสแกนดิสก์ติดต่อกัน
  • Data Warehouse ช่วยปกป้องข้อมูลจากการอัพเกรดระบบต้นทาง
  • อนุญาตให้ผู้ใช้ดำเนินการจัดการข้อมูลหลัก
  • ปรับปรุงคุณภาพข้อมูลในระบบต้นทาง

ทำไมต้องใช้การขุดข้อมูล?

เหตุผลที่สำคัญที่สุดบางประการในการใช้ Data mining คือ:

  • สร้างความเกี่ยวข้องและความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล ใช้ข้อมูลนี้เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่ทำกำไร
  • ธุรกิจสามารถตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลรอบด้านได้อย่างรวดเร็ว
  • ช่วยค้นหารูปแบบการซื้อของที่ผิดปกติในร้านขายของชำ
  • เพิ่มประสิทธิภาพธุรกิจเว็บไซต์โดยมอบข้อเสนอที่ปรับแต่งได้ให้กับผู้เข้าชมแต่ละราย
  • ช่วยในการวัดอัตราการตอบกลับของลูกค้าในการทำตลาดธุรกิจ
  • การสร้างและรักษากลุ่มลูกค้าใหม่เพื่อวัตถุประสงค์ทางการตลาด
  • คาดการณ์การเลิกใช้บริการของลูกค้า เช่น ลูกค้ารายใดมีแนวโน้มที่จะเปลี่ยนไปใช้ซัพพลายเออร์รายอื่นในอนาคตอันใกล้นี้
  • แยกความแตกต่างระหว่างลูกค้าที่ทำกำไรและลูกค้าที่ไม่ได้ผลกำไร
  • ระบุพฤติกรรมที่น่าสงสัยทุกประเภท โดยเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการตรวจจับการฉ้อโกง