Veri Madenciliği ve Veri Ambarı Arasındaki Fark
David Carter
Veri Madenciliği ve Veri Ambarı Arasındaki Temel Fark
- Veri madenciliği, büyük veri kümelerinden veri çıkarma süreci olarak kabul edilirken, Veri Ambarı, ilgili tüm verilerin bir araya getirilmesi sürecidir.
- Veri madenciliği, bilinmeyen veri kalıplarını analiz etme sürecidir; Veri ambarı ise verileri toplama ve yönetme tekniğidir.
- Veri madenciliği genellikle iş kullanıcıları tarafından mühendislerin yardımıyla yapılır; Veri ambarı ise herhangi bir veri madenciliği gerçekleşmeden önce gerçekleşmesi gereken bir süreçtir.
- Veri madenciliği, kullanıcıların iş yükünü artıracak daha karmaşık sorgular sormasına olanak tanırken, Veri Ambarı'nın uygulanması ve bakımı karmaşıktır.
- Veri madenciliği, müşterilerin satın alma alışkanlıkları gibi önemli faktörlerin anlamlı kalıplarını oluşturmaya yardımcı olurken Veri Ambarı, aşağıdaki gibi operasyonel iş sistemleri için kullanışlıdır: CRM sistemleri depo entegre edildiğinde.
Veri ambarı nedir?
Veri ambarı, anlamlı iş öngörüleri sağlamak amacıyla çeşitli kaynaklardan veri toplamak ve yönetmek için kullanılan bir tekniktir. Verilerin stratejik kullanımına olanak sağlayan teknolojilerin ve bileşenlerin bir karışımıdır.
Veri deposu büyük miktarda bilginin, işlem gerçekleştirmek yerine sorgulama ve analiz için tasarlanmış bir işletme tarafından elektronik olarak depolanmasıdır. Verilerin bilgiye dönüştürülmesi ve analiz için kullanıcıların kullanımına sunulması sürecidir.
Veri Madenciliği Nedir?
Veri madenciliği, büyük veri kümelerinde gizli, geçerli ve potansiyel olarak yararlı kalıplar arıyor. Veri Madenciliği tamamen veriler arasında şüphelenmeyen/önceden bilinmeyen ilişkileri keşfetmeye yöneliktir.
Makine öğrenimi, istatistik, yapay zeka ve veritabanı teknolojisini kullanan çok disiplinli bir beceridir.
Veri madenciliği yoluyla elde edilen bilgiler pazarlama, sahtekarlık tespiti ve bilimsel keşif vb. amaçlarla kullanılabilir.
Veri Madenciliği ve Veri Ambarı Arasındaki Fark
Veri Madenciliği ile Veri Ambarı arasındaki temel farklar şunlardır:
| Veri Madenciliği | Veri deposu |
|---|---|
| Veri madenciliği, bilinmeyen veri kalıplarını analiz etme sürecidir. | Veri ambarı, işlemsel işler yerine analitik çalışmalar için tasarlanmış bir veritabanı sistemidir. |
| Veri madenciliği, büyük miktarda veriyi doğru kalıpları bulmak için karşılaştırmanın bir yöntemidir. | Veri ambarı, farklı kaynaklardan gelen verileri tek bir ortak depoda merkezileştirme yöntemidir. |
| Veri madenciliği genellikle iş kullanıcıları tarafından mühendislerin yardımıyla yapılır. | Veri ambarı, herhangi bir veri madenciliği yapılmadan önce gerçekleşmesi gereken bir süreçtir. |
| Veri madenciliği, büyük veri kümelerinden veri çıkarma işlemi olarak kabul edilir. | Veri ambarı ise tüm ilgili verilerin bir araya getirilmesi sürecidir. |
| Veri madenciliği tekniklerinin en önemli faydalarından biri sistemdeki hataların tespiti ve tanımlanmasıdır. | Veri Ambarı'nın artılarından biri tutarlı bir şekilde güncellenebilmesidir. Bu nedenle en iyi ve en yeni özellikleri isteyen işletme sahipleri için idealdir. |
| Veri madenciliği, önemli faktörlerin anlamlı kalıplarını oluşturmaya yardımcı olur. Müşterilerin satın alma alışkanlıkları, ürünler, satışlar gibi. Böylece firmalar işletme ve üretimde gerekli ayarlamaları yapabiliyor. | Veri Ambarı, depo entegre edildiğinde CRM sistemleri gibi operasyonel iş sistemlerine ekstra değer katar. |
| Veri madenciliği teknikleri hiçbir zaman %100 doğru değildir ve belirli durumlarda ciddi sonuçlara neden olabilir. | Veri ambarında, kuruluşun analiz için ihtiyaç duyduğu verilerin ambarla entegre edilememesi ihtimali yüksektir. Kolayca bilgi kaybına neden olabilir. |
| Kuruluşlar tarafından Veri Madenciliğine dayalı olarak toplanan bilgiler, bir grup kişiye karşı kötüye kullanılabilir. | Büyük bir BT projesi için veri ambarları oluşturulur. Bu nedenle orta ve küçük ölçekli kuruluşların gelirlerini etkileyebilecek yüksek bakım sistemi içerir. |
| Başarılı ilk sorgulardan sonra kullanıcılar iş yükünü artıracak daha karmaşık sorgular sorabilir. | Veri Ambarı'nın uygulanması ve bakımı karmaşıktır. |
| Kuruluşlar, ilgili ve kullanılabilir bilgiye dayalı bilgileri donatarak bu analitik araçtan yararlanabilirler. | Veri ambarı, kullanıcıların geleceğe yönelik tahminler yapmak için farklı zaman dilimlerini ve eğilimleri analiz etmelerine yardımcı olan büyük miktarda geçmiş veriyi saklar. |
| Kuruluşların kaynaklarının çoğunu eğitim ve Uygulama amacıyla harcamaları gerekir. veri madenciliği araçlarıVeri madenciliği araçları, tasarımlarında kullanılan farklı algoritmalar nedeniyle farklı şekillerde çalışır. | Veri ambarında veriler birden fazla kaynaktan toplanır. Verilerin temizlenmesi ve dönüştürülmesi gerekiyor. Bu bir meydan okuma olabilir. |
| Veri madenciliği yöntemleri diğer istatistiksel veri uygulamalarına göre maliyet etkin ve verimlidir. | Veri ambarının sorumluluğu her türlü iş verisini basitleştirmektir. Kullanıcı tarafında yapılacak işlerin çoğu ham verilerin girilmesidir. |
| Veri madenciliği tekniklerinin bir diğer kritik faydası ise kayıplara yol açabilecek hataların belirlenmesidir. Oluşturulan veriler, satışlardaki düşüşleri tespit etmek için kullanılabilir. | Veri ambarı, kullanıcıların çok sayıda kaynaktan kritik verilere tek bir yerden erişmesine olanak tanır. Bu nedenle kullanıcının birden fazla kaynaktan veri alma zamanından tasarruf sağlar. |
| Veri madenciliği, veri içgörülerine dayalı eyleme geçirilebilir stratejiler oluşturmaya yardımcı olur. | Veri ambarı sistemine herhangi bir bilgi girdiğinizde, bu verilerin izini bir daha kaybetme ihtimaliniz olmayacaktır. Hızlı bir arama yapmanız gerekiyorsa, doğru istatistik bilgisini bulmanıza yardımcı olur. |
Neden Veri Ambarı kullanılmalı?
Veri ambarını kullanmanın en önemli nedenlerinden bazıları şunlardır:
- Birçok veri kaynağını entegre eder ve üretim sistemindeki stresin azaltılmasına yardımcı olur.
- Okuma erişimi ve ardışık disk taramaları için Optimize Edilmiş Veriler.
- Veri Ambarı, Verilerin kaynak sistem yükseltmelerinden korunmasına yardımcı olur.
- Kullanıcıların ana Veri Yönetimi gerçekleştirmesine olanak tanır.
- Kaynak sistemlerde veri kalitesini iyileştirin.
Veri madenciliği neden kullanılmalı?
Veri madenciliğini kullanmanın en önemli nedenlerinden bazıları şunlardır:
- Veriler arasında ilgi ve ilişkiler kurun. Kârlı öngörüler oluşturmak için bu bilgileri kullanın
- İşletmeler hızlı bir şekilde bilinçli kararlar alabilir
- Marketlerdeki alışılmadık alışveriş kalıplarını keşfetmeye yardımcı olur.
- Her ziyaretçiye özelleştirilmiş teklifler sunarak web sitesi işini optimize edin.
- Ticari pazarlamada müşterinin yanıt oranlarının ölçülmesine yardımcı olur.
- Pazarlama amacıyla yeni müşteri grupları oluşturmak ve sürdürmek.
- Müşteri kayıplarını, örneğin hangi müşterilerin yakın gelecekte başka bir tedarikçiye geçme olasılığının daha yüksek olduğunu tahmin edin.
- Kârlı ve kârsız müşteriler arasında ayrım yapın.
- Dolandırıcılık tespit sürecinin bir parçası olarak her türlü şüpheli davranışı tanımlayın.
