Datavarehuse VS Datamining - 4 Awesome sammenligninger

Forskel mellem datalagring og datamining

Et datavarehus er et miljø, hvor vigtige data fra flere kilder gemmes under et enkelt skema. Det bruges derefter til rapportering og analyse. Data Warehouse er en relationsdatabase, der er designet til forespørgsel og analyse snarere end til transaktionsbehandling. Det indeholder normalt historiske data, der stammer fra transaktionsdata. Mens et datavarehus er bygget til at understøtte styringsfunktioner.

Data Mining bruges til at udtrække nyttige oplysninger og mønstre fra data. Datamining kan udføres med en hvilken som helst traditionel database, men da et datavarehus indeholder kvalitetsdata, er det godt at have dataudvinding over datavarehussystemet. Data Mining understøtter videnopdagelse ved at finde skjulte mønstre og tilknytninger, konstruere analytiske modeller, udføre klassificering og forudsigelse.

Lad os forstå forskellen mellem datalagring og datamining i detaljeret

Nøglefunktioner:

Data varehus:

De vigtigste funktioner i et datavarehus diskuteres nedenfor:

Emneorienteret: Et datavarehus er fagorienteret, da det giver viden omkring et emne snarere end organisationens løbende drift. Disse emner kan være et produkt, kunder, leverandører, salg, indtægter osv. Et datavarehus fokuserer på modellering og analyse af data til beslutningstagning.
Integreret : Et datavarehus er konstrueret ved at kombinere data fra heterogene kilder såsom relationelle databaser, flade filer osv.
Tidsvariant: Dataene, der findes i datavarehuset, giver information om en bestemt tidsperiode.
Ikke-flygtig : Ikke-flygtig middel, data, når de først er indtastet i lageret, bør ikke ændres.

Fordelene ved datavarehouse:

Konsekvente og kvalitetsdata
Omkostningsreduktion
Mere rettidig datatilgang
Forbedret ydelse og produktivitet

Data Mining:

De vigtigste funktioner i Data mining er diskuteret nedenfor:

Automatisk opdagelse af mønstre
Forudsigelse af sandsynlige resultater
Oprettelse af handlingsmæssige oplysninger
Fokus på store datasæt og databaser

Fordelene ved data mining:

Direkte markedsføring: Evnen til at forudsige, hvem der mest sandsynligt vil være interesseret i hvilke produkter
Trendanalyse: At forstå trends på markedet er en strategisk fordel, fordi det hjælper med at reducere omkostninger og aktualitet til markedet.
Opsporing af svig: Datamineringsmetoder kan hjælpe med at finde ud af, hvilke forsikringskrav, mobiltelefonopkald eller kreditkortkøb der sandsynligvis vil være svigagtige.
Prognoser på finansielle markeder: Dataminingsteknikker bruges i vid udstrækning til at hjælpe med at modellere finansielle markeder.

Head to HeadSammenligning mellem datavarehuse vs datamining (infografik)

Nedenfor er Top 4-sammenligningen mellem datalagring og datamining

Vigtige forskelle mellem datalagring og datamining

Nogle af de største forskelle mellem datavarehuse og datamining er nævnt nedenfor:

Datavarehousing er processen med at udtrække og lagre data for at gøre det lettere at rapportere. Mens datamining er brugen af mønstergenkendelseslogik til at identificere tendenser inden for et eksempeldatasæt, er en typisk brug af datamining at identificere svig og at markere usædvanlige mønstre i opførsel. For eksempel giver kreditkortselskab dig en advarsel, når du handler fra et andet geografisk sted, som du ikke har brugt tidligere. Denne bedrageri afsløring er mulig på grund af data mining.
Den største forskel mellem datalagring og datamining er, at datalagring er processen med at samle og organisere data i en fælles database, mens datamining er processen med at udtrække meningsfulde data fra den database. Data mining kan kun udføres, når datalagring er afsluttet .
Datavarehus er depotet til lagring af data. På den anden side er data mining et bredt sæt aktiviteter, der bruges til at afdække mønstre og give mening til disse data.
Datavarehus er kun at udtrække data fra forskellige kilder, rense dataene og opbevare dem på lageret. Mens dataudvinding har til formål at undersøge eller undersøge dataene ved hjælp af forespørgsler.

For eksempel gemmer et datalager i en virksomhed alle relevante oplysninger om projekter og medarbejdere. Ved hjælp af Data mining kan man bruge disse data til at generere forskellige rapporter som fortjeneste genereret osv.

Datavarehus er en arkitektur, hvorimod datamining er en proces, der er et resultat af forskellige aktiviteter til at opdage de nye mønstre.
Et datavarehus er en teknik til at organisere data, så der skal være virksomhedernes troværdighed og integritet, men Data mining er nyttig til at udtrække meningsfulde mønstre, som de ikke findes, nødvendigvis ved kun at behandle data eller forespørge data i datavarehuset.
Datavarehus indeholder integrerede og behandlede data til udførelse af data mining på tidspunktet for planlægning og beslutningstagning, men data, der opdages af data mining, resulterer i at finde mønstre, der er nyttige til fremtidige forudsigelser.
Datavarehus understøtter grundlæggende statistisk analyse. Oplysninger, der hentes fra data mining, er nyttige i opgaver som markedssegmentering, kundeprofilering, kreditrisikoanalyse, bedrageri afsløring osv.
Data warehousing er processen med at samle alle relevante data sammen, mens Data mining er processen med at analysere ukendte datamønstre.
Datavarehus lagrer normalt mange måneder eller år med data. Dette er for at understøtte historisk analyse. Data mining er brugen af mønstergenkendelseslogik til at identificere tendensen inden for et eksempeldatasæt.

Dataopbevaring sammenlignet tabel med datamineringssamling

Datavarehousing	Datamining
Det er en proces, der bruges til at integrere data fra flere kilder og derefter kombinere dem i en enkelt database.	Det er processen, der bruges til at udtrække nyttige mønstre og forhold fra en enorm mængde data.
Det giver organisationen en mekanisme til at gemme enorme mængder data.	Data mining-teknikker anvendes på datavarehus for at opdage nyttige mønstre.
Denne proces skal finde sted inden data mining processen, fordi den samler og organiserer data i en fælles database.	Denne proces finder altid sted efter datalagringsprocessen, fordi den kræver kompilerede data for at udtrække nyttige mønstre.
Denne proces udføres udelukkende af ingeniører.	Denne proces udføres af forretningsbrugere ved hjælp af ingeniører.

Konklusion - Data Warehousing vs Data Mining

Forskelle mellem dataindvinding og datalagring er systemdesign, en anvendt metode og formålet. Datalagring er en proces, der skal forekomme, inden nogen dataudvikling kan finde sted. Et datavarehus er det "miljø", hvor en dataminingproces muligvis finder sted. Til sidst kan det siges, at et datavarehus organiserer data effektivt, så dataene kan udvindes.

Anbefalet artikel

Dette har været en guide til Data Warehousing vs Data Mining, deres betydning, sammenligning mellem hoved og hoved, nøgleforskelle, sammenligningstabel og konklusion. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -