Datamining mod datalagring - Hvilken er mere nyttig

Forskel mellem datamining og datalagring

Data er indsamlingen af fakta eller statistikker om et bestemt domæne. Behandling af disse data giver os oplysninger og indsigt til at tilføje forretningsværdier eller til at udføre forskning. Når de indsamlede data gemmes i et lager til behandling, betegnes de som datavarehousing. At anvende en vis logik på de data, der er gemt på lageret, kaldes Data mining. lad os forstå både Data Mining og Data warehousing i en detaljeret i dette indlæg.

Sammenligninger fra head to head mellem datamining og datalagring (Infographics)

Nedenfor er de øverste 4 sammenligninger mellem Data Mining og Data warehousing

Vigtige forskelle mellem datamining min datalagring

Følgende er forskellen mellem Data Mining og Data warehousing

1.Purpose
Data Warehouse gemmer data fra forskellige databaser og gør data tilgængelige i et centralt arkiv. Alle data renses efter modtagelse fra forskellige kilder, da de er forskellige i skema, strukturer og format. Efter dette er det integreret til at danne det integrerede og almindeligt tilgængelige datalager. Det udføres på en sådan måde, at det håndterer og lagrer data med jævne mellemrum og systematisk for at organisere dataene fra forskellige kilder.
Data mining udføres på transaktionsdata eller aktuelle data for at få viden om det aktuelle scenarie for virksomheden. De statistikker, der genereres som resultat af minedrift, giver et klart billede af tendenser. Disse trends kan repræsenteres på billedet ved hjælp af rapporteringsværktøjer.

2.Operations
Datalager Drift: OLAP
Online analytisk behandling udføres på de data, der er gemt i datalageret.
Forskellige kategorier af OLAP er ROLAP, MOLAP, HOLAP.
• ROLAP: Gemmer relationelle databasedata til anvendelse af forespørgsler på de lagrede data.
• MOLAP: Gemmer multidimensionelle data. F.eks. Array kan gemmes og spørges.
• HOLAP: Gemmer hybriddata. Dette er generelt til håndtering af rådata fra flere butikker. Det understøtter skive-, terning-, roll-up-, drill-down-operationer til hurtigere og optimeret data mining.

OLAP (Data Warehouse)	Datamining
Det indsamler data og giver oversigter på niveauet om dataene.	Det identificerer det skjulte mønster og giver detaljerede oplysninger.
Det bruges til at identificere systemets overordnede opførsel F.eks. Opnået samlet overskud i år 2018	Det bruges til at identificere det pågældende moduls adfærd. F.eks. Opnået fortjeneste i februar måned i år 2018
Det sigter mod at lagre enorme datamængder.	Det sigter mod at identificere de mønstre, der findes i dataene for at give information.
Det bruges til at forbedre driftseffektiviteten.	Det bruges til at forbedre virksomheden og til at tage beslutninger.
Anvendes i rapporteringsoperationer.	Anvendt i forretningsstrategier.
Prediktiv analyse kan ikke udføres.	Forudsigelig analyse er mulig.

Dataudvindingsoperation:
Generelt udføres Data Mining på dataene ved at samle dem ved hjælp af nogle logiske operationer. Dette opnås ved implementering af algoritmer såsom associeringsregler, klynger og klassificering. Det bruges til at identificere mønstre fra dataene til at identificere virksomhedens fordele og statistik.
1.Klassificeringsanalyse: Det bruges til at klassificere dataene i forskellige klasser. Data Analyst klassificerer dataene baseret på den erhvervede viden.
2.Association Rule Learning: Det bruges til at identificere det skjulte mønster i data for at afsløre kundeadfærd, ændring i forretning og al prognoseproces.
3.Udligere registrering: De uovertrufne data viser nogle gange et mønster, der kan hjælpe med at forbedre virksomheden. Disse data hjælper med at finde en identifikation af en fejl, begivenheder og svig.
4.Slutningsanalyse: Graden af tilknytning mellem dataene er meget høj, og de er samlet under samme kategori eller gruppe. Dataene med lignende opførsel falder samme sted.
5.Regressionsanalyse: Processen med at identificere forholdet mellem dataene. Alle disse data kan sammenfattes for at få nogle nye oplysninger.
Både datalagring og datamining hjælper med at analysere dataene og standardisere dem. Det forbedrer systemets ydelse med lav latenstid til forespørgselbehandling og hurtigere rapportgenerationsproces.

3.Benefits

Datavarehousing	Datamining
Hurtigere adgang til data	Hurtigere databehandling ved hjælp af algoritmer
Forøget systemydelse	Øget gennemstrømning
Nem håndtering af enorme data ved distribueret lager	Let at generere rapporter til analyse
Dataintegritet	Data Analytics

Data mining og data warehousing Sammenligningstabel

Datavarehousing	Datamining
Indsamling og lagring af data fra forskellige kilder.	Analyse af mønstre i de indsamlede data.
Data lagres med jævne mellemrum	Data analyseres regelmæssigt
Størrelsen på de lagrede data er enorm	Minedrift udføres med en sampling af data
Typer: Enterprise Warehouse Data Mart Virtuelle lagerhuse	Typer: Maskinlæring Algoritme Visualisering Statistikker.

Konklusion - Data Mining vs Data warehousing

• Oplagring hjælper virksomheden med at gemme dataene, Minedrift hjælper virksomheden med at drive og tage store beslutninger.
• Oplagring startes fra den indledende fase af et hvilket som helst af projekterne, mens minedrift udføres på dataene pr. Efterspørgsel.
• Oplagring sikrer hemmeligholdelse af data, på den anden side fører minedrift undertiden til datalækage.
• Datatilgængelighed kan variere afhængigt af den belastning, der understøttes af lageret; Minedrift har ingen problemer i forbindelse med datatilgængelighed.
• Samling af data kræver specielle værktøjer til datalagring.
• Der er så mange algoritmer, der er tilgængelige for at udnytte dataene, hvis analytikeren har indgående kendskab til data effektivt, data kan håndteres og analyseres.

Anbefalet artikel

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