Data warehousing VS Data Mining - 4 fantastiska jämförelser

Skillnaden mellan datalagring och datainrinning

Ett datavarehus är en miljö där viktiga data från flera källor lagras under ett enda schema. Det används sedan för rapportering och analys. Data Warehouse är en relationsdatabas som är utformad för fråga och analys snarare än för transaktionsbehandling. Den innehåller vanligtvis historiska data som härrör från transaktionsdata. Medan ett datavarehus är byggt för att stödja hanteringsfunktioner.

Data Mining används för att extrahera användbar information och mönster från data. Data mining kan utföras med vilken traditionell databas som helst, men eftersom ett datalager innehåller kvalitetsdata är det bra att ha data mining över datavarehussystemet. Data Mining stöder kunskapens upptäckt genom att hitta dolda mönster och associeringar, konstruera analytiska modeller, utföra klassificering och förutsägelse.

Låt oss förstå skillnaden mellan datalagring och datainriktning i detalj

Nyckelfunktioner:

Datalager:

De viktigaste funktionerna i ett datavarehus diskuteras nedan:

Ämneorienterad: Ett datalager är ämnesorienterat eftersom det ger kunskap kring ett ämne snarare än organisationens pågående verksamhet. Dessa ämnen kan vara en produkt, kunder, leverantörer, försäljning, intäkter etc. Ett datalager fokuserar på modellering och analys av data för beslutsfattande.
Integrerad : Ett datalager konstrueras genom att kombinera data från heterogena källor som relationsdatabaser, platta filer etc.
Tidsvariant: Data som finns i datalageret ger information om en viss tidsperiod.
Icke-flyktiga : Icke-flyktiga medel, uppgifter som väl har lagts in i lagret bör inte ändras.

Fördelarna med Data Warehouse:

Konsekventa och kvalitetsdata
Kostnadsminskning
Mer snabb tillgång till data
Förbättrad prestanda och produktivitet

Databehandling:

De viktigaste funktionerna i Data mining diskuteras nedan:

Automatisk upptäckt av mönster
Förutsägelse av troliga resultat
Skapande av handlingsbar information
Fokusera på stora datamängder och databaser

Fördelarna med data mining:

Direktmarknadsföring: Förmågan att förutsäga vem som mest sannolikt är intresserad av vilka produkter
Trendanalys: Att förstå trender på marknaden är en strategisk fördel eftersom det bidrar till att minska kostnaderna och aktualiteten till marknaden.
Bedrägeri upptäckt: Data mining-tekniker kan hjälpa till att upptäcka vilka försäkringsanspråk, mobiltelefonsamtal eller kreditkortsköp som troligen är bedrägliga.
Prognoser på finansmarknader: Data mining-tekniker används i stor utsträckning för att hjälpa till att modellera finansiella marknader.

Head to Head Comparison Between Data Warehousing vs Data Mining (Infographics)

Nedan visas de 4 bästa jämförelserna mellan datalagring och datahantering

Viktiga skillnader mellan datalagring och datahantering

Några av de största skillnaderna mellan datalagring och datainrinning nämns nedan:

Data Warehousing är processen för att extrahera och lagra data för att möjliggöra enklare rapportering. Medan datakommunikation är användningen av mönsterigenkänningslogik för att identifiera trender inom ett provdataset, är en typisk användning av datakommunikation att identifiera bedrägerier och att flagga ovanliga mönster i beteende. Till exempel ger kreditkortsföretag dig en varning när du handlar från någon annan geografisk plats som du inte har använt tidigare. Denna upptäckt av bedrägerier är möjlig på grund av datainsamling.
Den huvudsakliga skillnaden mellan datalagring och datalagring är att datalagring är processen för att sammanställa och organisera data i en gemensam databas, medan datakommunikation är processen för att extrahera meningsfull data från den databasen. Data mining kan endast göras när datalagring är klar .
Datavarehus är förvaret för att lagra data. Å andra sidan är data mining en bred uppsättning aktiviteter som används för att avslöja mönster och ge mening till dessa data.
Datalagring är bara att extrahera data från olika källor, rengöra data och lagra dem i lagret. Medan data mining syftar till att undersöka eller utforska data med hjälp av frågor.

Ett datalager i ett företag lagrar till exempel all relevant information om projekt och anställda. Med data mining kan man använda dessa data för att generera olika rapporter som genererade vinster etc.

Datavaruhus är en arkitektur medan datahantering är en process som är ett resultat av olika aktiviteter för att upptäcka de nya mönstren.
Ett datalager är en teknik för att organisera data så att det bör finnas företags trovärdighet och integritet, men Data mining är till hjälp för att extrahera meningsfulla mönster som de inte hittar, nödvändigtvis genom att bara bearbeta data eller fråga data i datalageret.
Datavarehus innehåller integrerade och bearbetade data för att utföra datahantering vid tidpunkten för planering och beslutsfattande, men data som upptäcks av datainsamling resulterar i att hitta mönster som är användbara för framtida förutsägelser.
Datavarehus stöder grundläggande statistisk analys. Informationen som hämtas från data mining är användbar i uppgifter som marknadssegmentering, kundprofilering, kreditriskanalys, bedrägeri upptäckt etc.
Datalagring är processen för att samla all relevant information tillsammans, medan Data mining är processen för att analysera okända datamönster.
Datalager lagrar vanligtvis många månader eller år med data. Detta är för att stödja historisk analys. Datamining är användningen av mönsterigenkänningslogik för att identifiera trenden inom ett provdataset.

Tabell för datalagring jämfört med datainsamling

Datalagring	Data Mining
Det är en process som används för att integrera data från flera källor och sedan kombinera dem i en enda databas.	Det är processen som används för att extrahera användbara mönster och relationer från en enorm mängd data.
Det ger organisationen en mekanism för att lagra enorma mängder data.	Data mining-tekniker används på datalager för att upptäcka användbara mönster.
Den här processen måste ske innan datainsamlingsprocessen eftersom den sammanställer och organiserar data i en gemensam databas.	Denna process sker alltid efter datalagringsprocessen eftersom den kräver sammanställd data för att extrahera användbara mönster.
Denna process utförs enbart av ingenjörer.	Denna process utförs av affärsanvändare med hjälp av ingenjörer.

Slutsats - Data Warehousing vs Data Mining

Skillnader mellan data mining och data warehousing är systemdesignen, en metod som används och syftet. Datalagring är en process som måste ske innan någon datautvinning kan äga rum. Ett datalager är den "miljön" där en datakommunikationsprocess kan ske. Slutligen kan man säga att ett datalager organiserar data effektivt så att data kan brytas.

Rekommenderad artikel

Detta har varit en guide till datavarehousing mot dataanläggning, deras betydelse, jämförelse mellan huvud och huvud, viktiga skillnader, jämförelsetabell och slutsats. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -