Skillnad mellan dataanläggning och datalagring
Data är insamling av fakta eller statistik om en viss domän. Bearbetning av dessa data ger oss information och insikter för att lägga till affärsvärden eller för att utföra forskning. När de insamlade uppgifterna lagras i ett lager för bearbetning benämns det som datavarehousing. Att tillämpa en del logik på data lagrade i lagret kallas Data mining. låt oss förstå både Data Mining och Data warehousing i en detaljerad i det här inlägget.
Jämförelse mellan head-to-head-data mellan datakommunikation och datalagring (Infographics)
Nedan visas de 4 bästa jämförelserna mellan Data Mining och Data warehousing
Viktiga skillnader mellan dataanläggning och datalagring
Följande är skillnaden mellan Data Mining och Data warehousing
1. Syfte
Data Warehouse lagrar data från olika databaser och gör data tillgängliga i ett centralt arkiv. All data rengörs efter mottagande från olika källor eftersom de skiljer sig åt i scheman, strukturer och format. Efter detta är det integrerat för att bilda det integrerade och vanligt tillgängliga datalagret. Det utförs på ett sådant sätt att det hanterar och lagrar data regelbundet och systematiskt för att organisera data från olika källor.
Data mining görs på transaktionsdata eller aktuella data för att få kunskap om det nuvarande scenariot för verksamheten. Statistiken som genereras som resultat av gruvdrift ger en tydlig bild av trenderna. Dessa trender kan representeras på bild med hjälp av rapporteringsverktyg.
2.Operations
Datalager Drift: OLAP
Online analytisk bearbetning görs på de data som lagras i datalageret.
Olika kategorier av OLAP är ROLAP, MOLAP, HOLAP.
• ROLAP: Lagrar relationsdatabasdata för att tillämpa frågor på lagrade data.
• MOLAP: lagrar multidimensionell data. Exempel: Array kan lagras och fråges.
• HOLAP: Lagrar hybriddata. Detta är vanligtvis för att hantera rådata från flera butiker. Det stöder skiv-, tärnings-, roll-up-, borrningsoperationer för snabbare och optimerad data mining.
| OLAP (Data Warehouse) | Data Mining |
| Den samlar in data och ger insikter om sammanfattningsnivå om uppgifterna. | Den identifierar det dolda mönstret och ger detaljerad information. |
| Det används för att identifiera systemets övergripande beteende Exempelvis: total vinst uppnådd under 2018 | Den används för att identifiera beteendet hos den specifika modulen. Exempelvis: vinst uppnådd i februari månad 2018 |
| Det syftar till att lagra en enorm mängd data. | Det syftar till att identifiera de mönster som finns i datan för att ge information. |
| Det används för att förbättra driftseffektiviteten. | Det används för att förbättra verksamheten och för att fatta beslut. |
| Tillämpas i rapporteringsverksamheten. | Tillämpas i affärsstrategier. |
| Prediktiv analys kan inte utföras. | Prediktiv analys är möjlig. |
Drift av datakommunikation:
Generellt görs Data Mining på data genom att sammanställa dem med hjälp av några logiska operationer. Detta uppnås genom implementering av algoritmer som associeringsregler, klustering och klassificering. Det används för att identifiera mönstren från uppgifterna för att identifiera fördelarna och statistiken för företaget.
1.Klassificeringsanalys: Det används för att klassificera data i olika klasser. Data Analyst klassificerar informationen utifrån den förvärvade kunskapen.
2.Association Rule Learning: Det används för att identifiera det dolda mönstret i data för att avslöja kundens beteende, förändring i affärer och alla prognoser.
3. Upptäckt av tidigare: De oöverträffade uppgifterna visar ibland ett mönster som kan hjälpa till att förbättra verksamheten. Dessa data hjälper till att upptäcka fel, händelse och bedrägeri-identifiering.
4.Slutningsanalys: Graden av associering mellan data är mycket hög och de är grupperade under samma kategori eller grupp. Uppgifterna med liknande beteende kommer att falla på samma plats.
5.Regression Analys: Processen för att identifiera förhållandet mellan data. Alla dessa data kan sammanfattas för att få lite ny information.
Både datalagring och datahantering hjälper till med att analysera data och standardisera det. Det förbättrar systemets prestanda med låg latens för frågeställning och snabbare rapportgenerationsprocess.
3.Benefits
| Datalagring | Data Mining |
| Snabbare tillgång till data | Snabbare databehandling med hjälp av algoritmer |
| Ökad systemprestanda | Ökad genomströmning |
| Enkel hantering av enorma data genom distribuerad lagring | Lätt att generera rapporter för analys |
| Dataintegritet | Data Analytics |
Data Mining vs Data warehousing Comparision Table
| Datalagring | Data Mining |
| Insamling och lagring av data från olika källor. | Analysera mönstren i insamlade data. |
| Data lagras regelbundet | Data analyseras regelbundet |
| Storleken på lagrade data är enorm | Brytningen utförs med ett sampling av data |
| Typer: Enterprise Warehouse Data Mart Virtuella lager | Typer: Machine Learning Algoritm visualisering Statistik. |
Slutsats - Data Mining vs Data warehousing
• Warehousing hjälper företaget att lagra informationen, Mining hjälper företaget att driva och fatta stora beslut.
• Lagring startas från den inledande fasen för något av projekten medan gruvdrift utförs på data enligt efterfrågan.
• Lagring säkerställer sekretess för data, å andra sidan leder gruvdrift ibland till dataläckage.
• Datatillgänglighet kan variera beroende på den last som stöds av lagret; Gruvdrift har inga problem relaterade till datatillgänglighet.
• Sammanställning av data kräver specialverktyg för datalagring.
• Det finns så många algoritmer tillgängliga för att bryta uppgifterna om analytikern har fördjupad kunskap om data effektivt data kan hanteras och analyseras.
Rekommenderad artikel
Detta har varit en guide till Data Mining vs Data warehousing, deras betydelse, jämförelse mellan huvud och huvud, viktiga skillnader, jämförelsetabell och slutsats. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- Bästa saker att lära sig om Azure Paas vs Iaas
- Data Mining Vs Statistics - Vilken som är bättre
- Karriär inom datalagring
- Data mining kontra maskininlärning - 10 bästa saker du behöver veta
- Teknik för gruvdrift för data för framgångsrikt företag
- Oracle Data Warehousing