Data Warehousing VS Data Mining - 4 úžasná srovnání

Rozdíl mezi datovým skladováním a těžbou dat

Datový sklad je prostředí, ve kterém jsou základní data z více zdrojů uložena v rámci jednoho schématu. Poté se používá pro hlášení a analýzu. Data Warehouse je relační databáze, která je určena spíše pro dotazování a analýzu než pro zpracování transakcí. Obvykle obsahuje historická data odvozená z transakčních dat. Zatímco datový sklad je postaven pro podporu funkcí správy.

Data Mining se používá k extrahování užitečných informací a vzorů z dat. Dolování dat lze provádět pomocí jakékoli tradiční databáze, ale protože datový sklad obsahuje kvalitní data, je dobré mít dolování dat přes systém datového skladu. Data Mining podporuje vyhledávání znalostí tím, že najde skryté vzorce a asociace, konstruuje analytické modely, provádí klasifikaci a predikci.

Pojďme podrobně porozumět rozdílu mezi datovým skladováním a těžbou dat

Klíčové vlastnosti:

Datový sklad:

Klíčové vlastnosti datového skladu jsou diskutovány níže:

Orientace na předmět: Datový sklad je zaměřen na předmět, protože poskytuje znalosti o subjektu spíše než o probíhajících operacích organizace. Těmito subjekty mohou být produkt, zákazníci, dodavatelé, prodej, tržby atd. Datový sklad se zaměřuje na modelování a analýzu dat pro rozhodování.
Integrovaný : Datový sklad je vytvořen kombinací dat z heterogenních zdrojů, jako jsou relační databáze, ploché soubory atd.
Time-Variant: Data přítomná v datovém skladu poskytují informace s ohledem na konkrétní časové období.
Netěkavé : Netěkavé znamená, že by se údaje po vstupu do skladu neměly měnit.

Výhody datového skladu:

Důsledné a kvalitní údaje
Snižování nákladů
Včasnější přístup k datům
Vylepšený výkon a produktivita

Těžba dat:

Hlavní rysy dolování dat jsou popsány níže:

Automatické objevování vzorů
Predikce pravděpodobných výsledků
Vytváření akčních informací
Zaměřte se na velké soubory dat a databáze

Výhody dolování dat:

Přímý marketing: Schopnost předpovídat, kdo je s největší pravděpodobností zajímá o jaké produkty
Analýza trendů: Porozumění trendům na trhu je strategická výhoda, protože pomáhá snižovat náklady a včasnost uvádění na trh.
Detekce podvodů: Techniky dolování dat mohou pomoci zjistit, které pojistné události, mobilní telefonní hovory nebo nákupy kreditních karet budou pravděpodobně podvodné.
Prognózy na finančních trzích: Techniky dolování dat jsou široce používány, aby pomohly modelovat finanční trhy.

Komparace mezi skladováním dat a těžbou dat (infografika)

Níže je uvedeno top 4 srovnání mezi datovým skladováním a těžbou dat

Klíčové rozdíly mezi datovým skladováním a těžbou dat

Níže jsou uvedeny některé z hlavních rozdílů mezi datovým skladováním a těžbou dat:

Data Warehousing je proces extrahování a ukládání dat, který umožňuje snadnější reporting. Zatímco dolování dat je použití logiky rozpoznávání vzorů k identifikaci trendů ve vzorové sadě dat, typickým využitím dolování dat je identifikace podvodů a označení neobvyklých vzorců chování. Například společnost vydávající kreditní karty vám poskytne upozornění, když provádíte transakce z jiného geografického umístění, které jste dosud nepoužili. Tato detekce podvodů je možná díky těžbě dat.
Hlavní rozdíl mezi datovým skladováním a těžbou dat spočívá v tom, že datové skladování je proces kompilace a organizování dat do jedné společné databáze, zatímco dolování dat je proces extrahování smysluplných dat z této databáze. Dolování dat lze provést až po dokončení skladování dat .
Úložiště dat je úložiště pro ukládání dat. Na druhou stranu je dolování dat širokým souborem činností, které se používají k odhalování vzorů a dávají těmto datům smysl.
Skladování dat je pouze extrahování dat z různých zdrojů, čištění dat a jejich uložení do skladu. Cílem těžby dat je zkoumat nebo prozkoumat data pomocí dotazů.

Například datový sklad společnosti ukládá všechny relevantní informace o projektech a zaměstnancích. Pomocí dolování dat lze tato data použít ke generování různých přehledů, jako jsou generované zisky atd.

Datový sklad je architektura, zatímco dolování dat je proces, který je výsledkem různých aktivit pro objevování nových vzorců.
Datový sklad je technika organizování dat tak, aby existovala důvěryhodnost a integrita společnosti, ale dolování dat je užitečné při získávání smysluplných vzorů, které nejsou nalezeny, nutně pouze zpracováním dat nebo dotazováním dat v datovém skladu.
Datový sklad obsahuje integrovaná a zpracovaná data pro provádění dolování dat v době plánování a rozhodování, ale data objevená pomocí dolování dat vedou k nalezení vzorů, které jsou užitečné pro budoucí předpovědi.
Datový sklad podporuje základní statistickou analýzu. Informace získané z dolování dat jsou užitečné při úkolech, jako je segmentace trhu, profilování zákazníků, analýza úvěrového rizika, detekce podvodů atd.
Skladování dat je proces sdružování všech relevantních dat dohromady, zatímco dolování dat je proces analýzy neznámých vzorců dat.
Datové sklady obvykle ukládají data mnoho měsíců nebo let. To má podpořit historickou analýzu. Dolování dat je použití logiky rozpoznávání vzorů k identifikaci trendu ve vzorové sadě dat.

Srovnávací tabulka porovnávání dat a skladování

Skladování dat	Těžba dat
Je to proces, který se používá k integraci dat z více zdrojů a poté k jejich sloučení do jediné databáze.	Je to proces, který se používá k extrahování užitečných vzorců a vztahů z obrovského množství dat.
Poskytuje organizaci mechanismus pro ukládání obrovského množství dat.	Techniky dolování dat se používají na datový sklad, aby se zjistily užitečné vzory.
Tento proces musí proběhnout před procesem dolování dat, protože kompiluje a organizuje data do společné databáze.	Tento proces vždy probíhá po procesu skladování dat, protože k získání užitečných vzorů vyžaduje kompilovaná data.
Tento proces provádějí výhradně inženýři.	Tento proces provádějí firemní uživatelé za pomoci techniků.

Závěr - Skladování dat vs dolování dat

Rozdíly mezi dolováním dat a skladováním dat jsou návrhy systémů, použitá metodika a účel. Skladování dat je proces, ke kterému musí dojít, než dojde k jakékoli těžbě dat. Datový sklad je „prostředí“, ve kterém by mohl probíhat proces dolování dat. Konečně lze říci, že datový sklad data organizuje efektivně, takže je možné data těžit.

Doporučený článek

Byl to průvodce skladováním dat vs. těžbou dat, jejich významem, srovnáváním mezi dvěma hlavami, klíčovými rozdíly, srovnávací tabulkou a závěrem. Další informace naleznete také v následujících článcích -