Dolování dat vs Skladování dat - který z nich je užitečnější

Rozdíl mezi těžbou a skladováním dat

Data jsou sbírka faktů nebo statistik o konkrétní doméně. Zpracování těchto údajů nám poskytuje informace a informace o přidávání obchodních hodnot nebo provádění výzkumu. Když jsou shromážděná data uložena ve skladu ke zpracování, nazývá se to Data Warehousing. Použití určité logiky na data uložená ve skladu se nazývá Dolování dat. Pojďme porozumět jak těžbě dat, tak skladování dat v detailu v tomto příspěvku.

Srovnání mezi hlavami mezi těžbou dat a skladováním dat (infografika)

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

Klíčové rozdíly mezi těžbou dat a skladováním dat

Následuje rozdíl mezi těžbou dat a skladováním dat

1. Účel
Data Warehouse ukládá data z různých databází a zpřístupňuje data v centrálním úložišti. Všechna data jsou očištěna po přijetí z různých zdrojů, protože se liší ve schématu, struktuře a formátu. Poté je integrován do integrálního a běžně dostupného datového úložiště. Provádí se tak, že pravidelně a systematicky zpracovává a ukládá data za účelem organizování dat z různých zdrojů.
Dolování dat se provádí na transakčních datech nebo na aktuálních datech, abychom získali znalosti o současném scénáři podnikání. Statistiky generované jako výsledek těžby poskytují jasný obraz o trendech. Tyto trendy lze ilustrativně znázornit pomocí nástrojů pro podávání zpráv.

2.Operace
Operace datového skladu: OLAP
Online analytické zpracování se provádí na datech uložených v datovém skladu.
Různé kategorie OLAP jsou ROLAP, MOLAP, HOLAP.
• ROLAP: Uloží data relační databáze pro použití dotazů na uložená data.
• MOLAP: Ukládá vícerozměrná data. Např. Array lze uložit a dotazovat.
• HOLAP: Ukládá hybridní data. To je obecně pro zpracování prvotních dat z více obchodů. Podporuje řezy, kostky, roll-up, drill-down operace pro rychlejší a optimalizovanou těžbu dat.

OLAP (datový sklad)	Těžba dat
Shromažďuje data a poskytuje souhrnnou úroveň informací o datech.	Identifikuje skrytý vzor a poskytuje podrobné informace.
Používá se k identifikaci celkového chování systému Např .: celkový zisk dosažený v roce 2018	Slouží k identifikaci chování konkrétního modulu. Např .: zisk dosažený v únorovém měsíci roku 2018
Jeho cílem je ukládání obrovského objemu dat.	Jeho cílem je identifikovat vzorce přítomné v datech za účelem poskytnutí informací.
Používá se pro zlepšení provozní efektivity.	Používá se pro zlepšení podnikání a pro rozhodování.
Aplikováno v operacích hlášení.	Aplikováno v obchodních strategiích.
Prediktivní analýzu nelze provést.	Prediktivní analýza je možná.

Operace dolování dat:
Obecně se dolování dat provádí na datech kompilací pomocí některých logických operací. Toho je dosaženo implementací algoritmů, jako jsou asociativní pravidla, shlukování a klasifikace. Používá se k identifikaci vzorců z dat k identifikaci výhod a statistik podnikání.
1. Klasifikační analýza: Používá se pro třídění dat do různých tříd. Data Analyst klasifikuje data na základě získaných znalostí.
2. Asociace Rule Learning: Používá se k identifikaci skrytého vzoru v datech k odhalení chování zákazníka, změny v podnikání a veškerého procesu prognózování.
3.Outlier Detection: Nesrovnatelné údaje někdy ukazují nějaký vzorec, který může pomoci při zlepšování podnikání. Tato data pomáhají při detekci identifikace poruchy, události a podvodů.
4. Clustering Analysis: Stupeň asociace mezi daty je velmi vysoký a jsou seskupeny do stejné kategorie nebo skupiny. Data s podobným chováním padnou na stejné místo.
5.Regresní analýza: Proces identifikace vztahu mezi daty. Všechna tato data lze shrnout a získat nějaké nové informace.
Skladování dat i dolování dat pomáhají při analýze dat a jejich standardizaci. Zlepšuje výkon systému s nízkou latencí pro zpracování dotazů a rychlejší proces generování sestav.

3.Výhody

Skladování dat	Těžba dat
Rychlejší přístup k datům	Rychlejší zpracování dat pomocí algoritmů
Zvýšený výkon systému	Zvýšená propustnost
Snadná manipulace s obrovskými daty pomocí distribuovaného úložiště	Snadno generovat zprávy pro analýzu
Integrita dat	Analýza dat

Srovnávací tabulka pro dolování dat vs. skladování dat

Skladování dat	Těžba dat
Sběr a ukládání dat z různých zdrojů.	Analýza vzorců ve shromážděných datech.
Data jsou pravidelně ukládána	Data jsou pravidelně analyzována
Velikost uložených dat je obrovská	Těžba se provádí se vzorkováním dat
Typy: Enterprise Warehouse Data Mart Virtuální sklady	Typy: Strojové učení Algoritmus Vizualizace Statistika.

Závěr - dolování dat vs. skladování dat

• Skladování pomáhá podniku ukládat data, těžba pomáhá podniku provozovat a přijímat důležitá rozhodnutí.
• Skladování je zahájeno od počáteční fáze kteréhokoli z projektů, zatímco těžba je prováděna na datech podle požadavku.
• Skladování zajišťuje utajení dat, na druhé straně těžba někdy vede k úniku dat.
• Dostupnost dat se může lišit v závislosti na zatížení podporovaném skladem; Těžba nemá problémy s dostupností dat.
• Kompilace dat vyžaduje speciální nástroje při skladování dat.
• Existuje tolik algoritmů, které mohou těžit data, pokud má analytik důkladnou znalost dat, která umožňují efektivní zpracování a analýzu dat.

Doporučený článek

To byl průvodce po těžbě dat vs. datových skladech, jejich významu, porovnání hlava-hlava, hlavní rozdíly, srovnávací tabulka a závěr. Další informace naleznete také v následujících článcích -