Datavarehus VS Databehandling - 4 fantastiske sammenligninger

Forskjell mellom datalagring og datamining

Et datavarehus er et miljø der viktige data fra flere kilder lagres under et enkelt skjema. Det blir deretter brukt til rapportering og analyse. Data Warehouse er en relasjonsdatabase som er designet for spørring og analyse i stedet for for transaksjonsbehandling. Det inneholder vanligvis historiske data avledet fra transaksjonsdata. Mens et datavarehus er bygget for å støtte administrasjonsfunksjoner.

Data Mining brukes til å trekke ut nyttig informasjon og mønstre fra data. Data mining kan fraktes med hvilken som helst tradisjonell database, men siden et datavarehus inneholder kvalitetsdata, er det bra å ha data mining over datavarehussystemet. Data Mining støtter kunnskapsoppdagelse ved å finne skjulte mønstre og assosiasjoner, konstruere analytiske modeller, utføre klassifisering og prediksjon.

La oss forstå forskjellen mellom datalagring og datamining i detalj

Viktige funksjoner:

Datavarehus:

De viktigste funksjonene i et datavarehus blir diskutert nedenfor:

Fagorientert: Et datavarehus er fagorientert ettersom det gir kunnskap rundt et fag snarere enn organisasjonens pågående virksomhet. Disse fagene kan være et produkt, kunder, leverandører, salg, inntekter, etc. Et datavarehus fokuserer på modellering og analyse av data for beslutningstaking.
Integrert : Et datavarehus er konstruert ved å kombinere data fra heterogene kilder som relasjonsdatabaser, flatfiler, etc.
Tidsvariant: Dataene som finnes i datavarehuset gir informasjon om en bestemt tidsperiode.
Ikke-flyktig : Ikke-flyktige midler, data når de er lagt inn på lageret, bør ikke endres.

Fordelene med datavarehus:

Konsistente og kvalitetsdata
Kostnadsreduksjon
Mer rettidig datatilgang
Forbedret ytelse og produktivitet

Datautvinning:

De viktigste funksjonene i Data mining er diskutert nedenfor:

Automatisk oppdagelse av mønstre
Prediksjon av sannsynlige utfall
Oppretting av handlingsbar informasjon
Fokuser på store datasett og databaser

Fordelene med data mining:

Direkte markedsføring: Evnen til å forutsi hvem som mest sannsynlig vil være interessert i hvilke produkter
Trendanalyse: Å forstå trender på markedet er en strategisk fordel fordi det bidrar til å redusere kostnader og aktualitet til markedet.
Frauddeteksjon: Data mining-teknikker kan bidra til å oppdage hvilke forsikringskrav, mobiltelefoner eller kjøp av kredittkort som sannsynligvis vil være uredelig.
Prognoser i finansmarkeder: Dataminingsteknikker brukes mye for å hjelpe med å modellere finansmarkeder.

Head to HeadSammenligning mellom datavarehuse vs datamining (infografikk)

Nedenfor er Topp 4-sammenligningen mellom datavarehuse og datamining

Nøkkelforskjeller mellom datavarehus vs datamining

Noen av de største forskjellene mellom datavarehousing og datamining er nevnt nedenfor:

Data Warehousing er prosessen med å trekke ut og lagre data for å gjøre det lettere å rapportere. Mens datamining er bruk av mønstergjenkjenningslogikk for å identifisere trender i et eksempeldatasett, er en typisk bruk av datautvinning å identifisere svindel og å flagge uvanlige mønstre i oppførsel. For eksempel gir kredittkortselskapet deg et varsel når du handler fra et annet geografisk sted som du ikke har brukt tidligere. Denne svindeloppdagelsen er mulig på grunn av data mining.
Hovedforskjellen mellom datalagring og data mining er at datalagring er prosessen med å samle og organisere data til en felles database, mens data mining er prosessen med å trekke ut meningsfulle data fra den databasen. Databehandling kan bare gjøres når datalagring er fullført .
Datavarehus er depotet for å lagre data. På den annen side er data mining et bredt sett med aktiviteter som brukes til å avdekke mønstre, og gi mening til disse dataene.
Datavarehus er bare å trekke ut data fra forskjellige kilder, rengjøre dataene og lagre dem på lageret. Mens datagruving har som mål å undersøke eller utforske dataene ved hjelp av spørsmål.

For eksempel et datavarehus i et selskap lagrer all relevant informasjon om prosjekter og ansatte. Ved bruk av Data mining kan man bruke disse dataene til å generere forskjellige rapporter som fortjeneste generert etc.

Datavarehouse er en arkitektur, mens data mining er en prosess som er et resultat av ulike aktiviteter for å oppdage de nye mønstrene.
Et datavarehus er en teknikk for å organisere data slik at det skal være bedriftens troverdighet og integritet, men Data mining er nyttig i å trekke ut meningsfulle mønstre som ikke finnes, nødvendigvis bare ved å behandle data eller spørre data i datavarehuset.
Datavarehus inneholder integrerte og behandlede data for å utføre data mining ved planlegging og beslutningstaking, men data oppdaget av data mining resulterer i å finne mønstre som er nyttige for fremtidige spådommer.
Datavarehus støtter grunnleggende statistisk analyse. Informasjonen hentet fra data mining er nyttig i oppgaver som markedssegmentering, kundeprofilering, kredittrisikoanalyse, svindeloppdagelse etc.
Datalagring er prosessen med å samle alle relevante data sammen, mens Data mining er prosessen med å analysere ukjente datamønstre.
Datavarehus lagrer vanligvis mange måneder eller år med data. Dette for å støtte historisk analyse. Databehandling er bruk av mønstergjenkjenningslogikk for å identifisere trenden i et eksempeldatasett.

Tabell for datalagring sammenlignet med datagruver

Datavarehus	Datautvinning
Det er en prosess som brukes til å integrere data fra flere kilder og deretter kombinere dem i en enkelt database.	Det er prosessen som brukes til å trekke ut nyttige mønstre og forhold fra en enorm mengde data.
Det gir organisasjonen en mekanisme for å lagre enorme datamengder.	Databehandlingsteknikker brukes på datavarehus for å oppdage nyttige mønstre.
Denne prosessen må foregå før data mining prosessen fordi den samler og organiserer data i en felles database.	Denne prosessen foregår alltid etter datalagringsprosess fordi den krever sammensatte data for å trekke ut nyttige mønstre.
Denne prosessen utføres utelukkende av ingeniører.	Denne prosessen blir utført av forretningsbrukere ved hjelp av ingeniører.

Konklusjon - Data Warehousing vs Data Mining

Forskjeller mellom data mining og data warehousing er systemdesignene, en metodikk som brukes og formålet. Datalagring er en prosess som må skje før datautvikling kan finne sted. Et datavarehus er "miljøet" der en datavinningsprosess kan finne sted. Til slutt kan det sies at et datavarehus organiserer data effektivt slik at dataene kan utvinnes.

Anbefalt artikkel

Dette har vært en guide til Data Warehousing vs Data Mining, deres betydning, sammenligning av topp mot hod, nøkkelforskjeller, sammenligningstabell og konklusjon. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -