Data Mining vs Data warehousing - Hvilken som er mer nyttig

Forskjell mellom datamining og datalagring

Data er samlingen av fakta eller statistikk om et bestemt domene. Å behandle disse dataene gir oss informasjonen og innsikten for å legge til forretningsverdier eller for å utføre forskning. Når de innsamlede dataene er lagret i et lager for behandling, betegnes det som Data Warehousing. Å bruke litt logikk på dataene som er lagret i lageret, kalles Data mining. la oss forstå både Data Mining og Data warehousing i en detaljert i dette innlegget.

Sammenligninger fra hodet til hodet mellom datagruvering vs datavarehus (Infographics)

Nedenfor er de 4 beste sammenligningene mellom Data Mining og Data warehousing

Viktige forskjeller mellom datagruvering vs datavarehus

Følgende er forskjellen mellom Data Mining og Data warehousing

1. Hensikt
Data Warehouse lagrer data fra forskjellige databaser og gjør dataene tilgjengelige i et sentralt depot. Alle dataene blir renset etter mottak fra forskjellige kilder, da de er forskjellige i skjema, strukturer og format. Etter dette blir den integrert for å danne det integrerte og ofte tilgjengelige datalageret. Det utføres på en slik måte at det håndterer og lagrer data med jevne mellomrom og systematisk for å organisere dataene fra forskjellige kilder.
Data mining gjøres på transaksjonsdata eller aktuelle data for å få kunnskap om det nåværende scenariet for virksomheten. Statistikken generert som et resultat av gruvedrift gir et klart bilde av trendene. Disse trendene kan være representert på bildet ved hjelp av rapporteringsverktøy.

2.Operations
Datavarehus Drift: OLAP
Online analytisk prosessering utføres på dataene som er lagret i datavarehuset.
Ulike kategorier av OLAP er ROLAP, MOLAP, HOLAP.
• ROLAP: Lagrer relasjonsdatabasedataene for bruk av spørsmål på lagrede data.
• MOLAP: Lagrer flerdimensjonale data. F.eks. Array kan lagres og spørres.
• HOLAP: Lagrer hybriddataene. Dette er vanligvis for å håndtere rådataene fra flere butikker. Den støtter skive, terninger, sammenrulling, drill-down operasjoner for raskere og optimalisert data mining.

OLAP (Data Warehouse)	Datautvinning
Den samler inn data og gir et sammendrag av innsikt om dataene.	Den identifiserer det skjulte mønsteret og gir detaljert informasjon.
Det brukes til å identifisere systemets generelle oppførsel F.eks: samlet overskudd oppnådd i løpet av 2018	Den brukes til å identifisere atferden til den aktuelle modulen. F.eks: oppnådd fortjeneste i februar måned 2018
Den er rettet mot å lagre enorme datamengder.	Den er rettet mot å identifisere mønstrene som er til stede i dataene for å gi informasjon.
Den brukes til å forbedre driftseffektiviteten.	Den brukes til å forbedre virksomheten og til å ta beslutninger.
Brukes i rapporteringsoperasjoner.	Anvendt i forretningsstrategier.
Prediktiv analyse kan ikke utføres.	Prediktiv analyse er mulig.

Data gruvedrift:
Generelt utføres Data Mining på dataene ved å samle dem ved hjelp av noen logiske operasjoner. Dette oppnås ved implementering av algoritmer som assosiative regler, gruppering og klassifisering. Det brukes til å identifisere mønstre fra dataene for å identifisere fordelene og statistikken til virksomheten.
1.Klassifiseringsanalyse: Den brukes til å klassifisere dataene i forskjellige klasser. Data Analyst klassifiserer dataene basert på kunnskapen som er tilegnet.
2.Association Rule Learning: Den brukes til å identifisere det skjulte mønsteret i data for å avsløre kundens atferd, endring i virksomheten og all prognoseprosess.
3.Oltlier Detection: De uovertrufne dataene viser noen ganger noen mønstre som kan hjelpe i å forbedre virksomheten. Disse dataene hjelper deg med å oppdage identifikasjoner av feil, hendelser og svindel.
4.Slutningsanalyse: Graden av tilknytning mellom dataene er veldig høy, og de er gruppert under samme kategori eller gruppe. Dataene med lignende oppførsel vil falle på samme sted.
5.Regresjonsanalyse: Prosessen med å identifisere forholdet mellom dataene. Alle disse dataene kan oppsummeres for å få ny informasjon.
Både datavarehus og datagruver hjelper til med å analysere dataene og standardisere dem. Det forbedrer ytelsen til systemet med lav latenstid for spørringsbehandling og raskere rapportgenereringsprosess.

3. Fordeler

Datavarehus	Datautvinning
Raskere tilgang til data	Raskere databehandling ved bruk av algoritmer
Økt systemytelse	Økt gjennomstrømning
Enkel håndtering av enorme data ved distribuert lagring	Enkelt å generere rapporter for analyse
Dataintegritet	Data Analytics

Databehandling vs datalagers sammenligningstabel

Datavarehus	Datautvinning
Innsamling og lagring av data fra forskjellige kilder.	Analysere mønstrene i de innsamlede dataene.
Data lagres med jevne mellomrom	Data analyseres regelmessig
Størrelsen på lagrede data er enorm	Gruvedrift utføres med en prøvetaking av data
Typer: Enterprise Warehouse Databutikk Virtuelle lagerhus	Typer: maskinlæring algoritme visualisering Statistikk.

Konklusjon - Data Mining vs Data warehousing

• Warehousing hjelper virksomheten med å lagre dataene, Mining hjelper virksomheten til å drive og ta store beslutninger.
• Lagring startes fra den innledende fasen av noen av prosjektene, mens gruvedrift utføres på dataene per etterspørsel.
• Lagring sikrer hemmelighold av data, derimot fører gruvedrift noen ganger til datalekkasje.
• Datatilgjengelighet kan variere basert på belastningen som støttes av lageret; Gruvedrift har ingen problemer relatert til datatilgjengelighet.
• Samling av data krever spesialverktøy i datavarehus.
• Det er så mange algoritmer som er tilgjengelige for å utvinne dataene hvis analytikeren har en dyptgående kunnskap om data effektivt data kan håndteres og analyseres.

Anbefalt artikkel

Dette har vært en guide til Data Mining vs Data warehousing, deres betydning, sammenligning av Head to Head, Key Differences, Comparison Table og konklusjon. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -