Data Warehousing VS Data Mining - 4 geweldige vergelijkingen

Verschil tussen datawarehousing en datamining

Een datawarehouse is een omgeving waarin essentiële gegevens uit meerdere bronnen worden opgeslagen onder één schema. Het wordt vervolgens gebruikt voor rapportage en analyse. Data Warehouse is een relationele database die is ontworpen voor query's en analyses in plaats van voor transactieverwerking. Het bevat meestal historische gegevens die zijn afgeleid van transactiegegevens. Terwijl een Data Warehouse is gebouwd om beheerfuncties te ondersteunen.

Datamining wordt gebruikt om nuttige informatie en patronen uit gegevens te extraheren. De datamining kan met elke traditionele database worden uitgevoerd, maar omdat een datawarehouse kwaliteitsdata bevat, is het goed om datamining over het datawarehouse-systeem te hebben. Datamining ondersteunt kennisontdekking door verborgen patronen en associaties te vinden, analytische modellen te construeren, classificatie en voorspelling uit te voeren.

Laten we het verschil tussen Data Warehousing en Data Mining in detail begrijpen

Belangrijkste kenmerken:

Data Warehouse:

De belangrijkste kenmerken van een Data Warehouse worden hieronder besproken:

Onderwerpgericht: een datawarehouse is onderwerpgericht omdat het kennis biedt over een onderwerp in plaats van de lopende activiteiten van de organisatie. Deze onderwerpen kunnen een product, klanten, leveranciers, verkoop, omzet, etc. zijn. Een datawarehouse richt zich op het modelleren en analyseren van gegevens voor besluitvorming.
Geïntegreerd : een datawarehouse wordt gebouwd door het combineren van gegevens uit heterogene bronnen zoals relationele databases, platte bestanden, enz.
Tijdvariant: de gegevens in het datawarehouse bieden informatie met betrekking tot een bepaalde periode.
Niet-vluchtig : Niet-vluchtig betekent dat gegevens die eenmaal in het magazijn zijn ingevoerd, niet mogen veranderen.

Voordelen van Data Warehouse:

Consistente en kwaliteitsvolle gegevens
Kostenbesparing
Meer tijdige gegevenstoegang
Verbeterde prestaties en productiviteit

Datamining:

De belangrijkste kenmerken van Data mining worden hieronder besproken:

Automatische ontdekking van patronen
Voorspelling van waarschijnlijke uitkomsten
Creatie van bruikbare informatie
Focus op grote datasets en databases

Voordelen van datamining:

Direct marketing: het vermogen om te voorspellen wie waarschijnlijk het meest geïnteresseerd is in welke producten
Trendanalyse: het begrijpen van trends in de markt is een strategisch voordeel omdat het de kosten en tijdigheid voor het in de markt helpen verminderen.
Fraudedetectie: dataminingtechnieken kunnen helpen ontdekken welke verzekeringsclaims, mobiele telefoongesprekken of creditcardaankopen waarschijnlijk frauduleus zijn.
Voorspelling op financiële markten: dataminingtechnieken worden uitgebreid gebruikt om financiële markten te helpen modelleren.

Head-to-Head Vergelijking tussen Data Warehousing versus Data Mining (Infographics)

Hieronder vindt u de Top 4-vergelijking tussen Data Warehousing versus Data Mining

Belangrijkste verschillen tussen Data Warehousing versus Data Mining

Enkele van de belangrijkste verschillen tussen Data Warehousing en Data Mining worden hieronder vermeld:

Data Warehousing is het proces van het extraheren en opslaan van gegevens om rapportage eenvoudiger te maken. Terwijl datamining het gebruik is van patroonherkenningslogica om trends in een voorbeeldgegevensset te identificeren, is een typisch gebruik van datamining om fraude te identificeren en ongebruikelijke gedragspatronen te markeren. Credit Card Company geeft u bijvoorbeeld een waarschuwing wanneer u transacties uitvoert vanuit een andere geografische locatie die u niet eerder hebt gebruikt. Deze fraudedetectie is mogelijk vanwege datamining.
Het belangrijkste verschil tussen data warehousing en data mining is dat data warehousing het proces is van het compileren en organiseren van gegevens in één gemeenschappelijke database, terwijl data mining het proces is van het extraheren van betekenisvolle gegevens uit die database. Datamining kan pas worden gedaan als de datawarehousing is voltooid .
Datawarehouse is de opslagplaats om gegevens op te slaan. Aan de andere kant is datamining een breed scala aan activiteiten die worden gebruikt om patronen bloot te leggen en betekenis te geven aan deze gegevens.
Data warehousing is slechts het extraheren van gegevens uit verschillende bronnen, het opschonen en opslaan van gegevens in het magazijn. Terwijl datamining is gericht op het onderzoeken of verkennen van de gegevens met behulp van query's.

Een datawarehouse van een bedrijf slaat bijvoorbeeld alle relevante informatie van projecten en medewerkers op. Met behulp van Data mining kan men deze gegevens gebruiken om verschillende rapporten te genereren zoals gegenereerde winst etc.

Datawarehouse is een architectuur, terwijl datamining een proces is dat het resultaat is van verschillende activiteiten om de nieuwe patronen te ontdekken.
Een datawarehouse is een techniek om gegevens zo te organiseren dat er geloofwaardigheid en integriteit van bedrijven moet zijn, maar datamining is nuttig bij het extraheren van betekenisvolle patronen die niet worden gevonden, noodzakelijkerwijs door alleen gegevens te verwerken of gegevens in het datawarehouse op te vragen.
Datawarehouse bevat geïntegreerde en verwerkte data om datamining uit te voeren op het moment van planning en besluitvorming, maar data ontdekt door datamining resulteert in het vinden van patronen die nuttig zijn voor toekomstige voorspellingen.
Datawarehouse ondersteunt statistische basisanalyse. De informatie die wordt opgehaald uit datamining is nuttig bij taken zoals marktsegmentatie, klantprofilering, kredietrisicoanalyse, fraudedetectie enz.
Data warehousing is het proces waarbij alle relevante gegevens worden samengevoegd, terwijl datamining het analyseren van onbekende gegevenspatronen is.
Datawarehouses slaan meestal vele maanden of jaren aan gegevens op. Dit is om historische analyse te ondersteunen. Datamining is het gebruik van patroonherkenningslogica om de trend in een voorbeeldgegevensset te identificeren.

Data Warehousing versus Data Mining Vergelijkingstabel

Data opslagplaats	Datamining
Het is een proces dat wordt gebruikt om gegevens uit meerdere bronnen te integreren en vervolgens te combineren in een enkele database.	Het is het proces dat wordt gebruikt om nuttige patronen en relaties uit een enorme hoeveelheid gegevens te extraheren.
Het biedt de organisatie een mechanisme om een enorme hoeveelheid gegevens op te slaan.	Dataminingtechnieken worden toegepast op datawarehouse om nuttige patronen te ontdekken.
Dit proces moet plaatsvinden vóór datamining-proces omdat het gegevens compileert en organiseert in een gemeenschappelijke database.	Dit proces vindt altijd plaats na het datawarehouse-proces omdat het gecompileerde gegevens vereist om nuttige patronen te extraheren.
Dit proces wordt uitsluitend uitgevoerd door ingenieurs.	Dit proces wordt uitgevoerd door zakelijke gebruikers met behulp van ingenieurs.

Conclusie - Data Warehousing versus Data Mining

Verschillen tussen datamining en datawarehousing zijn de systeemontwerpen, een gebruikte methode en het doel. Data warehousing is een proces dat moet plaatsvinden voordat datamining kan plaatsvinden. Een datawarehouse is de 'omgeving' waar een dataminingproces kan plaatsvinden. Ten slotte kan worden gezegd dat een datawarehouse data effectief organiseert zodat de data kunnen worden gedolven.

Aanbevolen artikel

Dit is een leidraad geweest voor Data Warehousing versus Data Mining, hun betekenis, Head to Head Comparison, Key Differences, Comparision Table en Conclusie. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -