Datamining versus data warehousing - welke is nuttiger

Verschil tussen datamining en data warehousing

Gegevens zijn het verzamelen van feiten of statistieken over een bepaald domein. Het verwerken van deze gegevens geeft ons de informatie en inzichten om bedrijfswaarden toe te voegen of om onderzoek uit te voeren. Wanneer de verzamelde gegevens worden opgeslagen in een magazijn voor verwerking, worden deze aangeduid als Data Warehousing. Het toepassen van enige logica op de gegevens die in het magazijn zijn opgeslagen, wordt datamining genoemd. laten we zowel Data Mining als Data warehousing begrijpen in een gedetailleerd in dit bericht.

Head-to-head-vergelijkingen tussen datamining versus datawarehousing (infographics)

Hieronder vindt u de top 4 van vergelijkingen tussen Data Mining en Data warehousing

Belangrijkste verschillen tussen datamining versus datawarehousing

Het volgende is het verschil tussen Data Mining en Data warehousing

1. Doel
Data Warehouse slaat gegevens uit verschillende databases op en maakt de gegevens beschikbaar in een centrale repository. Alle gegevens worden opgeschoond na ontvangst van verschillende bronnen omdat ze verschillen in schema, structuren en indeling. Hierna wordt het geïntegreerd om de integrale en algemeen beschikbare gegevensopslag te vormen. Het wordt zodanig uitgevoerd dat het periodiek en systematisch gegevens verwerkt en opslaat om de gegevens uit verschillende bronnen te ordenen.
Datamining wordt gedaan op de transactiegegevens of huidige gegevens, om kennis te krijgen over het huidige scenario van het bedrijf. De statistieken gegenereerd als gevolg van mijnbouw geven een duidelijk beeld van de trends. Deze trends kunnen grafisch worden weergegeven met behulp van rapportagetools.

2.Operations
Datawarehouse-bewerkingen: OLAP
Online analytische verwerking gebeurt op basis van de gegevens die zijn opgeslagen in het datawarehouse.
Verschillende categorieën OLAP zijn ROLAP, MOLAP, HOLAP.
• ROLAP: slaat de relationele databasegegevens op voor het toepassen van query's op de opgeslagen gegevens.
• MOLAP: slaat de multidimensionale gegevens op. Array kan bijvoorbeeld worden opgeslagen en opgevraagd.
• HOLAP: slaat de hybride gegevens op. Dit is meestal voor het verwerken van de onbewerkte gegevens van meerdere winkels. Het ondersteunt slice, dice, roll-up, drill-down operaties voor snellere en geoptimaliseerde datamining.

OLAP (Data Warehouse)	Datamining
Het verzamelt gegevens en biedt inzicht op overzichtsniveau over de gegevens.	Het identificeert het verborgen patroon en biedt gedetailleerde informatie.
Het wordt gebruikt om het algemene gedrag van het systeem te identificeren Bijv .: totale winst behaald in het jaar 2018	Het wordt gebruikt om het gedrag van de specifieke module te identificeren. Bijv .: winst behaald in de maand februari in het jaar 2018
Het is gericht op het opslaan van een enorme hoeveelheid gegevens.	Het is gericht op het identificeren van de patronen die aanwezig zijn in de gegevens om informatie te verschaffen.
Het wordt gebruikt voor het verbeteren van de operationele efficiëntie.	Het wordt gebruikt om het bedrijf te verbeteren en om beslissingen te nemen.
Toegepast in rapportageoperaties.	Toegepast in bedrijfsstrategieën.
Voorspellende analyse kan niet worden uitgevoerd.	Voorspellende analyse is mogelijk.

Datamining operatie:
Over het algemeen gebeurt datamining op de gegevens door deze te compileren met behulp van enkele logische bewerkingen. Dit wordt bereikt door de implementatie van algoritmen zoals associatieve regels, clustering en classificatie. Het wordt gebruikt om de patronen uit de gegevens te identificeren om de voordelen en statistieken van het bedrijf te identificeren.
1.Classificatie-analyse: het wordt gebruikt voor het classificeren van de gegevens in verschillende klassen. Data Analyst classificeert de gegevens op basis van de opgedane kennis.
2.Locatie van associatieregels: het wordt gebruikt om het verborgen patroon in gegevens te identificeren om het klantgedrag, verandering in het bedrijf en alle prognoseprocessen te onthullen.
3.Outlier Detection: de ongeëvenaarde gegevens vertonen soms een patroon dat kan helpen bij het verbeteren van de business. Die gegevens helpen bij het detecteren van een fout, gebeurtenis en fraude-identificaties.
4.Clusteringanalyse: de mate van associatie tussen de gegevens is zeer hoog en ze zijn geclusterd onder dezelfde categorie of groep. De gegevens met vergelijkbaar gedrag vallen op dezelfde plaats.
5.Regressieanalyse: het proces van het identificeren van de relatie tussen de gegevens. Al deze gegevens kunnen worden samengevat om wat nieuwe informatie te krijgen.
Zowel datawarehousing als datamining helpen bij het analyseren en standaardiseren van de gegevens. Het verbetert de prestaties van het systeem met een lage latentie voor het verwerken van query's en een sneller rapportgeneratieproces.

3.Benefits

Data opslagplaats	Datamining
Snellere toegang tot gegevens	Snellere gegevensverwerking door gebruik van algoritmen
Verbeterde systeemprestaties	Verhoogde doorvoer
Eenvoudige verwerking van enorme gegevens door gedistribueerde opslag	Eenvoudig rapporten genereren voor analyse
Data-integriteit	Gegevensanalyse

Datamining versus vergelijking van data warehousing

Data opslagplaats	Datamining
Gegevens verzamelen en opslaan uit verschillende bronnen.	Analyse van de patronen in de verzamelde gegevens.
Gegevens worden periodiek opgeslagen	Gegevens worden regelmatig geanalyseerd
De hoeveelheid opgeslagen gegevens is enorm	Mijnbouw wordt uitgevoerd met een steekproef van gegevens
Typen: Enterprise Warehouse Data Mart Virtuele magazijnen	Typen: machinaal leren Algoritme visualisatie Statistieken.

Conclusie - Datamining versus data warehousing

• Warehousing helpt het bedrijf om de gegevens op te slaan, Mijnbouw helpt het bedrijf te opereren en belangrijke beslissingen te nemen.
• Warehousing wordt gestart vanaf de beginfase van een van de projecten, terwijl mining wordt uitgevoerd op basis van de gegevens per vraag.
• Warehousing zorgt voor geheimhouding van gegevens, anderzijds leidt mining soms tot gegevenslekkage.
• Beschikbaarheid van gegevens kan verschillen op basis van de lading die door het magazijn wordt ondersteund; Mijnbouw heeft geen problemen met betrekking tot de beschikbaarheid van gegevens.
• Voor het compileren van gegevens zijn speciale hulpmiddelen voor gegevensopslag vereist.
• Er zijn zoveel algoritmen beschikbaar om de gegevens te minen als de analist de diepgaande kennis heeft van gegevens die efficiënt kunnen worden verwerkt en geanalyseerd.

Aanbevolen artikel

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