Andmete ladustamine VS andmete kaevandamine - 4 vinge võrdlust

Andmelaonduse ja andmete kaevandamise erinevus

Andmeladu on keskkond, kus mitmest allikast pärinevaid olulisi andmeid hoitakse ühe skeemi all. Seejärel kasutatakse seda aruandluseks ja analüüsiks. Data Warehouse on relatsiooniandmebaas, mis on mõeldud päringuteks ja analüüsideks, mitte tehingute töötlemiseks. Tavaliselt sisaldab see tehinguandmetest tuletatud ajaloolisi andmeid. Kuigi andmeladu on loodud haldusfunktsioonide toetamiseks.

Andmekaevandamist kasutatakse andmete kasuliku teabe ja mustrite eraldamiseks. Andmekaevandamist saab teostada mis tahes traditsioonilise andmebaasiga, kuid kuna andmeladu sisaldab kvaliteetseid andmeid, on hea, kui see toimub andmelao süsteemi kaudu. Data Mining toetab teadmiste avastamist varjatud mustrite ja assotsiatsioonide leidmise, analüütiliste mudelite konstrueerimise, klassifitseerimise ja ennustamise kaudu.

Mõistame üksikasjalikult andmete hoidmise ja andmekaevandamise erinevust

Põhijooned:

Andmeladu:

Allpool käsitletakse andmelao põhifunktsioone:

Subjektile orienteeritud: andmeladu on subjektile orienteeritud, kuna see pakub teadmisi subjekti ümber, mitte organisatsiooni käimasolevaid toiminguid. Need subjektid võivad olla toode, kliendid, tarnijad, müük, tulud jne. Andmeladu keskendub andmete modelleerimisele ja analüüsile otsustamiseks.
Integreeritud : andmeladu luuakse, ühendades heterogeensetest allikatest pärinevad andmed, näiteks relatsiooniandmebaasid, lamedad failid jne.
Ajavariant: andmelaos olevad andmed pakuvad teavet konkreetse ajavahemiku kohta.
Mittelenduvad : mittelenduvad, lattu sisestatud andmed ei tohiks muutuda.

Andmelao eelised:

Järjepidevad ja kvaliteetsed andmed
Kulude vähendamine
Andmete õigeaegsemat kasutamist
Parem jõudlus ja tootlikkus

Andmete kaevandamine:

Allpool käsitletakse andmete kaevandamise põhijooni:

Mustrite automaatne avastamine
Võimalike tulemuste prognoosimine
Vaidlustatava teabe loomine
Keskenduge suurtele andmekogumitele ja andmebaasidele

Andmete kaevandamise eelised:

Otseturundus: oskus ennustada, keda mis tooted kõige rohkem huvitavad
Trendianalüüs: turutrendide mõistmine on strateegiline eelis, kuna see aitab vähendada kulusid ja turule toomise õigeaegsust.
Pettuste tuvastamine: andmekaevandamise tehnikad võivad aidata teada saada, millised kindlustusnõuded, mobiiltelefonikõned või krediitkaardiostud on tõenäoliselt pettused.
Prognoosimine finantsturgudel: finantsturgude modelleerimiseks on laialdaselt kasutatud andmete kaevandamise tehnikat.

Võrdlus andmete laonduse ja andmete kaevandamise vahel (infograafika)

Allpool on toodud 4 parimat andmete laonduse ja andmete kaevandamise võrdlust

Andmete ladustamise ja andmete kaevandamise peamised erinevused

Allpool on toodud mõned peamised erinevused andmelaonduse ja andmekaevandamise vahel:

Andmete ladustamine on andmete kaevandamise ja säilitamise protsess, mis hõlbustab aruandlust. Kui andmete kaevandamine on mustrituvastusloogika kasutamine suundumuste tuvastamiseks valimi andmekogumis, siis andmete kaevandamine on tavaliselt pettuste tuvastamine ja ebaharilike käitumisharjumuste märkimine. Näiteks annab krediitkaardiettevõte teile hoiatuse, kui teete tehinguid mõnest muust geograafilisest asukohast, mida te pole varem kasutanud. See pettuste tuvastamine on võimalik andmete kaevandamise tõttu.
Peamine erinevus andmete ladustamise ja andmete kaevandamise vahel on see, et andmete ladustamine on andmete koondamine ja koondamine ühte ühisesse andmebaasi, samal ajal kui andmete kaevandamine on tähenduslike andmete kaevandamine sellest andmebaasist. Andmete kaevandamist saab teha alles siis, kui andmete ladustamine on lõpule viidud .
Andmeladu on hoidla andmete salvestamiseks. Teisest küljest on andmete kaevandamine laiaulatuslik tegevuste kogum, mida kasutatakse mustrite paljastamiseks ja nendele andmetele tähenduse andmiseks.
Andmete ladustamine on lihtsalt andmete hankimine erinevatest allikatest, andmete puhastamine ja lattu ladustamine. Andmete kaevandamise eesmärk on andmete uurimine või uurimine päringute abil.

Näiteks ettevõtte andmeladu talletab kogu projektide ja töötajate jaoks vajaliku teabe. Andmete kaevandamise abil saab neid andmeid kasutada erinevate aruannete, näiteks teenitud kasumi jne koostamiseks.

Andmeladu on arhitektuur, samas kui andmekaevandamine on protsess, mis on mitmesuguste uute mustrite avastamise tegevuste tulemus.
Andmeladu on andmete korrastamise tehnika, mis peaks olema korporatiivne usaldusväärsus ja terviklikkus, kuid andmete kaevandamine on abiks tähenduslike mustrite eraldamisel, mida ei leita, tingimata ainult andmete töötlemisel või andmekogu andmetest päringutel.
Andmeladu sisaldab integreeritud ja töödeldud andmeid andmete kaevandamiseks planeerimise ja otsuste tegemise ajal, kuid andmete kaevandamisel avastatud andmed annavad tulemuste, mis on kasulikud tuleviku ennustamiseks.
Andmeladu toetab põhilist statistilist analüüsi. Andmete kaevandamisest saadud teave on abiks sellistes ülesannetes nagu turusegmenteerimine, klientide profileerimine, krediidiriski analüüs, pettuste avastamine jne.
Andmete ladustamine on kõigi asjakohaste andmete koondamise protsess, samas kui andmete kaevandamine on tundmatute andmemustrite analüüsimise protsess.
Andmelaod salvestavad tavaliselt mitu kuud või aastaid andmeid. See toetab ajaloolist analüüsi. Andmete kaevandamine on mustrituvastusloogika kasutamine trendi tuvastamiseks valimi andmekogumis.

Andmete ladustamine vs andmete kaevandamise võrdlustabel

Andmete ladustamine	Andmete kaevandamine
See on protsess, mida kasutatakse mitmest allikast pärit andmete integreerimiseks ja seejärel koondamiseks ühte andmebaasi.	See on protsess, mida kasutatakse kasulike mustrite ja suhete eraldamiseks tohutult hulgast andmetest.
See pakub organisatsioonile mehhanismi tohutu hulga andmete salvestamiseks.	Kasulike mustrite avastamiseks rakendatakse andmelaos andmehaldusmeetodeid.
See protsess peab toimuma enne andmete kaevandamise protsessi, kuna see kogub ja korrastab andmed ühisesse andmebaasi.	See protsess toimub alati pärast andmete ladustamisprotsessi, kuna see nõuab kasulike mustrite eraldamiseks kogutud andmeid.
Seda protsessi viivad läbi ainult insenerid.	Seda protsessi viivad ärikasutajad läbi inseneride abiga.

Järeldus - andmete ladustamine vs andmete kaevandamine

Andmete kaevandamise ja andmete ladustamise erinevused on süsteemi kujundus, kasutatav metoodika ja eesmärk. Andmete ladustamine on protsess, mis peab toimuma enne andmete kaevandamist. Andmeladu on „keskkond”, kus võib toimuda andmete kaevandamise protsess. Lõpuks võib öelda, et andmeladu korraldab andmeid tõhusalt, et andmeid saaks kaevandada.

Soovitatav artikkel

See on olnud juhend Data Warehousing vs Data Mining, nende tähendus, võrdlus pea vahel, peamised erinevused, võrdlustabel ja järeldus. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -