Andmekaevandamise ja andmete ladustamise erinevus
Andmed on faktid või statistika konkreetse domeeni kohta. Nende andmete töötlemine annab meile teavet ja teadmisi ettevõtte väärtuste lisamiseks või uuringute tegemiseks. Kui kogutud andmed ladustatakse lattu töötlemiseks, nimetatakse seda Data Warehousing. Mõne loogika rakendamine lattu salvestatud andmetele on andmekaeve. Mõistame nii andmekaevandamist kui ka andmete ladustamist selles postituses üksikasjalikult.
Andmekaevandamise ja andmete ladustamise võrdlus ükshaaval (infograafika)
Allpool on toodud neli parimat võrdlust Data Mining ja Data ladustamise vahel
Andmekaevandamise ja andmete ladustamise peamised erinevused
Allpool on erinevus andmekaevandamise ja andmehoidla vahel
1.Eesmärk
Data Warehouse salvestab andmeid erinevatest andmebaasidest ja teeb need kättesaadavaks keskses hoidlas. Pärast eri allikatest saamist puhastatakse kõik andmed, kuna need erinevad skeemi, struktuuri ja vormingu poolest. Pärast seda on see integreeritud, et moodustada terviklik ja üldkasutatav andmehoidla. Seda teostatakse nii, et see käitleb ja salvestab andmeid perioodiliselt ja süstemaatiliselt, et korraldada erinevatest allikatest pärinevaid andmeid.
Andmete kaevandamine toimub tehinguandmete või jooksvate andmete põhjal, et saada teavet ettevõtte praeguse stsenaariumi kohta. Kaevandamise tulemusel saadud statistika annab selge pildi suundumustest. Neid suundumusi saab piltlikult kujutada aruandlustööriistade abil.
2.Operatsioonid
Andmelao toimingud: OLAP
Veebianalüütiline töötlemine toimub andmelaos talletatud andmetega.
OLAPi erinevad kategooriad on ROLAP, MOLAP, HOLAP.
• ROLAP: salvestab relatsiooniandmebaasi andmed päringute rakendamiseks salvestatud andmetele.
• MOLAP: salvestab mitmemõõtmelisi andmeid. Nt Massiivi saab salvestada ja päringuid teha.
• HOLAP: hübriidandmete salvestamine. Üldiselt on see mõeldud mitme kaupluse töötlemata andmete töötlemiseks. See toetab viilutamist, täringuid, rullimist ja puurimist kiiremaks ja optimeeritud andmete kaevandamiseks.
| OLAP (andmeladu) | Andmete kaevandamine |
| See kogub andmeid ja pakub andmete kohta kokkuvõtlikku taset. | See tuvastab peidetud mustri ja pakub üksikasjalikku teavet. |
| Seda kasutatakse süsteemi üldise käitumise tuvastamiseks Nt: 2018. aastal saavutatud kogukasum | Seda kasutatakse konkreetse mooduli käitumise tuvastamiseks. Nt: 2018. aasta veebruarikuus saavutatud kasum |
| Selle eesmärk on tohutu hulga andmete salvestamine. | Selle eesmärk on tuvastada andmetes esinevad mustrid teabe edastamiseks. |
| Seda kasutatakse töö efektiivsuse parandamiseks. | Seda kasutatakse ettevõtte parendamiseks ja otsuste tegemiseks. |
| Rakendatakse aruandlustoimingutes. | Rakendatakse äristrateegiates. |
| Ennustavat analüüsi ei saa läbi viia. | Ennustav analüüs on võimalik. |
Andmete kaevandamine:
Üldiselt toimub andmete kaevandamine andmete põhjal, koostades need, kasutades mõnda loogilist toimingut. See saavutatakse selliste algoritmide nagu assotsieeruvad reeglid, rühmitused ja klassifitseerimine rakendamisel. Seda kasutatakse andmete mustrite tuvastamiseks, et teha kindlaks ettevõtte eelised ja statistika.
1.Klassifikatsiooni analüüs: seda kasutatakse andmete klassifitseerimiseks erinevatesse klassidesse. Andmeanalüütik liigitab andmed omandatud teadmiste põhjal.
2.Ühendusreeglite õppimine: seda kasutatakse andmete peidetud mustri tuvastamiseks, et paljastada kliendi käitumine, ärimuutused ja kogu prognoosimisprotsess.
3.Vähem tuvastamine: tasakaalustamata andmed näitavad mõnikord mustrit, mis võib aidata äri paremaks muuta. Need andmed aitavad tõrke, sündmuste ja pettuste tuvastamisel.
4.Klastrianalüüs: andmete seostamisaste on väga kõrge ja need on koondatud samasse kategooriasse või rühma. Sarnase käitumisega andmed langevad samasse kohta.
5.Regressioonianalüüs: andmete vahelise seose tuvastamise protsess. Uue teabe saamiseks võib kõik need andmed kokku võtta.
Andmete ladustamine ja andmete kaevandamine aitavad andmeid analüüsida ja seda standardiseerida. See parandab süsteemi jõudlust, pakkudes päringu töötlemiseks vähe latentsust ja kiiremat aruannete loomise protsessi.
3.Tulud
| Andmete ladustamine | Andmete kaevandamine |
| Kiirem juurdepääs andmetele | Andmete kiirem töötlemine algoritmide abil |
| Suurenenud süsteemi jõudlus | Suurenenud läbilaskevõime |
| Hiiglaslike andmete lihtne käsitsemine hajutatud salvestusruumi abil | Lihtne analüüsi jaoks aruandeid genereerida |
| Andmete terviklikkus | Andmeanalüüs |
Andmete kaevandamine vs andmete ladustamine - võrdlustabel
| Andmete ladustamine | Andmete kaevandamine |
| Andmete kogumine ja säilitamine erinevatest allikatest. | Kogutud andmete mustrite analüüsimine. |
| Andmeid säilitatakse perioodiliselt | Andmeid analüüsitakse regulaarselt |
| Salvestatud andmete maht on tohutu | Kaevandamine toimub andmete valimiga |
| Tüübid: ettevõtte ladu Andmed Mart Virtuaalsed laod | Tüübid: masinõpe Algoritm Visualiseerimine Statistika. |
Järeldus - andmete kaevandamine vs andmete ladustamine
• Ladustamine aitab ettevõttel andmeid säilitada, kaevandamine aitab ettevõttel tegutseda ja olulisi otsuseid vastu võtta.
• Ladustamist alustatakse ükskõik millise projekti algfaasist, samas kui kaevandamine toimub vastavalt nõudlusele.
• Ladustamine tagab andmete salastatuse, teisalt põhjustab kaevandamine mõnikord andmete lekkimist.
• andmete saadavus võib varude toetatava koormuse järgi erineda; Kaevandamisel pole andmete kättesaadavusega seotud probleeme.
• Andmete kogumiseks on andmehoidlas vaja spetsiaalseid tööriistu.
• Andmete kaevandamiseks on saadaval nii palju algoritme, kui analüütikul on põhjalikud teadmised andmete tõhusaks kasutamiseks. Andmeid saab käsitseda ja analüüsida.
Soovitatav artikkel
See on olnud juhend Data Mining vs Data ladustamine, nende tähendus, pea võrdlus, peamised erinevused, võrdlustabel ja järeldus. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -
- Parimad asjad Azure Paas vs Iaas kohta
- Andmekaevandamise vs statistika - kumb on parem
- Karjäär andmetöötluses
- Andmete kaevandamine vs masinõpe - 10 parimat asja, mida peate teadma
- Andmekaevandamise tehnikad eduka äri jaoks
- Oracle'i andmete ladustamine