Forskjellen mellom Data Mining og Data Warehouse
David Carter
Hovedforskjellen mellom Data Mining og Data Warehouse
- Data mining betraktes som en prosess for å trekke ut data fra store datasett, mens et datavarehus er prosessen med å samle alle relevante data sammen.
- Data mining er prosessen med å analysere ukjente mønstre av data, mens et datavarehus er en teknikk for å samle inn og administrere data.
- Datautvinning utføres vanligvis av forretningsbrukere med bistand fra ingeniører, mens datavarehus er en prosess som må skje før datautvinning kan finne sted
- Data mining lar brukere stille mer kompliserte spørsmål som vil øke arbeidsmengden mens Data Warehouse er komplisert å implementere og vedlikeholde.
- Data mining bidrar til å skape suggestive mønstre av viktige faktorer som kundenes kjøpsvaner mens Data Warehouse er nyttig for operative forretningssystemer som CRM-systemer når lageret er integrert.
Hva er datavarehus?
Et datavarehus er en teknikk for å samle inn og administrere data fra ulike kilder for å gi meningsfull forretningsinnsikt. Det er en blanding av teknologier og komponenter som tillater strategisk bruk av data.
Datavarehus er elektronisk lagring av en stor mengde informasjon av en virksomhet som er designet for spørring og analyse i stedet for transaksjonsbehandling. Det er en prosess for å transformere data til informasjon og gjøre den tilgjengelig for brukere for analyse.
Hva er Data Mining?
Data mining leter etter skjulte, gyldige og potensielt nyttige mønstre i enorme datasett. Data Mining handler om å oppdage uventede/ tidligere ukjente forhold mellom dataene.
Det er en tverrfaglig ferdighet som bruker maskinlæring, statistikk, AI og databaseteknologi.
Innsikten hentet ut via Data mining kan brukes til markedsføring, svindeloppdagelse og vitenskapelig oppdagelse, etc.
Forskjellen mellom Data Mining og Data Warehouse
Her er hovedforskjellen mellom Data Mining og Data Warehouse
| Data Mining | Datavarehus |
|---|---|
| Data mining er prosessen med å analysere ukjente mønstre av data. | Et datavarehus er et databasesystem som er designet for analytisk i stedet for transaksjonsarbeid. |
| Data mining er en metode for å sammenligne store mengder data med å finne riktige mønstre. | Datavarehus er en metode for å sentralisere data fra forskjellige kilder til ett felles depot. |
| Data mining gjøres vanligvis av forretningsbrukere med bistand fra ingeniører. | Datavarehus er en prosess som må skje før datautvinning kan finne sted. |
| Data mining anses som en prosess for å trekke ut data fra store datasett. | På den annen side er datavarehus prosessen med å samle alle relevante data sammen. |
| En av de viktigste fordelene med datautvinningsteknikker er oppdagelse og identifisering av feil i systemet. | En av fordelene med Data Warehouse er evnen til å oppdatere konsekvent. Derfor er den ideell for bedriftseieren som vil ha de beste og nyeste funksjonene. |
| Data mining bidrar til å skape suggestive mønstre av viktige faktorer. Som kjøpsvanene til kunder, produkter, salg. Slik at bedrifter kan gjøre nødvendige tilpasninger i drift og produksjon. | Data Warehouse gir en ekstra verdi til operative forretningssystemer som CRM-systemer når lageret er integrert. |
| Data mining-teknikkene er aldri 100 % nøyaktige og kan forårsake alvorlige konsekvenser under visse forhold. | I datavarehuset er det stor sjanse for at dataene som var nødvendig for analyse av organisasjonen ikke er integrert i lageret. Det kan lett føre til tap av informasjon. |
| Informasjonen som samles inn basert på Data Mining av organisasjoner kan misbrukes mot en gruppe mennesker. | Datavarehus er laget for et stort IT-prosjekt. Derfor involverer det høyt vedlikeholdssystem som kan påvirke inntektene til mellomstore til små organisasjoner. |
| Etter vellykkede innledende søk kan brukere stille mer kompliserte søk som vil øke arbeidsmengden. | Data Warehouse er komplisert å implementere og vedlikeholde. |
| Organisasjoner kan dra nytte av dette analytiske verktøyet ved å utstyre relevant og brukbar kunnskapsbasert informasjon. | Datavarehus lagrer en stor mengde historiske data som hjelper brukere med å analysere ulike tidsperioder og trender for å lage fremtidige spådommer. |
| Organisasjoner må bruke mye av ressursene sine til opplæring og implementeringsformål. verktøy for datautvinning, data mining-verktøy fungerer på forskjellige måter på grunn av forskjellige algoritmer som brukes i deres design. | I Datavarehus samles data fra flere kilder. Dataene må renses og transformeres. Dette kan være en utfordring. |
| Data mining-metodene er kostnadseffektive og effektive sammenlignet med andre statistiske dataapplikasjoner. | Datavarehusets ansvar er å forenkle alle typer forretningsdata. Det meste av arbeidet som vil bli gjort fra brukerens side er å legge inn rådata. |
| En annen kritisk fordel med datautvinningsteknikker er identifisering av feil som kan føre til tap. Genererte data kan brukes til å oppdage et drop-in salg. | Datavarehus lar brukere få tilgang til kritiske data fra antall kilder på ett enkelt sted. Derfor sparer det brukerens tid for å hente data fra flere kilder. |
| Data mining bidrar til å generere handlingsrettede strategier bygd på datainnsikt. | Når du har lagt inn informasjon i datavarehussystemet, vil du neppe miste oversikten over disse dataene igjen. Du må foreta et raskt søk, hjelper deg å finne riktig statistikkinformasjon. |
Hvorfor bruke Data Warehouse?
Noen av de viktigste grunnene til å bruke datavarehus er:
- Integrerer mange datakilder og bidrar til å redusere stress på et produksjonssystem.
- Optimalisert data for lesetilgang og påfølgende diskskanning.
- Data Warehouse bidrar til å beskytte data fra kildesystemoppgraderingene.
- Lar brukere utføre masterdatabehandling.
- Forbedre datakvaliteten i kildesystemer.
Hvorfor bruke Data mining?
Noen av de viktigste grunnene til å bruke Data mining er:
- Etablere relevans og relasjoner mellom data. Bruk denne informasjonen til å generere lønnsom innsikt
- Bedrifter kan ta informerte beslutninger raskt
- Hjelper med å finne ut uvanlige handlemønstre i dagligvarebutikker.
- Optimaliser nettstedvirksomheten ved å tilby tilpassede tilbud til hver besøkende.
- Hjelper med å måle kundens svarprosent i bedriftsmarkedsføring.
- Opprette og vedlikeholde nye kundegrupper for markedsføringsformål.
- Forutsi kundeavbrudd, som hvilke kunder som er mer sannsynlig å bytte til en annen leverandør i nærmeste fremtid.
- Skille mellom lønnsomme og ulønnsomme kunder.
- Identifiser all slags mistenkelig oppførsel, som en del av en svindeloppdagelsesprosess.
