Хранилище данных VS Data Mining - 4 потрясающих сравнения

Разница между хранилищем данных и добычей данных

Хранилище данных - это среда, в которой важные данные из нескольких источников хранятся в одной схеме. Затем он используется для отчетности и анализа. Хранилище данных - это реляционная база данных, предназначенная для запросов и анализа, а не для обработки транзакций. Обычно он содержит исторические данные, полученные из данных транзакции. Хотя хранилище данных построено для поддержки функций управления.

Data Mining используется для извлечения полезной информации и шаблонов из данных. Интеллектуальный анализ данных может осуществляться с любой традиционной базой данных, но, поскольку хранилище данных содержит качественные данные, полезно проводить анализ данных по системе хранилища данных. Data Mining поддерживает обнаружение знаний путем поиска скрытых закономерностей и ассоциаций, построения аналитических моделей, выполнения классификации и прогнозирования.

Давайте разберемся в разнице между хранилищем данных и интеллектуальным анализом данных.

Ключевая особенность:

1. Хранилище данных:

Ключевые особенности хранилища данных обсуждаются ниже:

1. Предметно-ориентированный: хранилище данных является предметно-ориентированным, поскольку предоставляет знания по предмету, а не по текущим операциям организации. Такими субъектами могут быть продукт, клиенты, поставщики, продажи, выручка и т. Д. Хранилище данных фокусируется на моделировании и анализе данных для принятия решений.
2. Интегрированный : хранилище данных создается путем объединения данных из разнородных источников, таких как реляционные базы данных, плоские файлы и т. Д.
3. Вариант времени: данные, представленные в хранилище данных, предоставляют информацию относительно определенного периода времени.
4. Энергонезависимый : энергонезависимый означает, что данные, введенные в хранилище, не должны изменяться.

Преимущества хранилища данных:

1. Согласованные и качественные данные
2. Снижение цены
3. Более своевременный доступ к данным
4. Улучшенная производительность и производительность

Сбор данных:

Ключевые особенности интеллектуального анализа данных обсуждаются ниже:

1. Автоматическое обнаружение паттернов
2. Прогнозирование вероятных результатов
3. Создание действенной информации
4. Фокус на большие наборы данных и базы данных

Преимущества интеллектуального анализа данных:

1. Прямой маркетинг: способность предсказать, кто, скорее всего, будет заинтересован в каких продуктах
2. Анализ тенденций. Понимание тенденций на рынке является стратегическим преимуществом, поскольку помогает снизить затраты и своевременность выхода на рынок.
3. Обнаружение мошенничества. Методы интеллектуального анализа данных могут помочь определить, какие страховые претензии, звонки по сотовому телефону или покупки кредитной картой могут быть мошенническими.
4. Прогнозирование на финансовых рынках. Методы интеллектуального анализа данных широко используются для моделирования финансовых рынков.

Сравнение между хранилищами данных и интеллектуальным анализом данных (инфографика)

Ниже приведены 4 лучших сравнения хранилищ данных и интеллектуального анализа данных.

Ключевые различия между хранилищем данных и добычей данных

Некоторые из основных различий между хранилищем данных и интеллектуальным анализом данных упомянуты ниже:

• Хранилище данных - это процесс извлечения и хранения данных для облегчения отчетности. В то время как интеллектуальный анализ данных - это использование логики распознавания образов для определения тенденций в наборе данных, типичным использованием интеллектуального анализа данных является выявление мошенничества и выявление необычных шаблонов поведения. Например, компания-эмитент кредитных карт уведомляет вас, когда вы совершаете сделку из какого-либо другого географического местоположения, которое вы ранее не использовали. Такое обнаружение мошенничества возможно благодаря извлечению данных.
• Основное различие между хранилищем данных и интеллектуальным анализом данных заключается в том, что хранилище данных представляет собой процесс компиляции и организации данных в одну общую базу данных, тогда как интеллектуальный анализ данных представляет собой процесс извлечения значимых данных из этой базы данных. Интеллектуальный анализ данных может быть выполнен только после завершения хранилища данных .
• Хранилище данных - это хранилище данных. С другой стороны, интеллектуальный анализ данных - это широкий набор действий, используемых для выявления шаблонов и придания значения этим данным.
• Хранилище данных - это просто извлечение данных из разных источников, очистка данных и их хранение в хранилище. Принимая во внимание, что интеллектуальный анализ данных направлен на изучение или исследование данных с использованием запросов.

Например, хранилище данных компании хранит всю необходимую информацию о проектах и ​​сотрудниках. Используя Data mining, можно использовать эти данные для создания различных отчетов, таких как прибыль и т. Д.

• Хранилище данных - это архитектура, тогда как интеллектуальный анализ данных - это процесс, являющийся результатом различных действий по обнаружению новых шаблонов.
• Хранилище данных - это метод организации данных таким образом, чтобы обеспечить корпоративную достоверность и целостность, но интеллектуальный анализ данных полезен для извлечения значимых шаблонов, которые не найдены, обязательно только путем обработки данных или запроса данных в хранилище данных.
• Хранилище данных содержит интегрированные и обработанные данные для выполнения интеллектуального анализа данных во время планирования и принятия решений, но данные, обнаруженные с помощью интеллектуального анализа данных, приводят к нахождению шаблонов, которые будут полезны для будущих прогнозов.
• Хранилище данных поддерживает базовый статистический анализ. Информация, полученная из интеллектуального анализа данных, полезна в таких задачах, как сегментация рынка, профилирование клиентов, анализ кредитных рисков, обнаружение мошенничества и т. Д.
• Хранилище данных - это процесс объединения всех соответствующих данных, тогда как Data Mining - это процесс анализа неизвестных моделей данных.
• Хранилища данных обычно хранят данные за многие месяцы или годы. Это для поддержки исторического анализа. Интеллектуальный анализ данных - это использование логики распознавания образов для определения тенденции в наборе данных.

Хранилище данных и Сравнительная таблица интеллектуального анализа данных

Хранилище данных	Сбор данных
Это процесс, который используется для интеграции данных из нескольких источников, а затем объединяет их в единую базу данных.	Это процесс, который используется для извлечения полезных шаблонов и связей из огромного количества данных.
Он предоставляет организации механизм для хранения огромного количества данных.	Методы интеллектуального анализа данных применяются в хранилище данных для выявления полезных шаблонов.
Этот процесс должен выполняться до процесса интеллектуального анализа данных, поскольку он компилирует и организует данные в общую базу данных.	Этот процесс всегда происходит после процесса хранилища данных, потому что он требует скомпилированных данных для извлечения полезных шаблонов.
Этот процесс осуществляется исключительно инженерами.	Этот процесс выполняется бизнес-пользователями с помощью инженеров.

Вывод - хранилище данных против интеллектуального анализа данных

Различия между интеллектуальным анализом данных и хранилищем данных заключаются в конструкции системы, используемой методологии и цели. Хранилище данных - это процесс, который должен произойти до того, как будет проведен какой-либо анализ данных. Хранилище данных - это «среда», в которой может происходить процесс интеллектуального анализа данных. Наконец, можно сказать, что хранилище данных эффективно организует данные, чтобы их можно было добывать.

Рекомендуемая статья

Это было руководство по хранилищу данных в сравнении с интеллектуальным анализом данных, их смыслу, сравнению «голова к голове», ключевым различиям, сравнительной таблице и выводу. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -

1. Карьера в хранилище данных
2. Data Mining и статистика - какая из них лучше
3. Узнайте о Data Mining против Text Mining
4. Большие данные против хранилища данных - узнайте лучшие отличия
5. Oracle Data Warehousing