Forskel mellem datamining og datalagring
Indhold
Data Mining og Data Warehousing begge bruges til at indeholde forretningsinformation og muliggøre beslutningstagning. Men begge dele, data mining og data warehousing har forskellige aspekter af at operere på en virksomheds data. På den ene side data varehus er et miljø, hvor en virksomheds data indsamles og gemmes på en samlet og sammenfattet måde. På den anden side, data mining er en proces; der anvender algoritmer for at udtrække viden fra de data, som du ikke engang ved, findes i databasen.
Lad os tjekke forskellen mellem dataindvinding og datalagring ved hjælp af et sammenligningskort, der er vist nedenfor.
- Sammenligningstabel
- Definition
- Vigtige forskelle
- Konklusion
Sammenligningstabel
| Grundlag for sammenligning | Datamining | Datavarehousing |
|---|---|---|
| Grundlæggende | Data mining er en proces til at hente eller udtrække meningsfulde data fra database / data warehouse. | Datavarehus er et lager, hvor informationen fra flere kilder gemmes under et enkelt skema. |
Definition af datamining
Data Mining er en proces til opdag viden, som du aldrig forventet til findes i din database. Ved hjælp af traditionelt forespørgselsværktøj kan du kun hente de kendte oplysninger fra dataene. Men, data mining giver dig vej til hente skjulte oplysninger ud af dataene. Data mining udtrækker meningsfuld information fra den database, der kan bruges til beslutningstagning.
Videnopdagelsen i databaser, kaldet KDD, udstillinger forhold og mønster. Forholdet kan være mellem to eller flere forskellige objekter mellem attributter for det samme objekt. Mønster er et andet resultat af data mining, der viser den regelmæssige og forståelige sekvens af information, der hjælper i beslutningsprocessen.
Trinene involveret i KDD, dvs. Knowledge Discovery i databaser, kan sammenfattes som først, udvælgelse af datasæt, som dataindvinding skal udføres på. Næste er forbehandling som involverer fjernelse af inkonsekvente data. Så kommer datatransformation hvor dataene transformeres til den form, der er passende til data mining. Næste er data mining, her anvendes dataindvindingsalgoritmerne til dataene. Og endelig, fortolkning og evaluering som involverer at udtrække forholdet eller mønsteret mellem dataene.
Data mining passer godt til datalagermiljøet, der har gemt data på en samlet og opsummeret måde. Efterhånden som det bliver let at mine dataene i datavarehus
Definition af datalagring
Data varehus er en central placering, hvor information samlet fra flere kilder gemmes under et enkelt samlet skema. Data indsamles oprindeligt, forskellige kilder til virksomheden rengøres og transformeres og opbevares i et datavarehus. Når data er indtastet i et datavarehus, forbliver de der i lang tid og kan fås på åbningstider.
Data Warehouse er en perfekt blanding af teknologier som datamodellering, dataindsamling, datastyring, metadatastyring, udviklingsværktøjer butiksadministrationer. Alle disse teknologier understøtter funktioner som dataekstraktion, datatransformation, datalagring, tilvejebringelse af brugergrænseflader til adgang til dataene.
Datavarehus er ikke et produkt eller software, det er et informationsmiljø, der giver information som et integreret overblik over en virksomhed. Du kan få adgang til virksomhedens aktuelle og historiske data, som hjælper med beslutningstagningen. Det understøtter transaktioner foretaget til beslutningstagning uden at påvirke de operationelle systemer. Det er en fleksibel ressource til at få strategisk information.
- Der er en grundlæggende forskel, der adskiller data mining og data warehousing, som er data mining, er en proces med at udtrække meningsfulde data fra den store database eller datalager. Datalager giver imidlertid et miljø, hvor dataene gemmes i en integreret form, der letter dataudvinding til at udtrække data mere effektivt.
Konklusion:
Datamining kan kun udføres, når der er en godt integreret stor database, dvs. datavarehus. Så datalager skal være færdig før datadrift. Datavarehus skal have information i velintegreret form, så dataudvinding kan udtrække viden på en effektiv måde.
