Anbefalet, 2021

Redaktørens Valg

Forskel mellem data mining og datalagring

Data Mining og Data Warehousing begge er brugt til at holde business intelligence og muliggøre beslutningstagning. Men både dataudvinding og datalagring har forskellige aspekter af driften af ​​virksomhedens data. På den ene side er datalagret et miljø, hvor dataene i en virksomhed samles og opbevares på en aggregeret og opsummeret måde. På den anden side er data mining en proces; der anvender algoritmer til at udtrække viden fra de data, som du selv ikke ved, findes i databasen.

Lad os tjekke forskellen mellem data mining og datalagring ved hjælp af et sammenligningskort vist nedenfor.

Sammenligningstabel

Grundlag for sammenligningData MiningDatalagring
GrundlæggendeData mining er en proces til at hente eller udtrække meningsfulde data fra database / datalager.Data warehouse er et lager, hvor informationen fra flere kilder er gemt under et enkelt skema.

Definition af data mining

Data Mining er en proces til at opdage viden, som du aldrig forventede at eksistere i din database . Ved hjælp af traditionelle forespørgselsværktøjer kan du kun hente den kendte information fra dataene. Men Data mining giver dig mulighed for at hente skjult information ud af dataene . Data mining uddrager meningsfuld information fra databasen, der kan bruges til beslutningstagning .

Videnopdagelsen i databaser, der henvises til som KDD, udviser forhold og mønster . Forholdet kan være mellem to eller flere forskellige objekter, mellem attributter af samme objekt. Mønster er et andet resultat af data mining, der viser den regelmæssige og forståelige sekvens af information, der hjælper med beslutningstagning.

De trin, der er involveret i KDD, dvs. Knowledge Discovery i databaser, kan opsummeres som første valg af datasæt, på hvilket data mining skal udføres. Næste er forbehandling, der involverer fjernelse af inkonsekvente data. Derefter kommer datatransformation, hvor dataene omdannes til den form, der er egnet til data mining. Dernæst er data minedrift, her anvendes data mining algoritmer til dataene. Og endelig, fortolkning og evaluering, der involverer at udvinde forholdet eller mønsteret mellem dataene.

Data mining passer godt i datalagermiljøet, der har gemt data på en aggregeret og opsummeret måde. Da det bliver nemt at minde dataene i datalageret

Definition af datalagring

Data Warehouse er en central placering, hvor information indsamlet fra flere kilder gemmes under et enkelt samlet skema . Dataene indsamles oprindeligt, forskellige kilder til virksomheden og derefter rengøres og transformeres og opbevares i et datalager. Når data er indtastet i et datalager, forbliver det der i lang tid, og der er adgang til overarbejde.

Data Warehouse er en perfekt blanding af teknologier som datamodellering, dataindsamling, datahåndtering, metadatahåndtering, udviklingsværktøjer butikshåndtering . Alle disse teknologier understøtter funktioner som dataudvinding, datatransformation, datalagring, der giver brugergrænseflader til adgang til dataene .

Data warehouse er ikke et produkt eller software, det er et informativt miljø, der giver information som en integreret visning af en virksomhed. Du kan få adgang til virksomhedens nuværende og historiske data, som hjælper med beslutningstagning. Det understøtter transaktioner til beslutningstagning uden at påvirke driftssystemerne. Det er en fleksibel ressource for at opnå strategisk information.

Nøgleforskelle mellem data mining og datalagring

  1. Der er en grundlæggende forskel, der adskiller data mining og datalagring, der er datautvinning, er en proces til at udvinde meningsfulde data fra den store database eller datalager. Data warehouse tilvejebringer imidlertid et miljø, hvor dataene gemmes i en integreret form, der letter dataudvindingen for at udvinde data mere effektivt.

Konklusion:

Data Mining kan kun udføres, når der er en godt integreret stor database, dvs. datalager. Så data warehouse skal være afsluttet inden data minedrift. Datalager skal have oplysninger i velintegreret form, således at data mining kan udvinde viden på en effektiv måde.

Top