Unterschied zwischen Data Mining und Data Warehousing

Data Mining gegen Data Warehousing

Der Prozess des Data Mining bezieht sich auf einen Zweig der Informatik, der sich mit der Extraktion von Mustern aus großen Datensätzen befasst. Diese Sets werden dann mit statistischen Methoden und aus künstlicher Intelligenz kombiniert. Data Mining im modernen Unternehmen ist für die Umwandlung von Rohdaten in Quellen künstlicher Intelligenz verantwortlich. Die Daten werden manipuliert und können daher zuverlässige Entscheidungen treffen, die bei der Entscheidungsfindung verwendet werden können. Dies verschafft Unternehmen einen Vorteil gegenüber dem Wettbewerb, da sie Datensätze haben, auf die sich auf Intelligenz liefern kann. Data Mining wird auch von Organisationen in Profilerstellungspraktiken wie Marketing, Überwachung wissenschaftlicher Entdeckung und Erkennung von Betrug verwendet.
Es gibt andere häufige Begriffe, die mit Data Mining verbunden sein könnten, z. All dies deuten auf unterschiedliche Variationen des Data Mining hin, die in kleinen Datensätzen untersucht werden, die möglicherweise zu klein sind, um statistische Schlussfolgerungen zu erzeugen. Diese sind jedoch entscheidend für die Beschreibung der Validität der verwendeten Daten und können bei der Erstellung einer Hypothese verwendet werden, wenn Sie sich darauf freuen, eine bestimmte Datenpopulation zu erreichen.

Ein Data Warehouse hingegen ist ein Begriff, der ein System in einer Organisation beschreibt, die bei der Erfassung von Daten verwendet wird. Diese von einem Data Warehouse gesammelten Daten sind das, was von den Transaktionssystemen wie Rechnungen, Kaufdaten oder sogar Kreditaufzeichnungen bereitgestellt wird. Die Datenaufzeichnungen stammen aus den einzelnen Erstellungsstellen und werden unter einem Dach zusammengebracht, das das Data Warehouse ist. Diese Daten werden dann gemeldet und die Berichterstattung erfolgt aggregiert, um den Nutzern der Geschäftsinformationen bei gültigen Entscheidungen zu unterstützen. Das Data Warehouse, um effektiv zu arbeiten, benötigt die Datenquelle, eine Datenbank und ein Berichtstool.

Es kann daher gesagt werden. Diese Daten stammen aus den verschiedenen Systemen, die zur Berichterstattung vorgelegt wurden.

Um seine Funktion zu erfüllen, behält das Data Warehouse Funktionen in drei verschiedenen Schichten bei. Dazu gehören Staging, Integration und Zugriff. Im Staging -Prozess werden Rohdaten von Entwicklern zum alleinigen Zweck der Analyse und Unterstützung gespeichert. Die Integrationsschicht wird zur Integration von Daten verwendet und eine Abstraktionsebene von Benutzern der Daten aufweist. Schließlich ist die Zugriffsschicht wichtig, um Daten aus verschiedenen Datennutzern herauszuholen.
Sowohl Data Mining als auch Data Warehousing können als Tools bezeichnet werden, die für die Sammlung von Business Intelligence verwendet werden. Der Hauptunterschied der beiden besteht darin, wie die Business Intelligence gesammelt wird. Es kann daher gesagt werden, dass Daten, die gut versehen sind. Das Data Warehouse ist somit dafür verantwortlich, dass die Arbeit des Data Mining das Wohnen alle relevanten Daten, die an einem zentralen Ort abgebaut werden müssen. Dies hilft dabei, die Zeit für Data Mining und die im Bergbau verwendeten Ressourcen zu sparen.

Zusammenfassung

Data Mining ist der Prozess des Extrahierens von Daten aus großen Datensätzen.
Data Warehousing ist der Prozess des Zusammenbaus aller relevanten Daten zusammen.
Sowohl Data Mining als auch Data Warehousing sind Business Intelligence Collection Tools.
Data Mining ist spezifisch in der Datenerfassung.
Data Warehousing ist ein Tool, um Zeit zu sparen und die Effizienz zu verbessern, indem Daten aus verschiedenen Bereichen der Organisation zusammen geleitet werden.
Data Warehouse verfügt über drei Ebenen, nämlich Staging, Integration und Zugriff.