Unterschied zwischen Data Mining und Data Warehousing

Data Mining gegen Data Warehousing

Die Begriffe „Data Mining“ und „Data Warehousing“ beziehen sich auf das Feld des Datenmanagements . Dies sind Datenerfassungsprogramme, die hauptsächlich zur Untersuchung und Analyse der Statistiken, Muster und Dimensionen in einer großen Datenmenge verwendet werden.

Data Mining

Der Begriff „Data Mining“ wird für einen Prozess verwendet, der die Analyse von Daten in Bezug auf eine Vielzahl von Perspektiven beinhaltet und diese Daten in nützliche Informationen zusammenfasst. Die Data Mining -Software verarbeitet die Informationen.

Data Mining-Verfahren folgen einer eingehenden Studie und Erfassung von Informationen durch die Identifizierung bestimmter Trends auf der Grundlage der Daten und Abfragen, die vom Benutzer generiert werden. Das Hauptziel der Data Mining -Software ist es, ungewöhnliche Muster zu identifizieren, Spot -Betrugsbetrug insbesondere Finanzen zu erstellen und gesteuerte Programme zur Verbesserung des Marketings zu generieren.

Die Data Mining -Software wird hauptsächlich aufgrund der großen Menge an gesammelten Daten verwendet. Die Daten gießen über Scanner, Direktwerbung, ATM-Maschinen, Webserverprotokolle, demografische Daten, Kameras mit geschlossener Kreislauf, Kreditkartentransaktionen und viele zusätzliche Quellen ein. Alle diese Informationen müssen validiert und zusammengefasst werden, bevor eine Analyse durchgeführt werden muss. Dieser Prozess wird als Data Warehousing eingestuft. Der nächste Schritt besteht darin, diese Informationen durch verschiedene in den Data Mining integrierte Verfahren zu sortieren.

Die Data Mining -Software verwendet verschiedene Schritte. Der erste Schritt ist die Vorverarbeitung der Daten, die: Auswahl der Daten, Reinigung von Daten, Rauschen und Transformation von Daten umfassen. Nachdem diese gemeinsamen Informationseinheiten erstellt wurden, werden neue Felder generiert. Der nächste Schritt ist die Konstruktion eines Data Mining -Modells. Hier wird ein prospektives Modell generiert, um nützliche Informationen zusammenzufassen. Der letzte Schritt ist die Bewertung des Data Mining -Modells.

Data Mining ist derzeit vor allem aufgrund des wachsenden Wettbewerbs im Geschäft erforderlich. Die Unternehmen konkurrieren in Bezug auf Dienstleistungen, Personalisierung, Sicherheit und Echtzeitunternehmen.

Data Warehousing

Data Warehousing ist das Sammeln und Speichern von Daten, die später für Data Mining analysiert werden können. Ein Data Warehouse ist ein aufwändiges Computersystem mit einer großen Speicherkapazität. Daten aus allen Quellen sind an diese Quelle gerichtet, in der die Daten gereinigt werden, um widersprüchliche und redundante Informationen zu entfernen. Der Prozess der Data Warehousing ermöglicht den zentralen Datenzugriff.

Die ausführlichen und komplizierten Datenerfassungs- und Verarbeitungstechniken sind die Hauptquellen für Organisationen, um eine effektive und effiziente Data Warehousing -Einrichtung einzurichten.  Dies sind ein wesentlicher Vorteil für die Unternehmen, um ihre Rentabilität, Effizienz und Wettbewerbsvorteile aufrechtzuerhalten.  Die gesammelten Daten werden durch einen Prozess als Datenlebenszyklusmanagement weitergeleitet.

Die Data Warehousing verwendet Techniken für relative Datenbankmanagementsysteme als Extraktion, Lade, Transformation und relationale Online -Anwendungsverarbeitung. Es gibt vier Merkmale von Data Warehousing -Techniken. Sie sind: Subjektbasiertes Design, Integration mit Daten, nichtflüchtig.

Zusammenfassung:

1. Die Data Mining- und Data Warehousing -Techniken sind Teile eines Datenmanagementsystems.
2. Data Warehousing befasst sich hauptsächlich mit der Erfassung von Daten, während sich Data Mining mit der Analyse und Zusammenfassung der wichtigen Informationen für die Organisation befasst.
3. Die Techniken von Data Mining und Data Warehousing -Prozessen sind unterschiedlich.