Data Mining vs Data Warehousing

Termerna "data mining" och "data warehousing" är relaterade till datahanteringsområdet . Dessa är datainsamlingsprogram som huvudsakligen används för att studera och analysera statistik, mönster och dimensioner i en enorm mängd data.

Data Mining

Begreppet "data mining" används för en process som innefattar analys av data i olika perspektiv och sammanfattning av dessa data till användbar information. Data mining -programvaran behandlar informationen för att reglera data antingen i kostnadsbesparingar eller för att öka intäkterna eller båda.

Datavinningsprocedurer följer en fördjupad studie och insamling av information genom att identifiera specifika trender baserat på data och frågor som genereras av användaren. Huvudmålet med programvara för datamining är att identifiera ovanliga mönster, upptäcka bedrägerier relaterade till ekonomi i synnerhet och generera styrda program för att förbättra marknadsföringen.

Data mining -programvaran används främst på grund av den stora mängden data som samlas in. Uppgifterna häll in genom skannrar, direkt post svar, bankomater, webbserverloggar, demografiska data, slutna krets kameror, kreditkortstransaktioner, och många fler källor. All denna information måste valideras och sammanfattas innan någon analys måste göras. Denna process kategoriseras som datalager. Nästa steg är att sortera ut denna information genom olika förfaranden integrerade under data mining.

Data mining programvara använder olika steg. Det första steget är förbehandling av data som innefattar: urval av data, rengöring av data, borttagning av brus och transformation av data. Efter att dessa gemensamma informationsenheter har skapats genereras nya fält. Nästa steg är konstruktionen av en datamining -modell. Här genereras en prospektiv modell för att sammanfatta användbar information. Det sista steget är utvärderingen av dataminingmodellen.

Data mining är nödvändigt för närvarande främst på grund av den växande konkurrensen i näringslivet. Företagen konkurrerar när det gäller tjänster, personalisering, säkerhet och företag i realtid.

Datalagring

Datalagring är processen för insamling och lagring av data som senare kan analyseras för datavinning. Ett datalager är ett utstuderat dator -system med en stor lagringskapacitet. Data från alla källor riktas till denna källa där data rensas för att ta bort motstridiga och redundanta uppgifter. Datalagringsprocessen möjliggör centraliserad datatillgång.

De genomarbetade och invecklade datainsamlings- och bearbetningsteknikerna är de viktigaste källorna för organisationer att upprätta en effektiv och effektiv datalagringsanläggning. Dessa är en viktig tillgång för företagen för att behålla sin lönsamhet, effektivitet och konkurrensfördelar. Uppgifterna som samlas in skickas genom en process som kallas Data Life Cycle Management.

Datalagringen använder tekniker för relativa databashanteringssystem som extraktion, laddning, transformation och relationell online -applikationsbehandling. Det finns fyra egenskaper hos datalagringstekniker. De är: ämnesbaserad design, integration med data, icke-flyktig bild av tillstånd, data och tidsvariantvyer av data.

Sammanfattning:

1. Data mining och datalagringstekniker är delar av ett datahanteringssystem.
2. Datalagring handlar främst om insamling av data medan datavinning handlar om att analysera och sammanfatta viktig information för organisationen.
3. Teknikerna för datamining och datalagringsprocesser är olika.