En av de grundläggande kraven innan du använder datauppsättningar för alla applikationer är att förstå datauppsättningen och dess metadata. Processen att upptäcka metadata för en given datamängd är känd som "dataprofilering", som omfattar enmängd olika metoder för att undersöka datamängder och producera metadata. Data mining är ett brett koncept som använder en mängd olika metoder och tekniker för en mängd problemuppsättningar. Data mining kan helt enkelt kallas kunskapsupptäckt vilket helt enkelt innebär att samla mönster från tillgänglig data. Det finns ingen tydlig, väldefinierad åtskillnad mellan de två.

Vad är Data Mining?

Data Mining är en process för att identifiera mönster och korrelationer inom stora datamängder för att härleda mer användbara bitar av kunskap. Dessa meningsfulla kunskapsbitar kan sedan matas in i de mer allmänna områdena Business Intelligence. Behovet av att förstå de stora, komplexa datamängderna är gemensamt för praktiskt taget alla affärsområden, vetenskap och teknik. Hela processen med att tillämpa datorbaserade metoder, inklusive ny teknik, för att extrahera användbar information dold i data kallas data mining. Det utvärderar helt enkelt en stor samling rå data och gör dem till information. Data mining är en sökning efter ny, värdefull och icke-trivial kunskap i stora datamängder och sedan använda informationen för att avslöja relationer och dolda mönster i dessa datamängder. Enkelt uttryckt, data mining är kunskapsbrytning från data.

Vad är dataprofilering?

Dataprofilering är en process för att analysera rådata från befintliga datamängder för att samla in statistik eller informativa sammanfattningar om data. Det hänvisar till en uppsättning aktiviteter som är utformade för att bestämma metadata för en given datamängd när den inte är tillgänglig och för att validera metadata när den är tillgänglig i en datamängd. Dessa metadata, till exempel statistik om data eller beroenden mellan kolumner, kan hjälpa till att förstå och hantera nya datamängder. Viss dataprofilering kan tillämpas på vilken datatyp som helst, medan vissa är typspecifika. Detta skiljer sig mycket från dataanalys som snarare används för att härleda affärsinformation från data. Dataprofilering används för att härleda information om själva data och bedöma datakvaliteten för att upptäcka avvikelser i datamängden. Dessutom hjälper det att förstå och förbereda data för efterföljande rengöring, integration och analys.

Skillnad mellan Data Mining och Data Profiling

Definition  

- Data Mining är en process för att identifiera mönster och korrelationer som finns i rådata och tolka dessa mönster i deras problemområden för att göra dem till användbar information och kunskap. Dessa meningsfulla kunskapsbitar kan sedan matas in i de mer allmänna områdena Business Intelligence. Dataprofilering är å andra sidan en process för att analysera data från befintliga datamängder för att bestämma det faktiska innehållet, strukturen och kvaliteten på data. Dataprofilering är en process som innebär att man lär sig av data.

Bearbeta

- Dataprofilering använder en uppsättning aktiviteter, inklusive upptäckts- och analystekniker för att samla in statistik eller informativa sammanfattningar om data, som sedan kan analyseras av en affärsanalytiker för att avgöra om data matchar affärsavsikten. Det hjälper till att förstå och förbereda data för efterföljande rengöring, integration och analys. Data mining, å andra sidan, kan delas in i en av två kategorier: Predictive data mining, som innebär att man använder några variabler i datamängden för att förutsäga okända eller framtida värden för andra variabler av intresse, och Descriptive data mining, som fokuserar om att ta fram ny, icke -privat information baserad på tillgänglig datamängd.

Ändamål

- Syftet med datamining är att bryta data för användbar information. Det innebär effektiv datainsamling och bearbetning och användning av sofistikerade matematiska algoritmer för att segmentera data och förutsäga framtida trender, så att de kan användas i de mer allmänna områdena Business Intelligence. Syftet med dataprofilering är att härleda information om data och bedöma datakvaliteten för att upptäcka avvikelser i datamängden. Målet är att skapa en kunskapsbas för korrekt information om dina data. Processen måste ibland upprepas i kritiska datalagrar för att säkerställa att informationen förblir korrekt.

Data Mining vs Data Profiling: Jämförelsediagram

Sammanfattning

Det är uppenbart att några av teknikerna för datamining kan användas för dataprofilering. Dataprofilering används för att samla in statistik eller informativa sammanfattningar om data, medan data mining hjälper till att identifiera specifika datamönster i stora datamängder. Dataprofilering samlar in tekniska metadata för att stödja datahantering, medan data mining upptäcker oklara resultat för att stödja företagsledning med nya användbara insikter. Data mining är ett ganska brett koncept som bygger på det faktum att det är nödvändigt att analysera massiva datamängder i nästan alla domäner och dataprofilering ger värde till den analysen.