Skillnad mellan Data Mining och Data Warehousing

Data Mining vs Data Warehousing

Processen för data mining hänvisar till en gren av datorvetenskap som handlar om utvinning av mönster från stora datamängder. Dessa uppsättningar kombineras sedan med hjälp av statistiska metoder och från artificiell intelligens. Datavinning i modernt företag ansvarar för omvandlingen av rådata till källor till artificiell intelligens. Data manipuleras och kan därmed ge tillförlitliga beslut som kan användas vid beslutsfattande. Detta ger företagen en fördel framför konkurrensen genom att de har datamängder som man kan lita på för att tillhandahålla intelligens. Datagruvning används också av organisationer i profilering, inklusive marknadsföring, övervakning av vetenskaplig upptäckt och upptäckt av bedrägerier. Det finns andra vanliga termer som kan vara associerade med datamining, till exempel datafiske, muddring av data eller till och med snooping av data. Alla dessa pekar mot olika varianter av datamining som används vid provtagning av små datamängder som kan vara för små för att producera statistiska slutsatser. Dessa är dock avgörande för att beskriva giltigheten av data som används och kan användas för att skapa en hypotes när man ser fram emot att nå en given datapopulation.

Ett datalager, å andra sidan, är en term som beskriver ett system i en organisation som används vid insamling av data. Denna data som samlas in av ett datalager är det som tillhandahålls av transaktionssystemen som faktura, inköpsregister eller till och med låneposter . Dataregisterna tas från de enskilda skapelsepunkterna och samlas under ett tak som är datalagret. Dessa data rapporteras sedan och rapporteringen görs på ett aggregerat sätt för att hjälpa användare av företagsinformationen att fatta giltiga beslut. Datalageret för att fungera effektivt kräver datakällan, en databas och ett rapporteringsverktyg.

Det kan därför sägas att ett datalager är en databas som används för de specifika ändamålen att rapportera om data som har analyserats. Denna data kommer från de olika system som har lagts upp för rapportering.

För att utföra sin funktion har datalagret funktioner i tre olika lager. Dessa inkluderar iscensättning, integration och åtkomst. I iscensättningsprocessen lagras rådata av utvecklare för det enda syftet med analys och support. Integrationsskiktet används för integration av data och för att ha en abstraktionsnivå från användare av data. Slutligen är åtkomstskiktet viktigt för att få ut data från olika användare av data. Både datamining och datalager kan kallas verktyg som används för insamling av business intelligence. Huvudskillnaden mellan de två är hur affärsunderrättelsen samlas in. Det kan därför sägas att data som har lagrats väl är ganska enkla att bryta och därmed använda sig av. Datalagret är således ansvarigt för att underlätta arbetet med datamining i alla de relevanta data som behöver brytas på en central plats, snarare än när datagruvning måste fortsätta söka efter data på olika platser. Detta hjälper till att spara på den tid som spenderas på datautvinning och de resurser som används vid gruvdrift.

Sammanfattning

Data mining är processen för att extrahera data från stora datamängder. Datalagring är en process där alla relevanta data samlas. Både datamining och datalagring är verktyg för insamling av affärsintelligens. Data mining är specifikt för datainsamling. Datalagring är ett verktyg för att spara tid och förbättra effektiviteten genom att föra samman data från olika platser från olika områden i organisationen. Datalager har tre lager, nämligen iscensättning, integration och åtkomst.

Se mer om: , , ,