Forskel mellem datamining og datalagring

Datamining mod datalagring

Udtrykkene "data mining" og "data warehousing" er relateret til området dataadministration. Dette er dataindsamlingsprogrammer, der hovedsageligt bruges til at studere og analysere statistikker, mønstre og dimensioner i en enorm mængde data.

Datamining

Udtrykket "data mining" bruges til en proces, der involverer analyse af data i form af forskellige perspektiver og opsummering af disse data til nyttig information. Datamining-softwaren behandler informationerne for at regulere dataene i enten omkostningsbesparelser eller for en stigning i indtægterne eller begge dele.

Procedurer for dataindsamling følger en dybdegående undersøgelse og indsamling af information ved at identificere bestemte tendenser baseret på de data og forespørgsler, der genereres af brugeren. Det primære mål med data mining software er at identificere usædvanlige mønstre, opdage svig i relation til økonomi især og generere styrede programmer til at forbedre markedsføringen.

Datamining-softwaren bruges hovedsageligt på grund af den store mængde indsamlede data. Data hældes ind gennem scannere, direct mail-svar, ATM-maskiner, webserverlogfiler, demografiske data, lukkede kredsløbskameraer, kreditkorttransaktioner og mange yderligere kilder. Alle disse oplysninger skal valideres og sammenfattes, inden der skal foretages en analyse. Denne proces er kategoriseret som datalager. Det næste trin er at sortere disse oplysninger gennem forskellige procedurer integreret under data mining.

Datamining-softwaren bruger forskellige trin. Det første trin er forbehandlingen af ​​data, der involverer: valg af data, rengøring af data, fjernelse af støj og transformation af data. Når disse fælles informationsenheder er oprettet, genereres nye felter. Det næste trin er konstruktionen af ​​en data mining model. Her genereres en potentiel model for at opsummere nyttige oplysninger. Det sidste trin er evalueringen af ​​datamining-modellen.

Data mining er i øjeblikket nødvendigt hovedsageligt på grund af den voksende konkurrence i erhvervslivet. Virksomhederne konkurrerer med hensyn til tjenester, personalisering, sikkerhed og realtidsvirksomhed.

Datavarehousing

Datalagring er processen til indsamling og lagring af data, som senere kan analyseres til dataindvinding. Et datavarehus er et detaljeret computersystem med en stor lagerkapacitet. Data fra alle kilder rettes til denne kilde, hvor dataene renses for at fjerne modstridende og overflødige oplysninger. Processen med datalager muliggør centraliseret datatilgang.

De detaljerede og indviklede dataindsamlings- og behandlingsteknikker er de vigtigste kilder for organisationer til at etablere en effektiv og effektiv datalagringsfacilitet. Disse er et vigtigt aktiv for virksomhederne til at opretholde deres rentabilitet, effektivitet og konkurrencefordele. De indsamlede data overføres gennem en proces, der kaldes Data Life Cycle Management.

Datalagring bruger teknikker til relative databasestyringssystemer som ekstraktion, indlæsning, transformation og relationel online applikationsbehandling. Der er fire karakteristika ved datalagringsteknikker. De er: emnebaseret design, integration med data, ikke-flygtigt billede af tilstande, data og tidsvarianter af data.

Resumé:

1. Datamining og datalagringsteknikker er dele af et datastyringssystem.
2. Data warehousing er hovedsageligt beskæftiget med indsamling af data, mens data mining er beskæftiget med at analysere og sammenfatte de vigtige oplysninger for organisationen.
3. Teknikkerne til data mining og data warehousing processer er forskellige.