Forskjell mellom datamining og datalagring
Innhold
Data mining og data warehousing brukes begge til å inneha forretningsinformasjon og muliggjøre beslutninger. Men begge deler, data mining og data warehousing har forskjellige aspekter ved å operere på et foretaks data. På den ene siden datavarehus er et miljø der dataene fra en bedrift samles og lagres på en samlet og oppsummert måte. På den annen side, data mining er en prosess; som bruker algoritmer for å hente ut kunnskap fra dataene du selv ikke vet finnes i databasen.
La oss sjekke ut forskjellen mellom data mining og data warehousing ved hjelp av et sammenligningstabell vist nedenfor.
- Sammenligningstabell
- Definisjon
- Viktige forskjeller
- Konklusjon
Sammenligningstabell
| Grunnlag for sammenligning | Databehandling | Datavarehus |
|---|---|---|
| grunn~~POS=TRUNC | Data mining er en prosess for å hente eller trekke ut meningsfulle data fra database / datavarehus. | Datavarehouse er et depot hvor informasjonen fra flere kilder lagres under et enkelt skjema. |
Definisjon av datamining
Data Mining er en prosess å oppdage kunnskap, Hvilken deg aldri forventet til finnes i databasen din. Ved hjelp av tradisjonelt spørringsverktøy kan du bare hente den kjente informasjonen fra dataene. Men, Data mining gir deg veien til hente skjult informasjon ut av dataene. Data mining utvinner meningsfull informasjon fra databasen som kan brukes til beslutningstaking.
Kunnskapsoppdagelsen i databaser, referert til KDD, utstillinger forhold og mønster. Forholdet kan være mellom to eller flere forskjellige objekter, mellom attributter til samme objekt. Mønster er et annet resultat av data mining som viser den jevnlige og forståelige sekvensen av informasjon som hjelper i beslutningen.
Trinnene som er involvert i KDD, dvs. Knowledge Discovery i databaser, kan oppsummeres som først, utvalg av datasett som data mining skal utføres på. Neste er pre-prosessering som innebærer fjerning av inkonsekvente data. Så kommer datatransformasjon der dataene blir transformert til det skjemaet som er passende for data mining. Neste er data mining, her brukes data mining-algoritmene til dataene. Og endelig, tolkning og evaluering som innebærer å trekke ut forholdet eller mønsteret mellom dataene.
Data mining passer godt i datavarehusmiljøet som har lagret data på en samlet og oppsummert måte. Da det blir enkelt å gruve dataene i datavarehus
Definisjon av datalagring
Datavarehus er en sentral beliggenhet der informasjon samlet fra flere kilder lagres under et enkelt skjema. Opprinnelig blir dataene samlet, forskjellige virksomhetskilder renset og transformert og lagret i et datavarehus. Når data er lagt inn i et datavarehus, forblir de der i lang tid og du kan få tilgang til overtider.
Data Warehouse er en perfekt blanding av teknologier som datamodellering, datainnsamling, datastyring, metadatastyring, utviklingsverktøy butikkadministrasjoner. Alle disse teknologiene støtter funksjoner som datautvinning, datatransformasjon, datalagring, gir brukergrensesnitt for tilgang til dataene.
Datavarehus er ikke et produkt eller programvare, det er et informasjonsmiljø som gir informasjon som et integrert syn på en bedrift. Du kan få tilgang til bedriftens nåværende og historiske data som hjelper deg med å ta beslutninger. Den støtter transaksjoner for beslutningstaking uten å påvirke driftssystemene. Det er en fleksibel ressurs for å skaffe strategisk informasjon.
- Det er en grunnleggende forskjell som skiller data mining og data warehousing som er data mining er en prosess for å trekke ut meningsfulle data fra den store databasen eller datavarehuset. Datavarehus gir imidlertid et miljø der dataene er lagret i en integrert form som letter datautvindingen for å hente ut data mer effektivt.
Konklusjon:
Data Mining kan bare gjøres når det er en godt integrert stor database, dvs. datavarehus. Så datavarehus må være ferdig før data mining. Datavarehus må ha informasjon i godt integrert form, slik at data mining kan hente ut kunnskapen på en effektiv måte.
