Razlika med podatkovnim rudarjenjem in shranjevanjem podatkov
Podatki so zbiranje dejstev ali statistik o določeni domeni. Obdelava teh podatkov nam daje informacije in vpoglede za dodajanje poslovnih vrednosti ali za izvajanje raziskav. Ko so zbrani podatki shranjeni v skladišču za obdelavo, jih imenujemo skladiščenje podatkov. Uporaba neke logike za podatke, shranjene v skladišču, se imenuje Data mining. razumejmo tako podatkovno rudarjenje kot shranjevanje podatkov podrobno v tej objavi.
Primerjava med podatki o iskanju podatkov in skladiščenju podatkov (Infographics)
Spodaj so zgornje 4 primerjave med podatkovnim rudarjenjem in shranjevanjem podatkov
Ključne razlike med podatkovnim rudarjenjem in shranjevanjem podatkov
Sledi razlika med podatkovnim rudarjenjem in shranjevanjem podatkov
1. Namen
Data Warehouse hrani podatke iz različnih zbirk podatkov in podatke daje na voljo v centralnem skladišču. Vsi podatki se očistijo po prejemu iz različnih virov, saj se razlikujejo po shemi, strukturi in obliki. Po tem je integriran, da tvori celostno in splošno dostopno shrambo podatkov. Izvaja se tako, da občasno in sistematično obdeluje in shranjuje podatke za organiziranje podatkov iz različnih virov.
Izvajanje podatkov poteka na transakcijskih podatkih ali trenutnih podatkih, da se pridobi znanje o trenutnem scenariju poslovanja. Statistični podatki, pridobljeni kot rezultat rudarjenja, dajejo jasno sliko o trendih. Te trende je mogoče slikovito predstaviti z uporabo orodij za poročanje.
2.Operacije
Operacije skladišč podatkov: OLAP
Spletna analitična obdelava poteka na podatkih, shranjenih v podatkovnem skladišču.
Različne kategorije OLAP so ROLAP, MOLAP, HOLAP.
• ROLAP: shrani podatke relacijske baze podatkov za uporabo poizvedb na shranjenih podatkih.
• MOLAP: Shrani večdimenzionalne podatke. Npr. Matriko je mogoče shraniti in poizvedovati.
• HOLAP: Shrani hibridne podatke. To je običajno za ravnanje s surovimi podatki iz več trgovin. Podpira operacije rezanja, kock, zvijanja, vrtenja navzdol za hitrejše in optimizirano iskanje podatkov.
| OLAP (shramba podatkov) | Data Mining |
| Zbira podatke in zagotavlja vpogled v podatke o ravni. | Identificira skriti vzorec in poda podrobne informacije. |
| Uporablja se za prepoznavanje celotnega vedenja sistema Npr .: celotni dobiček, dosežen v letu 2018 | Uporablja se za prepoznavanje obnašanja posameznega modula. Npr .: dobiček, dosežen v februarskem mesecu v letu 2018 |
| Namenjen je shranjevanju ogromne količine podatkov. | Njen namen je prepoznati vzorce, ki so na voljo v podatkih za zagotavljanje informacij. |
| Uporablja se za izboljšanje operativne učinkovitosti. | Uporablja se za izboljšanje poslovanja in za sprejemanje odločitev. |
| Uporablja se pri poročanju. | Uporablja se v poslovnih strategijah. |
| Napovedne analize ni mogoče izvesti. | Možna je napovedna analiza. |
Operacija podatkovnega rudarjenja:
Na splošno se Data Mining na podatkih izvede tako, da se zberejo z uporabo nekaterih logičnih operacij. To dosežemo z izvajanjem algoritmov, kot so Pridružitvena pravila, združevanje in klasifikacija. Uporablja se za identifikacijo vzorcev iz podatkov za prepoznavanje koristi in statistike podjetja.
1. Analiza razvrstitve : Uporablja se za razvrščanje podatkov v različne razrede. Podatkovni analitik podatke razvrsti na podlagi pridobljenega znanja.
2. Učenje o pravilih pridruževanja: Uporablja se za prepoznavanje skritega vzorca v podatkih za razkrivanje vedenja strank, sprememb v poslovanju in vseh napovedovalnih procesov.
3.Ostalo zaznavanje: Neprimerljivi podatki včasih pokažejo nek vzorec, ki lahko pomaga pri izboljšanju poslovanja. Ti podatki pomagajo pri odkrivanju napak, dogodkov in prevar.
4.Clusterska analiza: Stopnja povezanosti podatkov je zelo visoka in so združeni v isto kategorijo ali skupino. Podatki s podobnim vedenjem bodo padli na isto mesto.
5.Regression Analysis: postopek ugotavljanja razmerja med podatki. Vse te podatke lahko povzamemo, da dobimo nekaj novih informacij.
Skladiščenje podatkov in Data mining pomagata analizirati podatke in jih standardizirati. Izboljšuje delovanje sistema z nizko zamudo za obdelavo poizvedb in hitrejši postopek generiranja poročil.
3.Prednosti
| Skladiščenje podatkov | Data Mining |
| Hitrejši dostop do podatkov | Hitrejša obdelava podatkov z uporabo algoritmov |
| Večja zmogljivost sistema | Povečana prepustnost |
| Enostavno upravljanje ogromnih podatkov z razdeljenim pomnilnikom | Enostavno ustvarjanje poročil za analizo |
| Celovitost podatkov | Analiza podatkov |
Data Mining vs Tabela primerjave skladiščenja podatkov
| Skladiščenje podatkov | Data Mining |
| Zbiranje in shranjevanje podatkov iz različnih virov. | Analiza vzorcev v zbranih podatkih. |
| Podatki se občasno shranjujejo | Podatki se redno analizirajo |
| Velikost shranjenih podatkov je ogromna | Izkopavanje se izvaja z vzorčenjem podatkov |
| Vrste: Enterprise Warehouse Data Mart Navidezne skladišča | Vrste: Strojno učenje Algoritem Vizualizacija Statistika. |
Zaključek - Data Mining vs Skladiščenje podatkov
• Skladiščenje podjetjem pomaga shranjevati podatke, Rudarstvo pomaga podjetju pri poslovanju in sprejemanju večjih odločitev.
• Skladiščenje se začne od začetne faze katerega koli od projektov, medtem ko se rudarjenje izvaja na podlagi podatkov na zahtevo.
• Skladiščenje zagotavlja tajnost podatkov, po drugi strani pa rudarjenje včasih vodi do uhajanja podatkov.
• razpoložljivost podatkov se lahko razlikuje glede na obremenitev, ki jo podpira skladišče; Rudarstvo nima nobenih težav v zvezi z razpoložljivostjo podatkov.
• Za zbiranje podatkov so potrebna posebna orodja za shranjevanje podatkov.
• Na voljo je toliko algoritmov za pridobivanje podatkov, če ima analitik poglobljeno znanje o podatkih, s katerimi lahko učinkovito obdeluje in analizira podatke.
Priporočeni članek
To je vodnik za Data Mining vs Skladiščenje podatkov, njihov pomen, primerjava med seboj, ključne razlike, primerjalno tabelo in sklep. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -
- Najboljše stvari, ki jih morate izvedeti o Azure Paas proti Iaasu
- Statistični podatki rudarjenja podatkov - kateri je boljši
- Poklicna zbirka podatkov
- Izvajanje podatkov v primerjavi z strojnim učenjem - 10 najboljših stvari, ki jih morate vedeti
- Tehnike rudarjenja podatkov za uspešno poslovanje
- Oracle skladiščenje podatkov