Складиране на данни VS Data Mining - 4 страхотни сравнения

Разлика между съхранение на данни и извличане на данни

Склад за данни е среда, в която основните данни от множество източници се съхраняват под една схема. След това се използва за отчитане и анализ. Data Warehouse е релационна база данни, която е предназначена за заявки и анализи, а не за обработка на транзакции. Обикновено съдържа исторически данни, получени от данни за транзакции. Докато Склад за данни е изграден да поддържа функции за управление.

Data Mining се използва за извличане на полезна информация и модели от данни. Извличането на данни може да се извърши с всяка традиционна база данни, но тъй като складът на данни съдържа качествени данни, добре е да има извличане на данни през системата за съхранение на данни. Data Mining поддържа откриването на знания чрез намиране на скрити модели и асоциации, конструиране на аналитични модели, извършване на класификация и прогнозиране.

Нека разберем подробно разликата между съхранението на данни и обработката на данни

Основни функции:

Склад за данни:

Основните характеристики на хранилището на данни са разгледани по-долу:

Ориентиран към предмета: Складът за данни е ориентиран към предмета, тъй като предоставя знания около даден предмет, а не текущите операции на организацията. Тези теми могат да бъдат продукт, клиенти, доставчици, продажби, приходи и др. Складът с данни се фокусира върху моделиране и анализ на данни за вземане на решения.
Интегриран : Склад за данни се изгражда чрез комбиниране на данни от разнородни източници, като релационни бази данни, плоски файлове и др.
Вариант на времето: Данните, присъстващи в хранилището на данни, предоставят информация по отношение на определен период от време.
Енергонезависими : Енергонезависими средства, веднъж въведените в склада данни не трябва да се променят.

Предимства на хранилището на данни:

Последователни и качествени данни
Намаляване на разходите
По-навременен достъп до данни
Подобрена производителност и производителност

Извличане на данни:

Основните характеристики на извличането на данни са разгледани по-долу:

Автоматично откриване на модели
Прогнозиране на вероятните резултати
Създаване на полезна информация
Съсредоточете се върху големи масиви и бази данни

Предимства на извличането на данни:

Директен маркетинг: Способността да се предвиди кой е най-вероятно да се интересува от кои продукти
Анализ на тенденциите: Разбирането на тенденциите на пазара е стратегическо предимство, защото помага да се намалят разходите и навременността на пазара.
Откриване на измами: Техниките за извличане на данни могат да ви помогнат да откриете кои искове за застраховане, обаждания по мобилни телефони или покупки на кредитна карта вероятно ще бъдат измамни.
Прогнозиране на финансовите пазари: Техниките за извличане на данни се използват широко за подпомагане моделирането на финансовите пазари.

Сравнение между главата и съхранението на данни срещу извличането на данни (Инфографика)

По-долу е топ 4 сравнението между съхранение на данни и извличане на данни

Ключови разлики между Складиране на данни и Майнинг на данни

Някои от основните разлики между складирането на данни и извличането на данни са споменати по-долу:

Складирането на данни е процесът на извличане и съхраняване на данни, за да се позволи по-лесно отчитане. Докато извличането на данни е използването на логика за разпознаване на модели за идентифициране на тенденции в рамките на извадков набор от данни, типичното използване на извличане на данни е да се идентифицират измами и да се маркират необичайни модели на поведение. Например, Компанията за кредитни карти ви предоставя сигнал, когато извършвате трансакция от друго географско местоположение, което не сте използвали преди. Това откриване на измами е възможно поради извличане на данни.
Основната разлика между съхранението на данни и извличането на данни е, че съхранението на данни е процесът на компилиране и организиране на данни в една обща база данни, докато извличането на данни е процесът на извличане на значими данни от тази база данни. Извличането на данни може да се извърши само след приключване на съхранението на данни .
Складът за данни е хранилището за съхранение на данни. От друга страна, извличането на данни е широк набор от дейности, използвани за разкриване на модели и придаване на смисъл на тези данни.
Съхранението на данни е просто извличане на данни от различни източници, почистване на данните и съхраняването им в склада. Докато извличането на данни има за цел да изследва или изследва данните, като използва заявки.

Например Склад за данни на фирма съхранява цялата необходима информация за проекти и служители. Използвайки Data mining, човек може да използва тези данни за генериране на различни отчети като генерирани печалби и т.н.

Складирането на данни е архитектура, докато извличането на данни е процес, който е резултат от различни дейности за откриване на новите модели.
Складът на данни е техника за организиране на данни, така че да има корпоративна достоверност и почтеност, но, Извличането на данни е полезно за извличане на смислени модели, които не се намират, задължително чрез само обработка на данни или заявка на данни в хранилището на данни.
Складът за данни съдържа интегрирани и обработени данни за извършване на извличане на данни по време на планиране и вземане на решения, но откритите чрез извличане на данни резултати намират модели, полезни за бъдещи прогнози.
Складът за данни поддържа основен статистически анализ. Информацията, получена от извличане на данни, е полезна при задачи като сегментиране на пазара, профилиране на клиенти, анализ на кредитния риск, откриване на измами и др.
Съхранението на данни е процесът на обединяване на всички съответни данни заедно, докато извличането на данни е процес на анализ на неизвестни модели на данни.
Складовете за данни обикновено съхраняват данни от много месеци или години. Това е в подкрепа на историческия анализ. Извличането на данни е използването на логиката за разпознаване на модели за идентифициране на тенденцията в рамките на извадков набор от данни.

Таблица за съхранение на данни и таблица за сравняване на данни

Съхранение на данни	Извличане на данни
Това е процес, който се използва за интегриране на данни от множество източници и след това ги комбинира в една база данни.	Това е процесът, който се използва за извличане на полезни модели и взаимоотношения от огромно количество данни.
Той предоставя на организацията механизъм за съхранение на огромно количество данни.	Технологиите за извличане на данни се прилагат в хранилището на данни, за да се открият полезни модели.
Този процес трябва да се проведе преди процеса на извличане на данни, тъй като той компилира и организира данни в обща база данни.	Този процес винаги се извършва след съхранение на данни, тъй като изисква компилирани данни за извличане на полезни модели.
Този процес се осъществява единствено от инженери.	Този процес се осъществява от бизнес потребителите с помощта на инженери.

Заключение - Складиране на данни срещу Майнинг на данни

Разликите между извличане на данни и съхранение на данни са проектите на системата, използваната методология и целта. Съхранението на данни е процес, който трябва да се случи, преди да може да се извърши извличане на данни. Склад за данни е „средата“, където може да се осъществи процес за извличане на данни. И накрая, може да се каже, че складът на данни организира ефективно данните, така че данните да могат да се добиват.

Препоръчителен член

Това е ръководство за Складиране на данни срещу Извличане на данни, тяхното значение, Сравнение между главата, Ключови разлики, Таблица за сравнение и Заключение. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече -