Разлика между извличане на данни и съхранение на данни
Данните са събиране на факти или статистически данни за определен домейн. Обработката на тези данни ни дава информация и представа за добавяне на бизнес стойности или за извършване на проучвания. Когато събраните данни се съхраняват в склад за обработка, това се обозначава като Складиране на данни. Прилагането на някаква логика към данните, съхранявани в склада, се нарича Data mining. нека да разберем както извличането на данни, така и складирането на данни подробно в тази публикация.
Сравнения между главата на данни и съхранението на данни (Инфографика)
По-долу са първите 4 сравнения между Data Mining и Data storage
Ключови разлики между Data Mining и съхранение на данни
По-долу е разликата между Data Mining и Data storage
1.Purpose
Data Warehouse съхранява данни от различни бази данни и предоставя данните достъпни в централно хранилище. Всички данни се изчистват след получаване от различни източници, тъй като се различават по схема, структури и формат. След това той се интегрира, за да формира интегралното и общодостъпно хранилище на данни. Изпълнява се по такъв начин, че обработва и съхранява данни периодично и систематично, за да организира данните от различни източници.
Извличането на данни се извършва върху транзакционните данни или текущите данни, за да се получат знания за настоящия сценарий на бизнеса. Статистиката, генерирана в резултат на добив, дава ясна картина за тенденциите. Тези тенденции могат да бъдат представени изобразително с помощта на инструменти за отчитане.
2.Operations
Операции за съхранение на данни: OLAP
Онлайн аналитичната обработка се извършва върху данните, съхранявани в хранилището на данни.
Различните категории OLAP са ROLAP, MOLAP, HOLAP.
• ROLAP: Съхранява данните на релационната база данни за прилагане на заявки към съхранените данни.
• MOLAP: съхранява многомерните данни. Например масивът може да се съхранява и запитва.
• HOLAP: съхранява хибридните данни. Това обикновено е за работа със суровите данни от множество магазини. Той поддържа операции за рязане, зарове, навиване, пробиване за по-бързо и оптимизирано извличане на данни.
| OLAP (склад за данни) | Извличане на данни |
| Той събира данни и предоставя обобщена информация за нивото на данните. | Той идентифицира скрития модел и предоставя подробна информация. |
| Използва се за идентифициране на цялостното поведение на системата Например: обща печалба, постигната през 2018 г. | Използва се за идентифициране на поведението на конкретния модул. Например: печалба, постигната през февруари месец през 2018 година |
| Тя е насочена към съхраняване на огромен обем данни. | Тя е насочена към идентифициране на моделите, присъстващи в данните, за предоставяне на информация. |
| Използва се за подобряване на оперативната ефективност. | Използва се за подобряване на бизнеса и за вземане на решения. |
| Прилага се в отчетни операции. | Прилага се в бизнес стратегии. |
| Прогнозен анализ не може да бъде извършен. | Възможен е прогнозен анализ. |
Операция за извличане на данни:
По принцип Data Mining се извършва върху данните, като се компилират с помощта на някои логически операции. Това се постига чрез прилагането на алгоритми като асоциативни правила, групиране и класификация. Използва се за идентифициране на моделите от данните за идентифициране на ползите и статистиката на бизнеса.
1. Класификационен анализ: Той се използва за класифициране на данните в различни класове. Data Analyst класифицира данните въз основа на придобитите знания.
2.Обучение за правила за асоцииране: Използва се за идентифициране на скрития модел в данните, за да се разкрие поведението на клиента, промяна в бизнеса и всички процеси на прогнозиране.
3.Outlier Detection: Несъвпадащите данни понякога показват някакъв модел, който може да помогне за подобряване на бизнеса. Тези данни помагат при откриване на идентификация на неизправност, събитие и измама.
4. Клъстеризиращ анализ: Степента на свързване между данните е много висока и те са групирани под една и съща категория или група. Данните с подобно поведение ще попаднат на едно и също място.
5.Революционен анализ: Процесът на идентифициране на връзката между данните. Всички тези данни могат да бъдат обобщени за получаване на нова информация.
Както складирането на данни, така и извличането на данни помагат при анализа на данните и стандартизирането им. Подобрява работата на системата с ниска латентност за обработка на заявки и по-бърз процес на генериране на отчети.
3.Benefits
| Съхранение на данни | Извличане на данни |
| По-бърз достъп до данни | По-бърза обработка на данни чрез използване на алгоритми |
| Повишена производителност на системата | Повишена производителност |
| Лесна работа с огромни данни чрез разпределено съхранение | Лесно генериране на отчети за анализ |
| Целостта на данните | Анализ на данни |
Извличане на данни спрямо таблица за съхранение на данни
| Съхранение на данни | Извличане на данни |
| Събиране и съхранение на данни от различни източници. | Анализ на моделите в събраните данни. |
| Данните се съхраняват периодично | Данните се анализират редовно |
| Размерът на съхранените данни е огромен | Добивът се извършва с извадка от данни |
| Видове: Склад за предприятия Data Mart Виртуални складове | Видове: машинно обучение алгоритъм Визуализацията Статистика. |
Заключение - Data Mining vs Data storage
• Складирането помага на бизнеса да съхранява данните, Майнингът помага на бизнеса да работи и да взема големи решения.
• Складирането се започва от началната фаза на който и да е от проектите, докато добивът се извършва по данни според търсенето.
• Складирането осигурява секретност на данните, от друга страна, добивът понякога води до изтичане на данни.
• Наличието на данни може да се различава в зависимост от натоварването, поддържано от склада; Майнингът няма проблеми, свързани с наличието на данни.
• Събирането на данни изисква специални инструменти за съхранение на данни.
• Има толкова много алгоритми на разположение за извличане на данни, ако аналитикът има задълбочени познания за ефективността на данните, могат да бъдат обработвани и анализирани.
Препоръчителен член
Това е ръководство за извличане на данни срещу съхранение на данни, тяхното значение, сравнение между главата, ключови разлики, таблица за сравнение и заключение. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече -
- Най-добри неща за научаване на Azure Paas срещу Iaas
- Data Mining Vs Statistics - кой е по-добър
- Кариера в съхранението на данни
- Извличане на данни срещу машинно обучение - 10 най-доброто нещо, което трябва да знаете
- Техники за извличане на данни за успешен бизнес
- Складиране на данни на Oracle