Складиштење података ВС Дата Мининг - 4 феноменалне поређења

Разлика између складиштења података и копања података

Складиште података је окружење у којем се битни подаци из више извора чувају у оквиру једне шеме. Затим се користи за извештавање и анализу. Дата Варехоусе је релациона база података која је дизајнирана за упите и анализе, а не за обраду трансакција. Обично садржи историјске податке добијене из података о трансакцијама. Док је Дата Варехоусе изграђен да подржава функције управљања.

Дата Мининг користи се за извлачење корисних информација и образаца из података. Ископавање података може се изводити са било којом традиционалном базом података, али будући да складиште података садржи квалитетне податке, добро је имати дата мининг преко система складишта података. Дата Мининг подржава откривање знања проналажењем скривених образаца и асоцијација, конструирањем аналитичких модела, извођењем класификације и предвиђања.

Разјаснимо детаљно разлику између складиштења података и дата датаинга

Кључне карактеристике:

Складиште података:

Кључне карактеристике складишта података су дискутоване у наставку:

Субјектно оријентисано: Складиште података је оријентисано на субјекте јер пружа знање о предмету, а не текуће операције организације. Ти предмети могу бити производ, купци, добављачи, продаја, приход итд. Складиште података фокусира се на моделирање и анализу података за доношење одлука.
Интегрисано : Складиште података је конструисано комбиновањем података из хетерогених извора као што су релацијске базе података, равне датотеке итд.
Временска варијанта: Подаци присутни у складишту података пружају информације у односу на одређени временски период.
Неиспарљиви : Неиспарљива средства, подаци једном унети у складиште не би се требали мењати.

Предности Дата Варехоусе-а:

Доследни и квалитетни подаци
Смањење трошкова
Праводобнији приступ подацима
Побољшане перформансе и продуктивност

Претрага података:

Кључне карактеристике дата мининг-а разматране су у даљем тексту:

Аутоматско откривање образаца
Предвиђање вероватних исхода
Стварање делотворних информација
Фокусирајте се на велике скупове података и базе података

Предности дата мининг-а:

Директан маркетинг: Способност да се предвиди ко ће вероватно бити заинтересован за које производе
Анализа трендова: Разумевање трендова на тржишту је стратешка предност, јер помаже у смањењу трошкова и правовремености на тржишту.
Откривање превара: Технике вађења података могу вам помоћи да откријете који су потраживања осигурања, позиви мобилних телефона или куповине кредитне картице вероватно лажни.
Прогнозирање на финансијским тржиштима: Технике вађења података увелико се користе како би се помогло моделирање финансијских тржишта.

Успоредба између складиштења података и рударства података (Инфограпхицс)

Испод је топ 4 поређења између складиштења података и копања података

Кључне разлике између складиштења података и рударства података

Неке од главних разлика између складиштења података и дата мининг-а наведене су у наставку:

Складиштење података је процес вађења и складиштења података како би се омогућило лакше извештавање. Док је Дата Мининг употреба логике препознавања образаца за идентификацију трендова унутар узорка скупа података, типична употреба података је идентификација преваре и означавање необичних образаца у понашању. На пример, Компанија са кредитним картицама обавештава вас када обављате трансакције са неке друге географске локације коју претходно нисте користили. Ово откривање преваре могуће је због копања података.
Главна разлика између складиштења података и вађења података је у томе што је складиштење података процес компилације и организовања података у једну заједничку базу података, док је копање података процес вађења значајних података из те базе података. Ископавање података може се обавити тек након завршетка складиштења података .
Складиште података је складиште за похрану података. Са друге стране, вађење података је широк скуп активности које се користе за откривање образаца и дају значај тим подацима.
Складиштење података је само вађење података из различитих извора, чишћење података и њихово складиштење у складиште. Док је руда података намијењена испитивању или истраживању података помоћу упита.

На пример, Складиште података компаније чува све релевантне информације о пројектима и запосленима. Помоћу Дата Мининг-а можете користити ове податке за генерисање различитих извештаја као што су остварени профит итд.

Складиште података је архитектура, док је вађење података процес који је резултат различитих активности на откривању нових образаца.
Складиште података је техника организовања података тако да би требало постојати корпоративни кредибилитет и интегритет, али, Рударство података је корисно у извлачењу смислених образаца који се не налазе, нужно само обрадом података или упитом података у складиште података.
Складиште података садржи интегрисане и обрађене податке за обављање ископавања података у време планирања и доношења одлука, али подаци откривени рударством података резултирају проналаском образаца који су корисни за будућа предвиђања.
Складиште података подржава основну статистичку анализу. Информације које се добијају из рударства података корисне су у задацима попут сегментације тржишта, профилирања купаца, анализе кредитног ризика, откривања превара итд.
Складиштење података је процес обједињавања свих релевантних података заједно, док је копање података процес анализе непознатих образаца података.
Складишта података обично смештају месеце или године података. Ово је у прилог историјској анализи. Ископавање података је употреба логике препознавања узорака за идентификацију тренда у узорку скупа података.

Складиштење података вс Табела упоређивања података

Складиштење података	Претрага података
То је процес који се користи за интегрисање података из више извора и затим њихово комбиновање у једној бази података.	То је поступак који се користи за извлачење корисних образаца и односа из огромне количине података.
Омогућује организацији механизам за чување огромне количине података.	Технике вађења података примењују се на складишту података како би се открили корисни обрасци.
Овај се процес мора одвијати прије процеса ископавања података, јер он саставља и организира податке у заједничку базу података.	Овај се процес увијек одвија након процеса складиштења података јер захтијева састављене податке за издвајање корисних образаца.
Овај процес искључиво спроводе инжењери.	Овај процес обављају пословни корисници уз помоћ инжењера.

Закључак - Складиштење података и Рударство података

Разлике између вађења података и складиштења података су дизајнирање система, коришћена методологија и сврха. Складиштење података је процес који се мора догодити прије него што се изврши било каква руда података. Складиште података је „окружење“ у којем се може одвијати процес копања података. На крају, може се рећи да складиште података ефикасно организује податке тако да се подаци могу минирати.

Препоручени чланак

Ово је водич за Складиштење података у односу на копање података, њихово значење, упоређивање до главе, кључне разлике, Табела упоређивања и закључак. Такође можете погледати следеће чланке да бисте сазнали више -