Дата Мининг вс Складиштење података - Који је кориснији

Разлика између података и складиштења података

Подаци су збирка чињеница или статистика о одређеном домену. Обрада ових података даје нам информације и увиде за додавање пословних вриједности или за истраживање. Када се прикупљени подаци похране у складиште за обраду, то се назива складиштењем података. Примјена неке логике на податке похрањене у складишту назива се Дата мининг. хајде да разумемо и Мининг података и складиштење података детаљно у овом посту.

Упоређивање података између Мининг Мининга и складиштења података (Инфограпхицс)

Испод је топ 4 поређења између Дата Мининг-а и складиштења података

Кључне разлике између Дата Мининг-а и Складишта података

Следи разлика између Дата Мининг-а и складиштења података

1. Сврха
Дата Варехоусе чува податке из различитих база података и податке чини доступнима у централном складишту. Сви подаци се бришу након пријема из различитих извора, јер се разликују у шеми, структури и формату. Након тога се интегрише у формирање интегралне и опће доступне складиште података. Изводи се на тај начин што обрађује и чува податке периодично и систематски ради организације података из различитих извора.
Ископавање података врши се на трансакцијским подацима или тренутним подацима, ради добијања сазнања о садашњем сценарију пословања. Статистички подаци добијени као резултат рударства дају јасну слику трендова. Ови трендови могу се сликовито представити помоћу алата за извештавање.

2.Операције
Операције складишта података: ОЛАП
Онлине аналитичка обрада врши се на подацима похрањеним у складишту података.
Различите категорије ОЛАП-а су РОЛАП, МОЛАП, ХОЛАП.
• РОЛАП: чува податке релационе базе података за примену упита на меморисане податке.
• МОЛАП: Похрањује вишедимензионалне податке. Нпр. Низ се може чувати и испитивати.
• ХОЛАП: чува хибридне податке. То се углавном односи на руковање са сировим подацима из више продавница. Подржава операције одсека, коцкица, превртања, надоградње за брже и оптимизованије вађење података.

ОЛАП (складиште података)	Претрага података
Прикупља податке и пружа увид у податке о тим подацима.	Идентифицира скривени образац и даје детаљне информације.
Користи се за идентификацију целокупног понашања система Нпр.: Укупна добит остварена у 2018. години	Користи се за препознавање понашања одређеног модула. Нпр.: Профит остварен у фебруарском месецу 2018. године
Циљ му је складиштење огромне количине података.	Циљ му је идентификовање образаца присутних у подацима за пружање информација.
Користи се за побољшање оперативне ефикасности.	Користи се за унапређење пословања и доношење одлука.
Примењује се у извештавању.	Примењено у пословним стратегијама.
Не може се извршити предиктивна анализа.	Могућа је предиктивна анализа.

Операција података:
Генерално, Рударство података се врши на подацима компилирањем помоћу неких логичких операција. То се постиже применом алгоритама као што су Асоцијативна правила, групирање и класификација. Користи се за идентификацију образаца из података ради идентификације предности и статистике предузећа.
1. Анализа класификације : Користи се за разврставање података у различите класе. Дата Аналист податке класификује на основу стеченог знања.
2. Учење из правила о придруживању: Користи се за препознавање скривеног обрасца у подацима како би се открило понашање корисника, промена у пословању и читав процес предвиђања.
3.Остало откривање: Неуспоредиви подаци понекад показују неки образац који може помоћи у побољшању пословања. Ти подаци помажу у откривању грешке, догађаја и превара.
4. Анализа кластера: Степен повезаности података је врло висок и они су групирани у исту категорију или групу. Подаци са сличним понашањем ће пасти на исто место.
5.Регресијска анализа: Процес идентификације односа између података. Сви ови подаци могу се сумирати да би се добиле неке нове информације.
И складиштење података и дата мининг помажу у анализирању података и стандардизацији података. Побољшава перформансе система са малим кашњењем за обраду упита и бржи процес генерисања извештаја.

3.Корисности

Складиштење података	Претрага података
Бржи приступ подацима	Бржа обрада података коришћењем алгоритама
Повећане перформансе система	Повећана пропусност
Једноставно руковање огромним подацима дистрибуираним складиштем	Лако за генерисање извештаја за анализу
Интегритет података	Анализа података

Табела поређења података у односу на складиштење података

Складиштење података	Претрага података
Прикупљање и чување података из различитих извора.	Анализа образаца у прикупљеним подацима.
Подаци се периодично чувају	Подаци се редовно анализирају
Величина сачуваних података је огромна	Ископавање се врши узорковањем података
Типови: Складиште предузећа Дата Март Виртуелни складишта	Типови: Машинско учење Алгоритам Визуализација Статистика.

Закључак - Дата Мининг вс Складиштење података

• Складиштење помаже предузећу да чува податке, Рударство помаже предузећу да послује и доноси велике одлуке.
• Складиштење започиње од почетне фазе било ког од пројеката, док се копање врши на основу података према захтеву.
• Складиштење осигурава тајност података, с друге стране, минирање понекад доводи до цурења података.
• Доступност података може се разликовати на основу оптерећења које складиште подржава; Рударство нема проблема везаних за доступност података.
• За састављање података потребни су посебни алати за складиштење података.
• Постоји толико алгоритама на располагању за ископавање података ако аналитичар има детаљно знање о ефикасности података, с њима се може руковати и анализирати.

Препоручени чланак

Ово је водич за Мининг Мининг вс Складиштење података, њихово значење, упоредни подаци, кључне разлике, Табела упоређивања и закључак. Такође можете погледати следеће чланке да бисте сазнали више -