Tietojen louhinta vs. tietovarastointi - kumpi on hyödyllisempi

Ero tiedon louhinnan ja tietovarastoinnin välillä

Tiedot ovat tietyn verkkotunnuksen tosiseikkojen tai tilastojen kokoelma. Näiden tietojen käsittely antaa meille tietoa ja näkemyksiä liiketoiminnan arvojen lisäämiseksi tai tutkimuksen tekemiseksi. Kun kerätyt tiedot varastoidaan varastoon käsittelyä varten, sitä kutsutaan tietovarastoksi. Jotkin logiikan soveltaminen varastoon tallennettuihin tietoihin on nimeltään Data mining. ymmärretään sekä tiedon louhinta että tietovarastointi yksityiskohtaisesti tässä viestissä.

Tietojen louhinnan ja tietovarastoinnin vertailut päästä toiseen (infografia)

Alla on 4 suosituinta vertailua Data Miningin ja tietovarastoinnin välillä

Tärkeimmät erot tiedonlouhinnan ja tietovarastoinnin välillä

Seuraava ero on tiedon louhinnan ja tietovarastoinnin välillä

1.Purpose
Data Warehouse tallentaa tietoja eri tietokannoista ja asettaa tiedot saataville keskusvarastoon. Kaikki tiedot puhdistetaan saatuaan eri lähteistä, koska ne eroavat kaavoista, rakenteista ja muodosta. Tämän jälkeen se on integroitu muodostamaan integroitu ja yleisesti saatavissa oleva tietovarasto. Se suoritetaan siten, että se käsittelee ja tallentaa tietoja säännöllisesti ja systemaattisesti eri lähteistä tulevan tiedon järjestämiseksi.
Tiedon louhinta tapahtuu transaktiotiedoista tai nykyisistä tiedoista, jotta saadaan tietoa liiketoiminnan nykyisestä skenaariosta. Kaivostoiminnan tuloksena tuotetut tilastotiedot antavat selkeän kuvan suuntauksista. Nämä suuntaukset voidaan kuvata kuvallisesti raportointivälineiden avulla.

2.Operations
Tietovarasto-operaatiot: OLAP
Online-analyyttinen käsittely tapahtuu tietovarastoon tallennetuille tiedoille.
Eri OLAP-luokkia ovat ROLAP, MOLAP, HOLAP.
• ROLAP: Tallentaa relaatiotietokannan tiedot kyselyiden lisäämiseksi tallennettuihin tietoihin.
• MOLAP: Tallentaa moniulotteisen tiedon. Esimerkiksi taulukko voidaan tallentaa ja kysyä.
• HOLAP: Tallentaa hybrididata. Tämä on yleensä useiden kauppojen raakadatan käsittelemistä. Se tukee viipalointia, noppaa, rullausta ja porausta nopeuttamaan ja optimoimaan datan louhintaa.

OLAP (tietovarasto)	Tietojen louhinta
Se kerää tietoja ja tarjoaa tiivistelmätason tietoja.	Se tunnistaa piilotetun kuvion ja antaa yksityiskohtaiset tiedot.
Sitä käytetään tunnistamaan järjestelmän yleinen käyttäytyminen Esimerkiksi: vuonna 2018 saavutettu kokonaistulos	Sitä käytetään tietyn moduulin käyttäytymisen tunnistamiseen. Esimerkiksi: helmikuussa saavutettu voitto vuonna 2018
Sen tarkoituksena on tallentaa valtava määrä tietoja.	Sen tarkoituksena on tunnistaa tiedoissa olevat mallit tiedon tuottamiseksi.
Sitä käytetään toiminnan tehostamiseen.	Sitä käytetään liiketoiminnan parantamiseen ja päätöksentekoon.
Sovelletaan raportointioperaatioissa.	Sovelletaan liiketoimintastrategioissa.
Ennustavaa analyysiä ei voida suorittaa.	Ennustava analyysi on mahdollista.

Tiedon louhinta:
Data Mining tehdään yleensä datalle kääntämällä se käyttämällä joitain loogisia toimintoja. Tämä saavutetaan toteuttamalla algoritmeja, kuten assosiatiiviset säännöt, klusterointi ja luokittelu. Sitä käytetään tunnistamaan tietomallit liiketoiminnan hyötyjen ja tilastojen tunnistamiseksi.
1.Luokitusanalyysi: Sitä käytetään tietojen luokittelemiseen eri luokkiin. Data-analyytikko luokittelee tiedot hankitun tiedon perusteella.
2.Yhteistyösääntöjen oppiminen: Sitä käytetään tietojen piilotetun mallin tunnistamiseen paljastamaan asiakkaiden käyttäytyminen, muutokset liiketoiminnassa ja kaikki ennusteprosessit.
3.Ollier Detection: Verraton tieto näyttää joskus mallin, joka voi auttaa parantamaan yritystä. Nämä tiedot auttavat vian, tapahtumien ja petosten tunnistamisessa.
4.Klasterointianalyysi: Tietojen assosiaatioaste on erittäin korkea ja ne on ryhmitelty samaan luokkaan tai ryhmään. Tiedot, joilla on samanlainen käyttäytyminen, katoavat samaan kohtaan.
5.Regressioanalyysi: Prosessin, jolla määritetään datan välinen suhde. Kaikki nämä tiedot voidaan tiivistää saadaksesi uutta tietoa.
Sekä tiedon varastointi että tiedon louhinta auttavat tietojen analysoinnissa ja standardisoinnissa. Se parantaa järjestelmän suorituskykyä alhaisella viiveellä kyselyjen käsittelylle ja nopeammalle raporttien luomisprosessille.

3.Benefits

Tietovarastointi	Tietojen louhinta
Nopeampi pääsy tietoihin	Nopeampi tietojenkäsittely algoritmien avulla
Parempi järjestelmän suorituskyky	Lisääntynyt suorituskyky
Helppo käsitellä valtavia tietoja hajautetulla tallennuksella	Helppo luoda raportteja analysoitavaksi
Tietojen eheys	Data Analytics

Tietojen louhinta vs. tietovarastojen vertailutaulukko

Tietovarastointi	Tietojen louhinta
Tietojen kerääminen ja tallentaminen eri lähteistä.	Analysoidaan kerättyjen tietojen malleja.
Tietoja tallennetaan määräajoin	Tietoja analysoidaan säännöllisesti
Tallennetun tiedon koko on valtava	Louhinta suoritetaan näytteenotolla datasta
Tyypit: Yritysvarasto Data Mart Virtuaalivarastot	Tyypit: Koneoppiminen algoritmi visualisointi Tilastot.

Johtopäätös - tiedon louhinta vs. tietojen varastointi

• Varastointi auttaa yritystä tallentamaan tietoja. Kaivostoiminta auttaa yritystä toimimaan ja tekemään tärkeitä päätöksiä.
• Varastointi aloitetaan minkä tahansa projektin alkuvaiheesta, kun taas kaivostoiminta suoritetaan tiedoille kysynnän mukaan.
• Varastointi varmistaa tietojen salaisuuden, toisaalta kaivostoiminta johtaa joskus tietojen vuotoon.
• Tietojen saatavuus voi vaihdella varaston tukeman kuorman mukaan; Kaivostoiminnalla ei ole tietojen saatavuuteen liittyviä ongelmia.
• Tietojen kokoaminen vaatii erityisiä työkaluja tietovarastointiin.
• Tietojen kaivokseen on saatavana niin monia algoritmeja, jos analyytikolla on syvällinen tieto tiedosta. Data voidaan käsitellä ja analysoida tehokkaasti.

Suositeltava artikkeli

Tämä on ollut opas Tietojen louhinta vs. tietovarastointiin, niiden tarkoituksiin, vertailusta päähän pähän, avainerot, vertailutaulukko ja johtopäätökset. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -