Skladištenje podataka VS podataka - 4 izvrsne usporedbe

Sadržaj:

Anonim

Razlika između skladištenja podataka i podataka

Skladište podataka je okruženje u kojem se bitni podaci iz više izvora pohranjuju u jednoj shemi. Potom se koristi za izvještavanje i analizu. Data Warehouse je relacijska baza podataka koja je dizajnirana za upite i analize, a ne za obradu transakcija. Obično sadrži povijesne podatke dobivene iz podataka o transakcijama. Dok je Data Warehouse izgrađen za podršku funkcija upravljanja.

Data Mining koristi se za izvlačenje korisnih informacija i obrazaca iz podataka. Iskopavanje podataka može se provoditi s bilo kojom tradicionalnom bazom podataka, ali budući da skladište podataka sadrži kvalitetne podatke, dobro je provesti rudarjenje podataka preko sustava skladišta podataka. Data Mining podržava otkrivanje znanja pronalaženjem skrivenih obrazaca i asocijacija, konstruiranjem analitičkih modela, izvođenjem klasifikacije i predviđanja.

Neka nam detaljno razumiju razliku između skladištenja i skladištenja podataka

Ključne značajke:

  1. Skladište podataka:

Ključne značajke skladišta podataka su navedene u nastavku:

  1. Subjektno orijentirano: Skladište podataka orijentirano je na subjekt jer pruža znanje o subjektu, a ne tekuće operacije organizacije. Ti predmeti mogu biti proizvod, kupci, dobavljači, prodaja, prihod itd. Skladište podataka usmjereno je na modeliranje i analizu podataka za odlučivanje.
  2. Integrirano : Skladište podataka izgrađeno je kombiniranjem podataka iz različitih izvora kao što su relacijske baze podataka, ravne datoteke itd.
  3. Vremenska varijanta: Podaci prisutni u skladištu podataka pružaju informacije u odnosu na određeno vremensko razdoblje.
  4. Neisparljivi : Neisparljiva sredstva, podaci jednom uneseni u skladište ne smiju se mijenjati.

Prednosti skladišta podataka:

  1. Dosljedni i kvalitetni podaci
  2. Smanjenje troškova
  3. Pravodobniji pristup podacima
  4. Poboljšane performanse i produktivnost

Data Mining:

Ključne značajke Data mining-a razmatrane su u nastavku:

  1. Automatsko otkrivanje obrazaca
  2. Predviđanje vjerojatnih ishoda
  3. Stvaranje korisnih informacija
  4. Usredotočite se na velike skupove podataka i baze podataka

Prednosti data data-a:

  1. Izravni marketing: Sposobnost predviđanja tko će najvjerojatnije biti zainteresiran za koje proizvode
  2. Analiza trendova: Razumijevanje trendova na tržištu strateška je prednost jer pomaže u smanjenju troškova i pravovremenosti na tržištu.
  3. Otkrivanje prijevara: Tehnike iskopavanja podataka mogu vam pomoći otkriti koji su zahtjevi za osiguranje, pozivi putem mobilne telefonije ili kupovine kreditne kartice vjerojatno nepošteni.
  4. Prognoziranje na financijskim tržištima: Tehnike vađenja podataka uveliko se koriste kako bi se pomoglo modeliranje financijskih tržišta.

Usporedba između Skladištenje podataka i Izvođenje podataka (Infographics)

Ispod je top 4 usporedbe između skladištenja podataka i data datainga

Ključne razlike između skladištenja podataka i kopanja podataka

Neke od glavnih razlika između skladištenja podataka i data dataing-a navedene su u nastavku:

  • Skladištenje podataka postupak je vađenja i pohrane podataka da bi se omogućilo lakše izvještavanje. Dok je Data mining upotreba logike prepoznavanja uzoraka za identificiranje trendova unutar uzorka skupa podataka, tipična upotreba podataka je prepoznavanje prijevara i označavanje neobičnih obrazaca u ponašanju. Na primjer, Tvrtka za izdavanje kreditnih kartica daje vam upozorenje kada obavljate transakcije s nekog drugog zemljopisnog mjesta koje prethodno niste koristili. Otkrivanje prevare moguće je zbog kopanja podataka.
  • Glavna razlika između skladištenja podataka i vađenja podataka je u tome što je skladištenje podataka proces sastavljanja i organiziranja podataka u jednu zajedničku bazu podataka, dok je kopanje podataka proces vađenja značajnih podataka iz te baze podataka. Izvlačenje podataka može se obaviti samo nakon završetka skladištenja podataka .
  • Skladište podataka je skladište za pohranu podataka. S druge strane, vađenje podataka širok je skup aktivnosti koje se koriste za otkrivanje obrazaca i daju ovom značenju značenje.
  • Skladištenje podataka samo je vađenje podataka iz različitih izvora, čišćenje podataka i njihovo pohranjivanje u skladište. Budući da istraživanje podataka ima za cilj istražiti ili istražiti podatke pomoću upita.

Na primjer, skladište podataka tvrtke pohranjuje sve relevantne informacije o projektima i zaposlenicima. Pomoću Data mininga mogu se upotrebljavati ti podaci za generiranje različitih izvještaja poput generirane dobiti itd.

  • Skladište podataka je arhitektura, dok je vađenje podataka proces koji je rezultat različitih aktivnosti na otkrivanju novih obrazaca.
  • Skladište podataka je tehnika organiziranja podataka tako da bi trebao postojati korporativni kredibilitet i integritet, ali, iskopavanje podataka korisno je za izdvajanje smislenih obrazaca koji se ne nalaze, nužno samo obradom podataka ili upitom podataka u skladište podataka.
  • Skladište podataka sadrži integrirane i obrađene podatke za izvođenje podataka u vrijeme planiranja i odlučivanja, ali podaci otkriveni rudarstvom podataka rezultiraju pronalaskom obrazaca koji su korisni za buduća predviđanja.
  • Skladište podataka podržava osnovnu statističku analizu. Podaci koji su dobiveni iz rudarjenja podataka korisni su u zadacima poput segmentacije tržišta, profiliranja kupaca, analize kreditnog rizika, otkrivanja prijevara itd.
  • Skladištenje podataka proces je objedinjavanja svih relevantnih podataka zajedno, dok je kopanje podataka proces analize nepoznatih obrazaca podataka.
  • Skladišta podataka obično pohranjuju više mjeseci ili godine podataka. Ovo je u prilog povijesnoj analizi. Iskopavanje podataka koristi se logikom prepoznavanja uzoraka za prepoznavanje trenda u uzorku skupa podataka.

Tablica usporedbe podataka i skladištenja podataka

Skladištenje podatakaIstraživanje podataka
To je proces koji se koristi za objedinjavanje podataka iz više izvora i zatim njihovo kombiniranje u jedinstvenu bazu podataka.To je postupak koji se koristi za izvlačenje korisnih obrazaca i odnosa iz ogromne količine podataka.
Organizaciji pruža mehanizam za pohranu ogromne količine podataka.Tehnike vađenja podataka primjenjuju se na skladištu podataka kako bi se otkrili korisni obrasci.
Ovaj se proces mora odvijati prije postupka iskopavanja podataka, jer on sastavlja i organizira podatke u zajedničku bazu podataka.Taj se postupak uvijek odvija nakon procesa skladištenja podataka jer zahtijeva prikupljene podatke za izdvajanje korisnih obrazaca.
Ovaj postupak provode isključivo inženjeri.Ovaj postupak provode poslovni korisnici uz pomoć inženjera.

Zaključak - Skladištenje podataka u odnosu na istraživanje podataka

Razlike između vađenja podataka i skladištenja podataka su dizajniranje sustava, korištena metodologija i svrha. Skladištenje podataka proces je koji se mora dogoditi prije nego što se izvrši bilo kakva iskopavanje podataka. Skladište podataka je "okoliš" u kojem se može odvijati proces rudarjenja podataka. Na kraju, može se reći da skladište podataka učinkovito organizira podatke kako bi se podaci mogli minirati.

Preporučeni članak

Ovo je vodič za Skladištenje podataka u odnosu na vađenje podataka, njihovo značenje, usporedbu podataka, ključne razlike, tablicu usporedbe i zaključak. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -

  1. Karijera u skladištenju podataka
  2. Data Mining Vs Statistics - koji je bolji
  3. Saznajte više o Rudarstvu podataka u odnosu na Rudarstvo teksta
  4. Veliki podaci u odnosu na skladište podataka - saznajte najbolje razlike
  5. Oracle skladištenje podataka