Data Mining vs Skladištenje podataka - koji je korisniji

Razlika između vađenja podataka i skladištenja podataka

Podaci su skup činjenica ili statistika o određenoj domeni. Obrada ovih podataka daje nam informacije i uvide kako bismo dodali poslovne vrijednosti ili proveli istraživanje. Kad se prikupljeni podaci pohrane u skladište za obradu, to se naziva "Skladištenje podataka". Primjena neke logike na podatke pohranjene u skladištu naziva se Data mining. hajde da razumemo i Data Mining i Skladištenje podataka detaljno u ovom postu.

Usporedba između data dataing-a i skladištenja podataka (Infographics)

Ispod se nalaze 4 gornje 4 usporedbe između Data Mining i Data storage

Ključne razlike između podatkovnog vađenja i skladištenja podataka

Slijedi razlika između Data Mining-a i skladištenja podataka

1.Purpose
Data Warehouse pohranjuje podatke iz različitih baza podataka i podatke čini dostupnima u središnjem spremištu. Svi se podaci brišu nakon primanja iz različitih izvora jer se razlikuju u shemi, strukturi i formatu. Nakon toga integrira se u cjelovitu i opće dostupnu pohranu podataka. Izvodi se na taj način što obrađuje i pohranjuje podatke periodično i sustavno radi organiziranja podataka iz različitih izvora.
Iskopavanje podataka vrši se na transakcijskim podacima ili trenutnim podacima kako bi se dobila saznanja o sadašnjem scenariju poslovanja. Statistički podaci dobiveni kao rezultat rudarstva daju jasnu sliku trendova. Ovi trendovi mogu se slikovito predstaviti pomoću alata za izvještavanje.

2.Operations
Operacije skladišta podataka: OLAP
Internetska analitička obrada vrši se na podacima pohranjenim u skladištu podataka.
Različite kategorije OLAP-a su ROLAP, MOLAP, HOLAP.
• ROLAP: pohranjuje podatke relacijske baze podataka za primjenu upita na pohranjene podatke.
• MOLAP: pohranjuje višedimenzionalne podatke. Npr. Niz se može pohraniti i upitati.
• HOLAP: pohranjuje hibridne podatke. Ovo se obično odnosi na obradu neobrađenih podataka iz više trgovina. Podržava operacije rezanja, kockanja, prevrtanja, nadogradnje za brže i optimizirano vađenje podataka.

OLAP (skladište podataka)	Istraživanje podataka
On prikuplja podatke i pruža sažetak uvida u podatke.	Identificira skriveni uzorak i pruža detaljne informacije.
Koristi se za prepoznavanje cjelokupnog ponašanja sustava Npr.: Ukupna dobit ostvarena u 2018. godini	Koristi se za prepoznavanje ponašanja određenog modula. Npr.: Dobit ostvarena u mjesecu veljači 2018. godine
Cilj mu je pohraniti ogromnu količinu podataka.	Namijenjen je identificiranju obrazaca prisutnih u podacima za pružanje informacija.
Koristi se za poboljšanje operativne učinkovitosti.	Koristi se za unapređenje poslovanja i donošenje odluka.
Primjenjuje se u izvještajnim operacijama.	Primijenjeno u poslovnim strategijama.
Ne može se provesti prediktivna analiza.	Moguća je prediktivna analiza.

Operacija podataka:
Općenito, Data Mining se vrši na podacima sastavljanjem pomoću nekih logičkih operacija. To se postiže primjenom algoritama poput Asocijativnih pravila, grupiranja i klasifikacije. Koristi se za identificiranje uzoraka iz podataka radi prepoznavanja koristi i statistike poslovanja.
1.Klasifikacija klasifikacije: koristi se za razvrstavanje podataka u različite klase. Data Analyst podatke klasificira na temelju stečenog znanja.
2. Učenje iz pravila o pridruživanju: koristi se za prepoznavanje skrivenog obrasca u podacima radi otkrivanja ponašanja korisnika, promjena u poslovanju i svih procesa predviđanja.
3.Otkrivanje prethodnih podataka: neusporedivi podaci ponekad pokazuju neki obrazac koji može pomoći u poboljšanju poslovanja. Ti podaci pomažu u otkrivanju pogreške, događaja i prijevare.
4. Analiza klastera: Stupanj povezanosti podataka vrlo je visok i oni su grupirani u istu kategoriju ili skupinu. Podaci sa sličnim ponašanjem padaju na isto mjesto.
5. Analiza progresije: postupak prepoznavanja odnosa među podacima. Svi ti podaci mogu se sažeti da se dobiju neke nove informacije.
I Skladištenje podataka i Data mining pomažu u analiziranju podataka i standardizaciji. Poboljšava rad sustava s malim kašnjenjem za obradu upita i brži proces generiranja izvještaja.

3.Benefits

Skladištenje podataka	Istraživanje podataka
Brži pristup podacima	Brža obrada podataka korištenjem algoritama
Povećane performanse sustava	Povećana propusnost
Jednostavno rukovanje ogromnim podacima putem distribuirane pohrane	Jednostavno generiranje izvještaja za analizu
Integritet podataka	Analiza podataka

Tabela podataka za usporedbu podataka i skladištenja podataka

Skladištenje podataka	Istraživanje podataka
Prikupljanje i pohranjivanje podataka iz različitih izvora.	Analizirajući obrasce u prikupljenim podacima.
Podaci se povremeno pohranjuju	Podaci se redovito analiziraju
Veličina pohranjenih podataka je ogromna	Iskopavanje se vrši uzorkovanjem podataka
Vrste: skladište poduzeća Data Mart Virtualne skladišta	Vrste: Strojno učenje Algoritam Vizualizacija Statistika.

Zaključak - Data Mining vs Skladištenje podataka

• Skladištenje pomaže tvrtki da pohranjuje podatke, Rudarstvo pomaže poslu i donošenju glavnih odluka.
• Skladištenje započinje od početne faze bilo kojeg projekta, dok se rudarstvo izvodi na osnovu podataka prema zahtjevu.
• Skladištenje osigurava tajnost podataka, s druge strane, miniranje ponekad dovodi do curenja podataka.
• Dostupnost podataka može se razlikovati ovisno o opterećenju koje skladište podržava; Rudarstvo nema problema vezanih uz dostupnost podataka.
• Za prikupljanje podataka potrebni su posebni alati za pohranu podataka.
• Postoji toliko algoritama na raspolaganju za iskopavanje podataka ako analitičar ima detaljno znanje o podacima učinkovito da se mogu rukovati i analizirati.

Preporučeni članak

Ovo je bio vodič za Data Mining vs Skladištenje podataka, njihovo značenje, Usporedba, ključ razlike, Tablica usporedbe i Zaključak. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -