Unterschied zwischen Data Warehousing und Data Mining
Ein Data Warehouse ist eine Umgebung, in der wichtige Daten aus mehreren Quellen in einem einzigen Schema gespeichert werden. Es wird dann für die Berichterstellung und Analyse verwendet. Data Warehouse ist eine relationale Datenbank, die eher für die Abfrage und Analyse als für die Transaktionsverarbeitung konzipiert ist. Es enthält normalerweise historische Daten, die aus Transaktionsdaten abgeleitet wurden. Während ein Data Warehouse zur Unterstützung von Verwaltungsfunktionen erstellt wird.
Mit Data Mining werden nützliche Informationen und Muster aus Daten extrahiert. Das Data Mining kann mit jeder herkömmlichen Datenbank durchgeführt werden. Da ein Data Warehouse jedoch Qualitätsdaten enthält, empfiehlt es sich, das Data Mining über das Data Warehouse-System durchzuführen. Data Mining unterstützt die Entdeckung von Wissen, indem verborgene Muster und Assoziationen gefunden, analytische Modelle erstellt, Klassifizierungen und Vorhersagen durchgeführt werden.
Lassen Sie uns den Unterschied zwischen Data Warehousing und Data Mining im Detail verstehen
Hauptmerkmale:
- Data Warehouse:
Die wichtigsten Funktionen eines Data Warehouse werden nachfolgend erläutert:
- Themenorientiert: Ein Data Warehouse ist themenorientiert, da es Wissen zu einem Thema bereitstellt und nicht zu den laufenden Vorgängen des Unternehmens. Diese Themen können Produkte, Kunden, Lieferanten, Verkäufe, Einnahmen usw. sein. Ein Data Warehouse konzentriert sich auf die Modellierung und Analyse von Daten für die Entscheidungsfindung.
- Integriert : Ein Data Warehouse wird erstellt, indem Daten aus heterogenen Quellen wie relationalen Datenbanken, Flatfiles usw. kombiniert werden.
- Zeitvariante: Die im Data Warehouse vorhandenen Daten geben Auskunft über einen bestimmten Zeitraum.
- Nichtflüchtig : Nichtflüchtig bedeutet, dass sich die im Lager eingegebenen Daten nicht ändern dürfen.
Vorteile von Data Warehouse:
- Konsistente und qualitative Daten
- Kostenreduzierung
- Rechtzeitigerer Datenzugriff
- Verbesserte Leistung und Produktivität
Data Mining:
Die wichtigsten Funktionen von Data Mining werden nachfolgend erläutert:
- Automatische Erkennung von Mustern
- Vorhersage der wahrscheinlichen Ergebnisse
- Erstellung umsetzbarer Informationen
- Konzentrieren Sie sich auf große Datenmengen und Datenbanken
Vorteile von Data Mining:
- Direktmarketing: Die Fähigkeit, vorherzusagen, wer am wahrscheinlichsten an welchen Produkten interessiert ist
- Trendanalyse: Das Verstehen von Trends auf dem Markt ist ein strategischer Vorteil, da dadurch Kosten gesenkt und die Markteinführung beschleunigt wird.
- Betrugserkennung: Mithilfe von Data Mining-Techniken können Sie feststellen, welche Versicherungsansprüche, Mobiltelefonanrufe oder Kreditkartenkäufe wahrscheinlich betrügerisch sind.
- Prognosen auf den Finanzmärkten: Data-Mining-Techniken werden in großem Umfang zur Modellierung der Finanzmärkte eingesetzt.
Head-to-Head-Vergleich zwischen Data Warehousing und Data Mining (Infografiken)
Nachfolgend finden Sie die Top-4-Vergleiche zwischen Data Warehousing und Data Mining
Hauptunterschiede zwischen Data Warehousing und Data Mining
Im Folgenden werden einige der wichtigsten Unterschiede zwischen Data Warehousing und Data Mining aufgeführt:
- Beim Data Warehousing werden Daten extrahiert und gespeichert, um die Berichterstellung zu vereinfachen. Während Data Mining die Verwendung von Mustererkennungslogik zum Identifizieren von Trends in einem Beispieldatensatz ist, besteht eine typische Verwendung von Data Mining darin, Betrug zu identifizieren und ungewöhnliche Verhaltensmuster zu kennzeichnen. Beispielsweise erhalten Sie von Credit Card Company eine Warnmeldung, wenn Sie von einem anderen geografischen Standort aus Transaktionen durchführen, den Sie zuvor nicht verwendet haben. Diese Betrugserkennung ist aufgrund von Data Mining möglich.
- Der Hauptunterschied zwischen Data Warehousing und Data Mining besteht darin, dass beim Data Warehousing Daten in einer gemeinsamen Datenbank zusammengefasst und organisiert werden, während beim Data Mining aussagekräftige Daten aus dieser Datenbank extrahiert werden. Data Mining kann nur durchgeführt werden, wenn das Data Warehousing abgeschlossen ist .
- Data Warehouse ist das Repository zum Speichern von Daten. Auf der anderen Seite ist Data Mining eine breite Palette von Aktivitäten, mit denen Muster aufgedeckt und diesen Daten eine Bedeutung verliehen werden.
- Beim Data Warehousing werden lediglich Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert, bereinigt und im Lager gespeichert. Während Data Mining darauf abzielt, die Daten mithilfe von Abfragen zu untersuchen oder zu untersuchen.
Zum Beispiel speichert ein Data Warehouse eines Unternehmens alle relevanten Informationen von Projekten und Mitarbeitern. Mit Data Mining kann man diese Daten verwenden, um verschiedene Berichte zu erstellen, z. B. die erzielten Gewinne.
- Data Warehouse ist eine Architektur, während Data Mining ein Prozess ist, der das Ergebnis verschiedener Aktivitäten zur Ermittlung der neuen Muster ist.
- Ein Data Warehouse ist eine Technik zum Organisieren von Daten, damit die Glaubwürdigkeit und Integrität des Unternehmens gewahrt bleibt. Data Mining ist jedoch hilfreich, um aussagekräftige Muster zu extrahieren, die nicht gefunden werden. Dazu müssen nur Daten verarbeitet oder Daten im Data Warehouse abgefragt werden.
- Data Warehouse enthält integrierte und verarbeitete Daten, um Data Mining zum Zeitpunkt der Planung und Entscheidungsfindung durchzuführen. Durch Data Mining entdeckte Daten führen jedoch dazu, dass Muster gefunden werden, die für zukünftige Vorhersagen nützlich sind.
- Data Warehouse unterstützt grundlegende statistische Analysen. Die aus dem Data Mining abgerufenen Informationen sind hilfreich für Aufgaben wie Marktsegmentierung, Kundenprofilerstellung, Kreditrisikoanalyse, Betrugserkennung usw.
- Beim Data Warehousing werden alle relevanten Daten zusammengeführt, während beim Data Mining unbekannte Datenmuster analysiert werden.
- Data Warehouses speichern normalerweise viele Monate oder Jahre an Daten. Dies soll die historische Analyse unterstützen. Beim Data Mining wird die Mustererkennungslogik verwendet, um den Trend in einem Beispieldatensatz zu identifizieren.
Vergleichstabelle zwischen Data Warehousing und Data Mining
| Data Warehousing | Data Mining |
| Es ist ein Prozess, mit dem Daten aus mehreren Quellen integriert und dann in einer einzigen Datenbank zusammengefasst werden. | Es ist der Prozess, der verwendet wird, um nützliche Muster und Beziehungen aus einer riesigen Datenmenge zu extrahieren. |
| Es bietet der Organisation einen Mechanismus zum Speichern großer Datenmengen. | Data Mining-Techniken werden auf Data Warehouse angewendet, um nützliche Muster zu ermitteln. |
| Dieser Prozess muss vor dem Data Mining-Prozess stattfinden, da Daten in einer gemeinsamen Datenbank kompiliert und organisiert werden. | Dieser Prozess findet immer nach dem Data Warehousing-Prozess statt, da kompilierte Daten zum Extrahieren nützlicher Muster erforderlich sind. |
| Dieser Vorgang wird ausschließlich von Ingenieuren durchgeführt. | Dieser Prozess wird von Geschäftsanwendern mit Hilfe von Ingenieuren durchgeführt. |
Fazit - Data Warehousing vs. Data Mining
Unterschiede zwischen Data Mining und Data Warehousing bestehen im Systemdesign, in der verwendeten Methodik und im Zweck. Data Warehousing ist ein Prozess, der ausgeführt werden muss, bevor ein Data Mining stattfinden kann. Ein Data Warehouse ist die "Umgebung", in der ein Data Mining-Prozess stattfinden kann. Abschließend kann gesagt werden, dass ein Data Warehouse Daten effektiv organisiert, so dass die Daten gewonnen werden können.
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