Unterschied zwischen Data Mining und Data Warehousing
Daten sind die Sammlung von Fakten oder Statistiken zu einer bestimmten Domain. Durch die Verarbeitung dieser Daten erhalten wir die Informationen und Erkenntnisse, um geschäftliche Werte zu schaffen oder Nachforschungen anzustellen. Wenn die gesammelten Daten zur Verarbeitung in einem Lager gespeichert werden, spricht man von Data Warehousing. Das Anwenden von Logik auf die im Warehouse gespeicherten Daten wird als Data Mining bezeichnet. In diesem Beitrag werden sowohl Data Mining als auch Data Warehousing ausführlich beschrieben.
Head-to-Head-Vergleiche zwischen Data Mining und Data Warehousing (Infografiken)
Nachfolgend finden Sie die vier wichtigsten Vergleiche zwischen Data Mining und Data Warehousing
Hauptunterschiede zwischen Data Mining und Data Warehousing
Das Folgende ist der Unterschied zwischen Data Mining und Data Warehousing
1. Zweck
Data Warehouse speichert Daten aus verschiedenen Datenbanken und stellt die Daten in einem zentralen Repository zur Verfügung. Alle Daten werden nach dem Empfang aus verschiedenen Quellen bereinigt, da sie sich in Schema, Struktur und Format unterscheiden. Danach wird es integriert, um den integralen und allgemein verfügbaren Datenspeicher zu bilden. Es wird so ausgeführt, dass Daten regelmäßig und systematisch verarbeitet und gespeichert werden, um die Daten aus verschiedenen Quellen zu organisieren.
Data Mining wird anhand der Transaktionsdaten oder der aktuellen Daten durchgeführt, um Informationen über das aktuelle Szenario des Unternehmens zu erhalten. Die aus dem Bergbau resultierenden Statistiken geben ein klares Bild über die Trends. Diese Trends können mithilfe von Berichtstools bildlich dargestellt werden.
2.Operationen
Data Warehouse-Vorgänge: OLAP
Die Online-Analyseverarbeitung wird für die im Data Warehouse gespeicherten Daten durchgeführt.
Verschiedene Kategorien von OLAP sind ROLAP, MOLAP, HOLAP.
• ROLAP: Speichert die relationalen Datenbankdaten zum Anwenden von Abfragen auf die gespeicherten Daten.
• MOLAP: Speichert die mehrdimensionalen Daten. ZB Array kann gespeichert und abgefragt werden.
• HOLAP: Speichert die Hybriddaten. Dies dient im Allgemeinen zur Verarbeitung der Rohdaten aus mehreren Filialen. Es unterstützt Slice-, Dice-, Rollup- und Drilldown-Vorgänge für ein schnelleres und optimiertes Data Mining.
| OLAP (Data Warehouse) | Data Mining |
| Es sammelt Daten und bietet zusammenfassende Einblicke in die Daten. | Es identifiziert das verborgene Muster und liefert die detaillierten Informationen. |
| Es wird verwendet, um das Gesamtverhalten des Systems zu identifizieren ZB: Gesamtgewinn im Jahr 2018 erzielt | Es wird verwendet, um das Verhalten des jeweiligen Moduls zu identifizieren. ZB: im Februar des Jahres 2018 erzielter Gewinn |
| Es ist auf die Speicherung großer Datenmengen ausgerichtet. | Ziel ist es, die in den Daten vorhandenen Muster zu identifizieren, um Informationen bereitzustellen. |
| Es wird zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz eingesetzt. | Es dient der Verbesserung des Geschäfts und der Entscheidungsfindung. |
| Wird in Berichterstellungsvorgängen angewendet. | Angewandt in Geschäftsstrategien. |
| Predictive Analysis kann nicht durchgeführt werden. | Predictive Analysis ist möglich. |
Data Mining-Vorgang:
Im Allgemeinen wird Data Mining für die Daten durchgeführt, indem sie mithilfe einiger logischer Operationen kompiliert werden. Dies wird durch die Implementierung von Algorithmen wie assoziativen Regeln, Clustering und Klassifizierung erreicht. Es wird verwendet, um die Muster aus den Daten zu identifizieren, um die Vorteile und Statistiken des Unternehmens zu identifizieren.
1. Klassifizierungsanalyse: Sie wird zur Klassifizierung der Daten in verschiedene Klassen verwendet. Data Analyst klassifiziert die Daten basierend auf dem erworbenen Wissen.
2. Assoziationsregel-Lernen: Es wird verwendet, um das verborgene Muster in Daten zu identifizieren, um das Kundenverhalten, Änderungen im Geschäft und den gesamten Prognoseprozess aufzudecken.
3. Früherkennung: Die nicht übereinstimmenden Daten weisen manchmal Muster auf, die zur Verbesserung des Geschäfts beitragen können. Diese Daten helfen bei der Erkennung von Fehlern, Ereignissen und Betrugsfällen.
4. Clusteranalyse: Der Assoziationsgrad zwischen den Daten ist sehr hoch und sie werden unter derselben Kategorie oder Gruppe geclustert. Die Daten mit ähnlichem Verhalten werden an derselben Stelle abgelegt.
5. Regressionsanalyse: Der Prozess der Identifizierung der Beziehung zwischen den Daten. Alle diese Daten können zusammengefasst werden, um neue Informationen zu erhalten.
Sowohl Data Warehousing als auch Data Mining helfen bei der Analyse und Standardisierung der Daten. Sie verbessern die Leistung des Systems mit einer geringen Latenz für die Abfrageverarbeitung und einem schnelleren Berichterstellungsprozess.
3. Vorteile
| Data Warehousing | Data Mining |
| Schnellerer Zugriff auf Daten | Schnellere Datenverarbeitung durch Verwendung von Algorithmen |
| Erhöhte Systemleistung | Erhöhter Durchsatz |
| Einfache Handhabung großer Datenmengen durch verteilten Speicher | Einfache Erstellung von Berichten zur Analyse |
| Datenintegrität | Datenanalyse |
Vergleichstabelle zwischen Data Mining und Data Warehousing
| Data Warehousing | Data Mining |
| Sammeln und Speichern von Daten aus verschiedenen Quellen. | Analysieren der Muster in den gesammelten Daten. |
| Daten werden periodisch gespeichert | Die Daten werden regelmäßig analysiert |
| Die Größe der gespeicherten Daten ist riesig | Das Mining wird mit einer Stichprobe von Daten durchgeführt |
| Typen: Enterprise Warehouse Datenmarkt Virtuelle Lager | Typen: Maschinelles Lernen Algorithmus Visualisierung Statistiken. |
Fazit - Data Mining vs. Data Warehousing
• Warehousing hilft dem Unternehmen, die Daten zu speichern. Mining hilft dem Unternehmen, wichtige Entscheidungen zu treffen.
• Die Lagerhaltung beginnt in der Anfangsphase eines Projekts, während das Mining der Daten nach Bedarf durchgeführt wird.
• Die Speicherung von Daten stellt die Geheimhaltung sicher. Andererseits führt das Mining manchmal zu Datenlecks.
• Die Datenverfügbarkeit kann abhängig von der vom Lager unterstützten Auslastung variieren. Beim Mining treten keine Probleme im Zusammenhang mit der Datenverfügbarkeit auf.
• Das Zusammenstellen von Daten erfordert spezielle Tools in der Data Warehousing.
• Es stehen so viele Algorithmen zur Verfügung, um die Daten abzubauen, wenn der Analyst über fundierte Kenntnisse der Daten verfügt, die effizient verarbeitet und analysiert werden können.
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