Rozdíl mezi dolování dat a datovým skladem

Co je datový sklad?

Datový sklad je technika shromažďování a správy dat z různých zdrojů, která poskytuje smysluplné obchodní informace. Jde o kombinaci technologií a komponent, které umožňují strategické využití dat.

Data Warehouse je elektronické úložiště velkého množství informací podnikem, které je navrženo pro dotazování a analýzu namísto zpracování transakcí. Jedná se o proces transformace dat na informace a jejich zpřístupnění uživatelům k analýze.

Co je dolování dat?

Data mining hledá skryté, platné a potenciálně užitečné vzory v obrovských souborech dat. Data Mining je o objevování netušených / dříve neznámých vztahů mezi daty.

Jedná se o multidisciplinární dovednost, která využívá strojové učení, statistiku, AI a databázovou technologii.

Statistiky získané pomocí Data mining lze využít pro marketing, detekci podvodů a vědecké objevy atd.

KLÍČOVÝ ROZDÍL

Dolování dat se považuje za proces extrakce dat z velkých datových sad, zatímco datový sklad je proces sdružování všech příslušných dat dohromady.
Dolování dat je proces analýzy neznámých vzorců dat, zatímco datový sklad je technika pro sběr a správu dat.
Dolování dat obvykle provádějí podnikoví uživatelé s pomocí inženýrů, zatímco datové skladování je proces, který musí nastat dříve, než může docházet k dolování dat
Data mining umožňuje uživatelům klást složitější dotazy, což by zvýšilo pracovní zátěž, zatímco implementace a údržba Data Warehouse je komplikovaná.
Data mining pomáhá vytvářet sugestivní vzory důležitých faktorů, jako jsou nákupní zvyky zákazníků, zatímco Data Warehouse je užitečný pro provozní obchodní systémy, jako jsou systémy CRM, když je integrován sklad.

Data Mining Vs Data Warehouse: Klíčové rozdíly

Dolování dat	Datový sklad
Dolování dat je proces analýzy neznámých vzorců dat.	Datový sklad je databázový systém, který je určen pro analytické namísto transakční práce.
Data mining je metoda porovnávání velkého množství dat s hledáním správných vzorů.	Skladování dat je metoda centralizace dat z různých zdrojů do jednoho společného úložiště.
Dolování dat obvykle provádějí obchodní uživatelé s pomocí techniků.	Skladování dat je proces, který musí proběhnout dříve, než může dojít k těžbě dat.
Dolování dat je považováno za proces extrakce dat z velkých datových sad.	Na druhé straně je datové skladování procesem sdružování všech příslušných dat dohromady.
Jednou z nejdůležitějších výhod technik dolování dat je detekce a identifikace chyb v systému.	Jednou z výhod Data Warehouse je jeho schopnost důsledně aktualizovat. Proto je ideální pro majitele firmy, který chce ty nejlepší a nejnovější funkce.
Dolování dat pomáhá vytvářet sugestivní vzory důležitých faktorů. Stejně jako nákupní návyky zákazníků, produktů, prodeje. Aby společnosti mohly provádět nezbytné úpravy v provozu a výrobě.	Když je sklad integrován, Data Warehouse přidává další hodnotu provozním podnikovým systémům, jako jsou systémy CRM.
Techniky dolování dat nejsou nikdy stoprocentně přesné a za určitých podmínek mohou mít vážné následky.	V datovém skladu existuje velká šance, že data potřebná pro analýzu organizací nemusí být do skladu integrována. Může to snadno vést ke ztrátě informací.
Informace shromážděné na základě dolování dat organizacemi mohou být zneužity proti skupině lidí.	Datové sklady jsou vytvořeny pro obrovský IT projekt. Proto zahrnuje systém vysoké údržby, který může ovlivnit příjmy středních a malých organizací.
Po úspěšných počátečních dotazech se uživatelé mohou ptát na složitější dotazy, které by zvýšily pracovní zátěž.	Implementace a údržba datového skladu je komplikovaná.
Organizace mohou těžit z tohoto analytického nástroje vybavením příslušných a použitelných informací založených na znalostech.	Datový sklad ukládá velké množství historických dat, což uživatelům pomáhá analyzovat různá časová období a trendy pro vytváření budoucích předpovědí.
Organizace musí vynaložit spoustu svých zdrojů na školení a implementaci. Nástroje pro dolování dat navíc fungují různými způsoby kvůli různým algoritmům použitým při jejich návrhu.	V datovém skladu se data shromažďují z více zdrojů. Data je třeba vyčistit a transformovat. To by mohla být výzva.
Metody dolování dat jsou nákladově efektivní a efektivní ve srovnání s jinými aplikacemi statistických dat.	Odpovědností datového skladu je zjednodušit všechny typy obchodních dat. Většina práce, která bude provedena na straně uživatele, je zadávání nezpracovaných dat.
Další kritickou výhodou technik dolování dat je identifikace chyb, které mohou vést ke ztrátám. Vygenerovaná data lze použít k detekci poklesu prodeje.	Datový sklad umožňuje uživatelům přístup k důležitým datům z počtu zdrojů na jednom místě. Proto šetří čas uživatele při načítání dat z více zdrojů.
Dolování dat pomáhá generovat použitelné strategie založené na přehledech dat.	Jakmile zadáte jakékoli informace do systému datového skladu, je nepravděpodobné, že byste o těchto datech znovu ztratili přehled. Musíte provést rychlé vyhledávání, pomůže vám najít správné statistické informace.

Proč používat Data Warehouse?

Mezi nejdůležitější důvody pro použití datového skladu patří:

Integruje mnoho zdrojů dat a pomáhá snížit zátěž produkčního systému.
Optimalizovaná data pro přístup ke čtení a následné skenování disku.
Data Warehouse pomáhá chránit Data před upgradem zdrojového systému.
Umožňuje uživatelům provádět správu hlavních dat.
Zlepšit kvalitu dat ve zdrojových systémech.

Proč používat Data mining?

Mezi nejdůležitější důvody pro použití dolování dat patří:

Stanovte relevanci a vztahy mezi daty. Tyto informace použijte k získání ziskových informací
Obchod může rychle přijímat informovaná rozhodnutí
Pomáhá zjistit neobvyklé nákupní vzorce v obchodech s potravinami.
Optimalizujte podnikání na webu poskytováním přizpůsobených nabídek každému návštěvníkovi.
Pomáhá měřit míru odezvy zákazníků v obchodním marketingu.
Vytváření a udržování nových skupin zákazníků pro marketingové účely.
Předvídejte zběhnutí zákazníků, například to, u kterých je pravděpodobné, že zákazníci v nejbližší budoucnosti přejdou k jinému dodavateli.
Rozlišujte mezi ziskovými a nerentabilními zákazníky.
V rámci procesu detekce podvodů identifikujte všechny druhy podezřelého chování.