Data Warehousing VS Data Mining - 4 fantastici confronti

Differenza tra data warehouse e data mining

Un data warehouse è un ambiente in cui i dati essenziali provenienti da più origini sono archiviati in un unico schema. Viene quindi utilizzato per il reporting e l'analisi. Data Warehouse è un database relazionale progettato per query e analisi piuttosto che per l'elaborazione delle transazioni. Di solito contiene dati storici derivati da dati di transazione. Mentre un data warehouse è costruito per supportare le funzioni di gestione.

Il data mining viene utilizzato per estrarre informazioni utili e modelli dai dati. Il data mining può essere effettuato con qualsiasi database tradizionale, ma poiché un data warehouse contiene dati di qualità, è consigliabile disporre di data mining sul sistema di data warehouse. Il data mining supporta la scoperta della conoscenza trovando modelli e associazioni nascosti, costruendo modelli analitici, eseguendo classificazione e previsione.

Comprendiamo in dettaglio la differenza tra Data Warehousing e Data Mining

Caratteristiche principali:

Data Warehouse:

Le caratteristiche principali di un data warehouse sono discusse di seguito:

Orientamento al soggetto: un data warehouse è orientato al soggetto in quanto fornisce conoscenza intorno a un soggetto piuttosto che alle operazioni in corso dell'organizzazione. Questi argomenti possono essere un prodotto, clienti, fornitori, vendite, entrate, ecc. Un data warehouse si concentra sulla modellizzazione e l'analisi dei dati per il processo decisionale.
Integrato : un data warehouse è costruito combinando dati provenienti da fonti eterogenee come database relazionali, file flat, ecc.
Variante di tempo: i dati presenti nel data warehouse forniscono informazioni su un determinato periodo di tempo.
Non volatile : mezzi non volatili, i dati una volta inseriti nel magazzino non devono cambiare.

Vantaggi del data warehouse:

Dati coerenti e di qualità
Riduzione dei costi
Accesso ai dati più tempestivo
Prestazioni e produttività migliorate

Estrazione dei dati:

Le caratteristiche principali del Data mining sono discusse di seguito:

Rilevamento automatico di modelli
Previsione dei risultati probabili
Creazione di informazioni fruibili
Concentrarsi su grandi set di dati e database

Vantaggi del data mining:

Direct marketing: la capacità di prevedere chi ha maggiori probabilità di essere interessato a quali prodotti
Analisi delle tendenze: comprendere le tendenze sul mercato è un vantaggio strategico perché aiuta a ridurre i costi e la tempestività sul mercato.
Rilevamento delle frodi: le tecniche di data mining possono aiutare a scoprire quali richieste di risarcimento, telefonate da cellulare o acquisti di carte di credito potrebbero essere fraudolente.
Previsioni nei mercati finanziari: le tecniche di data mining sono ampiamente utilizzate per aiutare a modellare i mercati finanziari.

Testa a testa Confronto tra data warehouse e data mining (infografica)

Di seguito è riportato il Top 4 confronto tra Data Warehousing e Data Mining

Differenze chiave tra data warehouse e data mining

Di seguito sono riportate alcune delle principali differenze tra Data Warehousing e Data Mining:

Il Data Warehousing è il processo di estrazione e archiviazione dei dati per consentire un reporting più semplice. Considerando che il data mining è l'uso della logica di riconoscimento dei modelli per identificare le tendenze all'interno di un set di dati di esempio, un uso tipico del data mining è quello di identificare le frodi e contrassegnare modelli insoliti nel comportamento. Ad esempio, la società di carte di credito ti fornisce un avviso quando effettui transazioni da un'altra posizione geografica che non hai mai utilizzato in precedenza. Questo rilevamento delle frodi è possibile a causa del data mining.
La principale differenza tra data warehousing e data mining è che il data warehousing è il processo di compilazione e organizzazione dei dati in un database comune, mentre il data mining è il processo di estrazione di dati significativi da quel database. Il data mining può essere eseguito solo al termine del data warehousing .
Data warehouse è il repository per archiviare i dati. D'altro canto, il data mining è un ampio insieme di attività utilizzate per scoprire schemi e dare significato a questi dati.
Il data warehousing sta semplicemente estraendo dati da diverse fonti, pulendo i dati e archiviandoli nel magazzino. Considerando che il data mining mira a esaminare o esplorare i dati utilizzando query.

Ad esempio, un data warehouse di un'azienda memorizza tutte le informazioni pertinenti su progetti e dipendenti. Utilizzando il Data mining, è possibile utilizzare questi dati per generare report diversi come profitti generati ecc.

Il data warehouse è un'architettura mentre il data mining è un processo che è il risultato di varie attività per scoprire i nuovi modelli.
Un data warehouse è una tecnica di organizzazione dei dati in modo tale da garantire credibilità e integrità aziendale, ma il data mining è utile per estrarre modelli significativi che non vengono trovati, necessariamente elaborando o interrogando i dati nel data warehouse.
Il data warehouse contiene dati integrati ed elaborati per eseguire il data mining al momento della pianificazione e del processo decisionale, ma i dati rilevati dal data mining portano alla ricerca di modelli utili per le previsioni future.
Il data warehouse supporta l'analisi statistica di base. Le informazioni recuperate dal data mining sono utili in attività come segmentazione del mercato, profilazione dei clienti, analisi del rischio di credito, rilevazione delle frodi ecc.
Il data warehousing è il processo di messa in comune di tutti i dati rilevanti, mentre il data mining è il processo di analisi di modelli di dati sconosciuti.
I data warehouse in genere archiviano molti mesi o anni di dati. Questo per supportare l'analisi storica. Il data mining è l'uso della logica di riconoscimento dei modelli per identificare la tendenza all'interno di un set di dati di esempio.

Tabella di confronto tra data warehouse e data mining

Data Warehousing	Estrazione dei dati
È un processo che viene utilizzato per integrare i dati da più origini e quindi combinarli in un unico database.	È il processo che viene utilizzato per estrarre schemi e relazioni utili da un'enorme quantità di dati.
Fornisce all'organizzazione un meccanismo per archiviare enormi quantità di dati.	Le tecniche di data mining vengono applicate al data warehouse per scoprire modelli utili.
Questo processo deve aver luogo prima del processo di data mining perché compila e organizza i dati in un database comune.	Questo processo si svolge sempre dopo il processo di archiviazione dei dati poiché richiede dati compilati per estrarre schemi utili.
Questo processo viene eseguito esclusivamente da ingegneri.	Questo processo viene eseguito da utenti aziendali con l'aiuto di ingegneri.

Conclusione - Data Warehousing vs Data Mining

Le differenze tra data mining e data warehousing sono la progettazione del sistema, una metodologia utilizzata e lo scopo. Il data warehousing è un processo che deve avvenire prima che possa avvenire qualsiasi data mining. Un data warehouse è l '"ambiente" in cui potrebbe aver luogo un processo di data mining. Infine, si può dire che un data warehouse organizza i dati in modo efficace in modo che i dati possano essere estratti.

Articolo raccomandato

Questa è stata una guida al Data Warehousing vs Data Mining, al loro significato, confronto testa a testa, differenze chiave, tabella di confronto e conclusioni. Puoi anche consultare i seguenti articoli per saperne di più -