Differenza tra data mining e data warehousing
I dati sono la raccolta di fatti o statistiche su un determinato dominio. L'elaborazione di questi dati ci fornisce le informazioni e le intuizioni per aggiungere valori aziendali o svolgere ricerche. Quando i dati raccolti vengono archiviati in un magazzino per l'elaborazione, vengono definiti Data Warehousing. L'applicazione della logica ai dati archiviati nel magazzino si chiama Data mining. comprendiamo sia Data Mining che Data warehousing in un dettagliato in questo post.
Confronti testa a testa tra data mining e data warehousing (infografica)
Di seguito sono riportati i primi 4 confronti tra Data Mining e Data warehousing
Differenze chiave tra data mining e data warehousing
Di seguito è la differenza tra Data Mining e Data Warehousing
1. Scopo
Data Warehouse archivia i dati da diversi database e li rende disponibili in un repository centrale. Tutti i dati vengono ripuliti dopo aver ricevuto da fonti diverse in quanto differiscono per schema, strutture e formato. Successivamente, viene integrato per formare l'archivio dati integrale e comunemente disponibile. Viene eseguito in modo tale da gestire e archiviare i dati periodicamente e sistematicamente per organizzare i dati da varie fonti.
Il data mining viene eseguito sui dati transazionali o sui dati correnti, per ottenere informazioni sullo scenario attuale dell'azienda. Le statistiche generate a seguito del mining forniscono un quadro chiaro delle tendenze. Queste tendenze possono essere rappresentate in modo pittorico utilizzando strumenti di reporting.
2.Operations
Operazioni di data warehouse: OLAP
L'elaborazione analitica online viene eseguita sui dati archiviati nel data warehouse.
Diverse categorie di OLAP sono ROLAP, MOLAP, HOLAP.
• ROLAP: memorizza i dati del database relazionale per l'applicazione di query sui dati memorizzati.
• MOLAP: memorizza i dati multidimensionali. Ad esempio, l'array può essere archiviato e interrogato.
• HOLAP: memorizza i dati ibridi. Questo è generalmente per la gestione dei dati grezzi da più negozi. Supporta operazioni di slice, dice, roll-up, drill-down per un data mining più veloce e ottimizzato.
| OLAP (Data Warehouse) | Estrazione dei dati |
| Raccoglie dati e fornisce approfondimenti a livello di riepilogo sui dati. | Identifica il modello nascosto e fornisce le informazioni dettagliate. |
| Viene utilizzato per identificare il comportamento generale del sistema Ad esempio: utile complessivo conseguito nell'anno 2018 | Viene utilizzato per identificare il comportamento di un determinato modulo. Ad esempio: profitto ottenuto nel mese di febbraio nell'anno 2018 |
| Ha lo scopo di archiviare un enorme volume di dati. | Ha lo scopo di identificare i modelli presenti nei dati per fornire informazioni. |
| È utilizzato per migliorare l'efficienza operativa. | È utilizzato per migliorare il business e per prendere decisioni. |
| Applicato nelle operazioni di segnalazione. | Applicato nelle strategie aziendali. |
| L'analisi predittiva non può essere eseguita. | L'analisi predittiva è possibile. |
Operazione di data mining:
Generalmente, l'estrazione dei dati viene eseguita sui dati compilandoli utilizzando alcune operazioni logiche. Ciò è ottenuto mediante l'implementazione di algoritmi come Regole associative, raggruppamento e classificazione. Viene utilizzato per identificare i modelli dai dati per identificare i vantaggi e le statistiche dell'azienda.
1.Analisi di classificazione: viene utilizzato per classificare i dati in diverse classi. Analista dei dati classifica i dati in base alle conoscenze acquisite.
2. Apprendimento delle regole di associazione: viene utilizzato per identificare il modello nascosto nei dati per rivelare il comportamento del cliente, i cambiamenti nel business e tutti i processi di previsione.
3.Rilevamento esterno: i dati ineguagliati a volte mostrano alcuni schemi che possono aiutare a migliorare il business. Tali dati aiutano a rilevare errori, identificazioni di eventi e frodi.
Analisi 4.Clustering: il grado di associazione tra i dati è molto elevato e sono raggruppati nella stessa categoria o gruppo. I dati con un comportamento simile cadranno nello stesso posto.
5. Analisi di regressione: il processo di identificazione della relazione tra i dati. Tutti questi dati possono essere riassunti per ottenere alcune nuove informazioni.
Sia il data warehousing che il data mining aiutano nell'analisi e nella standardizzazione dei dati, migliorando le prestazioni del sistema con bassa latenza per l'elaborazione delle query e un processo di generazione dei report più veloce.
3.Benefits
| Data Warehousing | Estrazione dei dati |
| Accesso più rapido ai dati | Elaborazione più rapida dei dati mediante l'uso di algoritmi |
| Aumento delle prestazioni del sistema | Produttività aumentata |
| Facile gestione di enormi dati mediante archiviazione distribuita | Rapporti di analisi facili da generare |
| Integrità dei dati | Analisi dei dati |
Tabella di confronto data mining vs Data warehousing
| Data Warehousing | Estrazione dei dati |
| Raccolta e archiviazione di dati da diverse fonti. | Analizzare i modelli nei dati raccolti. |
| I dati vengono memorizzati periodicamente | I dati vengono analizzati regolarmente |
| La dimensione dei dati memorizzati è enorme | L'estrazione mineraria viene eseguita con un campionamento di dati |
| Tipi: magazzino aziendale Data Mart Magazzini virtuali | Tipi: apprendimento automatico Algoritmo visualizzazione Statistiche. |
Conclusione - Data mining vs Data warehousing
• Il magazzino aiuta l'azienda a conservare i dati, il mining aiuta l'azienda a operare e prendere decisioni importanti.
• Il deposito viene avviato dalla fase iniziale di uno qualsiasi dei progetti mentre il mining viene eseguito sui dati secondo la domanda.
• L'archiviazione garantisce la segretezza dei dati, d'altra parte, il mining a volte porta alla perdita di dati.
• La disponibilità dei dati può variare in base al carico supportato dal magazzino; Il mining non presenta alcun problema relativo alla disponibilità dei dati.
• La compilazione di dati richiede strumenti speciali nel data warehousing.
• Ci sono così tanti algoritmi disponibili per estrarre i dati se l'analista ha una conoscenza approfondita dei dati in modo efficiente che i dati possano essere gestiti e analizzati.
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