Skillnad mellan Data Mining och Data Warehouse

Vad är datalager?

Ett datalager är en teknik för att samla in och hantera data från olika källor för att ge meningsfull affärsinsikt. Det är en blandning av teknik och komponenter som möjliggör strategisk användning av data.

Data Warehouse är elektronisk lagring av en stor mängd information av ett företag som är utformat för frågor och analys istället för transaktionsbehandling. Det är en process för att omvandla data till information och göra den tillgänglig för användare för analys.

Vad är data mining?

Data mining letar efter dolda, giltiga och potentiellt användbara mönster i stora datamängder. Data Mining handlar om att upptäcka oväntade / tidigare okända relationer mellan data.

Det är en tvärvetenskaplig färdighet som använder maskininlärning, statistik, AI och databasteknik.

Insikterna extraherade via data mining kan användas för marknadsföring, upptäckt av bedrägerier och vetenskaplig upptäckt, etc.

NYCKELSKILL

Data mining betraktas som en process för att extrahera data från stora datamängder, medan ett datalager är processen för att samla alla relevanta data tillsammans.
Data mining är processen att analysera okända datamönster, medan ett datalager är en teknik för att samla in och hantera data.
Data mining sker vanligtvis av företagsanvändare med hjälp av ingenjörer medan Data warehousing är en process som måste ske innan någon data mining kan äga rum
Data mining tillåter användare att fråga mer komplicerade frågor som skulle öka arbetsbelastningen medan Data Warehouse är komplicerat att implementera och underhålla.
Data mining hjälper till att skapa suggestiva mönster av viktiga faktorer som kundernas köpvanor medan Data Warehouse är användbart för operativa affärssystem som CRM-system när lagret är integrerat.

Data Mining Vs Data Warehouse: Key Differences

Data Mining	Datalager
Data mining är processen för att analysera okända datamönster.	Ett datalager är ett databassystem som är utformat för analys istället för transaktionsarbete.
Data mining är en metod för att jämföra stora mängder data med att hitta rätt mönster.	Datalager är en metod för att centralisera data från olika källor till ett gemensamt arkiv.
Datautvinning sker vanligtvis av företagsanvändare med hjälp av ingenjörer.	Datalager är en process som måste ske innan någon datautvinning kan äga rum.
Data mining anses vara en process för att extrahera data från stora datamängder.	Å andra sidan är datalagring processen att slå samman all relevant information tillsammans.
En av de viktigaste fördelarna med data miningstekniker är detektering och identifiering av fel i systemet.	En av fördelarna med Data Warehouse är dess förmåga att uppdatera konsekvent. Det är därför det är perfekt för företagsägaren som vill ha de bästa och senaste funktionerna.
Data mining hjälper till att skapa suggestiva mönster av viktiga faktorer. Liksom köpvanor hos kunder, produkter, försäljning. För att företag ska kunna göra nödvändiga justeringar i drift och produktion.	Data Warehouse lägger till ett extra värde för operativa affärssystem som CRM-system när lagret är integrerat.
Data miningsteknikerna är aldrig 100% korrekta och kan orsaka allvarliga konsekvenser under vissa förhållanden.	I datalagret finns det stora chanser att de data som krävs för analys av organisationen inte kan integreras i lagret. Det kan lätt leda till förlust av information.
Informationen som samlas in baserat på Data Mining från organisationer kan missbrukas mot en grupp människor.	Datalager skapas för ett enormt IT-projekt. Därför handlar det om högt underhållssystem som kan påverka intäkterna från medelstora till småskaliga organisationer.
Efter framgångsrika initiala frågor kan användare ställa mer komplicerade frågor som skulle öka arbetsbelastningen.	Data Warehouse är komplicerat att implementera och underhålla.
Organisationer kan dra nytta av detta analytiska verktyg genom att utrusta relevant och användbar kunskapsbaserad information.	Datalager lagrar en stor mängd historiska data som hjälper användare att analysera olika tidsperioder och trender för att göra framtida förutsägelser.
Organisationer behöver spendera mycket av sina resurser för utbildning och implementeringsändamål. Dessutom fungerar data miningverktyg på olika sätt på grund av olika algoritmer som används i sin design.	I datalager samlas data från flera källor. Uppgifterna måste rengöras och transformeras. Detta kan vara en utmaning.
Datautvinningsmetoderna är kostnadseffektiva och effektiva jämförelser med andra statistiska datatillämpningar.	Datalagers ansvar är att förenkla alla typer av affärsdata. Det mesta av arbetet som kommer att göras från användarens sida är att mata in rådata.
En annan kritisk fördel med data miningstekniker är identifieringen av fel som kan leda till förluster. Genererade data kan användas för att upptäcka en drop-in försäljning.	Data warehouse tillåter användare att få åtkomst till kritisk data från antalet källor på en enda plats. Därför sparar det användarens tid att hämta data från flera källor.
Data mining hjälper till att skapa handlingsbara strategier byggda på datainsikter.	När du har matat in någon information i datalagersystemet kommer du troligtvis inte att tappa koll på informationen igen. Du måste göra en snabb sökning, hjälper dig att hitta rätt statistikinformation.

Varför använda Data Warehouse?

Några viktigaste skäl för att använda datalager är:

Integrerar många datakällor och hjälper till att minska stress på ett produktionssystem.
Optimerad data för läsåtkomst och skivor i rad.
Data Warehouse hjälper till att skydda data från källsystemets uppgraderingar.
Tillåter användare att utföra huvuddatahantering.
Förbättra datakvaliteten i källsystem.

Varför använda Data mining?

Några viktigaste skäl för att använda Data mining är:

Upprätta relevans och förhållanden mellan data. Använd den här informationen för att skapa lönsamma insikter
Företag kan snabbt fatta välgrundade beslut
Hjälper till att ta reda på ovanliga shoppingmönster i livsmedelsbutiker.
Optimera webbplatsverksamheten genom att tillhandahålla anpassade erbjudanden till varje besökare.
Hjälper till att mäta kundens svarsfrekvenser i affärsmarknadsföring.
Skapa och underhålla nya kundgrupper för marknadsföringsändamål.
Förutse kundavvikelser, som vilka kunder som är mer benägna att byta till en annan leverantör inom närmaste framtid.
Skilja mellan lönsamma och olönsamma kunder.
Identifiera alla slags misstänkta beteenden, som en del av en upptäckt av bedrägeri.