Čo je to dátový sklad?
Dátový sklad je technika na zhromažďovanie a správu údajov z rôznych zdrojov, ktorá poskytuje zmysluplné obchodné informácie. Je to zmes technológií a komponentov, ktoré umožňujú strategické využitie údajov.
Data Warehouse je elektronické ukladanie veľkého množstva informácií podnikom, ktoré je určené na dopytovanie a analýzu namiesto spracovania transakcií. Je to proces transformácie údajov na informácie a ich sprístupnenie používateľom na analýzu.
Čo je dolovanie dát?
Data mining hľadá skryté, platné a potenciálne užitočné vzory v obrovských množinách dát. Ťažba dát spočíva v objavovaní netušených / predtým neznámych vzťahov medzi dátami.
Jedná sa o multidisciplinárnu zručnosť, ktorá využíva strojové učenie, štatistiku, AI a databázovú technológiu.
Štatistiky získané pomocou Data mining možno využiť na marketing, detekciu podvodov, vedecký objav atď.
KĽÚČOVÝ ROZDIEL
- Za dolovanie údajov sa považuje proces extrakcie údajov z veľkých súborov údajov, zatiaľ čo dátový sklad je proces zhromažďovania všetkých relevantných údajov dohromady.
- Dolovanie dát je proces analyzovania neznámych vzorcov údajov, zatiaľ čo dátový sklad je technika zhromažďovania a správy údajov.
- Ťažbu dát zvyčajne vykonávajú podnikoví používatelia s pomocou inžinierov, zatiaľ čo dátové sklady sú procesom, ktorý musí nastať skôr, ako bude môcť prebiehať ťažba dát.
- Data mining umožňuje používateľom pýtať sa na komplikovanejšie dotazy, ktoré by zvyšovali pracovné zaťaženie, zatiaľ čo implementácia a údržba Data Warehouse je komplikovaná.
- Data mining pomáha vytvárať sugestívne vzory dôležitých faktorov, ako sú nákupné návyky zákazníkov, zatiaľ čo Data Warehouse je užitočný pre operačné podnikové systémy, ako sú systémy CRM, keď je integrovaný sklad.
Data Mining Vs Data Warehouse: Kľúčové rozdiely
| Dolovanie dát | Dátový sklad |
| Dolovanie dát je proces analýzy neznámych vzorcov údajov. | Dátový sklad je databázový systém, ktorý je určený na analytické a nie na transakčné práce. |
| Data mining je metóda porovnávania veľkého množstva údajov s hľadaním správnych vzorov. | Skladovanie údajov je metóda centralizácie údajov z rôznych zdrojov do jedného spoločného úložiska. |
| Dolovanie dát zvyčajne vykonávajú firemní používatelia s pomocou inžinierov. | Skladovanie dát je proces, ktorý musí prebehnúť skôr, ako dôjde k akejkoľvek ťažbe dát. |
| Dolovanie údajov sa považuje za proces extrakcie údajov z veľkých súborov údajov. | Na druhej strane, dátové sklady sú procesom zhromažďovania všetkých relevantných údajov dohromady. |
| Jednou z najdôležitejších výhod techník dolovania dát je detekcia a identifikácia chýb v systéme. | Jednou z výhod Data Warehouse je jeho schopnosť neustále sa aktualizovať. Preto je ideálny pre majiteľa firmy, ktorý chce tie najlepšie a najnovšie funkcie. |
| Data mining pomáha vytvárať sugestívne vzory dôležitých faktorov. Rovnako ako nákupné návyky zákazníkov, produkty, predaj. Aby mohli spoločnosti vykonať nevyhnutné úpravy v prevádzke a výrobe. | Keď je sklad integrovaný, Data Warehouse dodáva operačným podnikovým systémom, ako sú systémy CRM, ďalšiu hodnotu. |
| Techniky získavania údajov nie sú nikdy stopercentne presné a za určitých podmienok môžu mať vážne následky. | V dátovom sklade je veľká šanca, že údaje, ktoré organizácia požadovala na analýzu, sa nemusia do skladu integrovať. Môže to ľahko viesť k strate informácií. |
| Informácie zhromaždené na základe ťažby dát organizáciami môžu byť zneužité proti skupine ľudí. | Dátové sklady sú vytvorené pre obrovský IT projekt. Preto zahŕňa systém vysokej údržby, ktorý môže mať vplyv na príjmy stredných a malých organizácií. |
| Po úspešných úvodných dotazoch môžu používatelia požiadať o zložitejšie dotazy, ktoré by zvýšili pracovné zaťaženie. | Implementácia a údržba dátového skladu je komplikovaná. |
| Organizácie môžu ťažiť z tohto analytického nástroja tým, že vybavia príslušné a použiteľné informácie založené na znalostiach. | V dátovom sklade je uložené veľké množstvo historických údajov, čo pomáha používateľom analyzovať rôzne časové obdobia a trendy pre tvorbu budúcich predpovedí. |
| Organizácie musia minúť veľa svojich zdrojov na školenie a implementáciu. Nástroje na dolovanie údajov navyše fungujú rôznymi spôsobmi kvôli rôznym algoritmom použitým pri ich návrhu. | V dátovom sklade sa údaje zhromažďujú z viacerých zdrojov. Údaje je potrebné vyčistiť a transformovať. To by mohla byť výzva. |
| Metódy dolovania dát sú nákladovo efektívne a efektívne porovnateľné s inými aplikáciami štatistických údajov. | Zodpovednosťou dátového skladu je zjednodušenie všetkých typov obchodných údajov. Väčšina práce, ktorá sa bude robiť zo strany používateľa, je zadávanie nespracovaných údajov. |
| Ďalším kritickým prínosom techník na dolovanie dát je identifikácia chýb, ktoré môžu viesť k stratám. Vygenerované údaje by sa mohli použiť na zistenie poklesu predaja. | Dátový sklad umožňuje používateľom prístup k dôležitým údajom z množstva zdrojov na jednom mieste. Preto šetrí čas používateľa pri načítaní údajov z viacerých zdrojov. |
| Dolovanie údajov pomáha generovať použiteľné stratégie založené na prehľadoch údajov. | Po zadaní akýchkoľvek informácií do systému dátových skladov je nepravdepodobné, že by ste tieto údaje znova stratili. Musíte vykonať rýchle vyhľadávanie, ktoré vám pomôže nájsť správne štatistické informácie. |
Prečo používať Data Warehouse?
Medzi najdôležitejšie dôvody používania dátového skladu patria:
- Integruje veľa zdrojov údajov a pomáha znižovať stres vo výrobnom systéme.
- Optimalizované údaje pre prístup na čítanie a následné skenovanie disku.
- Dátový sklad pomáha chrániť údaje pred aktualizáciami zdrojového systému.
- Umožňuje používateľom vykonávať správu hlavných údajov.
- Zlepšiť kvalitu údajov v zdrojových systémoch.
Prečo používať dolovanie dát?
Niektoré najdôležitejšie dôvody použitia Data mining sú:
- Stanovte relevantnosť a vzťahy medzi údajmi. Tieto informácie slúžia na generovanie ziskových štatistík
- Podnikanie môže robiť informované rozhodnutia rýchlo
- Pomáha zistiť neobvyklé vzorce nakupovania v obchodoch s potravinami.
- Optimalizujte podnikanie na webe poskytovaním prispôsobených ponúk každému návštevníkovi.
- Pomáha merať mieru odozvy zákazníka v obchodnom marketingu.
- Vytváranie a udržiavanie nových skupín zákazníkov na marketingové účely.
- Predpovedajte zbehnutie zákazníka, napríklad to, u ktorého je pravdepodobnejšie, že v blízkej budúcnosti zákazníci prechádzajú k inému dodávateľovi.
- Rozlišujte medzi ziskovými a nerentabilnými zákazníkmi.
- V rámci procesu detekcie podvodov identifikujte všetky druhy podozrivého správania.