Pagkakaiba sa pagitan ng Data Mining at Data Warehousing
Nilalaman
Ang Data Mining at Data Warehousing pareho ay ginagamit upang hawakan ang katalinuhan sa negosyo at paganahin ang paggawa ng desisyon. Ngunit pareho, ang data mining at warehousing ng data ay may iba't ibang mga aspeto ng pagpapatakbo sa data ng isang kumpanya. Sa isang banda, ang bodega ng data ay isang kapaligiran kung saan ang data ng isang negosyo ay nagtitipon at nakaimbak sa isang pinagsama-sama at naayos na paraan. Sa kabilang banda, data mining ay isang proseso; na nag-aaplay ng mga algorithm upang kunin ang kaalaman mula sa data na hindi mo alam na mayroon sa database.
Suriin natin ang pagkakaiba sa pagitan ng data mining at data warehousing sa tulong ng isang tsart sa paghahambing na ipinakita sa ibaba.
- Tsart ng paghahambing
- Kahulugan
- Pangunahing Pagkakaiba
- Konklusyon
Tsart ng paghahambing
| Batayan para sa paghahambing | Pagmimina ng Data | Data Warehousing |
|---|---|---|
| Pangunahing | Ang pagmimina ng data ay isang proseso upang makuha o kunin ang mga makabuluhang data mula sa database / bodega ng data. | Ang bodega ng data ay isang imbakan kung saan ang impormasyon mula sa maraming mapagkukunan ay naka-imbak sa ilalim ng isang solong schema. |
Kahulugan ng Pagmimina ng Data
Ang Data Mining ay isang proseso na tuklasin ang Kaalaman, na ikaw hindi inaasahan sa umiiral sa iyong database. Gamit ang tradisyonal na tool sa query maaari mo lamang makuha ang kilalang impormasyon mula sa data. Ngunit, ang pagmimina ng Data ay nagbibigay sa iyo ng paraan upang makuha ang nakatagong impormasyon sa labas ng data. Ang mga data ng pagmimina ay kumukuha ng makabuluhang impormasyon mula sa database na maaaring magamit para sa paggawa ng desisyon.
Ang kaalaman na natuklasan sa mga database, na tinukoy bilang KDD, exhibit relasyon at pattern. Ang ugnayan ay maaaring nasa pagitan ng dalawa o higit pang magkakaibang mga bagay, sa pagitan ng mga katangian ng parehong bagay. Ang pattern ay isa pang kinalabasan ng data mining na nagpapakita ng regular at matalinong pagkakasunud-sunod ng impormasyon na makakatulong sa pagpapasya.
Ang mga hakbang na kasangkot sa KDD i.e. Ang Discovery ng Kaalaman sa Mga Databases ay maaaring mai-summarize bilang una, pagpili ng data na itinakda kung saan dapat gawin ang pagmimina ng data. Susunod ay pre-processing na may kasamang pag-alis ng hindi pantay na data. Pagkatapos ay darating pagbabago ng data kung saan ang data ay nabago sa form na angkop para sa data mining. Susunod ay data mining, dito ang mga data ng algorithm ng pagmimina ay inilalapat sa data. At sa wakas, pagpapakahulugan at pagsusuri na kasangkot sa pagkuha ng kaugnayan o pattern sa gitna ng data.
Ang data ng pagmimina ay umaangkop nang maayos sa kapaligiran ng bodega ng data na nakaimbak ng data sa isang pinagsama-sama at naayos na paraan. Dahil madali itong minahan ng data sa bodega ng data
Pagtukoy ng Data Warehousing
Warehouse ng Data ay isang gitnang lokasyon kung saan ang impormasyon natipon mula sa maraming mga mapagkukunan ay naka-imbak sa ilalim ng isang pinag-isang schema. Ang data ay una nang natipon, iba't ibang mga mapagkukunan ng negosyo pagkatapos ay nalinis at nagbago at naka-imbak sa isang bodega ng data. Kapag ang data ay naipasok sa isang bodega ng data, mananatili ito roon sa loob ng mahabang panahon at mai-access ang mga overdom.
Data Warehouse ay isang perpektong timpla ng mga teknolohiya tulad pagmomolde ng data, pagkuha ng data, pamamahala ng data, pamamahala ng metadata, pamamahala ng mga tool sa pag-unlad. Ang lahat ng mga teknolohiyang ito ay sumusuporta sa mga pag-andar tulad pagkuha ng data, pagbabagong-anyo ng data, pag-iimbak ng data, na nagbibigay ng mga interface ng gumagamit para sa pag-access sa data.
Ang bodega ng data ay hindi isang produkto o software, ito ay isang kapaligiran na nagbibigay impormasyon, na nagbibigay ng impormasyon tulad ng isang pinagsama-samang view ng isang kumpanya. Maaari mong ma-access ang kasalukuyang at makasaysayang data ng negosyo na makakatulong sa pagpapasya. Sinusuportahan nito ang mga transaksyon na ginawa para sa pagpapasya nang hindi nakakaapekto sa mga sistema ng pagpapatakbo. Ito ay isang kakayahang umangkop na mapagkukunan upang makakuha ng madiskarteng impormasyon.
- Mayroong pangunahing pagkakaiba-iba na naghihiwalay sa pagmimina ng data at pagbabakuna ng data na pagmimina ng data ay isang proseso ng pagkuha ng makabuluhang data mula sa malaking database o warehouse ng data. Gayunpaman, ang data bodega ay nagbibigay ng isang kapaligiran kung saan ang data ay naka-imbak sa isang pinagsamang form na pinapaginhawa ang data ng pagmimina upang kunin ang data nang mas mahusay.
Konklusyon:
Ang Pagmimina ng Data ay maaaring gawin lamang kapag mayroong isang mahusay na isinamang malaking database ng bodega ng data ng data. Kaya dapat makumpleto ang bodega ng data bago ang data mining. Ang bodega ng data ay dapat magkaroon ng impormasyon sa mahusay na pinagsama na form upang ang pagmimina ng data ay maaaring kunin ang kaalaman sa isang mahusay na paraan.
