Kaj je podatkovno skladišče?
Podatkovno skladišče je tehnika zbiranja in upravljanja podatkov iz različnih virov za zagotavljanje pomembnih poslovnih vpogledov. Je kombinacija tehnologij in komponent, ki omogoča strateško uporabo podatkov.
Data Warehouse je elektronsko shranjevanje velike količine informacij podjetja, ki je namenjeno poizvedbam in analizi namesto obdelave transakcij. Gre za postopek pretvorbe podatkov v informacije in njihovo dajanje na voljo uporabnikom za analizo.
Kaj je rudarjenje podatkov?
Podatkovno rudarjenje išče skrite, veljavne in potencialno uporabne vzorce v ogromnih naborih podatkov. Pri podatkovnem rudarjenju gre za odkrivanje neslutenih / prej neznanih odnosov med podatki.
To je multidisciplinarna veščina, ki uporablja strojno učenje, statistiko, umetno inteligenco in tehnologijo baz podatkov.
Vpogledi, pridobljeni s podatkovnim rudarjenjem, se lahko uporabljajo za trženje, odkrivanje prevar in znanstvena odkritja itd.
KLJUČNA RAZLIKA
- Podatkovno rudarjenje se šteje za postopek pridobivanja podatkov iz velikih naborov podatkov, medtem ko je podatkovno skladišče postopek združevanja vseh ustreznih podatkov.
- Podatkovno rudarjenje je postopek analize neznanih vzorcev podatkov, medtem ko je podatkovno skladišče tehnika za zbiranje in upravljanje podatkov.
- Podatkovno rudarjenje običajno opravijo poslovni uporabniki s pomočjo inženirjev, medtem ko je skladiščenje podatkov postopek, ki ga je treba izvesti, preden se lahko izvede kakršno koli rudarjenje podatkov
- Podatkovno rudarjenje omogoča uporabnikom, da postavljajo bolj zapletene poizvedbe, ki bi povečale obremenitev, medtem ko je Data Warehouse zapleten za izvajanje in vzdrževanje.
- Podatkovno rudarjenje pomaga ustvariti sugestivne vzorce pomembnih dejavnikov, kot so nakupne navade kupcev, medtem ko je skladišče podatkov uporabno za operativne poslovne sisteme, kot so CRM sistemi, ko je skladišče integrirano.
Data Mining Vs Data Warehouse: Ključne razlike
| Podatkovno rudarjenje | Podatkovno skladišče |
| Podatkovno rudarjenje je postopek analize neznanih vzorcev podatkov. | Podatkovno skladišče je sistem baz podatkov, ki je zasnovan za analitično namesto transakcijskega dela. |
| Podatkovno rudarjenje je metoda primerjave velikih količin podatkov z iskanjem pravih vzorcev. | Skladiščenje podatkov je metoda centralizacije podatkov iz različnih virov v eno skupno repozitorij. |
| Podatkovno rudarjenje običajno opravijo poslovni uporabniki s pomočjo inženirjev. | Skladiščenje podatkov je postopek, ki ga je treba izvesti, preden se lahko izvede kakršno koli rudarjenje podatkov. |
| Podatkovno rudarjenje je postopek pridobivanja podatkov iz velikih naborov podatkov. | Po drugi strani pa je skladiščenje podatkov postopek združevanja vseh ustreznih podatkov. |
| Ena najpomembnejših prednosti tehnik podatkovnega rudarjenja je odkrivanje in prepoznavanje napak v sistemu. | Eden od prednosti Data Warehouse-a je njegova sposobnost doslednega posodabljanja. Zato je idealen za lastnika podjetja, ki želi najboljše in najnovejše funkcije. |
| Podatkovno rudarjenje pomaga ustvariti sugestivne vzorce pomembnih dejavnikov. Tako kot nakupne navade kupcev, izdelkov, prodaje. Tako lahko podjetja naredijo potrebne prilagoditve v obratovanju in proizvodnji. | Skladišče podatkov doda dodatno vrednost operativnim poslovnim sistemom, kot so CRM sistemi, ko je skladišče integrirano. |
| Tehnike podatkovnega rudarjenja nikoli niso 100% natančne in lahko v določenih pogojih povzročijo resne posledice. | V podatkovnem skladišču obstaja velika verjetnost, da podatki, ki jih je organizacija potrebovala za analizo, morda ne bodo vključeni v skladišče. Z lahkoto lahko pride do izgube informacij. |
| Informacije, ki jih organizacije zberejo na podlagi podatkovnega rudarjenja, lahko zlorabijo skupino ljudi. | Podatkovna skladišča so ustvarjena za velik projekt IT. Zato vključuje visoko vzdrževalni sistem, ki lahko vpliva na prihodek srednje velikih do manjših organizacij. |
| Po uspešnih začetnih poizvedbah lahko uporabniki postavijo bolj zapletene poizvedbe, ki bi povečale obremenitev. | Podatkovno skladišče je zapleteno za izvajanje in vzdrževanje. |
| Organizacije lahko koristijo to analitično orodje z opremljanjem ustreznih in uporabnih informacij, ki temeljijo na znanju. | Podatkovno skladišče hrani veliko zgodovinskih podatkov, ki uporabnikom pomagajo analizirati različna časovna obdobja in trende za napovedovanje v prihodnosti. |
| Organizacije morajo porabiti veliko svojih virov za usposabljanje in izvajanje. Poleg tega orodja za podatkovno rudarjenje delujejo na različne načine zaradi različnih algoritmov, uporabljenih pri njihovi zasnovi. | V podatkovnem skladišču se podatki zbirajo iz več virov. Podatke je treba očistiti in preoblikovati. To bi lahko bil izziv. |
| Metode rudarjenja podatkov so stroškovno učinkovite in učinkovite v primerjavi z drugimi aplikacijami za statistične podatke. | Odgovornost skladišča podatkov je poenostaviti vse vrste poslovnih podatkov. Večina dela, ki ga bo opravil uporabnik, je vnos surovih podatkov. |
| Druga kritična prednost tehnik rudarjenja podatkov je prepoznavanje napak, ki lahko vodijo do izgub. Z ustvarjenimi podatki bi lahko zaznali upad prodaje. | Skladišče podatkov uporabnikom omogoča dostop do kritičnih podatkov iz števila virov na enem mestu. Zato prihrani čas uporabnika za pridobivanje podatkov iz več virov. |
| Podatkovno rudarjenje pomaga ustvariti učinkovite strategije, ki temeljijo na vpogledih v podatke. | Ko vnesete kakršne koli informacije v sistem podatkovnega skladišča, teh podatkov verjetno ne boste več izgubili. Izvesti morate hitro iskanje, ki vam pomaga najti prave statistične podatke. |
Zakaj uporabljati Data Warehouse?
Nekateri najpomembnejši razlogi za uporabo podatkovnega skladišča so:
- Vključuje številne vire podatkov in pomaga zmanjšati stres na proizvodni sistem.
- Optimizirani podatki za dostop do branja in zaporedno skeniranje diska.
- Data Warehouse pomaga zaščititi podatke pred nadgradnjo izvornega sistema.
- Uporabnikom omogoča izvajanje upravljanja glavnih podatkov.
- Izboljšajte kakovost podatkov v izvornih sistemih.
Zakaj uporabljati Data mining?
Nekateri najpomembnejši razlogi za uporabo podatkovnega rudarjenja so:
- Vzpostavite ustreznost in razmerja med podatki. Te podatke uporabite za ustvarjanje donosnih vpogledov
- Podjetje lahko hitro sprejema informirane odločitve
- Pomaga pri odkrivanju nenavadnih vzorcev nakupovanja v trgovinah.
- Optimizirajte poslovanje spletnega mesta tako, da vsakemu obiskovalcu ponudite prilagojene ponudbe.
- Pomaga pri merjenju stopnje odziva strank pri poslovnem trženju.
- Ustvarjanje in vzdrževanje novih skupin strank za tržne namene.
- Napovejte napake kupcev, na primer katere stranke bodo v bližnji prihodnosti bolj verjetno prešle na drugega dobavitelja.
- Ločite med donosnimi in nedonosnimi kupci.
- V okviru postopka odkrivanja goljufij prepoznajte vse vrste sumljivih vedenj.