Hva er datalager?
Et datalager er en teknikk for å samle og administrere data fra forskjellige kilder for å gi meningsfylt forretningsinnsikt. Det er en blanding av teknologier og komponenter som tillater strategisk bruk av data.
Data Warehouse er elektronisk lagring av en stor mengde informasjon av en bedrift som er designet for spørring og analyse i stedet for transaksjonsbehandling. Det er en prosess med å transformere data til informasjon og gjøre det tilgjengelig for brukere for analyse.
Hva er data mining?
Data mining leter etter skjulte, gyldige og potensielt nyttige mønstre i store datasett. Data Mining handler om å oppdage uventede / tidligere ukjente forhold mellom dataene.
Det er en tverrfaglig ferdighet som bruker maskinlæring, statistikk, AI og databaseteknologi.
Innsikten hentet via data mining kan brukes til markedsføring, oppdagelse av svindel og vitenskapelig oppdagelse, etc.
HOVEDFORSKJELL
- Datautvinning betraktes som en prosess for å trekke ut data fra store datasett, mens et datalager er prosessen med å samle alle relevante data sammen.
- Data mining er prosessen med å analysere ukjente datamønstre, mens et datalager er en teknikk for å samle inn og administrere data.
- Data mining gjøres vanligvis av forretningsbrukere med hjelp fra ingeniører mens Data warehousing er en prosess som må skje før data mining kan finne sted
- Data mining lar brukerne spørre mer kompliserte spørsmål som vil øke arbeidsbelastningen mens Data Warehouse er komplisert å implementere og vedlikeholde.
- Data mining hjelper til med å skape suggestive mønstre av viktige faktorer som kundenes kjøpsvaner, mens Data Warehouse er nyttig for operasjonelle forretningssystemer som CRM-systemer når lageret er integrert.
Data Mining Vs Data Warehouse: Key Differences
| Datautvinning | Datavarehus |
| Data mining er prosessen med å analysere ukjente datamønstre. | Et datalager er databasesystem som er designet for analytisk i stedet for transaksjonsarbeid. |
| Data mining er en metode for å sammenligne store datamengder med å finne riktige mønstre. | Datalager er en metode for å sentralisere data fra forskjellige kilder til ett felles arkiv. |
| Datautvinning gjøres vanligvis av forretningsbrukere med hjelp fra ingeniører. | Datalager er en prosess som må skje før datautvinning kan finne sted. |
| Data mining er ansett som en prosess for å trekke ut data fra store datasett. | På den annen side er datalager prosessen med å samle alle relevante data sammen. |
| En av de viktigste fordelene med data mining teknikker er oppdagelse og identifisering av feil i systemet. | En av fordelene med Data Warehouse er dens evne til å oppdatere konsekvent. Derfor er det ideelt for bedriftseieren som ønsker de beste og nyeste funksjonene. |
| Data mining hjelper til med å skape suggestive mønstre av viktige faktorer. Som kjøpsvanene til kunder, produkter, salg. Slik at bedrifter kan gjøre de nødvendige justeringene i drift og produksjon. | Data Warehouse gir ekstra verdi til operasjonelle forretningssystemer som CRM-systemer når lageret er integrert. |
| Datautvinningsteknikkene er aldri 100% nøyaktige og kan forårsake alvorlige konsekvenser under visse forhold. | I datalageret er det stor sjanse for at dataene som var nødvendige for analyse av organisasjonen ikke kan integreres i lageret. Det kan lett føre til tap av informasjon. |
| Informasjonen som er samlet basert på Data Mining fra organisasjoner kan misbrukes mot en gruppe mennesker. | Datalager er opprettet for et stort IT-prosjekt. Derfor involverer det høyt vedlikeholdssystem som kan påvirke inntektene til mellomstore og små organisasjoner. |
| Etter vellykkede innledende spørsmål kan brukere spørre mer kompliserte spørsmål som vil øke arbeidsmengden. | Data Warehouse er komplisert å implementere og vedlikeholde. |
| Organisasjoner kan dra nytte av dette analytiske verktøyet ved å utstyre relevant og brukbar kunnskapsbasert informasjon. | Datalager lagrer en stor mengde historiske data som hjelper brukerne med å analysere forskjellige tidsperioder og trender for å lage fremtidige spådommer. |
| Organisasjoner trenger å bruke mye av ressursene sine på opplærings- og implementeringsformål. Videre fungerer data mining verktøy på forskjellige måter på grunn av forskjellige algoritmer som brukes i utformingen. | I datalager samles data fra flere kilder. Dataene må renses og transformeres. Dette kan være en utfordring. |
| Data mining metodene er kostnadseffektive og effektive sammenlignet med andre statistiske dataprogrammer. | Datalagerets ansvar er å forenkle alle typer forretningsdata. Det meste av arbeidet som skal gjøres fra brukerens side er å legge inn rådata. |
| En annen kritisk fordel med data mining teknikker er identifisering av feil som kan føre til tap. Genererte data kan brukes til å oppdage et frafallssalg. | Data warehouse lar brukerne få tilgang til kritiske data fra antall kilder på ett sted. Derfor sparer det brukerens tid på å hente data fra flere kilder. |
| Data mining hjelper til med å generere handlingsstrategier bygget på datainnsikt. | Når du har lagt inn informasjon i Data warehouse-systemet, vil du neppe miste oversikten over disse dataene igjen. Du må utføre et raskt søk, hjelper deg med å finne riktig statistikkinformasjon. |
Hvorfor bruke Data Warehouse?
Noen viktigste grunner til å bruke datalager er:
- Integrerer mange datakilder og bidrar til å redusere stress på et produksjonssystem.
- Optimaliserte data for lesetilgang og påfølgende diskskanninger.
- Data Warehouse bidrar til å beskytte data fra kildesystemoppgraderingene.
- Lar brukere utføre master Data Management.
- Forbedre datakvaliteten i kildesystemene.
Hvorfor bruke datamining?
Noen viktigste grunner for bruk av data mining er:
- Etablere relevans og forhold mellom data. Bruk denne informasjonen til å generere lønnsom innsikt
- Bedrifter kan ta informerte beslutninger raskt
- Hjelper med å finne ut uvanlige shoppingmønstre i dagligvarebutikker.
- Optimaliser nettstedsvirksomheten ved å tilby tilpassede tilbud til hver besøkende.
- Hjelper med å måle kundens svarprosent i forretningsmarkedsføring.
- Opprette og vedlikeholde nye kundegrupper for markedsføringsformål.
- Forutsi kundefeil, som hvilke kunder som er mer sannsynlig å bytte til en annen leverandør i nærmeste fremtid.
- Skille mellom lønnsomme og ulønnsomme kunder.
- Identifiser all slags mistenkelig atferd som en del av en oppdagelsesprosess for svindel.