Razlika med rudarjenjem podatkov in skladiščenjem podatkov

Data Mining vs Data Warehousing

Proces pridobivanja podatkov nanaša na vejo računalniške znanosti , ki se ukvarja s pridobivanjem vzorcev iz velikih zbirk podatkov. Te sklope nato združimo s statističnimi metodami in iz umetne inteligence. Rudarjenje podatkov v sodobnem poslovanju je odgovorno za preoblikovanje surovih podatkov v vire umetne inteligence. Podatki se manipulirajo in tako lahko podajo zanesljive odločitve, ki jih je mogoče uporabiti pri odločanju. To daje podjetjem prednost pred konkurenco, saj imajo nabore podatkov, na katere se lahko zanesejo pri obveščanju. Podatkovno rudarjenje organizacije uporabljajo tudi pri profiliranju, vključno s trženjem, znanstvenim odkrivanjem nadzora in odkrivanjem goljufij. Obstajajo tudi drugi pogosti izrazi, ki so lahko povezani z rudarjenjem podatkov, na primer podatkovni ribolov, izkopavanje podatkov ali celo prestrezanje podatkov. Vse to kaže na različne variacije rudarjenja podatkov, ki se uporabljajo pri vzorčenju majhnih podatkovnih nizov, ki so lahko premajhni za statistične sklepe. Ti pa so ključni pri opisovanju veljavnosti uporabljenih podatkov in se lahko uporabijo pri ustvarjanju hipoteze, ko se veselimo doseganja določene populacije podatkov.

Skladišče podatkov pa je izraz, ki opisuje sistem v organizaciji, ki se uporablja pri zbiranju podatkov. Te podatke, ki jih zbira podatkovno skladišče, zagotavljajo transakcijski sistemi, kot so računi, evidenca nakupov ali celo evidenca posojil . Zapisi podatkov so vzeti s posameznih mest ustvarjanja in združeni pod eno streho, ki je skladišče podatkov. Ti podatki se nato poročajo, poročanje pa se izvede na zbirni način, da se uporabnikom poslovnih informacij pomaga pri sprejemanju veljavnih odločitev. Za učinkovito delovanje skladišča podatkov so potrebni vir podatkov, zbirka podatkov in orodje za poročanje.

Zato lahko rečemo, da je podatkovno skladišče zbirka podatkov, ki se uporablja za posebne namene poročanja o analiziranih podatkih. Ti podatki prihajajo iz različnih sistemov, ki so bili pripravljeni za poročanje.

Za izpolnitev svoje funkcije skladišče podatkov vzdržuje funkcije v treh različnih plasteh. Ti vključujejo uprizoritev, integracijo in dostop. V postopku uprizoritve razvijalci shranijo neobdelane podatke izključno za namen analize in podpore. Integracijski sloj se uporablja pri integraciji podatkov in za odvzem ravni uporabnikov podatkov. Nazadnje je plast dostopa pomembna pri pridobivanju podatkov od različnih uporabnikov podatkov. Tako rudarjenje podatkov kot shranjevanje podatkov lahko imenujemo orodja, ki se uporabljajo za zbiranje poslovne inteligence. Glavna razlika med njima je v tem, kako se zbira poslovna inteligenca. Zato lahko rečemo, da je podatke, ki so bili dobro shranjeni, dokaj enostavno izkoristiti in jih zato uporabiti. Skladišče podatkov je zato odgovorno za olajšanje dela pridobivanja podatkov pri shranjevanju vseh ustreznih podatkov, ki jih je treba izkopati na osrednji lokaciji, namesto da bi morali rudarjenje podatkov nenehno iskati podatke na različnih lokacijah. To pomaga prihraniti čas, porabljen za rudarjenje podatkov, in vire, ki se uporabljajo pri rudarjenju.

Povzetek

Pridobivanje podatkov je postopek pridobivanja podatkov iz velikih naborov podatkov. Skladiščenje podatkov je postopek združevanja vseh ustreznih podatkov skupaj. Tako rudarjenje podatkov kot shranjevanje podatkov sta orodja za zbiranje poslovne inteligence. Pridobivanje podatkov je specifično pri zbiranju podatkov. Skladiščenje podatkov je orodje za prihranek časa in izboljšanje učinkovitosti z združevanjem podatkov z različnihlokacij z različnih področij organizacije. Skladišče podatkov ima tri plasti, in sicer uprizoritev, integracijo in dostop.

Zadnje objave: david ( glej vse )

Poglejte več o: , ,