Suositeltava, 2023

Toimituksen Valinta

Tietojen louhinnan ja tietovaraston välinen ero

Data Mining- ja Data Warehousing -toimintoja käytetään liiketoimintatiedon hallintaan ja päätöksenteon mahdollistamiseen. Tietojen louhinnalla ja tietovarastoinnilla on kuitenkin eri näkökulmia yrityksen tietoihin. Toisaalta tietovarasto on ympäristö, jossa yrityksen tiedot kerätään ja tallennetaan yhteenvetona ja yhteenvetona. Toisaalta tietojenkäsittely on prosessi; jotka soveltavat algoritmeja tiedon keräämiseen tietokannassa olevista tiedoista.

Tarkastellaan eroa datan louhinnan ja varastoinnin välillä alla olevan vertailukaavion avulla.

Vertailukaavio

Vertailun perusteetData MiningTietojen varastointi
perustiedotTietojen louhinta on prosessi, jonka avulla voidaan hakea tai poimia merkityksellisiä tietoja tietokannasta / tietovarastosta.Tietovarasto on arkisto, jossa useista lähteistä saadut tiedot tallennetaan yhteen kaavaan.

Tietojen louhinnan määritelmä

Data Mining on prosessi, jonka avulla löydetään tietämys, jota et koskaan odottanut tietokannassasi . Perinteisen kyselytyökalun avulla voit hakea vain tiedossa olevat tiedot. Tietojen louhinta tarjoaa kuitenkin mahdollisuuden hakea piilotetut tiedot tiedoista . Tietojen louhinnassa otetaan mielekästä tietoa tietokannasta, jota voidaan käyttää päätöksentekoon .

Tietojen löytäminen tietokannoissa, joita kutsutaan KDD: ksi, osoittaa suhdetta ja kuviota . Suhde voi olla kahden tai useamman eri kohteen välillä saman objektin attribuuttien välillä. Kuvio on toinen datan louhinnan tulos, joka näyttää säännöllisen ja ymmärrettävän informaatiosarjan, joka auttaa päätöksenteossa.

KDD: n eli tietämyksen etsinnän tietokannoissa vaiheet voidaan tiivistää ensimmäiseksi, tietokokonaisuuden valinta, jolle tietojenkäsittely on suoritettava. Seuraavaksi on esikäsittely, joka sisältää epäyhtenäisten tietojen poistamisen. Sitten tulee datan muunnos, jossa tiedot muunnetaan tietojenkäsittelyä varten sopivaan muotoon. Seuraavaksi on datan louhinta, tällöin dataan käytetään tietojenkäsittelyalgoritmeja. Ja lopuksi tulkinta ja arviointi, johon liittyy tiedon tai mallin poiminta tietojen välillä.

Tietojen louhinta sopii hyvin tietovarastoympäristöön, joka on tallentanut tietoja yhteenvetona ja yhteenvetona. Koska tietojen kerääminen tietovarastoon on helppoa

Tietovaraston määrittely

Data Warehouse on keskeinen sijainti, jossa useista lähteistä kerätyt tiedot tallennetaan yhteen yhtenäiseen kaavaan . Tiedot kerätään aluksi, yrityksen eri lähteet puhdistetaan ja muunnetaan ja varastoidaan tietovarastoon. Kun tiedot on tallennettu tietovarastoon, se pysyy siellä pitkään ja pääsee ylitöihin.

Data Warehouse on täydellinen yhdistelmä tekniikoista, kuten datamallinnuksesta, tiedonkeruusta, tiedonhallinnasta, metatietojen hallinnasta, kehitystyökalujen myymälähallinnoista . Kaikki nämä tekniikat tukevat toimintoja, kuten datan poiminta, datan muuntaminen, datan tallennus, käyttöliittymien tarjoaminen tietojen käyttämiseen .

Tietovarasto ei ole tuote tai ohjelmisto, se on informaatioympäristö, joka tarjoaa tietoa, kuten integroitu näkymä yrityksestä. Voit käyttää yrityksen nykyisiä ja historiallisia tietoja, jotka auttavat päätöksenteossa. Se tukee päätöksentekoon tehtyjä liiketoimia vaikuttamatta operatiivisiin järjestelmiin. Se on joustava resurssi strategisten tietojen saamiseksi.

Tiedon louhinnan ja tietojen varastoinnin keskeiset erot

  1. On olemassa perusero, joka erottaa tietojenkäsittelyn ja tietovaraston, joka on datan louhinta on prosessi, jossa hyödyllisistä tiedoista saadaan suuri tietokanta tai tietovarasto. Tietovarasto tarjoaa kuitenkin ympäristön, jossa tiedot tallennetaan integroidussa muodossa, mikä helpottaa tiedon louhimista datan tehostamiseksi.

johtopäätös:

Data Mining voidaan tehdä vain silloin, kun on olemassa hyvin integroitu suuri tietokanta eli tietovarasto. Siksi tietovarasto on täytettävä ennen datan louhintaa. Tietovarastossa on oltava tiedot hyvin integroidussa muodossa, jotta tietojenkäsittely voi saada tietoa tehokkaasti.

Top