Aanbevolen, 2020

Editor'S Choice

Verschil tussen datamining en datawarehousing

Data Mining en Data Warehousing worden beide gebruikt om business intelligence vast te houden en besluitvorming mogelijk te maken. Maar beide, datamining en datawarehousing hebben verschillende aspecten van het werken met bedrijfsgegevens. Enerzijds is het datawarehouse een omgeving waarin de gegevens van een onderneming worden verzameld en opgeslagen op een geaggregeerde en samengevatte manier. Aan de andere kant is datamining een proces; die algoritmen toepassen om kennis te extraheren uit de gegevens waarvan je zelfs niet weet dat ze bestaan ​​in de database.

Laten we eens kijken naar het verschil tussen datamining en datawarehousing met behulp van een hieronder weergegeven vergelijkingsgrafiek.

Vergelijkingstabel

Basis voor vergelijkingData MiningData opslagplaats
basis-Datamining is een proces om betekenisvolle gegevens uit het database / datawarehouse op te halen of te extraheren.Datawarehouse is een repository waar de informatie uit meerdere bronnen onder één schema wordt opgeslagen.

Definitie van Data Mining

Data Mining is een proces om kennis te ontdekken, waarvan u nooit had verwacht dat het in uw database zou bestaan . Met behulp van de traditionele querytool kunt u alleen de bekende informatie uit de gegevens ophalen. Maar datamining biedt u de manier om verborgen informatie uit de gegevens op te halen . Data mining haalt betekenisvolle informatie uit de database die kan worden gebruikt voor de besluitvorming .

De kennisontdekking in databases, aangeduid als KDD, vertoont relatie en patroon . De relatie kan tussen twee of meer verschillende objecten zijn, tussen attributen van hetzelfde object. Patroon is een ander resultaat van datamining dat de normale en begrijpelijke volgorde van informatie laat zien die helpt bij het nemen van beslissingen.

De stappen die bij KDD horen, te weten Knowledge Discovery in Databases, kunnen als eerste worden samengevat: selectie van datasets waarop datamining moet worden uitgevoerd. Het volgende is voorbewerking waarbij het gaat om het verwijderen van inconsistente gegevens. Vervolgens wordt datatransformatie uitgevoerd waarbij de gegevens worden omgezet in de juiste vorm voor datamining. Het volgende is datamining, hier worden de algoritmen voor datamining op de gegevens toegepast. En ten slotte, interpretatie en evaluatie waarbij de relatie of het patroon uit de gegevens wordt gehaald.

Datamining past goed in de datawarehouse-omgeving waarin gegevens op geaggregeerde en samengevatte wijze zijn opgeslagen. Omdat het gemakkelijk wordt om de gegevens in het datawarehouse te ontginnen

Definiëren van Data Warehousing

Data Warehouse is een centrale locatie waar informatie verzameld uit meerdere bronnen wordt opgeslagen onder een enkel uniform schema . De gegevens worden in eerste instantie verzameld, verschillende bedrijfsbronnen worden vervolgens opgeschoond en getransformeerd en opgeslagen in een datawarehouse. Nadat de gegevens in een datawarehouse zijn ingevoerd, blijft deze daar lang aanwezig en kan deze vaker worden gebruikt.

Data Warehouse is een perfecte combinatie van technologieën zoals gegevensmodellering, data-acquisitie, databeheer, metadatabeheer en winkelbeheer voor ontwikkelhulpmiddelen . Al deze technologieën ondersteunen functies zoals data-extractie, datatransformatie, data-opslag, en bieden gebruikersinterfaces voor toegang tot de data .

Datawarehouse is geen product of software, het is een informatieve omgeving, die informatie biedt zoals een geïntegreerd beeld van een onderneming. U kunt toegang krijgen tot de huidige en historische gegevens van het bedrijf die helpen bij het nemen van beslissingen. Het ondersteunt transacties die gemaakt zijn voor de besluitvorming zonder de operationele systemen te beïnvloeden. Het is een flexibel hulpmiddel om strategische informatie te verkrijgen.

Belangrijkste verschillen tussen Data Mining en Data Warehousing

  1. Er is een fundamenteel verschil dat data mining en datawarehousing scheidt, namelijk datamining is een proces van het extraheren van zinvolle gegevens uit de grote database of het datawarehouse. Datawarehouse biedt echter een omgeving waarin de gegevens worden opgeslagen in een geïntegreerde vorm die datamining vereenvoudigt om gegevens efficiënter te extraheren.

Conclusie:

Datamining kan alleen worden gedaan als er een goed geïntegreerde grote database is, dat wil zeggen een datawarehouse. Het datawarehouse moet dus worden voltooid vóórdatamining. Datawarehouse moet informatie bevatten in een goed geïntegreerde vorm, zodat datamining de kennis op een efficiënte manier kan onttrekken.

Top