Różnica między eksploracją danych a magazynowaniem danych
Dane to zbieranie faktów lub statystyk dotyczących określonej domeny. Przetwarzanie tych danych daje nam informacje i spostrzeżenia, aby dodać wartości biznesowe lub przeprowadzić badania. Gdy zgromadzone dane są przechowywane w hurtowni w celu przetworzenia, określa się je mianem hurtowni danych. Zastosowanie pewnej logiki do danych przechowywanych w hurtowni nazywa się eksploracją danych. zrozumiemy zarówno eksplorację danych, jak i hurtownię danych w szczegółach w tym poście.
Bezpośrednie porównania między wyszukiwaniem danych a magazynowaniem danych (infografiki)
Poniżej znajdują się 4 najlepsze porównania między Data Mining a Data Warehouse
Kluczowe różnice między eksploracją danych a magazynowaniem danych
Poniżej przedstawiono różnicę między wyszukiwaniem danych a magazynowaniem danych
1. cel
Hurtownia danych przechowuje dane z różnych baz danych i udostępnia je w centralnym repozytorium. Wszystkie dane są czyszczone po otrzymaniu z różnych źródeł, ponieważ różnią się schematem, strukturami i formatem. Następnie integruje się, tworząc zintegrowany i powszechnie dostępny magazyn danych. Jest wykonywany w taki sposób, że obsługuje i przechowuje dane okresowo i systematycznie w celu uporządkowania danych z różnych źródeł.
Eksploracja danych odbywa się na podstawie danych transakcyjnych lub bieżących, aby uzyskać wiedzę na temat obecnego scenariusza działalności. Statystyki generowane w wyniku wydobycia dają jasny obraz trendów. Tendencje te można obrazowo przedstawić za pomocą narzędzi do raportowania.
2. Operacje
Operacje hurtowni danych: OLAP
Przetwarzanie analityczne online odbywa się na danych przechowywanych w hurtowni danych.
Różne kategorie OLAP to ROLAP, MOLAP, HOLAP.
• ROLAP: Przechowuje dane relacyjnej bazy danych w celu zastosowania zapytań do przechowywanych danych.
• MOLAP: Przechowuje dane wielowymiarowe. Np. Tablicę można przechowywać i sprawdzać.
• HOLAP: Przechowuje dane hybrydowe. Zwykle służy to do obsługi surowych danych z wielu sklepów. Obsługuje operacje wycinania, kostkowania, zwijania i drążenia w dół w celu szybszego i zoptymalizowanego wyszukiwania danych.
| OLAP (hurtownia danych) | Data Mining |
| Gromadzi dane i zapewnia wgląd na poziomie podsumowania na temat danych. | Identyfikuje ukryty wzór i dostarcza szczegółowych informacji. |
| Służy do identyfikacji ogólnego zachowania systemu Np .: całkowity zysk osiągnięty w 2018 r | Służy do identyfikacji zachowania konkretnego modułu. Np .: zysk osiągnięty w lutym w roku 2018 |
| Ma na celu przechowywanie ogromnej ilości danych. | Ma na celu identyfikację wzorców obecnych w danych w celu dostarczenia informacji. |
| Służy do poprawy wydajności operacyjnej. | Służy do poprawy działalności i podejmowania decyzji. |
| Stosowany w operacjach sprawozdawczych. | Stosowane w strategiach biznesowych. |
| Analiza predykcyjna nie może być wykonana. | Analiza predykcyjna jest możliwa. |
Operacja wyszukiwania danych:
Ogólnie rzecz biorąc, wyszukiwanie danych odbywa się na danych, kompilując je za pomocą niektórych operacji logicznych. Osiąga się to poprzez wdrożenie algorytmów, takich jak reguły asocjacyjne, grupowanie i klasyfikacja. Służy do identyfikacji wzorców na podstawie danych w celu określenia korzyści i statystyk firmy.
1. Analiza klasyfikacji: służy do klasyfikacji danych do różnych klas. Data Analyst klasyfikuje dane na podstawie zdobytej wiedzy.
2. Uczenie się reguł asocjacyjnych: służy do identyfikowania ukrytego wzorca w danych w celu ujawnienia zachowania klienta, zmiany w biznesie i całego procesu prognozowania.
3. Wykrywanie zewnętrzne: Niedopasowane dane czasami pokazują pewien wzorzec, który może pomóc w ulepszeniu firmy. Dane te pomagają w wykrywaniu usterki, zdarzenia i identyfikacji oszustwa.
4. Analiza klastrów: Stopień powiązania między danymi jest bardzo wysoki i są one grupowane w ramach tej samej kategorii lub grupy. Dane o podobnym zachowaniu znajdą się w tym samym miejscu.
5. Analiza regresji: proces identyfikacji związku między danymi. Wszystkie te dane można podsumować, aby uzyskać nowe informacje.
Zarówno magazynowanie, jak i eksploracja danych pomagają w analizie danych i ich standaryzacji, co poprawia wydajność systemu przy niskim opóźnieniu przetwarzania zapytań i szybszym generowaniu raportów.
3. Korzyści
| Magazyn danych | Data Mining |
| Szybszy dostęp do danych | Szybsze przetwarzanie danych dzięki zastosowaniu algorytmów |
| Zwiększona wydajność systemu | Zwiększona przepustowość |
| Łatwa obsługa ogromnych danych dzięki pamięci rozproszonej | Łatwe generowanie raportów do analizy |
| Integralność danych | Analityka danych |
Tabela porównawcza eksploracji danych a hurtowni danych
| Magazyn danych | Data Mining |
| Gromadzenie i przechowywanie danych z różnych źródeł. | Analiza wzorców w zebranych danych. |
| Dane są okresowo przechowywane | Dane są regularnie analizowane |
| Rozmiar przechowywanych danych jest ogromny | Wydobywanie odbywa się na podstawie próbkowania danych |
| Rodzaje: Enterprise Warehouse Data Mart Magazyny wirtualne | Rodzaje: uczenie maszynowe Algorytm Wyobrażanie sobie Statystyka. |
Wniosek - eksploracja danych a magazynowanie danych
• Magazynowanie pomaga firmie przechowywać dane, górnictwo pomaga firmie działać i podejmować ważne decyzje.
• Magazynowanie rozpoczyna się od początkowej fazy dowolnego projektu, natomiast wyszukiwanie danych odbywa się zgodnie z zapotrzebowaniem.
• Magazynowanie zapewnia poufność danych, z drugiej strony eksploracja czasami prowadzi do wycieku danych.
• Dostępność danych może się różnić w zależności od obciążenia obsługiwanego przez magazyn; Wydobycie nie ma żadnych problemów związanych z dostępnością danych.
• Kompilacja danych wymaga specjalnych narzędzi w hurtowni danych.
• Dostępnych jest tak wiele algorytmów do wydobywania danych, jeśli analityk ma dogłębną wiedzę na temat danych. Dane można skutecznie przetwarzać i analizować.
Polecany artykuł
Jest to przewodnik po eksploracji danych a hurtowni danych, ich znaczeniu, porównaniu między głowami, kluczowych różnicach, tabeli porównawczej i wnioskach. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Najlepsze rzeczy do nauczenia się o Azure Paas vs. Iaas
- Statystyki Data Mining vs. Statystyki - Który jest lepszy
- Kariera w hurtowni danych
- Eksploracja danych a uczenie maszynowe - 10 najlepszych rzeczy, które musisz wiedzieć
- Techniki eksploracji danych dla udanego biznesu
- Oracle Data Warehousing