Data Mining vs Data Warehousing: Rozdíl a srovnání

Běžně používané termíny ve světě digitálního marketingu a informačních technologií, oba termíny znamenají, že data jsou zásadní a flexibilní aktivum, které je třeba uchovávat a analyzovat pro obchodní taktiku a generování nápadů.

Jedná se o moderní metody zavedené organizacemi a nadacemi pro snadnou interpretaci dat a jejich dostupnost. Nejen celý proces vyžaduje přesnost, ale také technické znalosti a potřebný software.

Key Takeaways

1. Data mining zahrnuje extrahování cenných informací a vzorů z velkých datových sad.
2. Datové sklady konsolidují data z různých zdrojů do centrálního úložiště pro analýzu.
3. Oba procesy podporují rozhodování založené na datech, ale při správě dat slouží různým účelům.

Data Mining vs Data Warehousing

Rozdíl mezi dolováním dat a ukládáním dat je v tom, že dolování dat je proces pro analýzu a extrakci dat, zatímco datové sklady se týkají procesu postupného ukládání dat po jejich extrakci ze zdrojů.

Dolování dat není nový koncept vynalezený nebo praktikovaný v kybernetickém věku, ale byl použit již ve 1930. letech XNUMX. století s cílem oddělit užitečná a neužitečná data a soubory pro snadnou dostupnost a aplikaci.

Data mining znamená najít soudržnost a související datové stopy z hromadného analyzování zpětné vazby a požadavků zákazníka v oblasti podnikání.

Data mining je důležitým krokem v nadnárodních společnostech a organizacích během řízení rizik, krizové komunikace, podnikové analýzy, hodnocení podvodů a bezpečnostních opatření.

Když řekneme „datové sklady“, přirozeně získáme představu o skladu, kde se data ukládají a skládají sekvenčně, takže je možné snadno vyzvednout jakákoliv data podle požadavku.

Datové sklady jsou to samé a jsou tak jednoduché, jak název napovídá. A datový sklad získává informace z několika zdrojů a zároveň zajišťuje kvalitu, konzistenci a správnost dat. 

Oddělení analytického zpracování od mezinárodních databází v datovém skladu zvyšuje výkon systému.

Srovnávací tabulka

Parametry srovnání	Data Mining	Skladování dat
Definice	Odkazuje na proces získávání relevantních dat z kompilované sady uložených dat. Data mining se používá pro analýzy a improvizační strategie zvolené organizací.	Je to proces kompilace, sekvenování a organizování shluků dat do jedné společné přístupné databáze. Datový sklad slouží k podpoře managementu při přijímání a provádění rozhodnutí.
Použití a aplikace	Provádějí podnikatelé a majitelé za asistence datových techniků.	Jedná se o zásadní proces, který provádějí informační technici a technické týmy organizace sestavující data.
Účel	Pro usnadnění informací a analýzy dat.	Pro usnadnění a pohodlné dolování dat. Hotovo pro třídění a nahrávání důležitých dat do databází.
Stupeň ztráty	Není to vždy 100% přesné a pokud není provedeno správně, může vést k únikům dat a pirátství.	Může nastat vysoká možnost irelevantního a zbytečného hromadění dat. Problémem může být i ztráta dat a jejich vymazání.
Časové rozpětí	Data jsou analyzována pravidelně po malých fázích, při krizové komunikaci se však mohou lišit.	Data jsou pravidelně odesílána a skládání je běžnou praxí snadného přístupu při těžbě.

Co je dolování dat?

Data mining je zásadním krokem přijatým nadnárodními společnostmi (MNC), obchodními centry a dalšími organizacemi pro sběr dat, pochopení zpětné vazby a požadavků zákazníků a improvizaci i během řízení rizik.

Data mining, jednoduše řečeno, je postup, který provádějí obchodní subjekty spolu s techniky, aby vydolovali užitečné informace a data z naskládaných datových skladů a také z webu s otevřenými zdroji.

Je to periodický proces, který se sleduje od zrodu obchodu a obchodu.

Dolování dat je jednoduchý, ale zásadní proces, protože se ukázalo, že je nezbytný v obdobích, kdy organizace vyžaduje data pro analýzu faktorů souvisejících s obchodem a hodnocení zpětné vazby od zákazníků.

Data mining také umožňuje detekovat a eliminovat systémové chyby a také nevyžádaná data, která zabírají prostor databáze.

Některé důležité funkce a aspekty dolování dat, které z něj činí důležitý krok v organizaci, jsou následující;

1. Umožňuje automatizovanou analýzu vzorů.
2. Predikce výsledků a bezproblémová extrakce potřebných dat.
3. Zaměřuje se na zdroje s podobnými kategoriemi požadovanými uživatelem.
4. Pro snadnou správu jsou extrahovány užitečné informace.
5. Pomáhá při finančním řízení a je nákladově efektivní metodou.

Co je to Data Warehousing?

Data Warehousing lze považovat za předchozí fázi dolování dat, protože pomáhá urychlit proces těžby. Datové sklady nebo DW je metoda, kdy inženýři shromažďují data a spravují je do kolektivních databází.

Tyto databáze obsahují informace z různých zdrojů s různými kategoriemi dat, které zahrnují analýzy, obchodní taktiky, strategie atd.

 Datový sklad se nejčastěji používá k integraci a analýze podnikových dat z různých zdrojů. Během tohoto procesu by byl nejdůležitějším prvkem samotný sklad, datový sklad se také nazývá DSS (Decision Support System).

DSS je vždy oddělena od funkční a provozní databáze organizace, protože datový sklad je méně databází a spíše místem pro analýzu a ukládání.

Datové sklady jsou primárně 3 typů s odlišnými funkcemi každého z nich. Typy a jejich funkce jsou uvedeny níže;

1. A Data Mart: Jedná se o přímou podúroveň datového skladu a je využívána v oblasti prodeje a marketingu. Nezávislý a samostatně fungující datový trh automaticky shromažďuje data ze zdrojů, jako jsou zákazníci a recenzenti.
2. Enterprise Data Warehouse (EDW): Jednotná a konkrétní databáze, která kombinuje všechna oddělení organizace. Je jádrem DSS.
3. Provozní úložiště dat (ODS): Skládá se z uživatelských dat a je často aktualizován. Je funkční i pro zaměstnance.

Hlavní rozdíly mezi dolováním dat a datovým skladem

1. Data mining se používá k analýze datových vzorů a zdrojů, ale datové sklady se používají k analýze a ukládání dat.
2. Data mining funguje jako extrakční operace, zatímco datové sklady fungují na principu kombinování.
3. Obchodní podnikatelé spolu s inženýry mohou provádět data mining, ale datové sklady provádějí pouze technici a inženýři.
4. Data mining se většinou provádí ručně, zatímco datové sklady lze provádět pomocí AI a automatických filtrů.
5. Několik typů technik dolování dat zahrnuje klasifikační analýzu, detekci anomálií, Shlukování analýzy atd., zatímco dolování dat je 3 typů; data mart, EDW a ODS.

Reference

1. https://www.talend.com/resources/what-is-data-mining/
2. https://www.guru99.com/data-warehousing.html

Poslední aktualizace: 02. srpna 2023