Ofte brugte termer i verden af digital marketing og informationsteknologi, begge udtryk medfører, at data er et væsentligt og fleksibelt aktiv, der skal lagres og analyseres for forretningstaktik og idégenerering.
Dette er de moderne metoder, der er impliceret af organisationer og fonde for at lette datafortolkning og tilgængelighed. Ikke kun hele processen kræver præcision, men også teknisk viden og nødvendig software.
Nøgleforsøg
- Data mining involverer udtrækning af værdifuld information og mønstre fra store datasæt.
- Data warehousing konsoliderer data fra forskellige kilder til et centralt lager til analyse.
- Begge processer understøtter datadrevet beslutningstagning, men tjener forskellige formål i datahåndtering.
Data Mining vs Data Warehousing
Forskellen mellem data mining og data warehousing er, at data mining er en proces til at analysere og udtrække data, hvorimod data warehousing refererer til processen med sekventiel lagring af data efter udtrækning fra kilder.
Data mining er ikke et nyt koncept, der er opfundet eller praktiseret i cyberalderen, men det blev fulgt tilbage i 1930'erne for at adskille nyttige og ikke-brugelige data og filer for at lette tilgængeligheden og anvendelsen.
Data mining betyder at finde sammenhængskraft og relaterbare dataspor fra hovedparten for at analysere feedback og krav fra kunden inden for forretningsområdet.
Data mining er et vigtigt skridt i multinationale selskaber og organisationer under risikostyring, krisekommunikation, virksomhedsanalyse, svindelvurdering og sikkerhedsforanstaltninger.
Når vi siger 'data warehousing', får vi naturligvis en idé om et varehus, hvor data bliver lagret og stablet sekventielt, så man nemt kan hente ethvert stykke data efter kravet.
Data warehousing er det samme, og det er så enkelt, som navnet antyder. EN datalager udtrækker information fra flere kilder og sikrer samtidig datakvalitet, konsistens og korrekthed.
Adskillelsen af analysebehandling fra internationale databaser i et datavarehus øger systemets ydeevne.
Sammenligningstabel
| Parametre for sammenligning | Data Mining | Datavarehousing |
|---|---|---|
| Definition | Det refererer til en proces med at grave relevante data ud fra et kompileret sæt af lagrede data. Data mining bruges til analyse- og improvisationsstrategier valgt af organisationen. | Det er processen med at kompilere, sekventere og organisere klynger af data i én fælles tilgængelig database. Et data warehouse er til at støtte ledelsen i at træffe og implementere beslutninger. |
| Anvendelse og anvendelse | Udført af virksomhedsejere og -ejere med bistand fra datateknikere. | Dette er en afgørende proces udført af informationsteknikere og datakompilerende tekniske teams i organisationen. |
| Formål | For at lette information og dataanalyse. | For at gøre datamining nemmere og bekvemt. Færdig med at sortere og uploade vigtige data til databaserne. |
| Grad af tab | Det er ikke altid 100 procent nøjagtigt og kan føre til datalæk og piratkopiering, hvis det ikke gøres korrekt. | En stor mulighed for irrelevant og ubrugelig dataophobning kan forekomme. Datatab og datasletning kan også være et problem. |
| Tidsperiode | Data analyseres regelmæssigt i små faser, men kan dog variere under krisekommunikation. | Data uploades med jævne mellemrum, og stabling er en almindelig praksis for nem tilgængelighed under minedrift. |
Hvad er Data Mining?
Data mining er et afgørende skridt, som multinationale virksomheder (MNC'er), forretningsknudepunkter og andre organisationer har taget til sig for dataindsamling, forståelse af feedback og kunders krav og improvisation såvel som under risikostyring.
Data mining, med enkle ord, er den procedure, der udføres af forretningsenheder sammen med teknikere for at grave nyttige oplysninger og data frem fra stablede datavarehuse og open source-oplysninger fra internettet.
Det er en periodisk proces, der er blevet fulgt siden fødslen af handel og handel.
Data mining er en enkel, men afgørende proces, da den har vist sig at være essentiel i perioder, hvor organisationen har brug for data til analyse af handelsrelaterede faktorer og anmeldelser fra kunder.
Data mining muliggør også opdagelse og eliminering af systemfejl samt uafhentede data, der æder databasepladsen.
Nogle vigtige funktioner og aspekter af datamining, der gør det til et vigtigt skridt i en organisation, er som følger;
- Det muliggør automatiseret mønsteranalyse.
- Forudsigelse af resultater og problemfri udtrækning af nødvendige data.
- Fokuserer på kilder med lignende kategorier, der kræves af brugeren.
- Handlingsbare oplysninger udtrækkes for nem administration.
- Hjælper med økonomistyring og er en omkostningseffektiv metode.
Hvad er data warehousing?
Data Warehousing kan betragtes som den forudgående fase af data mining, da det hjælper med at booste minedriftsprocessen. Data warehousing eller DW er en metode, hvor ingeniører indsamler data og administrerer dem i kollektive databaser.
Disse databaser indeholder information fra forskellige kilder med forskellige kategorier af data, som inkluderer analyser, forretningstaktik, strategier osv.
Et datavarehus bruges mest til at integrere og analysere virksomhedsdata fra forskellige kilder. Under denne proces vil det vigtigste element være selve lageret, et datavarehus kaldes også et DSS (Decision Support System).
DSS er altid adskilt fra organisationens funktionelle og operationelle database, da datavarehuset er mindre en database og mere en niche til analyse og opbevaring.
Datavarehuse er primært af 3 typer med forskellige funktioner af hver. Typerne og deres funktioner er angivet nedenfor;
- A Data Mart: Det er en direkte underfase af et datavarehus og bruges af salgs- og marketingområderne. Et uafhængigt og selvfungerende datamarked indsamler automatisk data fra kilder som kunder og anmeldere.
- Enterprise Data Warehouse (EDW): En samlet og konkret database, der kombinerer alle afdelinger i organisationen. Det er kernen i DSS.
- Operational Data Store (ODS): Består af brugerdata og opdateres ofte. Det er også operationelt for medarbejderne.
Vigtigste forskelle mellem data mining og data warehousing
- Data mining bruges til at analysere datamønstre og kilder, men data warehousing bruges til dataanalyse og lagring.
- Data mining fungerer som en ekstraktionsoperation, mens data warehousing arbejder efter det kombinerende princip.
- Forretningsiværksættere kan sammen med ingeniører udføre data mining, men data warehousing udføres kun af teknikere og ingeniører.
- Data mining udføres for det meste manuelt, hvorimod data warehousing kan udføres ved hjælp af AI og automatiserede filtre.
- Nogle få typer data mining-teknikker inkluderer klassifikationsanalyse, anomalidetektion, klyngedannelse analyse osv., hvorimod datamining er af 3 typer; data mart, EDW og ODS.
Sidst opdateret: 02. august 2023
Jeg har brugt så meget på at skrive dette blogindlæg for at give dig værdi. Det vil være meget nyttigt for mig, hvis du overvejer at dele det på sociale medier eller med dine venner/familie. DELING ER ♥️
Sandeep Bhandari har en Bachelor of Engineering in Computers fra Thapar University (2006). Han har 20 års erfaring inden for teknologiområdet. Han har en stor interesse for forskellige tekniske områder, herunder databasesystemer, computernetværk og programmering. Du kan læse mere om ham på hans bio side.
Artiklen giver en omfattende forståelse af datamining og lager, og kaster lys over deres formål, brug og betydning i organisationer.
Jeg er enig. Det illustrerer effektivt, hvordan data warehousing understøtter data mining-processen og deres kombinerede indflydelse på forretningsbeslutningstagning.
Fantastisk artikel! Det er virkelig nyttigt at forstå sondringen mellem data mining og data warehousing, og hvordan begge dele bruges i moderne virksomheder til datastyring og analyse.
Jeg er helt enig, artiklen gav en klar og kortfattet forklaring af disse begreber og deres fordele i forretningsdrift.
Den detaljerede sammenligningstabel giver et omfattende overblik over data mining og data warehousing, der fremhæver deres særskilte funktioner og funktionaliteter inden for organisatoriske indstillinger.
Den leverede indsigt er gavnlig til at forstå de forskellige implikationer af data mining og data warehousing, og hvordan de understøtter datadrevet beslutningstagning.
Den dybtgående sammenligning mellem data mining og data warehousing, sammen med deres respektive funktionaliteter, er en værdifuld ressource for fagfolk, der ønsker at forstå disse koncepter.
Jeg fandt fremhævelsen af betydningen af at adskille analysebehandling fra internationale databaser i forbindelse med data warehousing som særligt oplysende.
Absolut giver artiklen en velstruktureret analyse af disse begreber, hvilket gør det lettere at forstå, hvordan de bidrager til effektiv datahåndtering.
Artiklens vægt på betydningen og virkningen af datamining og lager i forretningsdrift øger forståelsen af deres praktiske anvendelser i moderne organisationer.
Jeg fandt forklaringen på tidsrummet forbundet med data mining og data warehousing som særligt oplysende, idet det kastede lys over de tidsmæssige aspekter af disse processer.
Absolut, den detaljerede diskussion af deres formål og brug giver værdifuld indsigt i implikationerne af disse metoder for effektiv datahåndtering.
Artiklen fremhæver effektivt betydningen og virkningen af data mining og data warehousing i moderne organisationer. Jeg satte pris på den detaljerede forklaring af deres applikationer og fordele.
Jeg er fuldstændig enig. Det omfattende overblik over datamining og data warehousing understreger deres kritiske roller i at understøtte beslutningsprocesser i virksomheder.
Indholdet giver værdifuld indsigt i, hvordan disse metoder bidrager til datadrevne strategier og deres rolle i risikostyring og svigvurdering.
Oplysende stykke! Indholdet adresserer effektivt vigtigheden og funktionaliteten af data mining og data warehousing inden for forretningsdrift.
Artiklen formulerer effektivt begreberne data mining og data warehousing og understreger hver enkelts rolle i at understøtte forretningsdrift og strategisk beslutningstagning.
Den detaljerede forklaring af formålet med og graden af tab forbundet med data mining og warehousing giver værdifuld indsigt i deres implikationer for organisationer.
Jeg fandt illustrationen af de specifikke anvendelser af data mining og warehousing som særligt lysende, hvilket understreger deres kritiske rolle i moderne virksomheder.
Sammenligningstabellen er meget informativ. Det skitserer klart forskellene i formål, brug og tidsrum mellem data mining og data warehousing, hvilket giver en omfattende forståelse af begge processer.
Jeg fandt, at tabellen var yderst hjælpsom til at opsummere de vigtigste forskelle mellem disse to afgørende komponenter i datastyring.
Absolut, sammenligningstabellen gør det nemmere at forstå nuancerne af data mining og data warehousing i en forretningssammenhæng.
Den grundige forklaring af data warehousing og data mining, sammen med deres specifikke applikationer, gør denne artikel til en værdifuld ressource til at forstå dataens rolle i forretningsmiljøer.
Jeg fandt den leverede indsigt meget oplysende, og det er tydeligt, hvordan disse metoder bidrager til effektiv datahåndtering.