In der Welt des digitalen Marketings und der Informationstechnologie werden häufig Begriffe verwendet. Beide Begriffe bedeuten, dass Daten ein wesentlicher und flexibler Vermögenswert sind, der für Geschäftstaktiken und die Generierung von Ideen gespeichert und analysiert werden muss.
Dies sind die modernen Methoden, die von Organisationen und Stiftungen zur Erleichterung der Dateninterpretation und -zugänglichkeit eingesetzt werden. Nicht nur der gesamte Prozess erfordert Präzision, sondern auch technisches Wissen und die erforderliche Software.
Key Take Away
- Beim Data Mining werden wertvolle Informationen und Muster aus großen Datensätzen extrahiert.
- Data Warehousing konsolidiert Daten aus verschiedenen Quellen in einem zentralen Repository zur Analyse.
- Beide Prozesse unterstützen die datengetriebene Entscheidungsfindung, dienen aber unterschiedlichen Zwecken im Datenmanagement.
Data Mining vs. Data Warehousing
Der Unterschied zwischen Data Mining und Data Warehousing besteht darin, dass Data Mining ein Prozess zur Analyse und Extraktion von Daten ist, während sich Data Warehousing auf den Prozess der sequentiellen Speicherung von Daten nach der Extraktion aus Quellen bezieht.
Data Mining ist kein neues Konzept, das im Cyberzeitalter erfunden oder praktiziert wurde. Es wurde jedoch bereits in den 1930er Jahren verfolgt, um nützliche und nicht nützliche Daten und Dateien zu trennen, um den Zugriff und die Anwendung zu erleichtern.
Beim Data Mining geht es darum, zusammenhängende und zuordenbare Datenpfade aus der Masse zu finden, um das Feedback und die Anforderungen des Kunden im Geschäftsfeld zu analysieren.
Data Mining ist ein wichtiger Schritt in multinationalen Unternehmen und Organisationen im Rahmen des Risikomanagements, der Krisenkommunikation, der Unternehmensanalyse, der Betrugsbewertung und der Sicherheitsmaßnahmen.
Wenn wir von „Data-Warehousing“ sprechen, haben wir natürlich eine Vorstellung von einem Warehouse, in dem Daten gespeichert und sequentiell gestapelt werden, sodass man je nach Anforderung problemlos alle Daten abrufen kann.
Data Warehousing ist dasselbe und so einfach, wie der Name vermuten lässt. A Data Warehouse extrahiert Informationen aus mehreren Quellen und stellt gleichzeitig Datenqualität, Konsistenz und Korrektheit sicher.
Die Trennung der Analyseverarbeitung von internationalen Datenbanken in einem Data Warehouse erhöht die Systemleistung.
Vergleichstabelle
| Vergleichsparameter | Data Mining | Data Warehousing |
|---|---|---|
| Definition | Es bezieht sich auf einen Prozess, bei dem relevante Daten aus einem zusammengestellten Satz gespeicherter Daten herausgesucht werden. Data Mining wird für von der Organisation gewählte Analyse- und Improvisationsstrategien eingesetzt. | Dabei handelt es sich um den Prozess der Zusammenstellung, Sequenzierung und Organisation von Datenclustern in einer gemeinsam zugänglichen Datenbank. Ein Data Warehouse dient der Unterstützung des Managements bei der Entscheidungsfindung und Umsetzung. |
| Verwendung und Anwendung | Durchgeführt von Unternehmern und Eigentümern mit Unterstützung von Datentechnikern. | Dies ist ein entscheidender Prozess, der von Informationstechnikern und technischen Datenerfassungsteams der Organisation durchgeführt wird. |
| Sinn | Zur Erleichterung der Information und Datenanalyse. | Um das Data Mining einfacher und bequemer zu machen. Erledigt, um wichtige Daten zu sortieren und in die Datenbanken hochzuladen. |
| Verlustgrad | Es ist nicht immer 100-prozentig genau und kann zu Datenlecks und Piraterie führen, wenn es nicht richtig gemacht wird. | Es kann eine hohe Wahrscheinlichkeit einer irrelevanten und nutzlosen Datenanhäufung auftreten. Datenverlust und Datenlöschung können ebenfalls ein Problem sein. |
| Zeitspanne | Daten werden regelmäßig in kleinen Phasen analysiert, können sich jedoch in der Krisenkommunikation unterscheiden. | Daten werden regelmäßig hochgeladen, und das Stapeln ist eine gängige Praxis der leichten Zugänglichkeit beim Mining. |
Was ist Data Mining?
Data Mining ist ein entscheidender Schritt, den multinationale Unternehmen (MNCs), Wirtschaftszentren und andere Organisationen zur Datenerfassung, zum Verständnis des Feedbacks und der Anforderungen von Kunden und zur Improvisation sowie beim Risikomanagement übernehmen.
Unter Data Mining versteht man in einfachen Worten den Prozess, den Unternehmen zusammen mit Technikern durchführen, um nützliche Informationen und Daten aus gestapelten Data Warehouses und Open-Source-Informationen auch aus dem Internet zu extrahieren.
Es ist ein periodischer Prozess, der seit der Geburt von Handel und Gewerbe verfolgt wird.
Data Mining ist ein einfacher, aber entscheidender Prozess, da es sich in Zeiten als unverzichtbar erwiesen hat, in denen das Unternehmen Daten zur Analyse handelsbezogener Faktoren und zur Überprüfung von Kundenfeedback benötigt.
Data Mining ermöglicht auch die Erkennung und Beseitigung von Systemfehlern sowie unerwiderten Daten, die den Datenbankplatz beanspruchen.
Einige wichtige Merkmale und Aspekte des Data Mining, die es zu einem wichtigen Schritt in einer Organisation machen, sind folgende:
- Es ermöglicht eine automatisierte Musteranalyse.
- Vorhersage von Ergebnissen und problemlose Extraktion erforderlicher Daten.
- Konzentriert sich auf Quellen mit ähnlichen Kategorien, die vom Benutzer benötigt werden.
- Umsetzbare Informationen werden zur einfachen Verwaltung extrahiert.
- Hilft beim Finanzmanagement und ist eine kosteneffiziente Methode.
Was ist Data Warehousing?
Data Warehousing kann als Vorstufe des Data Mining betrachtet werden, da es den Mining-Prozess beschleunigt. Data Warehousing oder DW ist eine Methode, bei der Ingenieure Daten sammeln und in kollektiven Datenbanken verwalten.
Diese Datenbanken enthalten Informationen aus verschiedenen Quellen mit unterschiedlichen Datenkategorien, darunter Analysen, Geschäftstaktiken, Strategien usw.
Ein Data Warehouse wird am häufigsten zur Integration und Analyse von Unternehmensdaten aus unterschiedlichen Quellen verwendet. Das wichtigste Element in diesem Prozess wäre das Warehouse selbst, ein Data Warehouse wird auch DSS (Decision Support System) genannt.
Das DSS ist immer von der funktionalen und operativen Datenbank der Organisation getrennt, da das Data Warehouse weniger eine Datenbank als vielmehr eine Nische für Analyse und Speicherung darstellt.
Es gibt hauptsächlich 3 Arten von Data Warehouses mit jeweils unterschiedlichen Funktionen. Die Typen und ihre Funktionen sind unten aufgeführt;
- A Datenmarkt: Es ist eine direkte Unterstufe eines Data Warehouse und wird von den Geschäftsfeldern Vertrieb und Marketing genutzt. Ein unabhängiger und selbst funktionierender Data Mart sammelt automatisch Daten von Quellen wie Kunden und Rezensenten.
- Enterprise Data Warehouse (EDW): Eine einheitliche und konkrete Datenbank, die alle Abteilungen der Organisation vereint. Es ist der Kern von DSS.
- Betriebsdatenspeicher (ODS): Besteht aus Benutzerdaten und wird häufig aktualisiert. Es ist auch für die Mitarbeiter einsatzbereit.
Hauptunterschiede zwischen Data Mining und Data Warehousing
- Data Mining wird zur Analyse von Datenmustern und -quellen verwendet, Data Warehousing wird jedoch zur Datenanalyse und -speicherung verwendet.
- Data Mining funktioniert als Extraktionsvorgang, während Data Warehousing nach dem Kombinationsprinzip funktioniert.
- Unternehmer können zusammen mit Ingenieuren Data Mining durchführen, Data Warehousing wird jedoch nur von Technikern und Ingenieuren durchgeführt.
- Data Mining wird größtenteils manuell durchgeführt, während Data Warehousing mithilfe von KI und automatisierten Filtern durchgeführt werden kann.
- Zu den Data-Mining-Techniken gehören unter anderem Klassifizierungsanalysen, Anomalieerkennung, Clusteranalysen usw., während es beim Data Mining drei Arten gibt: Data Mart, EDW und ODS.
Ich habe mir so viel Mühe gegeben, diesen Blogbeitrag zu schreiben, um Ihnen einen Mehrwert zu bieten. Es wird sehr hilfreich für mich sein, wenn Sie es in den sozialen Medien oder mit Ihren Freunden / Ihrer Familie teilen möchten. TEILEN IST ♥️
