Εξόρυξη δεδομένων έναντι προφίλ δεδομένων: Διαφορά και σύγκριση

 Μια συλλογή δεδομένων σε μια βάση δεδομένων είναι γνωστή ως σύνολο δεδομένων. Είναι σε μορφή πίνακα που αποτελείται από στήλες και σειρές. Κάθε στήλη αποτελεί μια μεταβλητή, ενώ κάθε γραμμή αντιπροσωπεύει μια τιμή.

Μία από τις βασικές απαιτήσεις πριν από την επιλογή συνόλων δεδομένων για οποιαδήποτε εφαρμογή είναι η κατανόηση του συνόλου δεδομένων και των μεταδεδομένων του. Δύο διαδικασίες για αυτό είναι η εξόρυξη δεδομένων και η δημιουργία προφίλ δεδομένων. 

Βασικές τακτικές

1. Η εξόρυξη δεδομένων ανακαλύπτει μοτίβα και σχέσεις σε μεγάλα σύνολα δεδομένων, ενώ το προφίλ δεδομένων αναλύει και αξιολογεί την ποιότητα, την πληρότητα και τη συνέπεια των δεδομένων.
2. Η εξόρυξη δεδομένων χρησιμοποιείται για την εξαγωγή χρήσιμων γνώσεων και γνώσεων από δεδομένα, ενώ το προφίλ δεδομένων χρησιμοποιείται για τον εντοπισμό ζητημάτων ποιότητας δεδομένων και πιθανών πηγών δεδομένων για ανάλυση.
3. Η εξόρυξη δεδομένων είναι μια διερευνητική διαδικασία, ενώ το προφίλ δεδομένων είναι μια προπαρασκευαστική διαδικασία πριν από την ανάλυση δεδομένων.

Εξόρυξη Δεδομένων vs Προφίλ δεδομένων

Η διαφορά μεταξύ εξόρυξη δεδομένων και η δημιουργία προφίλ δεδομένων είναι ότι η εξόρυξη δεδομένων είναι μια διαδικασία συλλογής προτύπων από οποιαδήποτε δεδομένα. Από την άλλη πλευρά, το προφίλ δεδομένων είναι η διαδικασία εντοπισμού μεταδεδομένων από ένα σύνολο δεδομένων. Στην εξόρυξη δεδομένων, εφαρμόζετε ένα ευρύ φάσμα μεθοδολογιών για την εξαγωγή πληροφοριών. Κατά τη δημιουργία προφίλ δεδομένων, αναλύετε δεδομένα για να συλλέξετε περιλήψεις. 

Η εξόρυξη δεδομένων είναι η διαδικασία ανάλυσης τεράστιων ποσοτήτων δεδομένων για τον εντοπισμό επιχειρηματικής ευφυΐας. Βοηθά τις εταιρείες να μετριάσουν τους κινδύνους, να εκμεταλλευτούν ευκαιρίες και να λύσουν προβλήματα.

Η εξόρυξη δεδομένων βοηθά στην εύρεση απαντήσεων για τις ερωτήσεις στις επιχειρήσεις που καταναλώνουν πολύ χρόνο με μη αυτόματο τρόπο. Χρησιμοποιεί μεγάλο αριθμό στατιστικών τεχνικών για την εξέταση δεδομένων.  

Η διαδικασία δημιουργίας και εξέτασης περιλήψεων δεδομένων είναι γνωστή ως δημιουργία προφίλ δεδομένων. Παράγει κρίσιμες πληροφορίες για οποιαδήποτε δεδομένα. Οι εταιρείες μπορούν να αξιοποιήσουν αυτά τα δεδομένα προς όφελός τους.

Το προφίλ δεδομένων εξετάζει τα δεδομένα για να καθορίσει την ποιότητα και τη νομιμότητά τους. Οι αλγόριθμοι ανακαλύπτουν χαρακτηριστικά σε ένα σύνολο δεδομένων, όπως το ελάχιστο, το μέγιστο, ο μέσος όρος και η συχνότητα. 

Συγκριτικός πίνακας

Παράμετροι σύγκρισης	Data Mining	Προφίλ δεδομένων
Ορισμός	Είναι μια διαδικασία συλλογής προτύπων από οποιαδήποτε δεδομένα.	Είναι μια διαδικασία εύρεσης μεταδεδομένων σε οποιοδήποτε δεδομένο σύνολο δεδομένων.
Σκοπός	Να εξορύξω τα δεδομένα για την επίλυση προβλημάτων.	Να σχηματίσουν μια βάση πληροφοριών.
Έργο	Ταξινόμηση, περίληψη, παλινδρόμηση, εκτίμηση και περιγραφή.	Επιλογή στατιστικών ή περιλήψεων.
Εργαλεία	Apache SAMOA και Rapid miner.	Aggregate profiler και Talend open studio
Εργασίας	Εξαγωγή πληροφοριών μέσω μεθοδολογιών.	Εξέταση ακατέργαστων δεδομένων.

Τι είναι η Εξόρυξη Δεδομένων;

Η εξόρυξη δεδομένων είναι το καθήκον του εντοπισμού συσχετίσεων και προτύπων σε μεγάλα σύνολα δεδομένων για την εξαγωγή κομματιών γνώσης. Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε αυτές τις χρήσιμες πληροφορίες σε διάφορους τομείς της Business Intelligence.

Ο σκοπός της κατανόησης πολύπλοκων συνόλων δεδομένων είναι παρόμοιος σε κάθε τομέα επιστήμης, επιχείρησης και μηχανικής. Με απλά λόγια, η εξόρυξη δεδομένων είναι η εξόρυξη γνώσης από δεδομένα. 

Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε την εξόρυξη δεδομένων σε διάφορους τομείς της επιχείρησης. Μερικοί από τους τομείς είναι το μάρκετινγκ και οι πωλήσεις, η υγειονομική περίθαλψη, η εκπαίδευση και η ανάπτυξη προϊόντων. Μπορείτε να αποκτήσετε ένα βαθύ πλεονέκτημα έναντι των ανταγωνιστών σας εάν το χρησιμοποιήσετε σωστά.

Σας δίνει τη δυνατότητα να μάθετε για τους πελάτες, να αυξήσετε τα έσοδά σας, να σκεφτείτε νέες στρατηγικές μάρκετινγκ και να μειώσετε το κόστος. 

Ένα έργο εξόρυξης δεδομένων ξεκινά συλλέγοντας και προετοιμάζοντας τα σωστά δεδομένα για ανάλυση. Εάν η ποιότητα των δεδομένων είναι κακή, τότε μην περιμένετε καλά αποτελέσματα. Οι υπεύθυνοι εξόρυξης δεδομένων πρέπει να διασφαλίζουν ότι η ποιότητα των πληροφοριών είναι ικανοποιητική.

Ακολουθούν τα βασικά βήματα για να επιτύχουν αξιόπιστα αποτελέσματα-

1. Κατανόηση της επιχείρησης
2. Κατανόηση δεδομένων
3. Προετοιμασία δεδομένων
4. Εκτίμηση
5. Ανάπτυξη

Ένας άφθονος όγκος δεδομένων διαχέεται στις επιχειρήσεις σε διάφορες μορφές σε πρωτοφανείς όγκους. Η επιτυχία μιας επιχείρησης εξαρτάται από το πόσο αποτελεσματικά ανακαλύπτετε γνώσεις και τις συμπεριλαμβάνετε σε διαδικασίες και αποφάσεις.

Η εξόρυξη δεδομένων εξουσιοδοτεί μια εταιρεία να έχει ένα καλύτερο μέλλον κατανοώντας το παρόν και το παρελθόν. 

Τι είναι το προφίλ δεδομένων;

Το προφίλ δεδομένων είναι το καθήκον της εξαγωγής ακατέργαστων δεδομένων από οποιοδήποτε δεδομένο σύνολο δεδομένων. Ο σκοπός αυτού είναι η συλλογή στατιστικών ή περιλήψεων σχετικά με τα δεδομένα. Είναι ένα σύνολο δραστηριοτήτων που υπάρχουν για τον προσδιορισμό των μεταδεδομένων ενός συνόλου δεδομένων.

Τα μεταδεδομένα περιλαμβάνουν στατιστικά στοιχεία ή εξαρτήσεις μεταξύ στηλών που βοηθούν στην κατανόηση νέων συνόλων δεδομένων. 

Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε το προφίλ δεδομένων για να αντλήσετε χρήσιμες πληροφορίες σχετικά με τα δεδομένα και να αξιολογήσετε την ποιότητά τους. Μέσω αυτού, μπορείτε επίσης να ανακαλύψετε ανωμαλίες σε ένα σύνολο δεδομένων. Κοσκινίζει τις πληροφορίες για να καθορίσει τη νομιμότητα και την ποιότητά τους.

Οι αναλυτικοί αλγόριθμοι ανιχνεύουν χαρακτηριστικά σε ένα σύνολο δεδομένων, όπως συχνότητα, μέσος όρος, μέγιστο και ελάχιστο. 

Οι εφαρμογές στο προφίλ δεδομένων αναλύουν μια βάση δεδομένων συλλέγοντας πληροφορίες σχετικά με αυτήν. Υπάρχουν τρεις τύποι προφίλ δεδομένων-

1. Ανακάλυψη δομής – Βοηθά στον προσδιορισμό του εάν τα δεδομένα έχουν σωστή μορφή και είναι συνεπή. Για να ελέγξει την εγκυρότητα των δεδομένων, χρησιμοποιεί βασικά στατιστικά στοιχεία. 
2. Ανακάλυψη περιεχομένου – Εστιάζει κυρίως στην ποιότητα των δεδομένων. Θα πρέπει να επεξεργαστείτε τα δεδομένα για μορφοποίηση. 
3. Ανακάλυψη σχέσης – Προσδιορίζει συνδέσεις μεταξύ συνόλων δεδομένων. 

Σήμερα, οι εταιρείες αποθηκεύουν μεγάλο όγκο δεδομένων στο cloud. Επομένως, η αποτελεσματική δημιουργία προφίλ δεδομένων είναι η ανάγκη της ώρας. Τα δεδομένα που βασίζονται στο cloud επιτρέπουν στις επιχειρήσεις να διατηρούν petabyte δεδομένων. Είναι σημαντικό να διατηρηθούν τα πρότυπα. 

Κύριες διαφορές μεταξύ εξόρυξης δεδομένων και προφίλ δεδομένων

1. Το καθήκον του εντοπισμού συσχετίσεων και προτύπων μέσα σε σύνολα δεδομένων είναι γνωστό ως εξόρυξη δεδομένων. Από την άλλη πλευρά, η διαδικασία ανάλυσης πληροφοριών από οποιοδήποτε σύνολο δεδομένων ονομάζεται προφίλ δεδομένων. 
2. Η εξόρυξη δεδομένων περιλαμβάνει μεθοδολογίες που βασίζονται σε υπολογιστή για την εξαγωγή ορισμένων χρήσιμων πληροφοριών. Αλλά η δημιουργία προφίλ δεδομένων περιλαμβάνει την εξέταση ακατέργαστων δεδομένων από οποιοδήποτε δεδομένο σύνολο δεδομένων. 
3. Η εξόρυξη δεδομένων είναι εκεί για να εξορύξει τα δεδομένα για κρίσιμες πληροφορίες για την επίλυση προβλημάτων. Από την άλλη πλευρά, το προφίλ δεδομένων στοχεύει στη διαμόρφωση μιας γνωσιακής βάσης πληροφοριών. 
4. Οι εργασίες στην εξόρυξη δεδομένων περιλαμβάνουν οπισθοδρόμηση, ταξινόμηση, περίληψη, περιγραφή και εκτίμηση. Αλλά οι θέσεις εργασίας στη δημιουργία προφίλ δεδομένων είναι αναλυτικές τεχνικές και ανακάλυψη για τη συλλογή στατιστικών ή περιλήψεων. 
5. Μερικά εργαλεία για την εξόρυξη δεδομένων είναι Apache SAMOA και Rapid Miner. Από την άλλη, το Aggregate profiler και το Talend open studio είναι μερικά εργαλεία για τη δημιουργία προφίλ δεδομένων. 

αναφορές

1. https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=vIqqDwAAQBAJ&oi=fnd&pg=PR1&dq=data+mining&ots=rrMiHNoZgo&sig=Ye_cPNBMden9NpA1YzsK9hQk7ws
2. https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/2590989.2590995

Τελευταία ενημέρωση: 11 Ιουνίου 2023