Términos de uso común en el mundo del marketing digital y la tecnología de la información, ambos términos implican que los datos son un activo esencial y flexible que debe almacenarse y analizarse para las tácticas comerciales y la generación de ideas.
Estos son los métodos modernos implícitos por organizaciones y fundaciones para facilitar la interpretación y accesibilidad de los datos. No solo todo el proceso requiere precisión, sino también conocimientos técnicos y el software necesario.
Puntos clave
- La minería de datos implica extraer información y patrones valiosos de grandes conjuntos de datos.
- El almacenamiento de datos consolida los datos de diferentes fuentes en un repositorio central para su análisis.
- Ambos procesos respaldan la toma de decisiones basada en datos, pero tienen diferentes propósitos en la gestión de datos.
Minería de datos frente a almacenamiento de datos
La diferencia entre la minería de datos y el almacenamiento de datos es que la minería de datos es un proceso para analizar y extraer datos, mientras que el almacenamiento de datos se refiere al proceso de almacenamiento secuencial de datos después de extraerlos de las fuentes.
La minería de datos no es un concepto nuevo inventado o practicado en la era cibernética, pero se siguió en la década de 1930 para separar datos y archivos útiles y no útiles para facilitar el acceso y la aplicación.
La minería de datos significa encontrar rastros de datos coherentes y relacionables a partir de la masa para analizar los comentarios y los requisitos del cliente en el campo de los negocios.
La extracción de datos es un paso importante en las empresas multinacionales y las organizaciones durante la gestión de riesgos, la comunicación de crisis, el análisis corporativo, la evaluación del fraude y las medidas de seguridad.
Cuando decimos 'almacenamiento de datos', naturalmente tenemos una idea de un almacén donde los datos se almacenan y apilan secuencialmente para que uno pueda recoger fácilmente cualquier dato de acuerdo con los requisitos.
El almacenamiento de datos es lo mismo, y es tan simple como sugiere el nombre. A almacenamiento de datos extrae información de varias fuentes mientras asegura la calidad, consistencia y corrección de los datos.
La separación del procesamiento analítico de las bases de datos internacionales en un almacén de datos aumenta el rendimiento del sistema.
Tabla de comparación
| Parámetros de comparación | Extracción de Información | Almacenamiento de datos |
|---|---|---|
| Definición | Se refiere a un proceso de extracción de datos relevantes de un conjunto compilado de datos almacenados. La minería de datos se utiliza para el análisis y las estrategias de improvisación optadas por la organización. | Es el proceso de compilar, secuenciar y organizar grupos de datos en una base de datos accesible común. Un almacén de datos es para apoyar a la gerencia en la toma e implementación de decisiones. |
| Uso y aplicación | Realizado por empresarios y propietarios de negocios con la asistencia de técnicos de datos. | Este es un proceso crucial realizado por los técnicos de información y los equipos técnicos de recopilación de datos de la organización. |
| Propósito | Para facilitar la información y el análisis de datos. | Para hacer que la minería de datos sea más fácil y conveniente. Hecho para ordenar y cargar datos importantes en las bases de datos. |
| Grado de pérdida | No siempre es 100 por ciento preciso y puede provocar fugas de datos y piratería si no se realiza correctamente. | Puede ocurrir una alta posibilidad de acumulación de datos irrelevantes e inútiles. La pérdida y el borrado de datos también pueden ser un problema. |
| Espacio de tiempo | Los datos se analizan regularmente en pequeñas fases, aunque pueden diferir durante la comunicación de crisis. | Los datos se cargan periódicamente y el apilamiento es una práctica común para facilitar el acceso durante la minería. |
¿Qué es la minería de datos?
La minería de datos es un paso crucial adoptado por las empresas multinacionales (MNC), los centros comerciales y otras organizaciones para la recopilación de datos, la comprensión de los comentarios y los requisitos de los clientes y la improvisación, así como durante la gestión de riesgos.
La minería de datos, en palabras simples, es el procedimiento realizado por entidades comerciales junto con técnicos para extraer información y datos útiles de almacenes de datos apilados e información de código abierto también de la web.
Es un proceso periódico que se ha seguido desde el nacimiento del comercio y el comercio.
La minería de datos es un proceso simple pero crucial, ya que ha demostrado ser esencial durante los períodos en que la organización requiere datos para el análisis de factores relacionados con el comercio y las revisiones de los comentarios de los clientes.
La minería de datos también permite la detección y eliminación de fallas del sistema, así como datos no correspondidos que consumen el espacio de la base de datos.
Algunas características y aspectos importantes de la minería de datos que lo convierten en un paso importante en una organización son los siguientes:
- Permite el análisis de patrones automatizado.
- Predicción de resultados y extracción sin complicaciones de los datos necesarios.
- Se enfoca en fuentes con categorías similares requeridas por el usuario.
- La información procesable se extrae para facilitar la gestión.
- Ayuda en la gestión financiera y es un método rentable.
¿Qué es el almacenamiento de datos?
El almacenamiento de datos se puede considerar la etapa previa de la minería de datos, ya que ayuda a impulsar el proceso de minería. El almacenamiento de datos o DW es un método en el que los ingenieros recopilan datos y los administran en bases de datos colectivas.
Estas bases de datos contienen información de fuentes variadas con diferentes categorías de datos que incluyen análisis, tácticas comerciales, estrategias, etc.
Un almacén de datos se usa más comúnmente para integrar y analizar datos corporativos de fuentes dispares. Durante este proceso, el elemento más importante sería el propio almacén, un almacén de datos también se denomina DSS (Sistema de soporte de decisiones).
El DSS siempre está separado de la base de datos funcional y operativa de la organización, ya que el almacén de datos es menos una base de datos y más un nicho para el análisis y el almacenamiento.
Los almacenes de datos son principalmente de 3 tipos con funciones distintas de cada uno. Los tipos y sus funciones se enumeran a continuación;
- A Data Mart: Es una subetapa directa de un almacén de datos y es utilizado por los campos comerciales de ventas y marketing. Un data mart independiente y autónomo recopila automáticamente datos de fuentes como clientes y revisores.
- Almacén de datos empresariales (EDW): Una base de datos unificada y concreta que combina todos los departamentos de la organización. Es el núcleo de DSS.
- Almacén de datos operativos (ODS): consta de datos de usuario y se actualiza con frecuencia. Es operativo para los empleados también.
Principales diferencias entre la minería de datos y el almacenamiento de datos
- La minería de datos se usa para analizar patrones y fuentes de datos, pero el almacenamiento de datos se usa para el análisis y almacenamiento de datos.
- La minería de datos funciona como una operación de extracción, mientras que el almacenamiento de datos funciona según el principio de combinación.
- Los empresarios, junto con los ingenieros, pueden realizar la minería de datos, pero el almacenamiento de datos lo realizan únicamente los técnicos e ingenieros.
- La extracción de datos se realiza principalmente de forma manual, mientras que el almacenamiento de datos se puede realizar con la ayuda de IA y filtros automatizados.
- Algunos tipos de técnicas de minería de datos incluyen análisis de clasificación, detección de anomalías, clustering análisis, etc., mientras que la minería de datos es de 3 tipos; mercado de datos, EDW y ODS.
Última actualización: 02 de agosto de 2023
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Sandeep Bhandari tiene una Licenciatura en Ingeniería Informática de la Universidad de Thapar (2006). Tiene 20 años de experiencia en el campo de la tecnología. Tiene un gran interés en varios campos técnicos, incluidos los sistemas de bases de datos, las redes informáticas y la programación. Puedes leer más sobre él en su página de biografía.
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