Termes couramment utilisés dans le monde du marketing numérique et des technologies de l'information, les deux termes impliquent que les données sont un actif essentiel et flexible qui doit être stocké et analysé pour les tactiques commerciales et la génération d'idées.
Ce sont les méthodes modernes impliquées par les organisations et les fondations pour faciliter l'interprétation et l'accessibilité des données. Non seulement l'ensemble du processus nécessite de la précision, mais également des connaissances techniques et les logiciels requis.
Faits marquants
- L'exploration de données consiste à extraire des informations et des modèles précieux à partir de grands ensembles de données.
- L'entreposage de données consolide les données provenant de différentes sources dans un référentiel central pour analyse.
- Les deux processus prennent en charge la prise de décision basée sur les données, mais servent des objectifs différents dans la gestion des données.
Exploration de données vs entrepôt de données
La différence entre l'exploration de données et l'entreposage de données est que l'exploration de données est un processus d'analyse et d'extraction de données, tandis que l'entreposage de données fait référence au processus de stockage séquentiel des données après les avoir extraites des sources.
L'exploration de données n'est pas un nouveau concept inventé ou pratiqué à l'ère du cyber, mais il a été suivi dans les années 1930 pour séparer les données et les fichiers utiles et non utiles pour faciliter l'accessibilité et l'application.
L'exploration de données consiste à trouver des pistes de données cohérentes et relatables à partir de la masse pour analyser les commentaires et les exigences du client dans le domaine des affaires.
L'exploration de données est une étape importante dans les multinationales et les organisations lors de la gestion des risques, de la communication de crise, de l'analyse d'entreprise, de l'évaluation des fraudes et des mesures de sécurité.
Lorsque nous disons « entrepôt de données », nous avons naturellement une idée d'un entrepôt où les données sont stockées et empilées de manière séquentielle afin que l'on puisse facilement récupérer n'importe quelle donnée en fonction des besoins.
L'entreposage de données est la même chose, et c'est aussi simple que son nom l'indique. UN entrepôt de données extrait des informations de plusieurs sources tout en garantissant la qualité, la cohérence et l'exactitude des données.
La séparation du traitement analytique des bases de données internationales dans un entrepôt de données augmente les performances du système.
Tableau de comparaison
| Paramètres de comparaison | Data Mining | Entreposage de données |
|---|---|---|
| Définition | Il fait référence à un processus d'extraction de données pertinentes à partir d'un ensemble compilé de données stockées. L'exploration de données est utilisée pour les stratégies d'analyse et d'improvisation choisies par l'organisation. | C'est le processus de compilation, de séquençage et d'organisation de groupes de données dans une base de données accessible commune. Un entrepôt de données sert à aider la direction à prendre et à mettre en œuvre des décisions. |
| Utilisation et application | Réalisé par des entrepreneurs et des propriétaires d'entreprise avec l'aide de techniciens de données. | Il s'agit d'un processus crucial effectué par les techniciens de l'information et les équipes techniques de compilation des données de l'organisation. |
| Objectif | Pour faciliter l'information et l'analyse des données. | Pour rendre l'exploration de données plus facile et pratique. Fait pour trier et télécharger des données importantes dans les bases de données. |
| Degré de perte | Ce n'est pas toujours précis à 100% et peut entraîner des fuites de données et le piratage s'il n'est pas fait correctement. | Une forte possibilité d'accumulation de données non pertinentes et inutiles peut se produire. La perte et l'effacement de données peuvent également être un problème. |
| Période | Les données sont analysées régulièrement en petites phases, mais peuvent différer lors de la communication de crise. | Les données sont téléchargées périodiquement et l'empilement est une pratique courante de facilité d'accès lors de l'exploitation minière. |
Qu'est-ce que l'exploration de données?
L'exploration de données est une étape cruciale adoptée par les entreprises multinationales (EMN), les centres d'affaires et d'autres organisations pour la collecte de données, la compréhension des commentaires et des exigences des clients, l'improvisation ainsi que lors de la gestion des risques.
L'exploration de données, en termes simples, est la procédure effectuée par des entités commerciales avec des techniciens pour extraire des informations et des données utiles à partir d'entrepôts de données empilés et d'informations open source sur le Web également.
C'est un processus périodique qui a été suivi depuis la naissance des échanges et du commerce.
L'exploration de données est un processus simple mais crucial car il s'est avéré essentiel pendant les périodes où l'organisation a besoin de données pour l'analyse des facteurs liés au commerce et l'examen des commentaires des clients.
L'exploration de données permet également de détecter et d'éliminer les défauts du système ainsi que les données non partagées qui occupent l'espace de la base de données.
Certaines caractéristiques et aspects importants de l'exploration de données qui en font une étape importante dans une organisation sont les suivants ;
- Il permet une analyse automatisée des modèles.
- Prédiction des résultats et extraction sans tracas des données requises.
- Se concentre sur les sources avec des catégories similaires requises par l'utilisateur.
- Des informations exploitables sont extraites pour une gestion facile.
- Aide à la gestion financière et est une méthode rentable.
Qu'est-ce que l'entreposage de données?
L'entreposage de données peut être considéré comme l'étape préalable de l'exploration de données, car il contribue à dynamiser le processus d'exploration. L'entreposage de données ou DW est une méthode dans laquelle les ingénieurs collectent des données et les gèrent dans des bases de données collectives.
Ces bases de données contiennent des informations provenant de sources variées avec différentes catégories de données, notamment des analyses, des tactiques commerciales, des stratégies, etc.
Un entrepôt de données est le plus souvent utilisé pour intégrer et analyser des données d'entreprise provenant de sources disparates. Au cours de ce processus, l'élément le plus important serait l'entrepôt lui-même, un entrepôt de données est également appelé DSS (Système d'aide à la décision).
Le DSS est toujours séparé de la base de données fonctionnelle et opérationnelle de l'organisation puisque l'entrepôt de données est moins une base de données et plus une niche d'analyse et de stockage.
Les entrepôts de données sont principalement de 3 types avec des fonctions distinctes de chacun. Les types et leurs fonctions sont listés ci-dessous ;
- A Data Mart: Il s'agit d'une sous-étape directe d'un entrepôt de données et est utilisé par les domaines commerciaux et marketing. Un magasin de données indépendant et autonome collecte automatiquement les données de sources telles que les clients et les réviseurs.
- Entrepôt de données d'entreprise (EDW): Une base de données unifiée et concrète qui regroupe tous les départements de l'organisation. C'est le cœur du DSS.
- Magasin de données opérationnelles (ODS): se compose de données utilisateur et est mis à jour fréquemment. Il est également opérationnel pour les employés.
Différences principales entre l'exploration de données et l'entreposage de données
- L'exploration de données est utilisée pour analyser les modèles et les sources de données, mais l'entreposage de données est utilisé pour l'analyse et le stockage des données.
- L'exploration de données fonctionne comme une opération d'extraction, tandis que l'entreposage de données fonctionne sur le principe de la combinaison.
- Les entrepreneurs, ainsi que les ingénieurs, peuvent effectuer l'exploration de données, mais l'entreposage de données est effectué uniquement par des techniciens et des ingénieurs.
- L'exploration de données est principalement effectuée manuellement, tandis que l'entreposage de données peut être effectué à l'aide de l'IA et de filtres automatisés.
- Quelques types de techniques d'exploration de données comprennent l'analyse de classification, la détection d'anomalies, regroupement analyse, etc., alors que l'exploration de données est de 3 types ; magasin de données, EDW et ODS.
Dernière mise à jour : 02 août 2023
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Sandeep Bhandari est titulaire d'un baccalauréat en génie informatique de l'Université Thapar (2006). Il a 20 ans d'expérience dans le domaine de la technologie. Il s'intéresse vivement à divers domaines techniques, notamment les systèmes de bases de données, les réseaux informatiques et la programmation. Vous pouvez en savoir plus sur lui sur son page bio.
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