डिजिटल मार्केटिंग और सूचना प्रौद्योगिकी की दुनिया में आम तौर पर उपयोग किए जाने वाले शब्द, दोनों शब्द बताते हैं कि डेटा एक आवश्यक और लचीली संपत्ति है जिसे व्यावसायिक रणनीति और विचार निर्माण के लिए संग्रहीत और विश्लेषण करने की आवश्यकता है।
ये डेटा व्याख्या और पहुंच में आसानी के लिए संगठनों और फाउंडेशनों द्वारा अपनाए गए आधुनिक तरीके हैं। पूरी प्रक्रिया में न केवल सटीकता की आवश्यकता होती है, बल्कि तकनीकी ज्ञान और अपेक्षित सॉफ़्टवेयर की भी आवश्यकता होती है।
चाबी छीन लेना
- डेटा माइनिंग में बड़े डेटासेट से बहुमूल्य जानकारी और पैटर्न निकालना शामिल है।
- डेटा वेयरहाउसिंग विश्लेषण के लिए विभिन्न स्रोतों से डेटा को एक केंद्रीय भंडार में समेकित करता है।
- दोनों प्रक्रियाएं डेटा-संचालित निर्णय लेने का समर्थन करती हैं लेकिन डेटा प्रबंधन में विभिन्न उद्देश्यों को पूरा करती हैं।
डेटा माइनिंग बनाम डेटा वेयरहाउसिंग
डेटा माइनिंग और डेटा वेयरहाउसिंग के बीच अंतर यह है कि डेटा माइनिंग डेटा का विश्लेषण करने और निकालने की एक प्रक्रिया है, जबकि डेटा वेयरहाउसिंग स्रोतों से डेटा निकालने के बाद क्रमिक रूप से संग्रहीत करने की प्रक्रिया को संदर्भित करता है।
डेटा माइनिंग साइबर युग में आविष्कार या प्रचलित कोई नई अवधारणा नहीं है, लेकिन पहुंच और अनुप्रयोग में आसानी के लिए उपयोगी और गैर-उपयोगी डेटा और फ़ाइलों को अलग करने के लिए 1930 के दशक में इसका पालन किया गया था।
डेटा माइनिंग का अर्थ है व्यवसाय के क्षेत्र में ग्राहकों की प्रतिक्रिया और आवश्यकताओं का विश्लेषण करने के लिए थोक से सामंजस्य और संबंधित डेटा ट्रेल्स ढूंढना।
जोखिम प्रबंधन, संकट संचार, कॉर्पोरेट विश्लेषण, धोखाधड़ी मूल्यांकन और सुरक्षा उपायों के दौरान बहुराष्ट्रीय कंपनियों और संगठनों में डेटा माइनिंग एक महत्वपूर्ण कदम है।
जब हम 'डेटा वेयरहाउसिंग' कहते हैं, तो हमें स्वाभाविक रूप से एक वेयरहाउस का विचार मिलता है जहां डेटा को क्रमिक रूप से संग्रहीत और स्टैक किया जा रहा है ताकि कोई भी आवश्यकता के अनुसार डेटा का कोई भी टुकड़ा आसानी से उठा सके।
डेटा वेयरहाउसिंग एक ही चीज़ है, और यह उतना ही सरल है जितना नाम से पता चलता है। ए डाटा गोदाम डेटा गुणवत्ता, स्थिरता और शुद्धता सुनिश्चित करते हुए कई स्रोतों से जानकारी निकालता है।
डेटा वेयरहाउस में अंतरराष्ट्रीय डेटाबेस से एनालिटिक्स प्रोसेसिंग को अलग करने से सिस्टम का प्रदर्शन बढ़ जाता है।
तुलना तालिका
| तुलना के पैरामीटर | आँकड़ा खनन | विवरण भण्डारण |
|---|---|---|
| परिभाषा | यह भंडारित डेटा के संकलित सेट से प्रासंगिक डेटा निकालने की प्रक्रिया को संदर्भित करता है। डेटा माइनिंग का उपयोग संगठन द्वारा चुनी गई विश्लेषण और सुधार रणनीतियों के लिए किया जाता है। | यह डेटा के समूहों को एक सामान्य सुलभ डेटाबेस में संकलित करने, अनुक्रमित करने और व्यवस्थित करने की प्रक्रिया है। डेटा वेयरहाउस निर्णय लेने और लागू करने में प्रबंधन का समर्थन करने के लिए है। |
| उपयोग और अनुप्रयोग | डेटा तकनीशियनों की सहायता से व्यवसाय उद्यमियों और मालिकों द्वारा किया गया। | यह संगठन के सूचना तकनीशियनों और डेटा संकलन तकनीकी टीमों द्वारा की जाने वाली एक महत्वपूर्ण प्रक्रिया है। |
| उद्देश्य | सूचना और डेटा विश्लेषण में आसानी के लिए। | डेटा माइनिंग को आसान और सुविधाजनक बनाने के लिए। महत्वपूर्ण डेटा को डेटाबेस में सॉर्ट और अपलोड करने के लिए किया गया। |
| हानि की डिग्री | यह हमेशा 100 प्रतिशत सटीक नहीं होता है और अगर सही ढंग से नहीं किया गया तो डेटा लीक और चोरी हो सकती है। | अप्रासंगिक और बेकार डेटा संचय की उच्च संभावना हो सकती है। डेटा हानि और डेटा मिटाना भी एक समस्या हो सकती है। |
| समय अवधि | डेटा का विश्लेषण छोटे चरणों में नियमित रूप से किया जाता है, हालांकि संकट संचार के दौरान यह भिन्न हो सकता है। | डेटा समय-समय पर अपलोड किया जाता है और खनन करते समय पहुंच में आसानी के लिए स्टैकिंग एक सामान्य अभ्यास है। |
डाटा माइनिंग क्या है?
डेटा माइनिंग मल्टी-नेशनल कंपनियों (एमएनसी), बिजनेस हब और अन्य संगठनों द्वारा डेटा संग्रह, ग्राहकों की प्रतिक्रिया और आवश्यकताओं को समझने और सुधार के साथ-साथ जोखिम प्रबंधन के दौरान अपनाया जाने वाला एक महत्वपूर्ण कदम है।
डेटा माइनिंग, सरल शब्दों में, व्यावसायिक संस्थाओं द्वारा तकनीशियनों के साथ मिलकर स्टैक्ड-अप डेटा वेयरहाउस से उपयोगी जानकारी और डेटा और वेब से ओपन-सोर्स जानकारी निकालने के लिए की जाने वाली प्रक्रिया है।
यह एक आवधिक प्रक्रिया है जिसका पालन व्यापार और वाणिज्य के जन्म से ही किया जाता रहा है।
डेटा माइनिंग एक सरल लेकिन महत्वपूर्ण प्रक्रिया है क्योंकि यह उन अवधियों के दौरान आवश्यक साबित हुई है जब संगठन को व्यापार से संबंधित कारकों के विश्लेषण और ग्राहक प्रतिक्रिया समीक्षाओं के लिए डेटा की आवश्यकता होती है।
डेटा माइनिंग सिस्टम दोषों के साथ-साथ डेटाबेस स्थान को खाने वाले अप्राप्य डेटा का पता लगाने और उन्हें खत्म करने में भी सक्षम बनाता है।
डेटा माइनिंग की कुछ महत्वपूर्ण विशेषताएं और पहलू जो इसे किसी संगठन में एक महत्वपूर्ण कदम बनाते हैं, इस प्रकार हैं;
- यह स्वचालित पैटर्न विश्लेषण को सक्षम बनाता है।
- परिणामों की भविष्यवाणी और अपेक्षित डेटा का परेशानी मुक्त निष्कर्षण।
- उपयोगकर्ता द्वारा अपेक्षित समान श्रेणियों वाले स्रोतों पर ध्यान केंद्रित करता है।
- आसान प्रबंधन के लिए कार्रवाई योग्य जानकारी निकाली जाती है।
- वित्तीय प्रबंधन में मदद करता है और एक लागत प्रभावी तरीका है।
डेटा वेयरहाउसिंग क्या है?
डेटा वेयरहाउसिंग को डेटा माइनिंग का पूर्व चरण माना जा सकता है क्योंकि यह माइनिंग प्रक्रिया को बढ़ावा देने में मदद करता है। डेटा वेयरहाउसिंग या डीडब्ल्यू एक ऐसी विधि है जहां इंजीनियर डेटा एकत्र करते हैं और उन्हें सामूहिक डेटाबेस में प्रबंधित करते हैं।
इन डेटाबेस में विभिन्न श्रेणियों के डेटा के साथ विभिन्न स्रोतों से जानकारी होती है जिसमें एनालिटिक्स, व्यावसायिक रणनीति, रणनीतियाँ आदि शामिल हैं।
डेटा वेयरहाउस का उपयोग आमतौर पर अलग-अलग स्रोतों से कॉर्पोरेट डेटा को एकीकृत और विश्लेषण करने के लिए किया जाता है। इस प्रक्रिया के दौरान, सबसे महत्वपूर्ण तत्व वेयरहाउस ही होगा, डेटा वेयरहाउस को डीएसएस (डिसीजन सपोर्ट सिस्टम) भी कहा जाता है।
DSS को हमेशा संगठन के कार्यात्मक और परिचालन डेटाबेस से अलग किया जाता है क्योंकि डेटा वेयरहाउस एक डेटाबेस से कम और विश्लेषण और भंडारण के लिए एक जगह के रूप में अधिक होता है।
डेटा वेयरहाउस मुख्य रूप से 3 प्रकार के होते हैं और प्रत्येक के अलग-अलग कार्य होते हैं। प्रकार और उनके कार्य नीचे सूचीबद्ध हैं;
- A डेटा मार्ट: यह डेटा वेयरहाउस का प्रत्यक्ष उप-चरण है और इसका उपयोग व्यवसाय के बिक्री और विपणन क्षेत्रों द्वारा किया जाता है। एक स्वतंत्र और स्व-कार्यशील डेटा मार्ट स्वचालित रूप से ग्राहकों और समीक्षकों जैसे स्रोतों से डेटा एकत्र करता है।
- एंटरप्राइज़ डेटा वेयरहाउस (EDW): एक एकीकृत और ठोस डेटाबेस जो संगठन के हर विभाग को जोड़ता है। यह डीएसएस का मूल है।
- ऑपरेशनल डेटा स्टोर (ओडीएस): इसमें उपयोगकर्ता डेटा शामिल है और इसे बार-बार अपडेट किया जाता है। यह कर्मचारियों के लिए भी चालू है।
डेटा माइनिंग और डेटा वेयरहाउसिंग के बीच मुख्य अंतर
- डेटा माइनिंग का उपयोग डेटा पैटर्न और स्रोतों का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है, लेकिन डेटा वेयरहाउसिंग का उपयोग डेटा विश्लेषण और भंडारण के लिए किया जाता है।
- डेटा माइनिंग एक एक्सट्रेक्टिंग ऑपरेशन के रूप में काम करता है, जबकि डेटा वेयरहाउसिंग संयोजन सिद्धांत पर काम करता है।
- व्यावसायिक उद्यमी, इंजीनियरों के साथ मिलकर डेटा माइनिंग कर सकते हैं, लेकिन डेटा वेयरहाउसिंग केवल तकनीशियनों और इंजीनियरों द्वारा किया जाता है।
- डेटा माइनिंग ज्यादातर मैन्युअल रूप से की जाती है, जबकि डेटा वेयरहाउसिंग एआई और स्वचालित फिल्टर की मदद से की जा सकती है।
- कुछ प्रकार की डेटा माइनिंग तकनीकों में वर्गीकरण विश्लेषण, विसंगति का पता लगाना, गुच्छन विश्लेषण, आदि, जबकि डेटा माइनिंग 3 प्रकार की होती है; डेटा मार्ट, ईडीडब्ल्यू, और ओडीएस।
अंतिम अद्यतन: 02 अगस्त, 2023
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संदीप भंडारी ने थापर विश्वविद्यालय (2006) से कंप्यूटर में इंजीनियरिंग में स्नातक की उपाधि प्राप्त की है। उनके पास प्रौद्योगिकी क्षेत्र में 20 वर्षों का अनुभव है। उन्हें डेटाबेस सिस्टम, कंप्यूटर नेटवर्क और प्रोग्रामिंग सहित विभिन्न तकनीकी क्षेत्रों में गहरी रुचि है। आप उनके बारे में और अधिक पढ़ सकते हैं जैव पृष्ठ.
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