Uobičajeno korišteni izrazi u svijetu digitalnog marketinga i informacijske tehnologije, oba izraza ukazuju na to da su podaci bitna i fleksibilna imovina koju je potrebno pohraniti i analizirati za poslovne taktike i generiranje ideja.
Ovo su suvremene metode koje organizacije i zaklade podrazumijevaju za jednostavno tumačenje i dostupnost podataka. Ne samo da cijeli proces zahtijeva preciznost, već i tehničko znanje i potreban softver.
Ključni za poneti
- Rudarenje podataka uključuje izvlačenje vrijednih informacija i uzoraka iz velikih skupova podataka.
- Skladištenje podataka objedinjuje podatke iz različitih izvora u središnji repozitorij za analizu.
- Oba procesa podržavaju donošenje odluka temeljeno na podacima, ali imaju različite svrhe u upravljanju podacima.
Data Mining vs Data Warehousing
Razlika između rudarenja podataka i skladištenja podataka je u tome što je rudarenje podataka proces analize i izdvajanja podataka, dok se skladištenje podataka odnosi na proces sekvencijalnog pohranjivanja podataka nakon izdvajanja iz izvora.
Rudarenje podataka nije novi koncept izumljen ili prakticiran u kibernetičkom dobu, ali slijedio ga je 1930-ih kako bi se odvojili korisni i nekorisni podaci i datoteke radi lakšeg pristupa i primjene.
Rudarenje podataka znači pronalaženje kohezije i srodnih tragova podataka iz mase kako bi se analizirale povratne informacije i zahtjevi korisnika u području poslovanja.
Rudarenje podataka važan je korak u MNC-ima i organizacijama tijekom upravljanja rizicima, kriznog komuniciranja, korporativne analize, procjene prijevara i sigurnosnih mjera.
Kada kažemo 'skladištenje podataka', prirodno dobivamo ideju o skladištu u kojem se podaci pohranjuju i slažu sekvencijalno tako da se lako može pokupiti bilo koji podatak prema zahtjevu.
Skladištenje podataka je ista stvar i jednostavno je kao što naziv sugerira. A skladište podataka izvlači informacije iz nekoliko izvora dok osigurava kvalitetu, dosljednost i ispravnost podataka.
Odvajanje analitičke obrade od međunarodnih baza podataka u skladištu podataka povećava performanse sustava.
Tabela za usporedbu
| Parametri usporedbe | Data Mining | Skladištenje podataka |
|---|---|---|
| Definicija | Odnosi se na proces iskopavanja relevantnih podataka iz skupa pohranjenih podataka. Data mining se koristi za analizu i strategije improvizacije koje je odabrala organizacija. | To je proces sastavljanja, sekvenciranja i organiziranja klastera podataka u jednu zajedničku dostupnu bazu podataka. Skladište podataka služi za podršku menadžmentu u donošenju i provedbi odluka. |
| Uporaba i primjena | Rade poduzetnici i vlasnici uz pomoć podatkovnih tehničara. | Ovo je ključni proces koji obavljaju informacijski tehničari i tehnički timovi organizacije za prikupljanje podataka. |
| Svrha | Radi lakšeg informiranja i analize podataka. | Za lakše i praktičnije rudarenje podataka. Gotovo za sortiranje i učitavanje važnih podataka u baze podataka. |
| Stupanj gubitka | Nije uvijek 100 posto točan i može dovesti do curenja podataka i piratstva ako se ne izvede ispravno. | Može doći do velike mogućnosti gomilanja nevažnih i beskorisnih podataka. Gubitak i brisanje podataka također mogu biti problem. |
| Vremenski raspon | Podaci se redovito analiziraju u malim fazama, no mogu se razlikovati tijekom krizne komunikacije. | Podaci se povremeno učitavaju, a slaganje je uobičajena praksa za lakši pristup tijekom rudarenja. |
Što je Data Mining?
Rudarenje podataka ključni je korak koji su prihvatile multinacionalne kompanije (MNC), poslovna središta i druge organizacije za prikupljanje podataka, razumijevanje povratnih informacija i zahtjeva kupaca te improvizaciju, kao i tijekom upravljanja rizikom.
Rudarenje podataka, jednostavnim riječima, postupak je koji izvode poslovni subjekti zajedno s tehničarima kako bi iskopali korisne informacije i podatke iz naslaganih skladišta podataka i informacija otvorenog izvora s weba.
To je periodični proces koji se prati od rođenja obrta i trgovine.
Rudarenje podataka je jednostavan, ali ključan proces jer se pokazao ključnim u razdobljima kada su organizaciji potrebni podaci za analizu čimbenika povezanih s trgovinom i pregled povratnih informacija kupaca.
Data mining također omogućuje otkrivanje i uklanjanje grešaka u sustavu, kao i neželjenih podataka koji gutaju prostor baze podataka.
Neke važne značajke i aspekti rudarenja podataka koji ga čine važnim korakom u organizaciji su sljedeći;
- Omogućuje automatiziranu analizu uzoraka.
- Predviđanje rezultata i izvlačenje potrebnih podataka bez muke.
- Fokusira se na izvore sa sličnim kategorijama koje korisnik traži.
- Djelotvorne informacije izvlače se radi lakšeg upravljanja.
- Pomaže u upravljanju financijama i troškovno je učinkovita metoda.
Što je skladište podataka?
Skladištenje podataka može se smatrati prethodnom fazom rudarenja podataka jer pomaže u jačanju procesa rudarenja. Skladištenje podataka ili DW je metoda u kojoj inženjeri prikupljaju podatke i upravljaju njima u zajedničke baze podataka.
Ove baze podataka sadrže informacije iz različitih izvora s različitim kategorijama podataka koji uključuju analitiku, poslovne taktike, strategije itd.
Skladište podataka najčešće se koristi za integraciju i analizu korporativnih podataka iz različitih izvora. Tijekom ovog procesa, najvažniji element bi bilo samo skladište, skladište podataka se također naziva DSS (Decision Support System).
DSS je uvijek odvojen od funkcionalne i operativne baze podataka organizacije budući da je skladište podataka manje baza podataka, a više niša za analizu i pohranu.
Skladišta podataka prvenstveno se dijele na 3 vrste s različitim funkcijama. Vrste i njihove funkcije navedene su u nastavku;
- A Data Mart: To je izravna podfaza skladišta podataka i koriste ga prodajna i marketinška polja poslovanja. Neovisna i samofunkcionalna baza podataka automatski prikuplja podatke iz izvora kao što su klijenti i recenzenti.
- Enterprise Data Warehouse (EDW): Jedinstvena i konkretna baza podataka koja kombinira svaki odjel organizacije. To je srž DSS-a.
- Operativna pohrana podataka (ODS): Sastoji se od korisničkih podataka i često se ažurira. Operativan je i za djelatnike.
Glavne razlike između Data Mininga i Data Warehousinga
- Rudarenje podataka koristi se za analizu obrazaca i izvora podataka, ali skladištenje podataka koristi se za analizu i pohranu podataka.
- Data mining radi kao operacija izdvajanja, dok skladištenje podataka radi na principu kombiniranja.
- Poduzetnici, zajedno s inženjerima, mogu izvoditi rudarenje podataka, ali skladištenje podataka obavljaju samo tehničari i inženjeri.
- Rudarenje podataka uglavnom se izvodi ručno, dok se skladištenje podataka može obaviti uz pomoć umjetne inteligencije i automatiziranih filtera.
- Nekoliko vrsta tehnika rudarenja podataka uključuje analizu klasifikacije, otkrivanje anomalija, grupiranje analiza itd., dok rudarenje podataka ima 3 vrste; data mart, EDW i ODS.
Zadnje ažuriranje: 02. kolovoza 2023
Uložio sam mnogo truda u pisanje ovog posta na blogu kako bih vam pružio vrijednost. Bit će mi od velike pomoći ako razmislite o tome da to podijelite na društvenim medijima ili sa svojim prijateljima/obitelji. DIJELJENJE JE ♥️
Sandeep Bhandari ima diplomu inženjera računala na Sveučilištu Thapar (2006.). Ima 20 godina iskustva u području tehnologije. Ima veliki interes za razna tehnička područja, uključujući sustave baza podataka, računalne mreže i programiranje. Više o njemu možete pročitati na njegovom bio stranica.
Članak nudi sveobuhvatno razumijevanje rudarenja podataka i skladištenja, bacajući svjetlo na njihovu svrhu, upotrebu i značaj unutar organizacija.
Slažem se. Učinkovito ilustrira kako skladištenje podataka podržava proces rudarenja podataka i njihov zajednički utjecaj na donošenje poslovnih odluka.
Sjajan članak! Zaista je korisno razumjeti razliku između rudarenja podataka i skladištenja podataka te kako se oboje koriste u modernim tvrtkama za upravljanje i analizu podataka.
U potpunosti se slažem, članak je dao jasno i sažeto objašnjenje ovih pojmova i njihovih prednosti u poslovanju.
Detaljna usporedna tablica nudi sveobuhvatan pregled rudarenja podataka i skladištenja podataka, ističući njihove različite značajke i funkcionalnosti unutar organizacijskih postavki.
Pruženi uvidi korisni su za razumijevanje različitih implikacija rudarenja podataka i skladištenja podataka te kako podržavaju donošenje odluka temeljeno na podacima.
Detaljna usporedba između rudarenja podataka i skladištenja podataka, zajedno s njihovim odgovarajućim funkcionalnostima, vrijedan je izvor za profesionalce koji žele shvatiti te koncepte.
Smatram da je naglasak na značaju odvajanja analitičke obrade od međunarodnih baza podataka u kontekstu skladištenja podataka posebno prosvjetljujući.
Apsolutno, članak pruža dobro strukturiranu analizu ovih koncepata, olakšavajući razumijevanje kako doprinose učinkovitom upravljanju podacima.
Naglasak u članku na značaju i utjecaju rudarenja i skladištenja podataka u poslovanju poboljšava razumijevanje njihove praktične primjene u suvremenim organizacijama.
Smatram da je objašnjenje vremenskog raspona povezanog s rudarenjem podataka i skladištenjem podataka posebno prosvjetljujuće, bacajući svjetlo na vremenske aspekte tih procesa.
Apsolutno, detaljna rasprava o njihovoj svrsi i upotrebi daje dragocjen uvid u implikacije ovih metodologija za učinkovito upravljanje podacima.
Članak učinkovito naglašava značaj i utjecaj rudarenja podataka i skladištenja podataka u modernim organizacijama. Cijenio sam detaljno objašnjenje njihove primjene i prednosti.
Potpuno se slažem. Sveobuhvatni pregled rudarenja podataka i skladištenja podataka naglašava njihovu ključnu ulogu u podržavanju procesa donošenja odluka unutar poduzeća.
Sadržaj pruža dragocjene uvide u to kako ove metodologije doprinose strategijama koje se temelje na podacima i njihovu ulogu u upravljanju rizikom i procjeni prijevara.
Informativni prilog! Sadržaj učinkovito govori o važnosti i funkcionalnosti rudarenja podataka i skladištenja podataka unutar poslovnih operacija.
Članak učinkovito artikulira koncepte rudarenja podataka i skladištenja podataka, naglašavajući ulogu svakog od njih u podršci poslovnim operacijama i donošenju strateških odluka.
Detaljno objašnjenje svrhe i stupnja gubitka povezanog s rudarenjem podataka i skladištenjem nudi dragocjene uvide u njihove implikacije za organizacije.
Smatram da je ilustracija specifičnih primjena rudarenja podataka i skladištenja posebno prosvjetljujuća, naglašavajući njihovu ključnu ulogu u modernom poslovanju.
Usporedna tablica je vrlo informativna. Jasno ocrtava razlike u namjeni, upotrebi i vremenskom rasponu između rudarenja podataka i skladištenja podataka, pružajući sveobuhvatno razumijevanje oba procesa.
Smatram da je tablica iznimno korisna u sažimanju ključnih razlika između ove dvije ključne komponente upravljanja podacima.
Apsolutno, usporedna tablica olakšava razumijevanje nijansi rudarenja podataka i skladištenja podataka u poslovnom kontekstu.
Detaljno objašnjenje skladištenja podataka i rudarenja podataka, zajedno s njihovim specifičnim primjenama, čini ovaj članak vrijednim resursom za razumijevanje uloge podataka u poslovnim okruženjima.
Smatram da su pruženi uvidi vrlo poučni i očito je kako te metodologije doprinose učinkovitom upravljanju podacima.