Istilah yang umum digunakan dalam dunia pemasaran digital dan teknologi informasi, kedua istilah tersebut menyatakan bahwa data adalah aset penting dan fleksibel yang perlu disimpan dan dianalisis untuk taktik bisnis dan pembuatan ide.
Ini adalah metode modern yang disiratkan oleh organisasi dan yayasan untuk kemudahan interpretasi dan aksesibilitas data. Tidak hanya keseluruhan proses yang membutuhkan ketelitian, tetapi juga pengetahuan teknis dan perangkat lunak yang diperlukan.
Pengambilan Kunci
- Penambangan data melibatkan penggalian informasi dan pola berharga dari kumpulan data besar.
- Pergudangan data mengkonsolidasikan data dari berbagai sumber ke dalam repositori pusat untuk analisis.
- Kedua proses mendukung pengambilan keputusan berbasis data tetapi melayani tujuan yang berbeda dalam pengelolaan data.
Penambangan Data vs Gudang Data
Perbedaan antara data mining dan data warehousing adalah data mining adalah proses untuk menganalisis dan mengekstraksi data, sedangkan data warehousing mengacu pada proses penyimpanan data secara berurutan setelah mengekstraksinya dari sumber.
Penambangan data bukanlah konsep baru yang ditemukan atau dipraktikkan di era dunia maya, tetapi diikuti pada tahun 1930-an untuk memisahkan data dan file yang berguna dan tidak berguna untuk kemudahan aksesibilitas dan aplikasi.
Penambangan data berarti menemukan kohesi dan jalur data yang dapat dihubungkan dari sebagian besar untuk menganalisis umpan balik dan persyaratan pelanggan di bidang bisnis.
Penambangan data merupakan langkah penting dalam MNC dan organisasi selama manajemen risiko, komunikasi krisis, analisis perusahaan, penilaian penipuan, dan langkah-langkah keamanan.
Saat kami mengatakan 'data warehousing', kami secara alami mendapatkan ide tentang gudang tempat data disimpan dan ditumpuk secara berurutan sehingga seseorang dapat dengan mudah mengambil data apa pun sesuai dengan kebutuhan.
Pergudangan data adalah hal yang sama, dan sesederhana namanya. A data warehouse mengekstrak informasi dari beberapa sumber sambil memastikan kualitas, konsistensi, dan kebenaran data.
Pemisahan pemrosesan analitik dari database internasional di gudang data meningkatkan kinerja sistem.
Tabel perbandingan
| Parameter perbandingan | Data Mining | Pergudangan Data |
|---|---|---|
| Definisi | Ini mengacu pada proses menggali data yang relevan dari kumpulan data gudang yang dikompilasi. Penambangan data digunakan untuk analisis dan strategi improvisasi yang dipilih oleh organisasi. | Ini adalah proses kompilasi, pengurutan, dan pengorganisasian kelompok data menjadi satu database yang dapat diakses bersama. Gudang data adalah untuk mendukung manajemen dalam membuat dan mengimplementasikan keputusan. |
| Penggunaan dan aplikasi | Dilakukan oleh pengusaha dan pemilik bisnis dengan bantuan teknisi data. | Ini adalah proses penting yang dilakukan oleh teknisi informasi dan tim teknis kompilasi data organisasi. |
| Tujuan | Untuk kemudahan informasi dan analisis data. | Untuk membuat penambangan data lebih mudah dan nyaman. Dilakukan untuk menyortir dan mengunggah data penting ke dalam database. |
| Tingkat kerugian | Itu tidak selalu 100 persen akurat dan dapat menyebabkan kebocoran data dan pembajakan jika tidak dilakukan dengan benar. | Kemungkinan besar terjadi akumulasi data yang tidak relevan dan tidak berguna. Kehilangan data dan penghapusan data juga bisa menjadi masalah. |
| Rentang waktu | Data dianalisis secara teratur dalam fase kecil, meskipun dapat berbeda selama komunikasi krisis. | Data diunggah secara berkala dan menumpuk adalah praktik umum kemudahan aksesibilitas saat menambang. |
Apa itu Data Mining?
Penambangan data adalah langkah penting yang diadopsi oleh Perusahaan Multi-Nasional (MNC), hub bisnis, dan organisasi lain untuk pengumpulan data, memahami umpan balik dan persyaratan pelanggan, dan improvisasi serta selama manajemen risiko.
Penambangan data, dengan kata sederhana, adalah prosedur yang dilakukan oleh entitas bisnis bersama dengan teknisi untuk menggali informasi dan data yang berguna dari gudang data yang ditumpuk dan juga informasi sumber terbuka dari web.
Ini adalah proses periodik yang telah diikuti sejak lahirnya perdagangan dan perdagangan.
Penambangan data adalah proses yang sederhana namun penting karena telah terbukti penting selama periode ketika organisasi memerlukan data untuk analisis faktor terkait perdagangan dan ulasan umpan balik pelanggan.
Penambangan data juga memungkinkan deteksi dan penghapusan kesalahan sistem serta data tak berbalas yang menghabiskan ruang basis data.
Beberapa fitur dan aspek penting dari data mining yang menjadikannya langkah penting dalam suatu organisasi adalah sebagai berikut;
- Ini memungkinkan analisis pola otomatis.
- Prediksi hasil dan ekstraksi data yang diperlukan tanpa kerumitan.
- Berfokus pada sumber dengan kategori serupa yang dibutuhkan oleh pengguna.
- Informasi yang dapat ditindaklanjuti diambil untuk pengelolaan yang mudah.
- Membantu dalam manajemen keuangan dan merupakan metode hemat biaya.
Apa itu Data Warehousing?
Pergudangan Data dapat dianggap sebagai tahap awal penambangan data karena membantu meningkatkan proses penambangan. Pergudangan data atau DW adalah metode di mana para insinyur mengumpulkan data dan mengelolanya ke dalam basis data kolektif.
Basis data ini berisi informasi dari berbagai sumber dengan berbagai kategori data yang mencakup analitik, taktik bisnis, strategi, dll.
Gudang data paling sering digunakan untuk mengintegrasikan dan menganalisis data perusahaan dari sumber yang berbeda. Selama proses ini, elemen terpenting adalah gudang itu sendiri, gudang data juga disebut DSS (Sistem Pendukung Keputusan).
DSS selalu terpisah dari database fungsional dan operasional organisasi karena gudang Data bukan merupakan database dan lebih merupakan ceruk untuk analisis dan penyimpanan.
Gudang Data terutama terdiri dari 3 jenis dengan fungsi masing-masing yang berbeda. Jenis dan fungsinya tercantum di bawah ini;
- A DataMart: Ini adalah sub-tahap langsung dari gudang data dan digunakan oleh bidang penjualan dan pemasaran bisnis. Data mart yang independen dan berfungsi sendiri secara otomatis mengumpulkan data dari sumber seperti pelanggan dan pengulas.
- Gudang Data Perusahaan (EDW): Database terpadu dan konkret yang menggabungkan setiap departemen organisasi. Ini adalah inti dari DSS.
- Penyimpanan Data Operasional (ODS): Terdiri dari data pengguna dan sering diperbarui. Ini operasional untuk karyawan juga.
Perbedaan Utama Antara Data Mining dan Data Warehousing
- Penambangan data digunakan untuk menganalisis pola dan sumber data, tetapi pergudangan data digunakan untuk analisis dan penyimpanan data.
- Penambangan data bekerja sebagai operasi penggalian, sedangkan pergudangan data bekerja berdasarkan prinsip penggabungan.
- Pengusaha bisnis, bersama dengan insinyur, dapat melakukan penambangan data, tetapi pergudangan data hanya dilakukan oleh teknisi dan insinyur.
- Penambangan data sebagian besar dilakukan secara manual, sedangkan pergudangan data dapat dilakukan dengan bantuan AI dan filter otomatis.
- Beberapa jenis teknik penambangan data termasuk analisis klasifikasi, deteksi anomali, kekelompokan analisis, dll, sedangkan penambangan data terdiri dari 3 jenis; datamart, EDW, dan ODS.
Terakhir Diperbarui : 02 Agustus 2023
Saya telah berusaha keras menulis posting blog ini untuk memberikan nilai kepada Anda. Ini akan sangat membantu saya, jika Anda mempertimbangkan untuk membagikannya di media sosial atau dengan teman/keluarga Anda. BERBAGI ADALAH ️
Sandeep Bhandari meraih gelar Bachelor of Engineering in Computers dari Thapar University (2006). Beliau memiliki pengalaman selama 20 tahun di bidang teknologi. Dia memiliki minat dalam berbagai bidang teknis, termasuk sistem database, jaringan komputer, dan pemrograman. Anda dapat membaca lebih lanjut tentang dia di nya halaman bio.
Artikel ini menawarkan pemahaman komprehensif tentang penambangan data dan pergudangan, menjelaskan tujuan, penggunaan, dan signifikansinya dalam organisasi.
Saya setuju. Ini secara efektif menggambarkan bagaimana data warehousing mendukung proses penambangan data, dan dampak gabungannya terhadap pengambilan keputusan bisnis.
Artikel bagus! Sangat membantu untuk memahami perbedaan antara data mining dan data warehousing, dan bagaimana keduanya digunakan dalam bisnis modern untuk manajemen dan analisis data.
Saya sangat setuju, artikel tersebut memberikan penjelasan yang jelas dan ringkas tentang konsep-konsep tersebut serta kelebihannya dalam operasional bisnis.
Tabel perbandingan terperinci menawarkan gambaran komprehensif tentang penambangan data dan pergudangan data, menyoroti fitur dan fungsi berbeda dalam pengaturan organisasi.
Wawasan yang diberikan bermanfaat dalam memahami berbagai implikasi data mining dan data warehousing, serta bagaimana keduanya mendukung pengambilan keputusan berbasis data.
Perbandingan mendalam antara data mining dan data warehousing, beserta fungsinya masing-masing, merupakan sumber berharga bagi para profesional yang ingin memahami konsep-konsep ini.
Saya menemukan penekanan pada pentingnya memisahkan pemrosesan analitik dari database internasional dalam konteks pergudangan data sangat mencerahkan.
Tentu saja, artikel ini memberikan analisis terstruktur dengan baik tentang konsep-konsep ini, sehingga lebih mudah untuk memahami bagaimana konsep-konsep tersebut berkontribusi terhadap pengelolaan data yang efektif.
Penekanan artikel pada pentingnya dan dampak penambangan data dan pergudangan dalam operasi bisnis meningkatkan pemahaman tentang penerapan praktisnya dalam organisasi modern.
Saya menemukan penjelasan mengenai rentang waktu yang terkait dengan penambangan data dan pergudangan data sangat mencerahkan, menjelaskan aspek temporal dari proses ini.
Tentu saja, pembahasan rinci tentang tujuan dan penggunaannya memberikan wawasan berharga mengenai implikasi metodologi ini terhadap pengelolaan data yang efektif.
Artikel ini secara efektif menyoroti pentingnya dan dampak penambangan data dan pergudangan data dalam organisasi modern. Saya menghargai penjelasan rinci tentang aplikasi dan manfaatnya.
Saya sangat setuju. Tinjauan komprehensif tentang penambangan data dan pergudangan data menekankan peran penting mereka dalam mendukung proses pengambilan keputusan dalam bisnis.
Kontennya memberikan wawasan berharga tentang bagaimana metodologi ini berkontribusi terhadap strategi berbasis data, dan perannya dalam manajemen risiko dan penilaian penipuan.
Bagian yang informatif! Konten tersebut secara efektif membahas pentingnya dan fungsionalitas penambangan data dan pergudangan data dalam operasi bisnis.
Artikel ini secara efektif mengartikulasikan konsep data mining dan data warehousing, menekankan peran masing-masing dalam mendukung operasi bisnis dan pengambilan keputusan strategis.
Penjelasan rinci tentang tujuan dan tingkat kerugian yang terkait dengan penambangan data dan pergudangan memberikan wawasan berharga mengenai implikasinya terhadap organisasi.
Saya menemukan ilustrasi penerapan spesifik data mining dan pergudangan sangat mencerahkan, menggarisbawahi peran penting mereka dalam bisnis modern.
Tabel perbandingan sangat informatif. Ini dengan jelas menguraikan perbedaan tujuan, penggunaan, dan rentang waktu antara data mining dan data warehousing, memberikan pemahaman komprehensif tentang kedua proses tersebut.
Menurut saya tabel ini sangat membantu dalam merangkum perbedaan utama antara dua komponen penting pengelolaan data ini.
Tentu saja, tabel perbandingan memudahkan untuk memahami nuansa data mining dan data warehousing dalam konteks bisnis.
Penjelasan menyeluruh tentang data warehousing dan data mining, beserta aplikasi spesifiknya, menjadikan artikel ini sebagai sumber berharga untuk memahami peran data dalam lingkungan bisnis.
Saya menemukan wawasan yang diberikan sangat mencerahkan, dan terbukti bagaimana metodologi ini berkontribusi terhadap pengelolaan data yang efektif.