データマイニングとデータウェアハウジング: 違いと比較

デジタル マーケティングと情報技術の世界で一般的に使用される用語は、どちらの用語も、データがビジネス戦略やアイデア生成のために保存および分析される必要がある不可欠かつ柔軟な資産であることを意味します。

これらは、データの解釈とアクセシビリティを容易にするために、組織や財団によって暗示されている最新の方法です。 プロセス全体で精度が要求されるだけでなく、技術的な知識と必要なソフトウェアも必要です。

主要な取り組み

1. データ マイニングでは、大規模なデータセットから貴重な情報とパターンを抽出します。
2. データ ウェアハウスは、さまざまなソースからのデータを分析用の中央リポジトリに統合します。
3. どちらのプロセスもデータ駆動型の意思決定をサポートしますが、データ管理の目的は異なります。

データ マイニング vs データ ウェアハウス

データ マイニングとデータ ウェアハウスの違いは、データ マイニングがデータを分析して抽出するプロセスであるのに対し、データ ウェアハウスはソースからデータを抽出した後に順次保存するプロセスを指すことです。

データ マイニングは、サイバー時代に発明または実践された新しい概念ではありませんが、アクセスやアプリケーションを容易にするために、有用なデータと役に立たないデータやファイルを分離するために 1930 年代に遡ります。

データマイニングとは、ビジネス分野における顧客のフィードバックと要件を分析するために、大量のデータから一貫性と関連性のあるデータ証跡を見つけ出すことを意味します。

データマイニングは、リスク管理、危機コミュニケーション、企業分析、不正評価、安全対策における多国籍企業や組織の重要なステップです。

「データ ウェアハウス」と言うと、必要に応じて任意のデータを簡単に取り出せるように、データが格納され、順番に積み上げられているウェアハウスを自然に思い浮かべます。

データ ウェアハウジングも同様で、その名前が示すようにシンプルです。 あ データウェアハウス データの品質、一貫性、および正確性を保証しながら、複数のソースから情報を抽出します。 

データ ウェアハウス内の国際データベースから分析処理を分離すると、システム パフォーマンスが向上します。

比較表

比較のパラメータ	データマイニング	データウェアハウス
定義	これは、収集された一連のウェアハウス データから関連データを掘り出すプロセスを指します。 データマイニングは、組織が選択した分析および即興戦略に使用されます。	これは、データのクラスターを XNUMX つの共通のアクセス可能なデータベースにコンパイル、順序付け、編成するプロセスです。 データ ウェアハウスは、経営陣による意思決定と実施をサポートするためのものです。
使い方と用途	データ技術者の支援を受けて、ビジネス起業家と所有者によって行われます。	これは、組織の情報技術者とデータ コンパイル技術チームによって行われる重要なプロセスです。
目的	情報とデータ分析を容易にするため。	データマイニングをより簡単かつ便利にするため。 重要なデータをソートしてデータベースにアップロードするために行われます。
損失の程度	常に 100% 正確であるとは限らず、正しく行わないとデータ漏洩や著作権侵害につながる可能性があります。	無関係で無用なデータが蓄積される可能性が高くなります。 データの損失とデータの消去も問題になる可能性があります。
期間	データは小さな段階で定期的に分析されますが、危機的なコミュニケーション中には異なる場合があります。	データは定期的にアップロードされ、スタッキングはマイニング中のアクセシビリティを容易にするための一般的な方法です。

データマイニングとは

データ マイニングは、多国籍企業 (MNC)、ビジネス ハブ、およびその他の組織がデータ収集、顧客のフィードバックと要件の理解、即興およびリスク管理のために採用する重要なステップです。

データマイニングとは、簡単に言うと、蓄積されたデータ ウェアハウスや Web 上のオープンソース情報から有用な情報やデータを掘り出すために、企業と技術者が実行する手順です。

これは、貿易と通商の誕生以来続いてきた定期的なプロセスです。

データマイニングは、組織が貿易関連要素の分析や顧客フィードバックのレビューのためにデータを必要とする期間に不可欠であることが証明されているため、シンプルですが重要なプロセスです。

データ マイニングは、システム障害や、データベース スペースを消費する不必要なデータの検出と排除も可能にします。

データ マイニングを組織内で重要なステップとする重要な機能と側面は次のとおりです。

1. 自動パターン分析を可能にします。
2. 結果の予測と必要なデータの手間のかからない抽出。
3. ユーザーが必要とする類似のカテゴリを持つソースに焦点を当てます。
4. 管理を容易にするために、実用的な情報が抽出されます。
5. 財務管理に役立ち、費用対効果の高い方法です。

データ ウェアハウジングとは

データ ウェアハウジングは、マイニング プロセスの促進に役立つため、データ マイニングの前段階と考えることができます。 データ ウェアハウス (DW) は、エンジニアがデータを収集し、それらを集合データベースに管理する方法です。

これらのデータベースには、分析、ビジネス戦術、戦略などのさまざまなカテゴリのデータを含むさまざまなソースからの情報が含まれています。

 データ ウェアハウスは、さまざまなソースからの企業データを統合して分析するために最もよく使用されます。 このプロセスで最も重要な要素はウェアハウス自体であり、データ ウェアハウスは DSS (Decision Support System) とも呼ばれます。

データ ウェアハウスはデータベースというよりも、分析とストレージのためのニッチなものであるため、DSS は常に組織の機能および運用データベースから分離されています。

データ ウェアハウスには主に 3 つのタイプがあり、それぞれに異なる機能があります。 タイプとその機能を以下に示します。

1. A データ市場: データ ウェアハウスの直接的なサブステージであり、ビジネスの販売およびマーケティング分野で使用されます。 独立した自己機能型のデータ マートが、顧客やレビュー担当者などのソースからデータを自動的に収集します。
2. エンタープライズ データ ウェアハウス (EDW): 組織の各部門を統合した具体的なデータベースです。 DSSの中核です。
3. オペレーショナル データ ストア (ODS): ユーザー データで構成され、頻繁に更新されます。 従業員にも対応しています。

データ マイニングとデータ ウェアハウジングの主な違い

1. データ マイニングはデータ パターンとソースの分析に使用されますが、データ ウェアハウジングはデータの分析と保存に使用されます。
2. データ マイニングは抽出操作として機能しますが、データ ウェアハウジングは結合原理に基づいて機能します。
3. 起業家とエンジニアはデータ マイニングを実行できますが、データ ウェアハウジングは技術者とエンジニアのみが実行します。
4. データ マイニングはほとんどが手動で行われますが、データ ウェアハウジングは AI と自動フィルターを利用して行うことができます。
5. データ マイニング手法には、分類分析、異常検出、クラスタリング分析などが含まれますが、データ マイニングには、データ マート、EDW、ODS の 3 種類があります。

参考情報

1. https://www.talend.com/resources/what-is-data-mining/
2. https://www.guru99.com/data-warehousing.html