这两个术语都是数字营销和信息技术领域中常用的术语，都表明数据是一种重要且灵活的资产，需要存储和分析以用于业务策略和创意生成。
这些是组织和基金会为了便于数据解释和访问而隐含的现代方法。 不仅整个过程需要精确，还需要技术知识和必要的软件。
关键精华
- 数据挖掘涉及从大型数据集中提取有价值的信息和模式。
- 数据仓库将来自不同来源的数据整合到一个中央存储库中以供分析。
- 这两个过程都支持数据驱动的决策制定，但在数据管理中服务于不同的目的。
数据挖掘与数据仓库
数据挖掘和数据仓库之间的区别在于，数据挖掘是分析和提取数据的过程，而数据仓库是指从源中提取数据后顺序存储的过程。
数据挖掘并不是网络时代发明或实践的新概念，但它在 1930 世纪 XNUMX 年代就被沿用，用于隔离有用和无用的数据和文件，以便于访问和应用。
数据挖掘意味着从大量数据中找到内聚性和相关的数据线索，以分析业务领域客户的反馈和需求。
数据挖掘是跨国公司和组织在风险管理、危机沟通、企业分析、欺诈评估和安全措施方面的重要一步。
当我们说到“数据仓库”时，我们自然会想到一个仓库，数据被顺序存储和堆叠，以便人们可以根据需要轻松地提取任何数据。
数据仓库也是同样的事情，而且正如其名称所暗示的那样简单。 A 数据仓库 从多个来源提取信息，同时确保数据质量、一致性和正确性。
数据仓库中分析处理与国际数据库的分离提高了系统性能。
对比表
| 比较参数 | 数据挖掘 | 数据仓库 |
|---|---|---|
| 定义 | 它是指从一组已编译的入库数据中挖掘出相关数据的过程。 数据挖掘用于组织选择的分析和即兴策略。 | 它是将数据集群编译、排序和组织到一个通用的可访问数据库中的过程。 数据仓库用于支持管理层制定和实施决策。 |
| 用途和应用 | 由企业企业家和所有者在数据技术人员的协助下完成。 | 这是由组织的信息技术人员和数据编译技术团队完成的关键过程。 |
| 宗旨 | 为了便于信息和数据分析。 | 为了使数据挖掘更容易和方便。 完成排序并将重要数据上传到数据库中。 |
| 损失程度 | 它并不总是 100% 准确，如果操作不当，可能会导致数据泄露和盗版。 | 很可能会发生不相关和无用的数据积累。 数据丢失和数据擦除也可能是一个问题。 |
| 时间跨度 | 数据定期分小阶段进行分析，但在危机沟通期间可能会有所不同。 | 数据定期上传，堆叠是挖矿时易于访问的常见做法。 |
什么是数据挖掘？
数据挖掘是跨国公司（MNC）、商业中心和其他组织在数据收集、了解客户的反馈和要求、即兴发挥以及风险管理过程中采用的关键步骤。
简单来说，数据挖掘是由业务实体和技术人员执行的过程，从堆积的数据仓库以及网络的开源信息中挖掘出有用的信息和数据。
这是自贸易和商业诞生以来一直遵循的周期性过程。
数据挖掘是一个简单但至关重要的过程，因为事实证明，当组织需要数据来分析贸易相关因素和客户反馈审查时，它是至关重要的。
数据挖掘还可以检测和消除系统故障以及占用数据库空间的无用数据。
数据挖掘的一些重要特征和方面使其成为组织中的重要一步，如下所示；
- 它支持自动模式分析。
- 预测结果并轻松提取所需数据。
- 侧重于用户所需的具有相似类别的来源。
- 提取可操作的信息以便于管理。
- 有助于财务管理，是一种具有成本效益的方法。
什么是数据仓库？
数据仓库可以被视为数据挖掘的前阶段，因为它有助于促进挖掘过程。 数据仓库或 DW 是工程师收集数据并将其管理到集体数据库中的一种方法。
这些数据库包含来自不同来源的不同类别数据的信息，包括分析、业务策略、战略等。
数据仓库最常用于集成和分析来自不同来源的公司数据。 在这个过程中，最重要的元素就是数据仓库本身，数据仓库也称为DSS（Decision Support System）。
DSS 始终与组织的功能和操作数据库分开，因为数据仓库与其说是数据库，不如说是用于分析和存储的利基市场。
数据仓库主要有 3 种类型，每种类型都有不同的功能。 下面列出了类型及其功能；
- A 数据库：它是数据仓库的直接子阶段，供业务的销售和营销领域使用。 一个独立且自我运作的数据集市自动从客户和评论者等来源收集数据。
- 企业数据仓库 (EDW)：一个统一而具体的数据库，结合了组织的每个部门。 它是DSS的核心。
- 操作数据存储 (ODS)：由用户数据组成，经常更新。 它也适用于员工。
数据挖掘和数据仓库之间的主要区别
- 数据挖掘用于分析数据模式和来源，而数据仓库用于数据分析和存储。
- 数据挖掘的工作原理是提取操作，而数据仓库的工作原理是组合原理。
- 企业家和工程师可以进行数据挖掘，但数据仓库只能由技术人员和工程师完成。
- 数据挖掘主要是手动完成的，而数据仓库可以借助人工智能和自动过滤器来完成。
- 数据挖掘技术的几种类型包括分类分析、异常检测、 集群 分析等，而数据挖掘有3种类型； 数据集市、EDW 和 ODS。
最后更新：02 年 2023 月 XNUMX 日
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Sandeep Bhandari 拥有塔帕尔大学计算机工程学士学位（2006 年）。 他在技术领域拥有 20 年的经验。 他对各种技术领域都有浓厚的兴趣，包括数据库系统、计算机网络和编程。 你可以在他的网站上阅读更多关于他的信息 生物页面.
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