Lassen Sie uns den Unterschied zwischen Data Mining und Data Warehousing anhand einer Vergleichstabelle überprüfen.
Vergleichstabelle
| Basis zum Vergleich | Data Mining | Data Warehousing |
|---|---|---|
| Basic | Data Mining ist ein Prozess zum Abrufen oder Extrahieren aussagekräftiger Daten aus Datenbank / Data Warehouse. | Data Warehouse ist ein Repository, in dem die Informationen aus mehreren Quellen unter einem einzigen Schema gespeichert werden. |
Definition von Data Mining
Data Mining ist ein Prozess zum Ermitteln von Wissen, von dem Sie nicht erwartet hatten, dass es in Ihrer Datenbank vorhanden ist . Mit einem herkömmlichen Abfragetool können Sie nur die bekannten Informationen aus den Daten abrufen. Data Mining bietet Ihnen jedoch die Möglichkeit, versteckte Informationen aus den Daten abzurufen . Data Mining extrahiert aussagekräftige Informationen aus der Datenbank, die zur Entscheidungsfindung verwendet werden können .
Die Erkenntnisfindung in Datenbanken, als KDD bezeichnet, weist Beziehungen und Muster auf . Die Beziehung kann zwischen zwei oder mehr verschiedenen Objekten bestehen, zwischen Attributen desselben Objekts. Pattern ist ein weiteres Ergebnis des Data Mining, das die regelmäßige und verständliche Reihenfolge von Informationen zeigt, die bei der Entscheidungsfindung helfen.
Die in KDD enthaltenen Schritte, dh Knowledge Discovery in Datenbanken, können als erste Auswahl des Datensatzes zusammengefasst werden, für den Data Mining durchgeführt werden muss. Als nächstes erfolgt eine Vorverarbeitung, bei der inkonsistente Daten entfernt werden. Dann erfolgt die Datentransformation, bei der die Daten in die für Data Mining geeignete Form umgewandelt werden. Als nächstes kommt Data Mining, hier werden die Data Mining-Algorithmen auf die Daten angewendet. Und schließlich Interpretation und Bewertung, bei der die Beziehung oder das Muster aus den Daten extrahiert wird.
Data Mining passt gut in die Data Warehouse-Umgebung, in der die Daten aggregiert und zusammengefasst sind. Da es einfach wird, die Daten im Data Warehouse abzubauen
Definition von Data Warehousing
Data Warehouse ist ein zentraler Ort, an dem aus mehreren Quellen gesammelte Informationen in einem einzigen einheitlichen Schema gespeichert werden . Die Daten werden zunächst gesammelt, verschiedene Unternehmensquellen werden dann bereinigt und umgewandelt und in einem Data Warehouse gespeichert. Sobald Daten in ein Data Warehouse eingegeben werden, bleiben sie dort lange Zeit und können über die Zeit hinaus aufgerufen werden.
Data Warehouse ist eine perfekte Mischung aus Technologien wie Datenmodellierung, Datenerfassung, Datenverwaltung, Metadatenverwaltung und Verwaltung von Entwicklungswerkzeugen . Alle diese Technologien unterstützen Funktionen wie Datenextraktion, Datentransformation, Datenspeicherung und Bereitstellung von Benutzeroberflächen für den Zugriff auf die Daten .
Data Warehouse ist kein Produkt oder Software, es ist eine Informationsumgebung, die Informationen wie eine integrierte Sicht eines Unternehmens bereitstellt. Sie können auf die aktuellen und historischen Daten des Unternehmens zugreifen, um die Entscheidungsfindung zu erleichtern. Es unterstützt Transaktionen zur Entscheidungsfindung, ohne die operativen Systeme zu beeinflussen. Es ist eine flexible Ressource, um strategische Informationen zu erhalten.
Hauptunterschiede zwischen Data Mining und Data Warehousing
- Es besteht ein grundlegender Unterschied zwischen Data Mining und Data Warehousing, dass Data Mining ein Prozess ist, bei dem sinnvolle Daten aus der großen Datenbank oder dem Data Warehouse extrahiert werden. Data Warehouse bietet jedoch eine Umgebung, in der die Daten in einer integrierten Form gespeichert werden, wodurch das Data Mining vereinfacht wird, um Daten effizienter zu extrahieren.
Fazit:
Data Mining kann nur durchgeführt werden, wenn es eine gut integrierte große Datenbank, dh ein Data Warehouse, gibt. Daher muss das Data Warehouse vor dem Data Mining abgeschlossen werden. Data Warehouse muss über Informationen in gut integrierter Form verfügen, damit Data Mining das Wissen effizient extrahieren kann.
