Data Mining vs Data Warehousing

O processo de mineração de dados refere-se a um ramo da ciência da computação que lida com a extração de padrões de grandes conjuntos de dados. Esses conjuntos são então combinados usando métodos estatísticos e de inteligência artificial. A mineração de dados nos negócios modernos é responsável pela transformação de dados brutos em fontes de inteligência artificial. Os dados são manipulados e, portanto, são capazes de fornecer decisões confiáveis ​​que podem ser utilizadas na tomada de decisões. Isso dá às empresas uma vantagem sobre a concorrência, pois possuem conjuntos de dados em que se pode confiar para fornecer inteligência. A mineração de dados também é usada por organizações em práticas de criação de perfil, incluindo marketing, vigilância, descoberta científica e detecção de fraude. Existem outros termos comuns que podem estar associados à mineração de dados, como pesca de dados, dragagem de dados ou mesmo espionagem de dados. Tudo isso aponta para diferentes variações de mineração de dados que são empregadas na amostragem de pequenos conjuntos de dados que podem ser pequenos demais para produzir inferências estatísticas. Eles são, no entanto, cruciais para delinear a validade dos dados em uso e podem ser usados ​​na criação de uma hipótese quando se pretende atingir uma determinada população de dados.

Um data warehouse, por outro lado, é um termo que descreve um sistema em uma organização que é usado na coleta de dados. Esses dados coletados por um data warehouse são os fornecidos pelos sistemas transacionais, como faturas, registros de compras ou até mesmo registros de empréstimos . Os registros de dados são retirados dos pontos individuais de criação e são reunidos sob o mesmo teto que é o data warehouse. Esses dados são então relatados e o relatório é feito de uma maneira agregada para auxiliar os usuários das informações de negócios na tomada de decisões válidas. O data warehouse para funcionar de forma eficaz requer a fonte de dados, um banco de dados e uma ferramenta de relatório.

Portanto, pode-se dizer que um data warehouse é um banco de dados que é usado para fins específicos de relatar os dados que foram analisados. Esses dados vêm de diferentes sistemas que foram disponibilizados para relatórios.

Para cumprir sua função, o data warehouse mantém funções em três camadas distintas. Isso inclui preparação, integração e acesso. No processo de teste, os dados brutos são armazenados pelos desenvolvedores com o único propósito de análise e suporte. A camada de integração é usada na integração de dados e para ter um nível de abstração dos usuários dos dados. Por último, a camada de acesso é importante para obter dados de diferentes usuários de dados. Tanto a mineração de dados quanto o armazenamento de dados podem ser referidos como ferramentas usadas para a coleta de inteligência de negócios. A principal diferença entre os dois é a forma como a inteligência de negócios é coletada. Portanto, pode-se dizer que os dados bem armazenados são muito fáceis de minerar e, portanto, utilizá-los. O data warehouse, portanto, é responsável por tornar o trabalho de mineração de dados mais fácil no alojamento de todos os dados relevantes que precisam ser extraídos em um local central, em vez de quando a mineração de dados precisa continuar buscando dados em locais diferentes. Isso ajuda a economizar o tempo gasto na mineração de dados e os recursos usados ​​na mineração.

Resumo

Mineração de dados é o processo de extração de dados de grandes conjuntos de dados. Armazenamento de dados é o processo de agrupar todos os dados relevantes. Tanto a mineração de dados quanto o armazenamento de dados são ferramentas de coleta de inteligência de negócios. A mineração de dados é específica na coleta de dados. O armazenamento de dados é uma ferramenta para economizar tempo e melhorar a eficiência, reunindo dados de diferentes locais de diferentes áreas da organização. O data warehouse tem três camadas, a saber, teste, integração e acesso.