Diferenza entre a minería de datos e o almacenamento de datos

Data Mining vs Data Warehousing

O proceso de minería de datos refírese a unha rama de ordenador ciencia que trata sobre a extracción de patróns de grandes conxuntos de datos. Estes conxuntos combínanse entón utilizando métodos estatísticos e a partir de intelixencia artificial. A minería de datos nos negocios modernos é responsable da transformación de datos en bruto en fontes de intelixencia artificial. Os datos son manipulados e, polo tanto, poden dar decisións fiables que se poden empregar na toma de decisións. Isto proporciona ás empresas unha vantaxe sobre a competencia porque teñen conxuntos de datos nos que se pode confiar para proporcionar intelixencia. A minería de datos tamén a utilizan as organizacións en prácticas de perfís, incluíndo mercadotecnia, descubrimento científico de vixilancia e detección de fraudes. Hai outros termos comúns que se poden asociar á extracción de datos, como pesca de datos, dragado de datos ou incluso a detección de datos. Todo isto apunta a diferentes variacións da minería de datos que se empregan na mostraxe de pequenos conxuntos de datos que poden ser demasiado pequenos para producir inferencias estatísticas. Non obstante, estes son cruciais para delinear a validez dos datos en uso e pódense empregar na creación dunha hipótese cando se agarda chegar a unha determinada poboación de datos.

Un almacén de datos, por outra banda, é un termo que describe un sistema nunha organización que se usa na recollida de datos. Estes datos recollidos por un almacén de datos son os que proporcionan os sistemas transaccionais como facturas, rexistros de compra ou incluso rexistros de préstamos . Os rexistros de datos tómanse dos puntos de creación individuais e reúnense baixo un mesmo teito que é o almacén de datos. A continuación, infórmase destes datos e realízase de forma agregada para axudar aos usuarios da información comercial a tomar decisións válidas. Para que o almacén de datos funcione de forma eficaz é necesario que a fonte de datos, unha base de datos e unha ferramenta de informes.

Polo tanto, pódese dicir que un almacén de datos é unha base de datos que se usa para os propósitos específicos de informar sobre os datos analizados. Estes datos proceden dos diferentes sistemas que se puxeron en coñecemento.

Para cumprir a súa función, o almacén de datos mantén funcións en tres capas distintas. Estes inclúen a posta en escena, a integración e o acceso. No proceso de proba, os desenvolvedores almacenan datos en bruto co único propósito de análise e soporte. A capa de integración úsase na integración de datos e ten un nivel de abstracción dos usuarios dos datos. Por último, a capa de acceso é importante para sacar datos de diferentes usuarios de datos. Tanto a minería de datos como o almacenamento de datos poden denominarse ferramentas que se utilizan para a recollida de intelixencia empresarial. A principal diferenza de ambos é como se recolle a intelixencia empresarial. Polo tanto, pódese dicir que os datos que se almacenaron ben son moi fáciles de aproveitar. O almacén de datos é, polo tanto, o responsable de facilitar o traballo de extracción de datos na aloxamento de todos os datos relevantes que se precisan extraer nun lugar central, en lugar de cando a extracción de datos ten que seguir buscando datos en diferentes lugares. Isto axuda a economizar o tempo dedicado á extracción de datos e os recursos empregados na minería.

Resumo

A minería de datos é o proceso de extracción de datos de grandes conxuntos de datos. O almacenamento de datos é o proceso de agrupar todos os datos relevantes. Tanto a minería de datos como o almacenamento de datos son ferramentas de recollida de intelixencia empresarial. A minería de datos é específica na recollida de datos. O almacenamento de datos é unha ferramenta para aforrar tempo e mellorar a eficiencia xuntando datos de diferentes lugares de diferentes áreas da organización. O almacén de datos ten tres capas: a posta en marcha, a integración e o acceso.

Últimas mensaxes de david ( ver todo )

Ver máis sobre: , ,