Що таке сховище даних?
Сховище даних - це техніка для збору та управління даними з різних джерел для надання значущих бізнес-аналізів. Це поєднання технологій та компонентів, що дозволяє стратегічно використовувати дані.
Склад даних - це електронне зберігання великої кількості інформації бізнесом, яке призначене для запитів та аналізу, а не для обробки транзакцій. Це процес перетворення даних в інформацію та надання їх доступності користувачам для аналізу.
Що таке видобуток даних?
Видобуток даних шукає приховані, дійсні та потенційно корисні шаблони у величезних наборах даних. Видобуток даних полягає у виявленні не підозрюваних / раніше невідомих зв’язків між даними.
Це мультидисциплінарна навичка, яка використовує машинне навчання, статистику, ШІ та технології баз даних.
Статистичні дані, отримані за допомогою Інтелектуального аналізу даних, можуть бути використані для маркетингу, виявлення шахрайства та наукових відкриттів тощо.
КЛЮЧОВА РІЗНИЦЯ
- Видобуток даних розглядається як процес вилучення даних із великих наборів даних, тоді як сховище даних - це процес об’єднання всіх відповідних даних разом.
- Видобуток даних - це процес аналізу невідомих закономірностей даних, тоді як сховище даних - це техніка збору та управління даними.
- Видобуток даних зазвичай здійснюється діловими користувачами за сприяння інженерів, тоді як зберігання даних - це процес, який повинен відбутися до того, як може відбутися будь-який видобуток даних
- Видобуток даних дозволяє користувачам задавати більш складні запити, які збільшують навантаження, тоді як Data Ware є складним для впровадження та обслуговування.
- Видобуток даних допомагає створити сугестивні моделі важливих факторів, таких як купівельні звички клієнтів, тоді як Data Ware є корисним для таких діючих бізнес-систем, як CRM-системи, коли склад інтегрований.
Видобуток даних проти сховища даних: ключові відмінності
| Видобуток даних | Інформаційне сховище |
| Видобуток даних - це процес аналізу невідомих закономірностей даних. | Сховище даних - це система баз даних, яка призначена для аналітичної, а не транзакційної роботи. |
| Видобуток даних - це метод порівняння великих обсягів даних та пошуку правильних зразків. | Зберігання даних - це метод централізації даних з різних джерел в одному загальному сховищі. |
| Видобуток даних зазвичай здійснюється бізнес-користувачами за сприяння інженерів. | Зберігання даних - це процес, який повинен відбутися до того, як може відбуватися будь-який аналіз даних. |
| Видобуток даних розглядається як процес вилучення даних із великих наборів даних. | З іншого боку, зберігання даних - це процес об’єднання всіх відповідних даних разом. |
| Однією з найважливіших переваг методів інтелектуального аналізу даних є виявлення та виявлення помилок у системі. | Одним з плюсів Data Warehouse є його здатність постійно оновлюватись. Ось чому він ідеально підходить для власника бізнесу, який хоче отримати найкращі та новітні функції. |
| Видобуток даних допомагає створити сугестивні моделі важливих факторів. Як і звички покупців покупців, продуктів, продажів. Щоб компанії могли внести необхідні корективи в експлуатацію та виробництво. | Data Warehouse додає додаткову цінність діючим бізнес-системам, таким як CRM-системи, коли склад інтегрований. |
| Методи видобутку даних ніколи не є на 100% точними і можуть спричинити серйозні наслідки за певних умов. | У сховищі даних існує велика ймовірність того, що дані, необхідні для аналізу організацією, можуть не бути інтегрованими на склад. Це може легко призвести до втрати інформації. |
| Інформація, зібрана організаціями на основі Інтелектуального аналізу даних, може бути зловживана щодо групи людей. | Сховища даних створені для величезного ІТ-проекту. Тому він передбачає систему високого технічного обслуговування, яка може вплинути на дохід середніх та малих організацій. |
| Після успішних початкових запитів користувачі можуть задавати більш складні запити, що збільшить навантаження. | Сховище даних складне у впровадженні та обслуговуванні. |
| Організації можуть скористатися цим аналітичним інструментом, обладнавши відповідну та корисну інформацію, засновану на знаннях. | У сховищі даних зберігається велика кількість історичних даних, що допомагає користувачам аналізувати різні періоди часу та тенденції для прогнозування в майбутньому. |
| Організаціям потрібно витратити багато своїх ресурсів на навчання та впровадження. Більше того, засоби обробки даних працюють по-різному завдяки різним алгоритмам, використаним при їх розробці. | У сховищі даних дані об’єднуються з кількох джерел. Дані потрібно очистити та перетворити. Це може бути складним завданням. |
| Методи видобутку даних є економічно вигідними та ефективними порівняно з іншими програмами статистичних даних. | Відповідальність сховища даних полягає у спрощенні всіх типів ділових даних. Більша частина роботи, яку буде виконано з боку користувача, полягає у введенні вихідних даних. |
| Ще однією важливою перевагою методів аналізу даних є виявлення помилок, які можуть призвести до втрат. Створені дані можуть бути використані для виявлення випадків продажу. | Сховище даних дозволяє користувачам отримувати доступ до важливих даних із кількості джерел в одному місці. Таким чином, це економить час користувача на отримання даних з різних джерел. |
| Видобуток даних допомагає генерувати ефективні стратегії, побудовані на статистиці даних. | Після того, як ви введете будь-яку інформацію в систему сховища даних, ви навряд чи зможете знову втратити їх. Вам потрібно провести швидкий пошук, який допоможе вам знайти правильну статистичну інформацію. |
Навіщо використовувати Data Warehouse?
Деякі найбільш важливі причини використання сховища даних:
- Інтегрує багато джерел даних та допомагає зменшити навантаження на виробничу систему.
- Оптимізовані дані для доступу до читання та послідовного сканування диска.
- Сховище даних допомагає захистити Дані від оновлення вихідної системи.
- Дозволяє користувачам виконувати керування основними даними.
- Поліпшення якості даних у вихідних системах.
Навіщо використовувати видобуток даних?
Деякі найважливіші причини використання Інтелектуального аналізу даних:
- Встановіть актуальність та взаємозв'язок між даними. Використовуйте цю інформацію для отримання вигідних статистичних даних
- Бізнес може швидко приймати обґрунтовані рішення
- Допомагає з’ясувати незвичні моделі покупок у продуктових магазинах.
- Оптимізуйте бізнес веб-сайтів, надаючи індивідуальні пропозиції кожному відвідувачеві.
- Допомагає виміряти рівень реакції клієнта в бізнес-маркетингу.
- Створення та підтримка нових груп споживачів для маркетингових цілей.
- Прогнозуйте дефекти споживачів, наприклад, які клієнти найімовірніше перейдуть на іншого постачальника найближчим часом.
- Диференціювати вигідних та збиткових клієнтів.
- Виявляйте всі види підозрілої поведінки як частину процесу виявлення шахрайства.