Adatbányászat és adattárolás - melyik a leghasznosabb

Különbség az adatbányászat és az adattárolás között

Az adatok egy adott domainre vonatkozó tények vagy statisztikák gyűjtése. Ezen adatok feldolgozása révén információkat és betekintést nyerhetünk üzleti értékek hozzáadására vagy kutatások elvégzésére. Ha az összegyűjtött adatokat raktárban tárolják feldolgozásra, akkor azt Data Warehousing-nak nevezik. Néhány logika alkalmazása a raktárban tárolt adatokhoz Data mining. megértjük mind az Adatbányászatot, mind az Adattárolást ebben a bejegyzésben.

Összehasonlítás az adatbányászat és az adattárolás között (Infographics)

Az alábbiakban bemutatjuk a 4 legjobb összehasonlítást az Adatbányászat és az Adatraktározás között

Az adatbányászat és az adattárolás közötti főbb különbségek

Az alábbiakban látható a különbség az Adatbányászat és az Adatraktározás között

1. Cél
Az Adattárház különböző adatbázisokból tárolja az adatokat, és az adatokat elérhetővé teszi egy központi adattárban. Az összes adatot a különféle forrásokból történő kézhezvétel után megtisztítják, mivel azok különböznek egymástól, a séma, a struktúra és a formátum. Ezt követően integrálódik, hogy az integrált és általánosan elérhető adattár legyen. Ez úgy történik, hogy rendszeresen és szisztematikusan kezeli és tárolja az adatokat a különféle forrásokból származó adatok rendezése céljából.
Az adatbányászat tranzakciós vagy aktuális adatok alapján történik, hogy megismerjék az üzleti jelenlegi forgatókönyvet. A bányászat eredményeként generált statisztikák világos képet adnak a tendenciákról. Ezeket a trendeket képi módon ábrázolhatjuk a jelentési eszközök segítségével.

2.Operations
Adatraktári műveletek: OLAP
Az online analitikai feldolgozást az adattárházban tárolt adatokra végzik.
Az OLAP különféle kategóriái a ROLAP, a MOLAP, a HOLAP.
• ROLAP: Tárolja a Relációs adatbázis adatait, hogy lekérdezéseket alkalmazzon a tárolt adatokra.
• MOLAP: A többdimenziós adatok tárolása. Pl. A tömb tárolható és lekérdezhető.
• HOLAP: A hibrid adatok tárolása. Ez általában a több tárolóból származó nyers adatok kezelésére szolgál. Támogatja a szelet, a kocka, a roll-up és a fúrási műveleteket a gyorsabb és optimalizált adatbányászat érdekében.

OLAP (Adatraktár)	Adatbányászat
Adatokat gyűjt és összefoglaló szintű betekintést nyújt az adatokról.	Azonosítja a rejtett mintát és megadja a részletes információkat.
A rendszer általános viselkedésének azonosítására szolgál Pl .: a 2018-ban elért teljes nyereség	Az adott modul viselkedésének azonosítására szolgál. Pl .: a 2018. februári hónapban elért nyereség
Célja hatalmas mennyiségű adat tárolása.	Célja az adatokban szereplő minták azonosítása az információ nyújtása érdekében.
A működési hatékonyság javítására használják.	A vállalkozás fejlesztésére és döntések meghozatalára használják.
Jelentési műveletekben alkalmazható.	Alkalmazni az üzleti stratégiákban.
Prediktív elemzést nem lehet elvégezni.	Prediktív elemzés lehetséges.

Adatbányászati művelet:
Általában az Adatbányászat az adatokon történik, néhány logikai művelet felhasználásával összeállítva. Ezt olyan algoritmusok megvalósításával érik el, mint például az asszociatív szabályok, a klaszterezés és az osztályozás. Az adatok mintáinak azonosítására szolgál az üzleti előnyök és statisztikák azonosításához.
1.Klassifikációs elemzés: Az adatok osztályozására használják. Az Data Analyst az adatokat a megszerzett tudás alapján osztályozza.
2.Társulási szabályok tanulása: Az adatok rejtett mintáinak azonosítására szolgál az ügyfelek viselkedésének, az üzleti változásoknak és az összes előrejelzési folyamatnak a feltárására.
3.Korábbi észlelés: A páratlan adatok néha olyan mintát mutatnak, amely segíthet az üzlet javításában. Ezek az adatok elősegítik a hiba, az esemény és a csalás azonosítását.
4. Klaszterelemzés: Az adatok közötti asszociációs szint nagyon magas, és ugyanazon kategóriába vagy csoportba csoportosulnak. A hasonló viselkedésű adatok ugyanabba a helyre esnek.
5.Regressziós elemzés: Az adatok közötti kapcsolat azonosításának folyamata. Ezek az adatok összefoglalhatók, hogy új információkat nyerjünk.
Az adattárolás és az adatbányászat egyaránt segítenek az adatok elemzésében és szabványosításában. Javítja a rendszer teljesítményét alacsony lekérdezéses lekérdezés-feldolgozási és gyorsabb jelentéskészítési folyamat mellett.

3.Benefits

Adattárolás	Adatbányászat
Az adatok gyorsabb elérése	Gyorsabb adatfeldolgozás algoritmusok segítségével
Megnövelt rendszerteljesítmény	Megnövekedett teljesítmény
A hatalmas adatok egyszerű kezelése elosztott tárolóval	Könnyen készíthető jelentések elemzésre
Az adatok integritása	Data Analytics

Adatbányászat vs. adattárolás összehasonlító táblázat

Adattárolás	Adatbányászat
Adatok gyűjtése és tárolása különböző forrásokból.	A gyűjtött adatok mintáinak elemzése.
Az adatokat periodikusan tárolják	Az adatokat rendszeresen elemezzük
A tárolt adatok mérete hatalmas	A bányászatot adatmintával végezzük
Típusok: Vállalati raktár Data Mart Virtuális raktárak	Típusok: Gépi tanulás Algoritmus Megjelenítés Statisztika.

Következtetés - Adatbányászat vs. Adattárolás

• A raktározás elősegíti az üzleti vállalkozások számára az adatok tárolását, a bányászat elősegíti a vállalkozás működését és a fontosabb döntések meghozatalát.
• A raktározást a projektek bármelyik kezdeti szakaszától meg lehet kezdeni, míg a bányászatot az igények szerint végzik.
• A raktározás biztosítja az adatok titkosságát, másrészt a bányászat néha adatszivárgáshoz vezet.
• Az adatok elérhetősége a raktár által támogatott terheléstől függően eltérhet; A bányászatnak nem merül fel az adatok elérhetőségével kapcsolatos kérdés.
• Az adatok összeállítása speciális eszközöket igényel az adattárolásban.
• Olyan sok algoritmus érhető el, hogy az adatokat bányássák, ha az elemző alapos ismeretekkel rendelkezik az adatok hatékony kezelése és elemzése érdekében.

Ajánlott cikk

Ez egy útmutató az Adatbányászat és az Adattárolás, azok jelentésének, a fej-fej összehasonlításnak, a legfontosabb különbségeknek, az összehasonlító táblázatnak és a következtetésnek. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -