Unterschied zwischen Data Mining und Data Warehousing

Hauptunterschied: Data Mining ist eigentlich die Analyse von Daten. Hierbei handelt es sich um den computergestützten Prozess zum Durchgraben und Analysieren enormer Datensätze, die entweder vom Computer zusammengestellt oder in den Computer eingegeben wurden. Data Warehousing ist das Zusammenstellen von Informationen oder Daten in einem Data Warehouse. Ein Data Warehouse ist eine Datenbank, in der Daten gespeichert werden.

Data Mining ist eigentlich die Analyse von Daten. Hierbei handelt es sich um den computergestützten Prozess zum Durchgraben und Analysieren enormer Datensätze, die entweder vom Computer zusammengestellt oder in den Computer eingegeben wurden. Beim Data Mining analysiert der Computer die Daten und extrahiert daraus die Bedeutung. Es wird auch nach versteckten Mustern in den Daten suchen und versuchen, zukünftiges Verhalten vorherzusagen. Data Mining wird hauptsächlich verwendet, um Beziehungen zwischen den Daten zu finden und aufzuzeigen.

Der Zweck des Data Mining, auch bekannt als Knowledge Discovery, besteht darin, es Unternehmen zu ermöglichen, diese Verhaltensweisen, Trends und / oder Beziehungen zu betrachten und in ihre Entscheidungen einfließen zu können. Dies ermöglicht den Unternehmen, proaktive, wissensbasierte Entscheidungen zu treffen.

Der Begriff "Data Mining" kommt von der Tatsache, dass der Prozess des Data Mining, dh die Suche nach Beziehungen zwischen Daten, dem Mining und der Suche nach wertvollen Materialien ähnelt. Data Mining-Tools verwenden künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Statistiken und Datenbanksysteme, um Korrelationen zwischen den Daten zu finden. Diese Tools helfen bei der Beantwortung von Geschäftsfragen, die normalerweise zu zeitaufwändig waren, um sie zu lösen.

Data Mining umfasst verschiedene Schritte, darunter den Rohanalyseschritt, Datenbank- und Datenverwaltungsaspekte, Datenvorverarbeitung, Modell- und Inferenzüberlegungen, Interessitätsmetriken, Komplexitätsüberlegungen, Nachbearbeitung ermittelter Strukturen, Visualisierung und Online-Aktualisierung.

Im Gegensatz dazu ist Data Warehousing völlig anders. Data Warehousing und Data Mining hängen jedoch zusammen. Data Warehousing ist das Zusammenstellen von Informationen oder Daten in einem Data Warehouse. Ein Data Warehouse ist eine Datenbank, in der Daten gespeichert werden. Es ist ein zentraler Datenbestand, in dem Daten aus verschiedenen Quellen gespeichert werden. Dieses Data Warehouse wird dann zur Berichterstellung und Datenanalyse verwendet. Es kann zum Erstellen von Trendberichten für das Berichtswesen der Geschäftsleitung verwendet werden, z. B. für jährliche und vierteljährliche Vergleiche.

Der Zweck eines Data Warehouse besteht darin, dem Benutzer einen flexiblen Zugriff auf die Daten zu ermöglichen. Data Warehousing bezieht sich im Allgemeinen auf die Kombination vieler verschiedener Datenbanken im gesamten Unternehmen.

Der Hauptunterschied zwischen Data Warehousing und Data Mining besteht darin, dass Data Warehousing das Kompilieren und Organisieren von Daten in einer gemeinsamen Datenbank ist, während Data Mining das Extrahieren aussagekräftiger Daten aus dieser Datenbank ist. Data Mining kann nur durchgeführt werden, wenn das Data Warehousing abgeschlossen ist.

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