Rozdíl mezi dolováním dat a skladováním dat

2019

Data Mining a Data Warehousing slouží k uchovávání business intelligence a umožňují rozhodování. Jak data mining, tak datové sklady však mají různé aspekty fungování na podnikových datech. Datový sklad je na jedné straně prostředím, ve kterém jsou data podniku shromažďována a ukládána souhrnným a souhrnným způsobem. Na druhé straně, dolování dat je proces;, které používají algoritmy k získání znalostí z dat, které ani nevíte, existují v databázi.

Podívejme se na rozdíl mezi dolování dat a datovým skladováním pomocí srovnávací tabulky uvedené níže.

Srovnávací graf

Základ pro srovnání	Dolování dat	Skladování dat
Základní	Dolování dat je proces získávání nebo extrahování smysluplných dat z databáze / datového skladu.	Datový sklad je úložiště, kde jsou informace z více zdrojů uloženy pod jedním schématem.

Definice dolování dat

Dolování dat je proces objevování znalostí, který jste nikdy neočekávali, že bude existovat ve vaší databázi . Pomocí tradičního dotazovacího nástroje můžete načíst pouze známé informace z dat. Dolování dat však poskytuje způsob získávání skrytých informací z dat . Data mining získává smysluplné informace z databáze, které mohou být použity pro rozhodování .

Zjišťování znalostí v databázích, označované jako KDD, vykazuje vztah a vzor . Vztah může být mezi dvěma nebo více různými objekty, mezi atributy stejného objektu. Vzor je dalším výsledkem dolování dat, který ukazuje pravidelnou a srozumitelnou sekvenci informací, které pomáhají při rozhodování.

Kroky, které jsou součástí KDD, tj. Zjišťování znalostí v databázích, lze shrnout jako první, výběr datové sady, na které se má provádět dolování dat. Další je předběžné zpracování, které zahrnuje odstranění nekonzistentních dat. Pak přichází transformace dat, kde jsou data transformována do formuláře vhodného pro dolování dat. Dále je dolování dat, zde jsou do dat aplikovány algoritmy dolování dat. A konečně, interpretace a hodnocení, které zahrnují extrahování vztahu nebo vzoru mezi daty.

Dolování dat dobře zapadá do prostředí datového skladu, který má data uložena agregovaným a souhrnným způsobem. Vzhledem k tomu, že se data snadno ukládají do datového skladu, je snadné

Definování datového skladu

Data Warehouse je centrální umístění, kde jsou informace shromážděné z více zdrojů uloženy pod jedním jednotným schématem . Data jsou zpočátku shromažďována, různé zdroje podniku pak vyčištěny a transformovány a uloženy v datovém skladu. Jakmile jsou data uložena do datového skladu, zůstane tam po dlouhou dobu a lze k nim přistupovat přesčas.

Datový sklad je dokonalým spojením technologií, jako je datové modelování, získávání dat, správa dat, správa metadat, správa vývojových nástrojů . Všechny tyto technologie podporují funkce, jako je extrakce dat, transformace dat, ukládání dat, poskytování uživatelských rozhraní pro přístup k datům .

Datový sklad není produktem ani softwarem, je to informační prostředí, které poskytuje informace jako integrovaný pohled na podnik. Můžete přistupovat k podnikovým aktuálním a historickým datům, která pomáhají při rozhodování. Podporuje transakce učiněné pro rozhodování bez ovlivnění operačních systémů. Je to flexibilní zdroj pro získání strategických informací.

Klíčové rozdíly mezi dolováním dat a skladováním dat

Tam je základní rozdíl, který odděluje dolování dat a datové sklady, což je dolování dat je proces získávání smysluplných dat z velké databáze nebo datového skladu. Datový sklad však poskytuje prostředí, ve kterém jsou data uložena v integrované formě, která usnadňuje dolování dat, aby bylo možné data efektivněji extrahovat.

Závěr:

Dolování dat lze provádět pouze v případě, že existuje dobře integrovaná velká databáze, tj. Datový sklad. Datový sklad musí být proto dokončen před dolováním dat. Datový sklad musí mít informace v dobře integrované formě, aby bylo možné dolování dat efektivně extrahovat.