Unterschied zwischen Data Mining und Data Warehousing

Data Mining vs. Data Warehousing

Der Prozess des Data Mining bezieht sich auf einen Zweig der Informatik, der sich mit der Extraktion von Mustern aus großen Datensätzen befasst. Diese Sätze werden dann mit statistischen Methoden und künstlicher Intelligenz kombiniert. Data Mining in modernen Unternehmen ist für die Umwandlung von Rohdaten in künstliche Intelligenzquellen verantwortlich. Die Daten werden manipuliert und können somit zuverlässige Entscheidungen treffen, die bei der Entscheidungsfindung verwendet werden können. Dies verschafft Unternehmen einen Vorteil gegenüber dem Wettbewerb, da sie über Datensätze verfügen, auf die Informationen zur Verfügung gestellt werden können. Data Mining wird auch von Organisationen bei Profilierungspraktiken verwendet, darunter Marketing, wissenschaftliche Entdeckung und Betrugsaufdeckung.
Es gibt andere gebräuchliche Begriffe, die mit Data Mining in Verbindung gebracht werden können, z. B. Data Fishing, Data Dredging oder sogar Data Snooping. All dies deutet auf unterschiedliche Variationen des Data-Mining hin, die beim Abtasten kleiner Datensätze verwendet werden, die zu klein sind, um statistische Inferenzen zu erzeugen. Diese sind jedoch für die Bewertung der Gültigkeit der verwendeten Daten von entscheidender Bedeutung und können zur Erstellung einer Hypothese verwendet werden, wenn eine bestimmte Datenpopulation angestrebt wird.

Ein Data Warehouse dagegen ist ein Begriff, der ein System in einer Organisation beschreibt, das bei der Datenerfassung verwendet wird. Diese Daten, die von einem Data Warehouse erfasst werden, werden von den Transaktionssystemen wie Rechnungen, Kaufaufzeichnungen oder sogar Darlehensaufzeichnungen bereitgestellt. Die Datensätze werden von den einzelnen Erstellungspunkten übernommen und unter einem Dach, dem Data Warehouse, zusammengefasst. Diese Daten werden dann gemeldet und die Berichterstellung erfolgt in aggregierter Form, um die Benutzer der Geschäftsinformationen bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen. Damit das Data Warehouse effektiv arbeiten kann, sind die Datenquelle, eine Datenbank und ein Berichtstool erforderlich.

Es kann daher gesagt werden, dass ein Data Warehouse eine Datenbank ist, die speziell für das Reporting von Daten verwendet wird, die analysiert wurden. Diese Daten stammen aus den verschiedenen Systemen, die für die Berichterstellung bereitgestellt wurden.

Um diese Funktion zu erfüllen, unterhält das Data Warehouse Funktionen in drei verschiedenen Ebenen. Dazu gehören Inszenierung, Integration und Zugriff. Im Staging-Prozess werden Rohdaten von Entwicklern ausschließlich zu Analyse- und Supportzwecken gespeichert. Die Integrationsschicht wird bei der Datenintegration verwendet und hat eine Abstraktionsebene von Benutzern der Daten. Schließlich ist die Zugriffsebene wichtig, um Daten von verschiedenen Datenbenutzern abzurufen.
Sowohl Data Mining als auch Data Warehousing können als Werkzeuge bezeichnet werden, die zur Erfassung von Business Intelligence verwendet werden. Der Hauptunterschied der beiden ist die Art und Weise, wie die Business Intelligence gesammelt wird. Man kann also sagen, dass gut gelagerte Daten leicht zu gewinnen sind und somit genutzt werden können. Das Data Warehouse ist daher dafür verantwortlich, die Arbeit des Data Mining zu vereinfachen, indem alle relevanten Daten, die an einem zentralen Standort abgebaut werden müssen, untergebracht werden, und nicht, wenn Data Mining ständig an verschiedenen Orten nach Daten suchen muss. Dies hilft, die für das Data Mining aufgewendete Zeit und die beim Mining verwendeten Ressourcen zu sparen.

Zusammenfassung

Beim Data Mining werden Daten aus großen Datensätzen extrahiert.
Data Warehousing ist das Zusammenfassen aller relevanten Daten.
Sowohl Data Mining als auch Data Warehousing sind Tools zur Erfassung von Business Intelligence.
Data Mining ist bei der Datenerfassung spezifisch.
Data Warehousing ist ein Werkzeug, um Zeit zu sparen und die Effizienz zu verbessern, indem Daten von verschiedenen Standorten aus verschiedenen Bereichen der Organisation zusammengeführt werden.
Data Warehouse verfügt über drei Ebenen, nämlich Bereitstellung, Integration und Zugriff.