Andmete kaevandamise ja andmete ladustamise erinevus

• 2019

Andmete kaevandamist ja andmete ladustamist kasutatakse nii ärianalüüsi hoidmiseks kui ka otsuste tegemiseks. Kuid nii andmete kaevandamisel kui ka andmete ladustamisel on ettevõtte andmetel erinevad aspektid. Ühest küljest on andmehoidla keskkond, kus ettevõtte andmed kogutakse ja säilitatakse kokkuvõtlikult ja kokkuvõtlikult. Teisest küljest on andmete kaevandamine protsess; mis rakendavad algoritme, et koguda teadmisi andmebaasist kogutud andmetest.

Vaadake allpool esitatud võrdluskaardi abil välja andmete ja andmete ladustamise vaheline erinevus.

Võrdluskaart

Võrdluse alus	Andmete kaevandamine	Andmete ladustamine
Põhiline	Andmete kaevandamine on protsess, mille abil kogutakse andmebaasi / andmeala sisulisi andmeid.	Andmevaru on hoidla, kus mitme allika teave salvestatakse ühe skeemi alla.

Andmete kaevandamise mõiste

Andmete kaevandamine on teadmiste avastamise protsess, mida teie andmebaasis kunagi ei olnud . Traditsiooniliste päringute tööriista abil saate teadaoleva teabe ainult andmeid hankida. Kuid andmete kaevandamine annab teile võimaluse varjatud andmetest andmetest välja laadida . Andmete kaevandamine loob andmebaasi sisulise teabe, mida saab otsuste tegemiseks kasutada .

Teadmiste avastamine andmebaasides, mida nimetatakse KDD-ks, eksponeerib suhet ja mustrit . Suhe võib olla kahe või enama erineva objekti vahel sama objekti atribuutide vahel. Muster on teine ​​kaevandamise tulemus, mis näitab regulaarset ja arusaadavat informatsiooni, mis aitab otsuste tegemisel kaasa.

KDD-s, st teadmiste avastamises andmebaasides, on võimalik kokku võtta esimesed sammud, valides andmepaketid, mille kohta tuleb kaevandamine läbi viia. Järgmine on eeltöötlus, mis hõlmab ebajärjekindlate andmete eemaldamist. Seejärel toimub andmete teisendamine, kus andmed muundatakse andmevoogude jaoks sobivaks vormiks. Järgnevalt on andmete kaevandamine, siin rakendatakse andmetele kaevandamise algoritme. Ja lõpuks, tõlgendamine ja hindamine, mis hõlmab andmete või mustri väljavõtmist andmete vahel.

Andmete kaevandamine sobib hästi andmete ladustuskeskkonda, mis on andmeid koondanud ja kokkuvõtlikult salvestanud. Kuna andmete salvestamine andmekandjale on lihtne

Andmesalvestuse määratlemine

Data Warehouse on keskne asukoht, kus mitmest allikast kogutud teave salvestatakse ühe ühtse skeemi alla . Esialgu kogutakse andmed, seejärel puhastatakse ja transformeeritakse erinevad andmeallikad ning säilitatakse need andmehoidlas. Kui andmed on salvestatud andmehoidlasse, jääb see seal pikka aega ja pääseb ületundidele.

Data Warehouse on täiuslik segu tehnoloogiatest, nagu andmete modelleerimine, andmete kogumine, andmehaldus, metaandmete haldamine, arendustööriistade kaupluse juhtimine . Kõik need tehnoloogiad toetavad selliseid funktsioone nagu andmete väljavõtmine, andmete teisendamine, andmete salvestamine, kasutajaliideste andmine andmetele juurdepääsuks .

Andmesalvestus ei ole toode ega tarkvara, see on informatiivne keskkond, mis annab teavet nagu ettevõtte integreeritud vaade. Ettevõtte praegustele ja ajaloolistele andmetele pääsete juurde otsuste tegemisel. See toetab otsuste tegemiseks tehtud tehinguid, ilma et see mõjutaks operatsioonisüsteeme. See on paindlik ressurss strateegilise teabe saamiseks.

Andmete kaevandamise ja andmete ladustamise peamised erinevused

1. On olemas põhiline erinevus, mis eristab andmekaevandamist ja andmete ladustamist, mis on andmete kaevandamine, mis tähendab oluliste andmete kogumist suurest andmebaasist või andmehoidlast. Samas võimaldab andmeala keskkonda, kus andmeid säilitatakse integreeritud kujul, mis hõlbustab andmete kaevandamist andmete tõhusamaks väljavõtmiseks.

Järeldus:

Andmete kaevandamine on võimalik ainult siis, kui on olemas hästi integreeritud suur andmebaas, näiteks andmeala. Seega tuleb andmehoidla täita enne kaevandamist. Andmeavaral peab olema teave hästi integreeritud kujul, et andmehaldus saaks teadmisi tõhusalt välja anda.