Hvad er datalager?
Et datalager er en teknik til indsamling og styring af data fra forskellige kilder for at give meningsfuld forretningsindsigt. Det er en blanding af teknologier og komponenter, der muliggør strategisk brug af data.
Data Warehouse er elektronisk lagring af en stor mængde information af en virksomhed, der er designet til forespørgsel og analyse i stedet for transaktionsbehandling. Det er en proces til at omdanne data til information og gøre dem tilgængelige for brugere til analyse.
Hvad er datamining?
Data mining søger skjulte, gyldige og potentielt nyttige mønstre i enorme datasæt. Data Mining handler om at opdage intetanende / tidligere ukendte forhold mellem dataene.
Det er en tværfaglig færdighed, der bruger maskinindlæring, statistik, AI og databaseteknologi.
Den indsigt, der hentes via datamining, kan bruges til markedsføring, afsløring af svig og videnskabelig opdagelse osv.
Nøgleforskel
- Data mining betragtes som en proces til udpakning af data fra store datasæt, mens et Data warehouse er processen med at samle alle relevante data sammen.
- Data mining er processen med at analysere ukendte datamønstre, mens et Data warehouse er en teknik til indsamling og styring af data.
- Data mining udføres normalt af forretningsbrugere med hjælp fra ingeniører, mens Data warehousing er en proces, der skal finde sted, inden data mining kan finde sted
- Data mining giver brugerne mulighed for at stille mere komplicerede forespørgsler, hvilket øger arbejdsbyrden, mens Data Warehouse er kompliceret at implementere og vedligeholde.
- Data mining hjælper med at skabe suggestive mønstre af vigtige faktorer som kundernes købsvaner, mens Data Warehouse er nyttigt til operationelle forretningssystemer som CRM-systemer, når lageret er integreret.
Data Mining Vs Data Warehouse: Key Differences
| Data Mining | Data varehus |
| Data mining er processen med at analysere ukendte datamønstre. | Et datalager er et databasesystem, der er designet til analytisk i stedet for transaktionsarbejde. |
| Data mining er en metode til at sammenligne store mængder data med at finde de rigtige mønstre. | Datalager er en metode til at centralisere data fra forskellige kilder til et fælles arkiv. |
| Data mining udføres normalt af forretningsbrugere med hjælp fra ingeniører. | Data warehousing er en proces, der skal forekomme, inden nogen data mining kan finde sted. |
| Data mining betragtes som en proces til udpakning af data fra store datasæt. | På den anden side er datalager processen med at samle alle relevante data sammen. |
| En af de vigtigste fordele ved dataminingsteknikker er detektering og identifikation af fejl i systemet. | En af fordelene ved Data Warehouse er dens evne til at opdatere konsekvent. Derfor er det ideelt for virksomhedsejeren, der ønsker de bedste og nyeste funktioner. |
| Data mining hjælper med at skabe suggestive mønstre af vigtige faktorer. Ligesom kundernes købsvaner, produkter, salg. Således kan virksomheder foretage de nødvendige justeringer i drift og produktion. | Data Warehouse tilføjer en ekstra værdi til operationelle forretningssystemer som CRM-systemer, når lageret er integreret. |
| Data mining teknikkerne er aldrig 100% nøjagtige og kan medføre alvorlige konsekvenser under visse forhold. | I datalageret er der stor chance for, at de data, der kræves til analyse af organisationen, muligvis ikke integreres i lageret. Det kan let føre til tab af information. |
| Oplysninger, der er indsamlet baseret på dataudvinding af organisationer, kan misbruges mod en gruppe mennesker. | Datalager er oprettet til et kæmpe it-projekt. Derfor involverer det høj vedligeholdelsessystem, som kan påvirke indtægterne fra mellemstore til små organisationer. |
| Efter vellykkede indledende forespørgsler kan brugerne stille mere komplicerede forespørgsler, hvilket øger arbejdsbyrden. | Data Warehouse er kompliceret at implementere og vedligeholde. |
| Organisationer kan drage fordel af dette analytiske værktøj ved at udstyre relevante og anvendelige videnbaserede oplysninger. | Datalager gemmer en stor mængde historiske data, som hjælper brugerne med at analysere forskellige tidsperioder og tendenser til fremtidige forudsigelser. |
| Organisationer har brug for masser af deres ressourcer til uddannelses- og implementeringsformål. Desuden fungerer data mining-værktøjer på forskellige måder på grund af forskellige algoritmer, der anvendes i deres design. | I datalager samles data fra flere kilder. Dataene skal renses og transformeres. Dette kan være en udfordring. |
| Dataudvindingsmetoderne er omkostningseffektive og effektive sammenlignet med andre statistiske dataprogrammer. | Datalagerets ansvar er at forenkle alle typer forretningsdata. Det meste af det arbejde, der skal udføres fra brugerens side, er at indsætte rådata. |
| En anden kritisk fordel ved dataminingsteknikker er identifikationen af fejl, der kan føre til tab. Genererede data kunne bruges til at opdage et drop-in-salg. | Data warehouse giver brugerne adgang til kritiske data fra antallet af kilder på et enkelt sted. Derfor sparer det brugerens tid til at hente data fra flere kilder. |
| Data mining hjælper med at generere handlingsstrategier bygget på dataindsigt. | Når du har indtastet nogen oplysninger i datalager-systemet, vil du sandsynligvis ikke miste styr på disse data igen. Du skal foretage en hurtig søgning, hjælper dig med at finde de rigtige statistiske oplysninger. |
Hvorfor bruge Data Warehouse?
Nogle af de vigtigste grunde til at bruge datalager er:
- Integrerer mange datakilder og hjælper med at mindske stress på et produktionssystem.
- Optimerede data til læseadgang og fortløbende diskscanninger.
- Data Warehouse hjælper med at beskytte data mod kildesystemets opgraderinger.
- Tillader brugere at udføre masterdatastyring.
- Forbedre datakvaliteten i kildesystemer.
Hvorfor bruge datamining?
Nogle af de vigtigste grunde til at bruge datamining er:
- Etabler relevans og forhold mellem data. Brug disse oplysninger til at generere rentabel indsigt
- Virksomheder kan hurtigt træffe informerede beslutninger
- Hjælper med at finde usædvanlige indkøbsmønstre i købmandsforretninger.
- Optimer webstedsforretningen ved at tilbyde tilpassede tilbud til hver besøgende.
- Hjælper med at måle kundens svarprocent i forretningsmarkedsføring.
- Oprettelse og vedligeholdelse af nye kundegrupper til markedsføringsformål.
- Forudsig kundefejl, som hvilke kunder der er mere tilbøjelige til at skifte til en anden leverandør i den nærmeste fremtid.
- Skel mellem rentable og urentable kunder.
- Identificer al slags mistænkelig opførsel som en del af en afsløring af svig.