Integration Schemes
Data Mining System ต้อง Integrate กับ Database/Data Warehouse เพื่อทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ มี 4 ระดับ:
1. No Coupling (ไม่ผูกมัด)
Data Mining ไม่ใช้ Function ของ DB/DW ดึงข้อมูลจาก File System ประมวลผลด้วย Algorithms บันทึกผลใน File อื่น ข้อจำกัด: ไม่ได้ประโยชน์จาก DB Features (Storage, Query, Processing) ใช้เวลามากใน Find, Collect, Clean, Transform
2. Loose Coupling (ผูกหลวม)
ใช้ Services บางส่วนของ DB/DW ดึงข้อมูลจาก Repository ประมวลผลด้วย Data Mining Approaches บันทึกใน File หรือพื้นที่ใน DB/DW ดีกว่า No Coupling เพราะ Query Processing ได้
3. Semitight Coupling (ผูกครึ่งแน่น)
DB/DW รองรับ Data Mining Primitives บางส่วน: Sorting, Indexing, Aggregation, Histogram Analysis, Multi-way Join, Pre-computation (Sum, Count, Max, Min, Std Dev)
4. Tight Coupling (ผูกแน่น)
Data Mining Subsystem เป็น Functional Element ของ Information System Data Mining Queries/Functions พัฒนาบน Mining Query Analysis, Data Structures, Indexing, Query Processing ของ DB/DW เหมาะสมที่สุด เพราะ: Effective Implementation, High Performance, Integrated Environment
