Data Mining และ Data Warehouse แตกต่างกันอย่างไร?

การทำเหมืองข้อมูล

การทำเหมืองข้อมูลเป็นกระบวนการในการค้นหาความสัมพันธ์ รูปแบบ และแนวโน้มใหม่ที่เป็นประโยชน์ โดยการถ่ายโอนข้อมูลจำนวนมากที่บันทึกไว้ในที่เก็บ โดยใช้เทคโนโลยีการจดจำรูปแบบ รวมทั้งเทคนิคทางสถิติและคณิตศาสตร์ เป็นการวิเคราะห์ชุดข้อมูลที่เป็นข้อเท็จจริงเพื่อค้นหาความสัมพันธ์ที่ไม่สงสัย และเพื่อสรุปบันทึกด้วยวิธีใหม่ที่มีทั้งเหตุผลและเป็นประโยชน์ต่อเจ้าของข้อมูล

ในการทำเหมืองข้อมูล รูปแบบข้อมูลที่ซ่อนอยู่จะถูกพิจารณาตามหมวดหมู่ต่างๆ ให้เป็นข้อมูลที่มีประโยชน์ ข้อมูลนี้ถูกรวบรวมในพื้นที่รวมถึงคลังข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ และดำเนินการอัลกอริธึมการทำเหมืองข้อมูล ข้อมูลนี้อำนวยความสะดวกในการสร้างการตัดสินใจที่มีประสิทธิภาพซึ่งลดมูลค่าและเพิ่มรายได้

การทำเหมืองข้อมูลเป็นวิธีการสำคัญที่ดึงข้อมูลที่ไม่รู้จักและอาจมีประโยชน์ก่อนหน้านี้จากข้อมูลจำนวนมหาศาล กระบวนการขุดข้อมูลประกอบด้วยองค์ประกอบหลายอย่าง และส่วนประกอบเหล่านี้เป็นโครงสร้างระบบการทำเหมืองข้อมูล

คลังข้อมูล

คลังข้อมูลเป็นเทคนิคที่ใช้เป็นหลักในการรวบรวมและจัดการข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ เพื่อให้ธุรกิจมีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งทางธุรกิจที่มีความหมาย คลังข้อมูลได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อรองรับการตัดสินใจของฝ่ายบริหาร

กล่าวอย่างง่าย ๆ คลังข้อมูลกำหนดฐานข้อมูลที่ได้รับการดูแลอย่างเป็นอิสระจากฐานข้อมูลการดำเนินงานขององค์กร ระบบคลังข้อมูลช่วยให้สามารถรวมระบบแอพพลิเคชั่นหลายตัวเข้าด้วยกัน พวกเขาให้การประมวลผลข้อมูลโดยนำเสนอแพลตฟอร์มที่มั่นคงของข้อมูลในอดีตที่รวมไว้สำหรับการวิเคราะห์

คลังข้อมูลทั่วไปและรวมศูนย์ข้อมูลในพื้นที่หลายมิติ การสร้างคลังข้อมูลประกอบด้วยการล้างข้อมูล การผสานรวมข้อมูล และการแปลงข้อมูล ถือเป็นขั้นตอนสำคัญก่อนการประมวลผลสำหรับการขุดข้อมูล

ให้บริการเครื่องมือประมวลผลเชิงวิเคราะห์ออนไลน์ (OLAP) สำหรับการวิเคราะห์เชิงโต้ตอบของข้อมูลหลายมิติที่มีความละเอียดต่างกัน ซึ่งอำนวยความสะดวกในการสรุปข้อมูลและการทำเหมืองข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ มีฟังก์ชันการขุดข้อมูลหลายอย่าง รวมถึงการเชื่อมโยง การจำแนก การทำนาย และการจัดกลุ่มเข้ากับการดำเนินการ OLAP เพื่อสร้างการขุดเชิงโต้ตอบของความรู้ในระดับต่างๆ ของนามธรรม

ให้เราดูการเปรียบเทียบระหว่าง Data Mining และ Data Warehouse