Unterschied zwischen Data Mining und Data Warehouse

Was ist Data Warehouse?

Ein Data Warehouse ist eine Technik zum Sammeln und Verwalten von Daten aus verschiedenen Quellen, um aussagekräftige Geschäftsinformationen bereitzustellen. Es ist eine Mischung aus Technologien und Komponenten, die die strategische Nutzung von Daten ermöglicht.

Data Warehouse ist die elektronische Speicherung einer großen Menge von Informationen durch ein Unternehmen, die für die Abfrage und Analyse anstelle der Transaktionsverarbeitung ausgelegt ist. Es ist ein Prozess, bei dem Daten in Informationen umgewandelt und Benutzern zur Analyse zur Verfügung gestellt werden.

Was ist Data Mining?

Data Mining sucht nach versteckten, gültigen und potenziell nützlichen Mustern in großen Datenmengen. Beim Data Mining geht es darum, unerwartete / bisher unbekannte Beziehungen zwischen den Daten zu entdecken.

Es ist eine multidisziplinäre Fähigkeit, die maschinelles Lernen, Statistik, KI und Datenbanktechnologie verwendet.

Die über Data Mining gewonnenen Erkenntnisse können für Marketing, Betrugserkennung und wissenschaftliche Entdeckung usw. verwendet werden.

SCHLÜSSELUNTERSCHIED

Data Mining wird als ein Prozess zum Extrahieren von Daten aus großen Datenmengen betrachtet, während ein Data Warehouse der Prozess zum Zusammenführen aller relevanten Daten ist.
Beim Data Mining werden unbekannte Datenmuster analysiert, während bei einem Data Warehouse Daten erfasst und verwaltet werden.
Data Mining wird normalerweise von Geschäftsbenutzern mit Unterstützung von Ingenieuren durchgeführt, während Data Warehousing ein Prozess ist, der durchgeführt werden muss, bevor Data Mining stattfinden kann
Mit Data Mining können Benutzer kompliziertere Abfragen stellen, die die Arbeitslast erhöhen würden, während die Implementierung und Wartung von Data Warehouse kompliziert ist.
Data Mining hilft dabei, suggestive Muster wichtiger Faktoren wie der Kaufgewohnheiten von Kunden zu erstellen, während Data Warehouse für betriebliche Geschäftssysteme wie CRM-Systeme nützlich ist, wenn das Warehouse integriert ist.

Data Mining gegen Data Warehouse: Hauptunterschiede

Data Mining	Data Warehouse
Beim Data Mining werden unbekannte Datenmuster analysiert.	Ein Data Warehouse ist ein Datenbanksystem, das für analytische statt für Transaktionsarbeiten ausgelegt ist.
Data Mining ist eine Methode zum Vergleichen großer Datenmengen, um die richtigen Muster zu finden.	Data Warehousing ist eine Methode zur Zentralisierung von Daten aus verschiedenen Quellen in einem gemeinsamen Repository.
Data Mining wird normalerweise von Geschäftsbenutzern mit Unterstützung von Ingenieuren durchgeführt.	Data Warehousing ist ein Prozess, der stattfinden muss, bevor Data Mining stattfinden kann.
Data Mining wird als ein Prozess zum Extrahieren von Daten aus großen Datenmengen betrachtet.	Auf der anderen Seite werden beim Data Warehousing alle relevanten Daten zusammengefasst.
Einer der wichtigsten Vorteile von Data Mining-Techniken ist die Erkennung und Identifizierung von Fehlern im System.	Einer der Vorteile von Data Warehouse ist die Fähigkeit, konsistent zu aktualisieren. Deshalb ist es ideal für Geschäftsinhaber, die die besten und neuesten Funktionen wünschen.
Data Mining hilft dabei, suggestive Muster wichtiger Faktoren zu erstellen. Wie die Kaufgewohnheiten von Kunden, Produkten, Verkäufen. Damit können Unternehmen die notwendigen Anpassungen in Betrieb und Produktion vornehmen.	Data Warehouse bietet betrieblichen Geschäftssystemen wie CRM-Systemen einen zusätzlichen Mehrwert, wenn das Warehouse integriert wird.
Die Data Mining-Techniken sind niemals 100% genau und können unter bestimmten Bedingungen schwerwiegende Folgen haben.	Im Data Warehouse besteht eine große Wahrscheinlichkeit, dass die Daten, die für die Analyse durch die Organisation erforderlich waren, nicht in das Warehouse integriert werden. Dies kann leicht zu Informationsverlust führen.
Die auf Data Mining von Organisationen gesammelten Informationen können gegen eine Gruppe von Personen missbraucht werden.	Data Warehouses werden für ein großes IT-Projekt erstellt. Daher handelt es sich um ein System mit hohem Wartungsaufwand, das sich auf die Einnahmen mittlerer bis kleiner Unternehmen auswirken kann.
Nach erfolgreichen ersten Abfragen können Benutzer kompliziertere Abfragen stellen, die die Arbeitslast erhöhen würden.	Die Implementierung und Wartung von Data Warehouse ist kompliziert.
Unternehmen können von diesem Analysetool profitieren, indem sie relevante und nutzbare wissensbasierte Informationen bereitstellen.	Das Data Warehouse speichert eine große Menge historischer Daten, mit deren Hilfe Benutzer verschiedene Zeiträume und Trends analysieren können, um zukünftige Vorhersagen treffen zu können.
Unternehmen müssen einen Großteil ihrer Ressourcen für Schulungs- und Implementierungszwecke aufwenden. Darüber hinaus arbeiten Data Mining-Tools aufgrund unterschiedlicher Algorithmen, die in ihrem Design verwendet werden, auf unterschiedliche Weise.	Im Data Warehouse werden Daten aus mehreren Quellen zusammengefasst. Die Daten müssen bereinigt und transformiert werden. Dies könnte eine Herausforderung sein.
Die Data Mining-Methoden sind im Vergleich zu anderen statistischen Datenanwendungen kostengünstig und effizient.	Data Warehouse ist dafür verantwortlich, alle Arten von Geschäftsdaten zu vereinfachen. Der größte Teil der Arbeit des Benutzers besteht in der Eingabe der Rohdaten.
Ein weiterer entscheidender Vorteil von Data Mining-Techniken ist die Identifizierung von Fehlern, die zu Verlusten führen können. Generierte Daten könnten verwendet werden, um einen Drop-In-Verkauf zu erkennen.	Mit Data Warehouse können Benutzer an einem einzigen Ort auf wichtige Daten aus der Anzahl der Quellen zugreifen. Dies spart dem Benutzer Zeit beim Abrufen von Daten aus mehreren Quellen.
Data Mining hilft dabei, umsetzbare Strategien zu generieren, die auf Datenerkenntnissen basieren.	Sobald Sie Informationen in das Data Warehouse-System eingegeben haben, werden Sie diese Daten wahrscheinlich nicht mehr aus den Augen verlieren. Sie müssen eine schnelle Suche durchführen, um die richtigen statistischen Informationen zu finden.

Warum Data Warehouse verwenden?

Einige der wichtigsten Gründe für die Verwendung von Data Warehouse sind:

Integriert viele Datenquellen und hilft, die Belastung eines Produktionssystems zu verringern.
Optimierte Daten für Lesezugriff und aufeinanderfolgende Festplatten-Scans.
Data Warehouse hilft, Daten vor den Upgrades des Quellsystems zu schützen.
Ermöglicht Benutzern die Durchführung der Stammdatenverwaltung.
Verbessern Sie die Datenqualität in Quellsystemen.

Warum Data Mining verwenden?

Einige der wichtigsten Gründe für die Verwendung von Data Mining sind:

Stellen Sie Relevanz und Beziehungen zwischen Daten her. Verwenden Sie diese Informationen, um profitable Erkenntnisse zu generieren
Unternehmen können fundierte Entscheidungen schnell treffen
Hilft, ungewöhnliche Einkaufsmuster in Lebensmittelgeschäften herauszufinden.
Optimieren Sie das Website-Geschäft, indem Sie jedem Besucher individuelle Angebote unterbreiten.
Hilft bei der Messung der Rücklaufquoten von Kunden im Geschäftsmarketing.
Erstellen und Verwalten neuer Kundengruppen für Marketingzwecke.
Prognostizieren Sie Kundenfehler, z. B. welche Kunden in naher Zukunft eher zu einem anderen Lieferanten wechseln.
Unterscheiden Sie zwischen profitablen und unrentablen Kunden.
Identifizieren Sie alle Arten von verdächtigem Verhalten als Teil eines Betrugserkennungsprozesses.