Разлика између вађења података и складиштења података
Садржај
Дата Мининг и Складиштење података користе се за пословну интелигенцију и омогућавање доношења одлука. Али обоје, вађење података и складиштење података имају различите аспекте пословања са подацима предузећа. С једне стране складиште података је окружење у којем се подаци предузећа прикупљају и чувају на збирни и сажети начин. Са друге стране, Претрага података је процес; који користе алгоритме за вађење знања из података за које чак и не знате да постоје у бази података.
Испитајмо разлику између вађења података и складиштења података уз помоћ упоредног графикона приказаног доле.
- Упоредни графикон
- Дефиниција
- Кључне разлике
- Закључак
Упоредни графикон
| Основе за поређење | Претрага података | Складиштење података |
|---|---|---|
| Основни | Ископавање података је процес за преузимање или вађење значајних података из базе података / складишта података. | Складиште података је складиште у којем се информације из више извора чувају у оквиру једне шеме. |
Дефиниција Дата Мининг-а
Мининг података је процес за откријте знање, који вам никад очекивано до постоје у вашој бази података. Користећи традиционални алат за упите можете сазнати само познате податке из података. Али, ископавање података омогућава вам пут дохватити скривене информације из података. Ископавање података извлачи значајне информације из базе података за које се може користити одлучивати.
Откривање знања у базама података КДД, експонати однос и образац. Однос може бити између два или више различитих објеката, између атрибута истог објекта. Образац је други исход рударјења података који показује редован и разумљив низ информација који помажу у доношењу одлука.
Кораци укључени у КДД, тј. Откривање знања у базама података могу се сумирати као први, избор скупа података на којима се мора извршити рударење података. Следеће је предобрада који укључују уклањање недоследних података. Онда долази трансформација података где се подаци трансформишу у облик погодан за вађење података. Следеће је Претрага података, овде се алгоритми ископавања података примењују на податке. И коначно, интерпретација и евалуација који укључују вађење односа или обрасца међу подацима.
Ископавање података добро се уклапа у окружење складишта података које похрањују податке на агрегирани и сажети начин. Како постаје лако рударити податке у складишту података
Дефинисање складиштења података
Складиште података је централна локација на којој се налазе информације прикупљени из више извора чувају се у једној јединственој шеми. Подаци се у почетку прикупљају, различити извори предузећа потом се чисте и трансформишу и чувају у складишту података. Једном када се подаци унесу у складиште података, тамо се задржавају дуже време и могу им се приступати прековремено.
Дата Варехоусе је савршен спој технологија попут моделирање података, прикупљање података, управљање подацима, управљање метаподацима, управљање складиштем развојних алата. Све ове технологије подржавају функције попут екстракција података, трансформација података, похрана података, пружање корисничких интерфејса за приступ подацима.
Складиште података није производ или софтвер, то је информационо окружење, које пружа информације попут интегрисаног приказа предузећа. Можете приступити тренутним и историјским подацима предузећа који помажу у доношењу одлука. Подржава трансакције извршене за доношење одлука без утицаја на оперативне системе. То је флексибилан ресурс за добијање стратешких информација.
- Постоји основна разлика која раздваја вађење података и складиштење података, а то је вађење података процес вађења значајних података из велике базе података или складишта података. Међутим, складиште података пружа окружење у којем се подаци чувају у интегрисаном облику који олакшава вађење података ради ефикаснијег извлачења података.
Закључак:
Мининг података може се извршити само ако постоји добро интегрисана велика база података, тј. Складиште података. Дакле, складиште података мора бити попуњено пре копања података. Складиште података мора имати информације у добро интегрисаном облику како би се копањем података могло ефикасно извући знање.
