データマイニングとデータウェアハウジングの違い

この投稿では、データマイニングとデータウェアハウジングの違いを理解します。

データマイニング

• これは、データパターンを決定するために使用されるプロセスです。

• これは、一連のデータから有用なデータを抽出するための一般的な方法として理解できます。

• このプロセスでは、データが繰り返し分析されます。

• 意味のあるデータを抽出するために、ビジネス起業家やエンジニアによって行われます。

• データ内のパターンを識別するためのパターン認識を含む多くの手法を使用しています。

• システムで発生する可能性のある不要なエラーを検出するのに役立ちます。

• 他の統計データ処理技術と比較して費用対効果が高いです。

• 現実の世界では理想的なものはないため、完全に正確ではありません。

データウェアハウジング

• これは、分析を実行するように設計されたデータベースシステムです。

• 関連するすべてのデータを1つのモジュールに結合します。

• データウェアハウジングのプロセスはエンジニアによって行われます。

• ここでは、データは定期的に保存されます。

• このプロセスでは、データが抽出され、レポートを作成しやすい場所に保存されます。

• 定期的に更新されます。

• これが、最新の状態を維持するために大手企業で使用されている理由です。

• ビジネス向けのあらゆる種類のデータを簡素化するのに役立ちます。

• 分析に必要なデータがデータウェアハウスに統合されていない場合、データが失われる可能性があります。

• ユーザーが傾向と季節性を分析してさらに予測するのに役立つ大量の履歴データを保存します。