データマイニングとデータウェアハウスの違いは何ですか？

データマイニング

データマイニングは、統計的および数学的手法を含むパターン認識技術を使用して、リポジトリに保存された大量のデータを転送することにより、有用な新しい相関関係、パターン、および傾向を見つけるプロセスです。事実に基づくデータセットを分析して、疑わしい関係を発見し、論理的でデータ所有者に役立つ新しい方法でレコードを要約します。

データマイニングでは、データの隠されたパターンが複数のカテゴリに従って考慮され、有用なデータになります。このデータは、データウェアハウスを含む領域で分析のために集められ、データマイニングアルゴリズムが実行されます。このデータは、価値を削減し、収益を増やす効果的な意思決定の作成を容易にします。

データマイニングは、これまで知られていなかった潜在的に有用なデータが膨大な量の情報から抽出される重要な方法です。データマイニングプロセスにはいくつかのコンポーネントが含まれており、これらのコンポーネントはデータマイニングシステム構造を構成します。

データウェアハウス

データウェアハウジングは、主にさまざまなソースからデータを収集および管理して、ビジネスに有意義なビジネス洞察を与えるために使用される手法です。データウェアハウスは、管理上の意思決定をサポートするように特別に設計されています。

簡単に言うと、データウェアハウスは、組織の運用データベースから独立して維持されるデータベースを定義します。データウェアハウスシステムは、複数のアプリケーションシステムの統合を可能にします。分析用の統合された履歴情報の強固なプラットフォームを提供することにより、データ処理を提供します。

データウェアハウスは、データを多次元空間で一般化および一元化します。データウェアハウスの構築には、データクリーニング、データ統合、データ変換が含まれ、データマイニングの重要な前処理ステップと見なすことができます。

さまざまな粒度の多次元データをインタラクティブに分析するためのオンライン分析処理（OLAP）ツールを提供し、効果的なデータの一般化とデータマイニングを促進します。関連付け、分類、予測、クラスタリングなど、いくつかのデータマイニング機能をOLAP操作と統合して、さまざまな抽象化レベルで知識のインタラクティブなマイニングを構築できます。

データマイニングとデータウェアハウスの比較を見てみましょう。