Mis on andmeladu?
Andmeladu on tehnika mitmesugustest allikatest pärit andmete kogumiseks ja haldamiseks, et pakkuda sisukat äriteavet. See on tehnoloogia ja komponentide segu, mis võimaldab andmeid strateegiliselt kasutada.
Andmehoidla on ettevõtte suure hulga teabe elektrooniline salvestamine, mis on mõeldud päringute ja analüüside jaoks tehingute töötlemise asemel. See on protsess, mille käigus muudetakse andmed infoks ja tehakse kasutajatele analüüsimiseks kättesaadavaks.
Mis on andmekaevandus?
Andmekaevandus otsib tohututest andmekogumitest varjatud, kehtivaid ja potentsiaalselt kasulikke mustreid. Andmekaevandamise eesmärk on andmete hulgas aimata / varem tundmatuid seoseid.
See on multidistsiplinaarne oskus, mis kasutab masinõpet, statistikat, tehisintellekti ja andmebaaside tehnoloogiat.
Andmekaevanduse kaudu saadud teadmisi saab kasutada turunduse, pettuste avastamise ja teadusliku avastamise jaoks jne.
PÕHISED erinevused
- Andmekaevandamist peetakse andmete eraldamise protsessiks suurtest andmekogumitest, andmehoidla on aga kõigi asjakohaste andmete koondamine.
- Andmekaevandamine on tundmatute andmemustrite analüüsimise protsess, samas kui andmehoidla on andmete kogumise ja haldamise tehnika.
- Andmekaevandust teevad tavaliselt ärikasutajad inseneride abiga, samas kui andmeladu on protsess, mis peab toimuma enne andmete kaevandamist
- Andmekaevandamine võimaldab kasutajatel esitada keerukamaid päringuid, mis suurendaksid töökoormust, samas kui andmeladu on keeruline juurutada ja hooldada.
- Andmekaevandamine aitab luua soovituslikke mustreid olulistest teguritest, näiteks klientide ostuharjumustest, samas kui andmeladu on kasulik operatiivsetes ärisüsteemides, näiteks CRM-süsteemides, kui ladu on integreeritud.
Data Mining Vs Data Warehouse: peamised erinevused
| Andmete kaevandamine | Andmeladu |
| Andmekaevandamine on tundmatute andmemustrite analüüsimise protsess. | Andmeladu on andmebaasisüsteem, mis on mõeldud tehingute asemel analüütiliseks. |
| Andmekaevandus on meetod suurte andmehulkade võrdlemiseks õigete mustrite leidmisega. | Andmeladu on meetod erinevatest allikatest pärit andmete koondamiseks ühte ühisesse hoidlasse. |
| Andmekaevandust teevad tavaliselt ärikasutajad inseneride abiga. | Andmehoidla on protsess, mis peab toimuma enne andmete kaevandamist. |
| Andmekaevandamist peetakse andmete eraldamise protsessiks suurtest andmekogumitest. | Teiselt poolt on andmehoidla kõigi asjakohaste andmete koondamise protsess. |
| Andmekaevandamise tehnikate üks olulisemaid eeliseid on süsteemis esinevate vigade avastamine ja tuvastamine. | Üks Data Warehouse'i plussidest on võime järjepidevalt värskendada. Seetõttu sobib see ideaalselt ettevõtte omanikule, kes soovib parimaid ja uusimaid funktsioone. |
| Andmekaevandamine aitab luua oluliste tegurite sugestiivseid mustreid. Nagu klientide, toodete, müügi ostuharjumused. Selleks, et ettevõtted saaksid toimimises ja tootmises vajalikke kohandusi teha. | Andmelao lisab operatiivsetele ärisüsteemidele, näiteks CRM-süsteemidele, lisaväärtust, kui ladu on integreeritud. |
| Andmekaevandamise tehnikad pole kunagi 100% täpsed ja võivad teatud tingimustel põhjustada tõsiseid tagajärgi. | Andmelaos on suur tõenäosus, et organisatsiooni analüüsiks vajalikke andmeid ei pruugi lattu integreerida. See võib kergesti põhjustada teabe kaotuse. |
| Organisatsioonide andmete kaevandamise põhjal kogutud teavet saab inimrühma vastu väärkasutada. | Andmelaod on loodud tohutu IT-projekti jaoks. Seetõttu hõlmab see suurt hooldussüsteemi, mis võib mõjutada keskmise ja väikese suurusega organisatsioonide tulusid. |
| Pärast edukaid esialgseid päringuid võivad kasutajad küsida keerukamaid päringuid, mis suurendaksid töökoormust. | Andmeladu on keeruline juurutada ja hooldada. |
| Organisatsioonid saavad sellest analüüsivahendist kasu, varustades asjakohast ja kasutatavat teadmistepõhist teavet. | Andmelaos hoitakse suures koguses ajaloolisi andmeid, mis aitavad kasutajatel analüüsida tuleviku prognoosimiseks erinevaid ajaperioode ja suundumusi. |
| Organisatsioonid peavad kulutama palju oma ressursse koolituse ja rakendamise eesmärgil. Pealegi töötavad andmekaevandustööriistad erineval viisil, kuna nende kujundamisel kasutatakse erinevaid algoritme. | Andmelaos koondatakse andmed mitmest allikast. Andmed tuleb puhastada ja teisendada. See võib olla väljakutse. |
| Andmekaevandamismeetodid on kulutõhusad ja tõhusad võrreldes teiste statistiliste andmete rakendustega. | Andmelao ülesanne on lihtsustada igat tüüpi äriandmeid. Suurem osa kasutaja poolt tehtavast tööst on algandmete sisestamine. |
| Andmekaevandamise tehnikate teine kriitiline eelis on vigade tuvastamine, mis võivad põhjustada kaotusi. Kogutud andmeid võiks kasutada müügi languse tuvastamiseks. | Andmeladu võimaldab kasutajatel pääseda kriitilistele andmetele juurde allikate arvust ühes kohas. Seetõttu säästab see kasutaja aega andmete hankimisel mitmest allikast. |
| Andmekaevandamine aitab luua andmestruktuuridele tuginevaid rakendatavaid strateegiaid. | Kui sisestate mis tahes teabe andmelao süsteemi, siis tõenäoliselt ei kao need andmed enam jälgi. Peate tegema kiire otsingu, aitama teil leida õiget statistilist teavet. |
Miks kasutada andmeladu?
Mõned kõige olulisemad põhjused andmelao kasutamiseks on:
- Integreerib palju andmeallikaid ja aitab vähendada tootmissüsteemi stressi.
- Optimeeritud andmed lugemisjuurdepääsu ja järjestikuste ketaskannete jaoks.
- Andmehoidla aitab andmeid kaitsta allikasüsteemi täienduste eest.
- Võimaldab kasutajatel põhiandmehaldust teostada.
- Parandage andmete kvaliteeti allikasüsteemides.
Miks kasutada andmekaevandust?
Mõned olulisemad põhjused andmekaevanduse kasutamiseks on:
- Määrake andmete asjakohasus ja seosed. Kasutage seda teavet tulusate teadmiste loomiseks
- Ettevõte saab kiiresti teha teadlikke otsuseid
- Aitab teada saada toidupoodides ebatavalisi ostumustreid.
- Optimeerige veebisaidi äri, pakkudes igale külastajale kohandatud pakkumisi.
- Aitab mõõta kliendi reageerimisprotsente äriturunduses.
- Uute kliendigruppide loomine ja hooldamine turunduseesmärkidel.
- Ennustage klientide defekte, näiteks kliendid, kes lähiajal tõenäolisemalt üle lähevad teise tarnija juurde.
- Tehke vahet kasumlikel ja kahjumlikel klientidel.
- Tuvastage igasugune kahtlane käitumine osana pettuste avastamise protsessist.