Mikä on tietovarasto?
Tietovarasto on tekniikka tietojen keräämiseksi ja hallinnoimiseksi erilaisista lähteistä, jotta saadaan mielekästä tietoa liiketoiminnasta. Se on tekniikoiden ja komponenttien sekoitus, joka sallii tietojen strategisen käytön.
Data Warehouse on yrityksen sähköisen suuren määrän tietojen tallennus, joka on suunniteltu kyselyihin ja analyyseihin tapahtumien käsittelyn sijaan. Se on prosessi, jossa data muunnetaan tiedoksi ja asetetaan käyttäjien saataville analysoitavaksi.
Mikä on tiedonlouhinta?
Tiedonlouhinta etsii piilotettuja, kelvollisia ja mahdollisesti hyödyllisiä malleja valtavista tietojoukoista. Data Mining on kyse epäilyttävien / aiemmin tuntemattomien suhteiden löytämisestä tietojen joukosta.
Se on monialainen taito, joka käyttää koneoppimista, tilastoja, tekoälyä ja tietokantatekniikkaa.
Tiedonlouhinnan kautta saatuja oivalluksia voidaan käyttää markkinointiin, petosten havaitsemiseen ja tieteelliseen löytämiseen jne.
TÄRKEÄ ERO
- Tiedon louhintaa pidetään prosessina tietojen poimimiseksi suurista tietojoukoista, kun taas tietovarasto on prosessi, jossa kaikki asiaankuuluvat tiedot yhdistetään.
- Tiedon louhinta on prosessi, jolla analysoidaan tuntemattomia tietomalleja, kun taas tietovarasto on tekniikka tietojen keräämiseksi ja hallitsemiseksi.
- Tiedonlouhintaa tekevät yleensä yrityskäyttäjät insinöörien avulla, kun taas tietovarastointi on prosessi, jonka on tapahduttava ennen tiedonlouhintaa
- Tiedonlouhinnan avulla käyttäjät voivat kysyä monimutkaisempia kyselyitä, jotka lisäävät työmäärää, kun taas Data Warehouse on monimutkainen toteuttaa ja ylläpitää.
- Tiedonlouhinta auttaa luomaan viitteellisiä malleja tärkeistä tekijöistä, kuten asiakkaiden ostotottumuksista, kun taas Data Warehouse on hyödyllinen operatiivisille liiketoimintajärjestelmille, kuten CRM-järjestelmille, kun varasto on integroitu.
Data Mining Vs Data Warehouse: Keskeiset erot
| Tiedonlouhinta | Tietovarasto |
| Tiedon louhinta on prosessi, jolla analysoidaan tuntemattomia tietomalleja. | Tietovarasto on tietokantajärjestelmä, joka on suunniteltu analyyttiseen sijaan transaktiotyön sijaan. |
| Tiedon louhinta on menetelmä, jolla verrataan suuria tietomääriä oikeiden mallien löytämiseen. | Tietovarastointi on tapa keskittää eri lähteistä peräisin oleva data yhdeksi arkistoksi. |
| Tiedonlouhintaa tekevät yleensä yrityskäyttäjät insinöörien avulla. | Tietovarastointi on prosessi, jonka on tapahduttava ennen tietojen louhintaa. |
| Tiedon louhintaa pidetään prosessina tietojen keräämiseksi suurista tietojoukoista. | Toisaalta tietovarastointi on prosessi, jossa kaikki asiaankuuluvat tiedot yhdistetään. |
| Yksi tiedonlouhintatekniikoiden tärkeimmistä eduista on virheiden havaitseminen ja tunnistaminen järjestelmässä. | Yksi Data Warehousen eduista on sen kyky päivittää jatkuvasti. Siksi se on ihanteellinen yrityksen omistajalle, joka haluaa parhaat ja uusimmat ominaisuudet. |
| Tiedon louhinta auttaa luomaan viittaavia malleja tärkeistä tekijöistä. Kuten asiakkaiden ostotottumukset, tuotteet, myynti. Jotta yritykset voivat tehdä tarvittavat muutokset toiminnassa ja tuotannossa. | Data Warehouse tuo lisäarvoa toimiville liiketoimintajärjestelmille, kuten CRM-järjestelmille, kun varasto on integroitu. |
| Tiedonlouhintatekniikat eivät ole koskaan 100% tarkkoja ja voivat aiheuttaa vakavia seurauksia tietyissä olosuhteissa. | Tietovarastossa on suuri mahdollisuus, että organisaation analyysin edellyttämät tiedot eivät välttämättä integroitu varastoon. Se voi helposti johtaa tietojen menetykseen. |
| Organisaatioiden tiedonlouhinnan perusteella keräämää tietoa voidaan käyttää väärin ihmisryhmää vastaan. | Tietovarastot on luotu valtavalle IT-projektille. Siksi siihen liittyy korkea huoltojärjestelmä, joka voi vaikuttaa keskisuurten ja pienten organisaatioiden tuloihin. |
| Menestyneiden alkukyselyjen jälkeen käyttäjät voivat kysyä monimutkaisempia kyselyitä, jotka lisäävät työmäärää. | Data Warehouse on monimutkainen toteuttaa ja ylläpitää. |
| Organisaatiot voivat hyötyä tästä analyyttisestä työkalusta varustamalla asiaankuuluvaa ja käyttökelpoista tietoon perustuvaa tietoa. | Tietovarasto tallentaa suuren määrän historiallisia tietoja, joiden avulla käyttäjät voivat analysoida erilaisia ajanjaksoja ja trendejä tulevaisuuden ennusteiden tekemiseksi. |
| Organisaatioiden on käytettävä paljon resurssejaan koulutukseen ja toteuttamiseen. Lisäksi tiedonlouhintatyökalut toimivat eri tavoin niiden suunnittelussa käytettyjen eri algoritmien vuoksi. | Tietovarastossa tiedot yhdistetään useista lähteistä. Tiedot on puhdistettava ja muunnettava. Tämä voi olla haaste. |
| Tiedonlouhintamenetelmät ovat kustannustehokkaita ja tehokkaita verrattuna muihin tilastotietosovelluksiin. | Tietovaraston vastuulla on yksinkertaistaa kaiken tyyppisiä yritystietoja. Suurin osa käyttäjän tekemästä työstä on raakatietojen syöttäminen. |
| Toinen kriittinen etu tiedonlouhintatekniikoista on virheiden tunnistaminen, jotka voivat johtaa menetyksiin. Tuotettuja tietoja voitaisiin käyttää myynnin pudotuksen havaitsemiseen. | Tietovaraston avulla käyttäjät voivat käyttää tärkeitä tietoja lähteiden lukumäärästä yhdessä paikassa. Siksi se säästää käyttäjän aikaa hakea tietoja useista lähteistä. |
| Tiedonlouhinta auttaa luomaan datanäkemyksiin perustuvia toimivia strategioita. | Kun olet syöttänyt tietoja tietovarastojärjestelmään, et todennäköisesti menetä näitä tietoja uudelleen. Sinun täytyy suorittaa nopea haku, auttaa sinua löytämään oikeat tilastotiedot. |
Miksi käyttää Data Warehousea?
Joitakin tärkeimpiä syitä tietovaraston käyttöön ovat:
- Integroi monia tietolähteitä ja auttaa vähentämään tuotantojärjestelmään kohdistuvaa stressiä.
- Optimoitu data lukuoikeuksiin ja peräkkäisiin levytarkistuksiin.
- Data Warehouse auttaa suojaamaan tietoja lähdejärjestelmän päivityksiltä.
- Antaa käyttäjien suorittaa perustietojen hallinnan.
- Paranna lähdejärjestelmien tietojen laatua.
Miksi käyttää tiedonlouhintaa?
Joitakin tärkeimpiä syitä tiedonlouhinnan käyttöön ovat:
- Varmista tietojen relevanssi ja suhteet. Käytä näitä tietoja tuottavaan oivallukseen
- Yritykset voivat tehdä tietoon perustuvia päätöksiä nopeasti
- Auttaa selvittämään epätavallisia ostosmalleja ruokakaupoissa.
- Optimoi verkkosivustoliiketoiminta tarjoamalla räätälöityjä tarjouksia jokaiselle kävijälle.
- Auttaa mittaamaan asiakkaiden vastausprosentteja yritysmarkkinoinnissa.
- Uusien asiakasryhmien luominen ja ylläpitäminen markkinointitarkoituksia varten.
- Ennakoi asiakkaan puutteita, joiden mukaan asiakkaat todennäköisemmin vaihtavat toiseen toimittajaan lähitulevaisuudessa.
- Tee ero kannattavien ja kannattamattomien asiakkaiden välillä.
- Tunnista kaikenlainen epäilyttävä käyttäytyminen osana petosten havaitsemista.