Andmete kaevandamise ja andmete ladustamise erinevus
Sisu
Nii andmete kaevandamist kui ka andmete ladustamist kasutatakse äriteabe hoidmiseks ja otsuste tegemiseks. Kuid mõlemal - nii andmete kaevandamisel kui ka andmete ladustamisel - on ettevõtte andmetega töötamisel erinevad aspektid. Ühelt poolt andmeladu on keskkond, kus ettevõtte andmeid kogutakse ja säilitatakse kokkuvõtlikult ja kokkuvõtlikult. Teisest käest, andmete kaevandamine on protsess; mis rakendavad algoritme teadmiste kaevandamiseks andmetest, mida te isegi ei tea, andmebaasis olemas.
Allpool toodud võrdlusdiagrammi abil uurime andmete kaevandamise ja andmete ladustamise erinevust.
- Võrdlusdiagramm
- Definitsioon
- Peamised erinevused
- Järeldus
Võrdlusdiagramm
| Võrdluse alus | Andmete kaevandamine | Andmete ladustamine |
|---|---|---|
| Põhiline | Andmete kaevandamine on protsess, mille abil saab andmebaasist / andmelaost tähenduslikke andmeid või neid sealt välja tõmmata. | Andmeladu on hoidla, kus mitmest allikast pärinevat teavet hoitakse ühe skeemi alusel. |
Andmete kaevandamise määratlus
Andmekaevandamine on protsess, millesse soovite avasta teadmisi, mida sina pole kunagi oodanud kuni teie andmebaasis olemas. Traditsioonilise päringutööriista abil saate teadaolevat teavet ainult andmetest saada. Kuid andmete kaevandamine pakub teile tee varjatud teabe andmete väljatoomine. Andmekaevandamine eraldab andmebaasist tähendusliku teabe, mida saab kasutada otsuse tegemine.
Teadmiste avastus andmebaasides, mida nimetatakse KDD, eksponaadid suhe ja muster. Seos võib olla kahe või enama erineva objekti vahel, sama objekti atribuutide vahel. Muster on andmehalduse veel üks tulemus, mis näitab regulaarset ja arusaadavat teabejada, mis aitab otsuste tegemisel.
KDD-ga seotud sammud, st teadmiste otsimine andmebaasides, võib kokku võtta esimesena, valik andmekogu, mille abil andmete kaevandamine tuleb läbi viia. Järgmine on eeltöötlus mis hõlmavad vastuoluliste andmete eemaldamist. Siis tuleb andmete teisendamine kus andmed muundatakse andmete kaevandamiseks sobivasse vormi. Järgmine on andmete kaevandamine, siin rakendatakse andmetele kaevandamise algoritme. Ja lõpuks, tõlgendamine ja hindamine mis hõlmavad seose või mustri eraldamist andmetest.
Andmete kaevandamine sobib hästi andmelao keskkonda, kus on andmeid koondatud ja kokkuvõtlikult talletatud. Kuna andmete laos olevate andmete kaevandamine muutub lihtsaks
Andmete ladustamise määratlemine
Andmeladu on keskne koht, kus teave mitmest allikast kogutud andmed salvestatakse ühtse skeemi alla. Esialgu kogutakse andmeid, seejärel puhastatakse ja muundatakse erinevad ettevõtte allikad ning hoitakse neid andmelaos. Kui andmed on andmebaasi sisestatud, jääb see sinna pikaks ajaks ja juurde pääseb ületunnitöödest.
Data Warehouse on täiuslik segu sellistest tehnoloogiatest nagu andmete modelleerimine, andmete hankimine, andmete haldamine, metaandmete haldus, arendusriistade kaupluste haldus. Kõik need tehnoloogiad toetavad selliseid funktsioone nagu andmete eraldamine, andmete teisendamine, andmete salvestamine, kasutajaliideste pakkumine andmetele juurdepääsu saamiseks.
Andmeladu ei ole toode ega tarkvara, see on informatiivne keskkond, mis pakub teavet nagu ettevõtte integreeritud vaade. Juurdepääs ettevõtte praegustele ja ajaloolistele andmetele on abiks otsuste tegemisel. See toetab otsuste tegemiseks tehtud tehinguid ilma operatsioonisüsteeme mõjutamata. See on paindlik ressurss strateegilise teabe saamiseks.
- On üks põhiline erinevus, mis eraldab andmete kaevandamise ja andmete ladustamine, st andmete kaevandamine on tähenduslike andmete kaevandamine suurest andmebaasist või andmelaost. Andmeladu pakub aga keskkonda, kus andmeid säilitatakse integreeritud kujul, mis hõlbustab andmete kaevandamist, et andmeid tõhusamalt eraldada.
Järeldus:
Andmete kaevandamist saab teha ainult siis, kui on olemas hästi integreeritud suur andmebaas, st andmeladu. Seega tuleb andmeladu enne andmete kaevandamist lõpule viia. Andmelaos peab olema teave hästi integreeritud kujul, et andmete kaevandamine saaks teadmisi tõhusalt ammutada.
