Rozdiel medzi dolovaním a ukladaním údajov
Údaje sú zhromažďovanie faktov alebo štatistík o konkrétnej doméne. Spracovanie týchto údajov nám poskytuje informácie a informácie o pridávaní obchodných hodnôt alebo o vykonávaní prieskumu. Keď sa zozbierané údaje uložia do skladu na spracovanie, nazýva sa to skladovanie údajov. Aplikácia určitej logiky na údaje uložené v sklade sa nazýva Dolovanie dát. Poďme porozumieť ťažbe dát a skladovaniu údajov podrobne popísaným v tomto príspevku.
Porovnania medzi jednotlivými údajmi medzi ťažbou údajov a skladovaním údajov (infografika)
Ďalej uvádzame prvé 4 porovnania medzi ťažbou údajov a skladovaním údajov
Kľúčové rozdiely medzi ťažbou údajov a skladovaním údajov
Nasleduje rozdiel medzi ťažbou údajov a skladovaním údajov
1.Purpose
Dátový sklad ukladá údaje z rôznych databáz a sprístupňuje ich v centrálnom úložisku. Všetky údaje sa po prijatí z rôznych zdrojov vyčistia, pretože sa líšia schémou, štruktúrou a formátom. Potom je integrovaný a tvorí integrálny a bežne dostupný sklad údajov. Vykonáva sa tak, že pravidelne a systematicky spracúva a ukladá údaje s cieľom usporiadať údaje z rôznych zdrojov.
Dolovanie údajov sa vykonáva na transakčných údajoch alebo aktuálnych údajoch, aby sa získali vedomosti o súčasnom scenári podnikania. Štatistiky generované ako výsledok ťažby poskytujú jasný obraz o trendoch. Tieto trendy možno ilustrovať pomocou nástrojov na podávanie správ.
2.Operations
Operácie dátového skladu: OLAP
Online analytické spracovanie sa vykonáva na údajoch uložených v dátovom sklade.
Rôzne kategórie OLAP sú ROLAP, MOLAP, HOLAP.
• ROLAP: Uloží údaje relačnej databázy na aplikovanie dotazov na uložené údaje.
• MOLAP: Ukladá viacrozmerné údaje. Napr. Pole je možné uložiť a spýtať sa.
• HOLAP: Uloží hybridné údaje. Spravidla sa jedná o spracovanie nespracovaných údajov z viacerých obchodov. Podporuje krájanie, kocky, zhrnutie a rozbalenie operácií pre rýchlejšiu a optimalizovanú ťažbu údajov.
| OLAP (dátový sklad) | Ťažba dát |
| Zhromažďuje údaje a poskytuje súhrnné prehľady o úrovni údajov. | Identifikuje skrytý vzor a poskytuje podrobné informácie. |
| Používa sa na identifikáciu celkového správania sa systému Napr. Celkový zisk dosiahnutý v roku 2018 | Používa sa na identifikáciu správania konkrétneho modulu. Napr .: zisk dosiahnutý vo februárovom mesiaci v roku 2018 |
| Jeho cieľom je ukladať obrovské množstvo údajov. | Jeho cieľom je identifikovať vzory prítomné v údajoch, aby sa poskytli informácie. |
| Používa sa na zlepšenie prevádzkovej efektívnosti. | Používa sa na zlepšenie podnikania a na rozhodovanie. |
| Používa sa pri operáciách podávania správ. | Aplikované v obchodných stratégiách. |
| Prediktívnu analýzu nie je možné vykonať. | Prediktívna analýza je možná. |
Operácia dolovania údajov:
Vo všeobecnosti sa dolovanie údajov uskutočňuje na údajoch ich kompiláciou pomocou niektorých logických operácií. Dosahuje sa to implementáciou algoritmov, ako sú asociačné pravidlá, zoskupovanie a klasifikácia. Používa sa na identifikáciu vzorcov z údajov na identifikáciu výhod a štatistík firmy.
1. Klasifikačná analýza: Používa sa na klasifikáciu údajov do rôznych tried. Analytik údajov klasifikuje údaje na základe získaných poznatkov.
2. Učenie sa o asociácii pravidiel: Používa sa na identifikáciu skrytého vzoru v údajoch na odhalenie správania zákazníkov, zmien v podnikaní a celého procesu prognózovania.
3.Outlier Detection: bezkonkurenčné údaje niekedy ukazujú nejaký vzorec, ktorý môže pomôcť pri zlepšovaní podnikania. Tieto údaje pomáhajú pri zisťovaní identifikácie poruchy, udalosti a podvodu.
4. Clusterová analýza: Stupeň asociácie medzi údajmi je veľmi vysoký a sú zoskupené do rovnakej kategórie alebo skupiny. Dáta s podobným správaním spadnú na rovnaké miesto.
5.Regresná analýza: Proces identifikácie vzťahu medzi údajmi. Všetky tieto údaje možno zhrnúť a získať nejaké nové informácie.
Skladovanie údajov aj dolovanie údajov pomáhajú pri analýze údajov a ich štandardizácii. Zlepšuje výkon systému s nízkou latenciou pri spracovaní dotazov a rýchlejšie generovanie správ.
3.Benefits
| Skladovanie údajov | Ťažba dát |
| Rýchlejší prístup k údajom | Rýchlejšie spracovanie údajov pomocou algoritmov |
| Zvýšený výkon systému | Zvýšená priepustnosť |
| Jednoduchá manipulácia s obrovskými dátami prostredníctvom distribuovaného úložiska | Ľahko generovať správy pre analýzu |
| Integrita dát | Analýza údajov |
Porovnávacia tabuľka dolovania dát v porovnaní s ukladaním údajov
| Skladovanie údajov | Ťažba dát |
| Zhromažďovanie a uchovávanie údajov z rôznych zdrojov. | Analýza vzorcov v zozbieraných údajoch. |
| Údaje sa pravidelne ukladajú | Údaje sa pravidelne analyzujú |
| Veľkosť uložených údajov je obrovská | Ťažba sa vykonáva pomocou vzorkovania údajov |
| Typy: Enterprise Warehouse Data Mart Virtuálne sklady | Typy: Strojové učenie algoritmus vizualizácia Štatistiky. |
Záver - Ťažba údajov vs Skladovanie údajov
• Skladovanie pomáha podniku ukladať údaje. Ťažba pomáha podniku fungovať a prijímať veľké rozhodnutia.
• Skladovanie sa začína od počiatočnej fázy ktoréhokoľvek z projektov, zatiaľ čo ťažba sa vykonáva na základe údajov podľa požiadaviek.
• Skladovanie zaisťuje utajenie údajov, na druhej strane ťažba niekedy vedie k úniku údajov.
• Dostupnosť údajov sa môže líšiť v závislosti od zaťaženia podporovaného skladom; Ťažba nemá problémy s dostupnosťou údajov.
• Zostavovanie údajov vyžaduje špeciálne nástroje na skladovanie údajov.
• Existuje veľa algoritmov na ťažbu údajov, ak má analytik dôkladnú znalosť údajov o efektívnom spracovaní a analýze údajov.
Odporúčaný článok
Toto bol návod na ťažbu údajov verzus skladovanie údajov, ich význam, porovnanie medzi jednotlivými hlavami, kľúčové rozdiely, porovnávacie tabuľky a závery. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -
- Najlepšie veci, ktoré by ste sa mali naučiť o Azure Paas vs Iaas
- Štatistika Vs dolovania dát - ktorá z nich je lepšia
- Kariéra v oblasti skladovania dát
- Dolovanie dát verzus strojové učenie - 10 najlepších vecí, ktoré potrebujete vedieť
- Techniky dolovania dát pre úspešné podnikanie
- Oracle Data Warehousing