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Diferença entre Data Mining e Data Warehousing

Data Mining e Data Warehousing são usados ​​para manter inteligência de negócios e permitir a tomada de decisões. Mas tanto a mineração de dados quanto o armazenamento de dados têm diferentes aspectos de operação nos dados de uma empresa. Por um lado, o data warehouse é um ambiente em que os dados de uma empresa são coletados e armazenados de forma agregada e resumida. Por outro lado, a mineração de dados é um processo; que aplicam algoritmos para extrair conhecimento dos dados que você nem sabe que existem no banco de dados.

Vamos verificar a diferença entre data mining e data warehousing com a ajuda de um gráfico de comparação mostrado abaixo.

Gráfico de comparação

Base para comparaçãoMineração de dadosArmazenamento de dados
BasicA mineração de dados é um processo para recuperar ou extrair dados significativos do banco de dados / data warehouse.O data warehouse é um repositório no qual as informações de várias origens são armazenadas em um único esquema.

Definição de Data Mining

A Mineração de Dados é um processo para descobrir o Conhecimento, que você nunca esperou que existisse em seu banco de dados . Usando a ferramenta de consulta tradicional, você só pode recuperar as informações conhecidas dos dados. Mas, a mineração de dados fornece a você a maneira de recuperar informações ocultas dos dados . A mineração de dados extrai informações significativas do banco de dados que podem ser usadas para a tomada de decisões .

A descoberta de conhecimento em bancos de dados, referida como KDD, exibe relação e padrão . O relacionamento pode estar entre dois ou mais objetos diferentes, entre atributos do mesmo objeto. O padrão é outro resultado da mineração de dados que mostra a sequência regular e inteligível de informações que ajuda na tomada de decisões.

As etapas envolvidas no KDD, ou seja, Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados podem ser resumidas como primeiro, seleção do conjunto de dados no qual a mineração de dados deve ser executada. Em seguida, está o pré-processamento, que envolve a remoção de dados inconsistentes. Em seguida, vem a transformação de dados em que os dados são transformados no formato apropriado para mineração de dados. Em seguida, a mineração de dados, aqui, os algoritmos de mineração de dados são aplicados aos dados. E finalmente, interpretação e avaliação que envolvem extrair a relação ou padrão entre os dados.

A mineração de dados se ajusta bem ao ambiente de data warehouse que armazenou dados de maneira agregada e resumida. Como fica fácil de minerar os dados no data warehouse

Definição de Data Warehousing

O Data Warehouse é um local central onde as informações coletadas de várias origens são armazenadas em um único esquema unificado . Os dados são inicialmente reunidos, diferentes fontes de empresas são limpas e transformadas e armazenadas em um data warehouse. Depois que os dados são inseridos em um data warehouse, eles permanecem lá por um longo período e podem ser acessados ​​ao longo do tempo.

O Data Warehouse é uma mistura perfeita de tecnologias como modelagem de dados, aquisição de dados, gerenciamento de dados, gerenciamento de metadados, gerenciamento de lojas de ferramentas de desenvolvimento . Todas essas tecnologias suportam funções como extração de dados, transformação de dados, armazenamento de dados, fornecimento de interfaces de usuário para acessar os dados .

O data warehouse não é um produto ou software, é um ambiente informativo, que fornece informações como uma visão integrada de uma empresa. Você pode acessar os dados atuais e históricos da empresa, o que ajuda na tomada de decisões. Suporta transações feitas para tomada de decisões sem afetar os sistemas operacionais. É um recurso flexível para obter informações estratégicas.

Principais diferenças entre mineração de dados e data warehousing

  1. Há uma diferença básica que separa a mineração de dados e o armazenamento de dados, que é a extração de dados, um processo de extração de dados significativos do grande banco de dados ou do data warehouse. No entanto, o data warehouse fornece um ambiente no qual os dados são armazenados de forma integrada, o que facilita a mineração de dados para extrair dados com mais eficiência.

Conclusão:

A mineração de dados só pode ser feita quando há um grande banco de dados bem integrado, ou seja, o data warehouse. Portanto, o data warehouse deve ser concluído antes da mineração de dados. O data warehouse deve ter informações de forma bem integrada para que a mineração de dados possa extrair o conhecimento de maneira eficiente.

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