{"id":5430,"date":"2022-08-10T08:04:47","date_gmt":"2022-08-10T16:04:47","guid":{"rendered":"https:\/\/www.gudusoft.com\/?p=5430"},"modified":"2022-09-17T14:08:12","modified_gmt":"2022-09-17T22:08:12","slug":"data-mining-and-data-warehousing","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/data-mining-und-data-warehousing\/","title":{"rendered":"Unterschied zwischen Data Mining und Data Warehousing"},"content":{"rendered":"

Unterschied zwischen Data Mining und Data Warehousing<\/h2>\n

Datengewinnung<\/a><\/strong> Und Data Warehousing<\/a><\/strong> sind zwei wesentliche Prozesse f\u00fcr jedes Unternehmen, das auf globaler oder nationaler Ebene Anerkennung erlangen m\u00f6chte. Beide Technologien helfen, Datenbetrug zu verhindern und Managementstatistiken und Rankings zu verbessern. Data Mining wird eingesetzt, um signifikante Muster zu erkennen, indem die w\u00e4hrend der Data-Warehousing-Phase gesammelten Daten genutzt werden. Obwohl Data Mining und Data Warehousing beide als Teil von Datenanalyse<\/a><\/strong>, sie funktionieren auf unterschiedliche Weise. In diesem Artikel untersuchen wir die Unterschiede zwischen den beiden und ob das eine ohne das andere existieren kann.<\/p>\n

\"Unterschied

Unterschied zwischen Data Mining und Data Warehousing<\/p><\/div>\n

Datengewinnung<\/h3>\n

Data Mining, also die Analyse gro\u00dfer Datens\u00e4tze und die Erkennung von Mustern, ist ein Teilgebiet der Datenwissenschaft und wird in verschiedenen Bereichen wie Marketing, Finanzen und Ingenieurwesen eingesetzt. Data Mining kann manuell oder mithilfe automatisierter Systeme erfolgen. Open-Source-Software-Frameworks wie Hadoop erm\u00f6glichen die Speicherung, den Zugriff und die Verwaltung Ihrer Daten.<\/p>\n

Data Mining nutzt Software f\u00fcr k\u00fcnstliche Intelligenz, um gro\u00dfe Datenmengen zu analysieren. Mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens werden Verkaufsdaten im Zeitverlauf analysiert, um Muster in den Daten zu erkennen. Auf Grundlage dieser Muster werden dann Vorhersagen \u00fcber zuk\u00fcnftige Ereignisse getroffen.<\/p>\n

Trotz der Komplexit\u00e4t von Machine-Learning-Algorithmen ist die Modellbereitstellung im Vergleich zum Algorithmustraining ein einfacher Prozess. Die Bereitstellung eines Modells umfasst beispielsweise die Konvertierung des Modells in ein anderes Format und das Laden auf die vorgesehene Maschine.<\/p>\n

Viele g\u00e4ngige Machine-Learning-Algorithmen nutzen Transferlernen. Das bedeutet, dass Sie das Modell auf jedem System bereitstellen k\u00f6nnen. Durch kontinuierliche Bereitstellung kann das Ger\u00e4t das Schema und sein Schema f\u00fcr jedes neue Schema neu erlernen.<\/p>\n

Immer mehr Branchen suchen nach M\u00f6glichkeiten, Data-Mining-Funktionen zu nutzen. Data Mining umfasst drei Phasen: Datenaufbereitung, Modellerstellung, Validierung und Bereitstellung. Diese Funktionen erm\u00f6glichen das Sammeln und Analysieren von Informationen, um bessere Entscheidungen und Strategien zu treffen.<\/p>\n

Manche Unternehmen erfassen und analysieren Benutzerinformationen, w\u00e4hrend andere Data-Mining-Funktionen zur Trendanalyse nutzen. Manche Unternehmen nutzen beispielsweise Benutzerdaten, um zu bestimmen, welche Produkte sie verkaufen sollten.<\/p>\n

Durch Datenanalyse und Trendanalyse k\u00f6nnen sie erkennen, welche Produkte beliebt sind, und mehr davon produzieren, um sicherzustellen, dass sie den Kundenbed\u00fcrfnissen entsprechen. Data-Mining-Funktionen eignen sich hervorragend zum Sammeln und Analysieren von Daten.<\/p>\n

Data Warehousing<\/h3>\n

Ein Data Warehouse speichert Daten an einem Ort, sodass mehrere Personen darauf zugreifen, sie teilen und nutzen k\u00f6nnen. Das Data Warehouse basiert auf einem relationalen Datenbankmanagementsystem (RDBMS). Es strukturiert Daten in Tabellen und erleichtert Benutzern die Abfrage.<\/p>\n

In einem Data Warehouse werden alle relevanten Gesch\u00e4ftsinformationen Ihres Unternehmens gespeichert. Beispielsweise Name und Adresse des Kunden, Produktinformationen zu jeder Bestellung oder monatliche Umsatzzahlen.<\/p>\n

Ein gutes Beispiel ist die Google Search Console, mit der Sie die Leistung Ihrer Website anhand mehrerer Dimensionen analysieren k\u00f6nnen. Zu diesen Dimensionen geh\u00f6ren Traffic-Quellen, Nutzerverhalten und mehr.<\/p>\n

Das RDBMS verfolgt alle \u00c4nderungen an jeder Tabellenzeile. Wenn Sie \u00c4nderungen vornehmen oder neue Datens\u00e4tze in einer der Tabellen einf\u00fcgen, werden diese \u00c4nderungen automatisch in allen anderen Kopien \u00fcbernommen.<\/p>\n

Es gibt drei Haupttypen von Data Warehouses, jeder mit seinen eigenen, spezifischen Funktionen:<\/p>\n

    \n
  1. Vertriebs- und Marketingabteilungen nutzen Data Marts<\/strong><\/a> um Daten aus Quellen wie Kunden und Rezensenten zu sammeln.<\/li>\n
  2. Ein Enterprise Data Warehouse ist eine zentrale Datenbank, die alle Abteilungen einer Organisation vereint. Sie bildet das Herzst\u00fcck von Entscheidungsunterst\u00fctzungssystemen.<\/li>\n
  3. Der operative Datenspeicher enth\u00e4lt Benutzerdaten und wird h\u00e4ufig aktualisiert. Sie arbeiten f\u00fcr Mitarbeiter.<\/li>\n<\/ol>\n

    Unterschied zwischen Data Mining und Data Warehousing<\/h3>\n

    \"\"<\/p>\n

    \"\"<\/p>\n

    Abschluss<\/h3>\n

    Vielen Dank f\u00fcr das Lesen unseres Artikels. Wir hoffen, er hilft Ihnen, den Unterschied zwischen Data Mining und Data Warehousing besser zu verstehen. Wenn Sie mehr \u00fcber Data Mining und Data Warehousing erfahren m\u00f6chten, besuchen Sie bitte: Gudu SQLFlow<\/a><\/strong> f\u00fcr weitere Informationen.<\/p>\n

    Als einer der\u00a0die besten Datenherkunftstools<\/a><\/strong>\u00a0Gudu SQLFlow ist ab 2022 auf dem Markt erh\u00e4ltlich und kann nicht nur SQL-Skriptdateien analysieren, sondern auch Datenherkunft<\/a><\/strong>, und f\u00fchren Sie eine visuelle Anzeige durch, erm\u00f6glichen Sie Benutzern aber auch, die Datenherkunft im CSV-Format bereitzustellen und eine visuelle Anzeige durchzuf\u00fchren.\u00a0(Ver\u00f6ffentlicht von Ryan am 10. August 2022)<\/strong><\/p>\n<\/div><\/div><\/div>