データマイニングとデータウェアハウスの違い

データマイニングデータウェアハウジング グローバルまたは国家レベルでの認知を得ようとしている組織にとって、2 つの重要なプロセスです。どちらのテクノロジーも、データ詐欺を防ぎ、管理統計とランキングを改善するのに役立ちます。データ マイニングは、データ ウェアハウジング フェーズで収集されたデータに基づいて重要なパターンを検出するために使用されます。データ マイニングとデータ ウェアハウジングはどちらも一部と見なされますが、 データ分析、それらはさまざまな方法で機能します。この記事では、2 つの違いと、一方が他方なしで存在できるかどうかについて説明します。

データマイニングとデータウェアハウスの違い

データマイニングとデータウェアハウスの違い

データマイニング

大規模なデータ セットを調べてパターンを見つけることを含むデータ マイニングは、マーケティング、金融、エンジニアリングなどのさまざまな分野で使用されるデータ サイエンスのサブセットです。データ マイニングは、手動または自動化されたシステムを使用して実行できます。また、Hadoop などのオープン ソース ソフトウェア フレームワークを使用すると、データを保存、アクセス、および管理できます。

データ マイニングでは、人工知能ソフトウェアを使用して大量のデータを調べます。機械学習アルゴリズムを使用して経時的な販売データを分析し、データのパターンを見つけます。次に、これらのパターンに基づいて将来の出来事を予測しました。

機械学習アルゴリズムは複雑ですが、モデルのデプロイは、アルゴリズムのトレーニングに比べて単純なプロセスです。モデルの展開には、たとえば、モデルを別の形式に変換して目的のマシンにロードすることが含まれます。

多くの一般的な機械学習アルゴリズムは転移学習を使用しています。これは、モデルを任意のシステムに展開できることを意味します。継続的な展開により、デバイスは新しいスキーマごとにスキーマとそのスキーマを再学習できます。

ますます多くの業界が、データ マイニング機能を使用する方法を探しています。データ マイニングは、データの準備、モデルの構築、検証、展開の 3 つのフェーズで構成されます。これらの機能により、情報を収集および分析して、より適切な意思決定とポリシーを作成できます。

ユーザー情報を記録して分析する企業もあれば、データ マイニング機能を使用して傾向を分析する企業もあります。たとえば、一部の企業は、ユーザーからデータをマイニングして、販売する製品を決定することを決定する場合があります。

データをマイニングしてトレンドを分析することで、どの製品が人気があるかを確認し、顧客のニーズを満たすためにさらに多くの製品を作ることができます。データ マイニング機能は、データを収集して分析する優れた方法です。

データウェアハウジング

データ ウェアハウスはデータを 1 か所に格納して、より多くの人がアクセス、共有、使用できるようにします。データ ウェアハウスは、リレーショナル データベース管理システム (RDBMS) に基づいています。データをテーブルに構造化し、ユーザーが簡単にクエリできるように設計されています。

データ ウェアハウスには、会社に関するすべての関連ビジネス情報が格納されます。たとえば、顧客の名前と住所、各注文の製品情報、月間売上高などです。

良い例は Google Search Console で、ウェブサイトのパフォーマンスを多面的に分析できます。これらのディメンションには、トラフィック ソース、ユーザーの行動パターンなどが含まれます。

RDBMS は、テーブル内の各行に対するすべての変更を追跡します。いずれかのテーブルで編集を行ったり、新しいレコードを挿入したりすると、他のすべてのコピーにそれらの変更が自動的に反映されます。

データ ウェアハウスには主に 3 つのタイプがあり、それぞれに独自の機能があります。

  1. 営業部門とマーケティング部門が使用 データマート 顧客やレビュアーなどの情報源からデータを収集するため。
  2. エンタープライズ データ ウェアハウスは、組織内のすべての部門を結合する集中データベースです。それらは意思決定支援システムの中心にあります。
  3. オペレーショナル データ ストアにはユーザー データが含まれており、頻繁に更新されます。彼らは従業員のために働いています。

データマイニングとデータウェアハウスの違い

結論

この記事をお読みいただき、ありがとうございます。データ マイニングとデータ ウェアハウジングの違いをよりよく理解していただくために、この記事が役立つことを願っています。データ マイニングとデータ ウェアハウジングについて詳しく知りたい場合は、次のサイトにアクセスすることをお勧めします。 Gudu SQLFlow 詳細については。

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