Diferença entre mineração de dados e armazenamento de dados

Mineração de dados e armazenamento de dados são dois processos essenciais para qualquer organização que busca obter reconhecimento em nível global ou nacional. Ambas as tecnologias ajudam a prevenir fraudes de dados e melhorar as estatísticas e classificações de gerenciamento. A mineração de dados é usada para detectar padrões significativos, confiando nos dados coletados durante a fase de armazenamento de dados. Embora a mineração de dados e o armazenamento de dados sejam considerados parte de análise de dados, eles funcionam de maneiras diferentes. Neste artigo, exploraremos as diferenças entre os dois e se um pode existir sem o outro.

Diferença entre mineração de dados e armazenamento de dados

Mineração de dados

A mineração de dados, que envolve olhar para grandes conjuntos de dados e encontrar padrões, é um subconjunto da ciência de dados usada em vários campos, incluindo marketing, finanças e engenharia. A mineração de dados pode ser feita manualmente ou usando sistemas automatizados, e frameworks de software de código aberto como Hadoop permitem que você armazene, acesse e gerencie seus dados.

A mineração de dados usa software de inteligência artificial para analisar grandes quantidades de dados. Ela usa algoritmos de aprendizado de máquina para analisar dados de vendas ao longo do tempo para encontrar padrões nos dados. Eles então fizeram previsões sobre eventos futuros com base nesses padrões.

Apesar da complexidade dos algoritmos de machine learning, a implantação de modelos é um processo simples comparado ao treinamento de algoritmos. Implantar um modelo envolve, por exemplo, transformar o modelo em um formato diferente e carregá-lo na máquina pretendida.

Muitos algoritmos populares de machine learning usam aprendizado de transferência. Isso significa que você pode implementar o modelo em qualquer sistema. A implementação contínua permite que o dispositivo reaprenda o esquema e seu esquema para cada novo esquema.

Mais e mais indústrias estão buscando maneiras de usar capacidades de mineração de dados. A mineração de dados consiste em três fases: preparação de dados, construção de modelos, validação e implantação. Essas capacidades permitem que informações sejam coletadas e analisadas para tomar melhores decisões e políticas.

Algumas empresas registram e analisam informações de usuários, enquanto outras usam recursos de mineração de dados para analisar tendências. Por exemplo, algumas empresas podem decidir minerar dados de usuários para determinar quais produtos devem vender.

Ao minerar dados e analisar tendências, eles podem ver quais produtos são populares e fazer mais para garantir que atendam às necessidades do cliente. Os recursos de mineração de dados são uma ótima maneira de coletar e analisar dados.

Armazenamento de dados

Um data warehouse armazena dados em um só lugar para que mais pessoas possam acessá-los, compartilhá-los e usá-los. O data warehouse é baseado em um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS). Ele é projetado para estruturar dados em tabelas e facilitar a consulta dos usuários.

Um data warehouse armazena todas as informações comerciais relevantes sobre sua empresa. Por exemplo, o nome e endereço do cliente, informações do produto para cada pedido que ele faz ou números de vendas mensais.

Um bom exemplo é o Google Search Console, que permite que você analise o desempenho do seu site em várias dimensões. Essas dimensões incluem fontes de tráfego, padrões de comportamento do usuário e muito mais.

O RDBMS rastreia todas as alterações em cada linha da tabela. Se você fizer edições ou inserir novos registros em uma das tabelas, todas as outras cópias refletirão automaticamente essas alterações.

Existem três tipos principais de data warehouses, cada um com seus próprios recursos distintos:

1. Os departamentos de vendas e marketing usam data marts para coletar dados de fontes como clientes e revisores.
2. Um Enterprise Data Warehouse é um banco de dados centralizado que combina todos os departamentos dentro de uma organização. Eles estão no coração dos sistemas de suporte à decisão.
3. O armazenamento de dados operacionais contém dados do usuário e é atualizado frequentemente. Eles trabalham para os funcionários.

Diferença entre mineração de dados e armazenamento de dados

Conclusão

Obrigado por ler nosso artigo e esperamos que ele possa ajudá-lo a ter um melhor entendimento da diferença entre mineração de dados e data warehousing. Se você quiser saber mais sobre mineração de dados e data warehousing, gostaríamos de aconselhá-lo a visitar Gudu SQLFlow para maiores informações.

Como um dos melhores ferramentas de linhagem de dados disponível no mercado em 2022, o Gudu SQLFlow pode não apenas analisar arquivos de script SQL, obter linhagem de dados, e executar exibição visual, mas também permitir que os usuários forneçam linhagem de dados em formato CSV e executem exibição visual. (Publicado por Ryan em 10 de agosto de 2022)