{"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\/pt\/mineracao-de-dados-e-armazenamento-de-dados\/","title":{"rendered":"Diferen\u00e7a entre minera\u00e7\u00e3o de dados e armazenamento de dados"},"content":{"rendered":"

Diferen\u00e7a entre minera\u00e7\u00e3o de dados e armazenamento de dados<\/h2>\n

Minera\u00e7\u00e3o de dados<\/a><\/strong> e armazenamento de dados<\/a><\/strong> s\u00e3o dois processos essenciais para qualquer organiza\u00e7\u00e3o que busca obter reconhecimento em n\u00edvel global ou nacional. Ambas as tecnologias ajudam a prevenir fraudes de dados e melhorar as estat\u00edsticas e classifica\u00e7\u00f5es de gerenciamento. A minera\u00e7\u00e3o de dados \u00e9 usada para detectar padr\u00f5es significativos, confiando nos dados coletados durante a fase de armazenamento de dados. Embora a minera\u00e7\u00e3o de dados e o armazenamento de dados sejam considerados parte de an\u00e1lise de dados<\/a><\/strong>, eles funcionam de maneiras diferentes. Neste artigo, exploraremos as diferen\u00e7as entre os dois e se um pode existir sem o outro.<\/p>\n

\"Diferen\u00e7a

Diferen\u00e7a entre minera\u00e7\u00e3o de dados e armazenamento de dados<\/p><\/div>\n

Minera\u00e7\u00e3o de dados<\/h3>\n

A minera\u00e7\u00e3o de dados, que envolve olhar para grandes conjuntos de dados e encontrar padr\u00f5es, \u00e9 um subconjunto da ci\u00eancia de dados usada em v\u00e1rios campos, incluindo marketing, finan\u00e7as e engenharia. A minera\u00e7\u00e3o de dados pode ser feita manualmente ou usando sistemas automatizados, e frameworks de software de c\u00f3digo aberto como Hadoop permitem que voc\u00ea armazene, acesse e gerencie seus dados.<\/p>\n

A minera\u00e7\u00e3o de dados usa software de intelig\u00eancia artificial para analisar grandes quantidades de dados. Ela usa algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina para analisar dados de vendas ao longo do tempo para encontrar padr\u00f5es nos dados. Eles ent\u00e3o fizeram previs\u00f5es sobre eventos futuros com base nesses padr\u00f5es.<\/p>\n

Apesar da complexidade dos algoritmos de machine learning, a implanta\u00e7\u00e3o de modelos \u00e9 um processo simples comparado ao treinamento de algoritmos. Implantar um modelo envolve, por exemplo, transformar o modelo em um formato diferente e carreg\u00e1-lo na m\u00e1quina pretendida.<\/p>\n

Muitos algoritmos populares de machine learning usam aprendizado de transfer\u00eancia. Isso significa que voc\u00ea pode implementar o modelo em qualquer sistema. A implementa\u00e7\u00e3o cont\u00ednua permite que o dispositivo reaprenda o esquema e seu esquema para cada novo esquema.<\/p>\n

Mais e mais ind\u00fastrias est\u00e3o buscando maneiras de usar capacidades de minera\u00e7\u00e3o de dados. A minera\u00e7\u00e3o de dados consiste em tr\u00eas fases: prepara\u00e7\u00e3o de dados, constru\u00e7\u00e3o de modelos, valida\u00e7\u00e3o e implanta\u00e7\u00e3o. Essas capacidades permitem que informa\u00e7\u00f5es sejam coletadas e analisadas para tomar melhores decis\u00f5es e pol\u00edticas.<\/p>\n

Algumas empresas registram e analisam informa\u00e7\u00f5es de usu\u00e1rios, enquanto outras usam recursos de minera\u00e7\u00e3o de dados para analisar tend\u00eancias. Por exemplo, algumas empresas podem decidir minerar dados de usu\u00e1rios para determinar quais produtos devem vender.<\/p>\n

Ao minerar dados e analisar tend\u00eancias, eles podem ver quais produtos s\u00e3o populares e fazer mais para garantir que atendam \u00e0s necessidades do cliente. Os recursos de minera\u00e7\u00e3o de dados s\u00e3o uma \u00f3tima maneira de coletar e analisar dados.<\/p>\n

Armazenamento de dados<\/h3>\n

Um data warehouse armazena dados em um s\u00f3 lugar para que mais pessoas possam acess\u00e1-los, compartilh\u00e1-los e us\u00e1-los. O data warehouse \u00e9 baseado em um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS). Ele \u00e9 projetado para estruturar dados em tabelas e facilitar a consulta dos usu\u00e1rios.<\/p>\n

Um data warehouse armazena todas as informa\u00e7\u00f5es comerciais relevantes sobre sua empresa. Por exemplo, o nome e endere\u00e7o do cliente, informa\u00e7\u00f5es do produto para cada pedido que ele faz ou n\u00fameros de vendas mensais.<\/p>\n

Um bom exemplo \u00e9 o Google Search Console, que permite que voc\u00ea analise o desempenho do seu site em v\u00e1rias dimens\u00f5es. Essas dimens\u00f5es incluem fontes de tr\u00e1fego, padr\u00f5es de comportamento do usu\u00e1rio e muito mais.<\/p>\n

O RDBMS rastreia todas as altera\u00e7\u00f5es em cada linha da tabela. Se voc\u00ea fizer edi\u00e7\u00f5es ou inserir novos registros em uma das tabelas, todas as outras c\u00f3pias refletir\u00e3o automaticamente essas altera\u00e7\u00f5es.<\/p>\n

Existem tr\u00eas tipos principais de data warehouses, cada um com seus pr\u00f3prios recursos distintos:<\/p>\n

    \n
  1. Os departamentos de vendas e marketing usam data marts<\/strong><\/a> para coletar dados de fontes como clientes e revisores.<\/li>\n
  2. Um Enterprise Data Warehouse \u00e9 um banco de dados centralizado que combina todos os departamentos dentro de uma organiza\u00e7\u00e3o. Eles est\u00e3o no cora\u00e7\u00e3o dos sistemas de suporte \u00e0 decis\u00e3o.<\/li>\n
  3. O armazenamento de dados operacionais cont\u00e9m dados do usu\u00e1rio e \u00e9 atualizado frequentemente. Eles trabalham para os funcion\u00e1rios.<\/li>\n<\/ol>\n

    Diferen\u00e7a entre minera\u00e7\u00e3o de dados e armazenamento de dados<\/h3>\n

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    Conclus\u00e3o<\/h3>\n

    Obrigado por ler nosso artigo e esperamos que ele possa ajud\u00e1-lo a ter um melhor entendimento da diferen\u00e7a entre minera\u00e7\u00e3o de dados e data warehousing. Se voc\u00ea quiser saber mais sobre minera\u00e7\u00e3o de dados e data warehousing, gostar\u00edamos de aconselh\u00e1-lo a visitar Gudu SQLFlow<\/a><\/strong> para maiores informa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n

    Como um dos\u00a0melhores ferramentas de linhagem de dados<\/a><\/strong>\u00a0dispon\u00edvel no mercado em 2022, o Gudu SQLFlow pode n\u00e3o apenas analisar arquivos de script SQL, obter linhagem de dados<\/a><\/strong>, e executar exibi\u00e7\u00e3o visual, mas tamb\u00e9m permitir que os usu\u00e1rios forne\u00e7am linhagem de dados em formato CSV e executem exibi\u00e7\u00e3o visual.\u00a0(Publicado por Ryan em 10 de agosto de 2022)<\/strong><\/p>\n<\/div><\/div><\/div>