Razlika med pridobivanjem podatkov in shranjevanjem podatkov
Vsebina
Obiščanje podatkov in skladiščenje podatkov se uporabljata za poslovno inteligenco in omogočanje odločanja. Vendar pa imata tako pridobivanje podatkov kot shranjevanje podatkov različne vidike delovanja podatkov v podjetju. Po eni strani je podatkovno skladišče je okolje, v katerem se podatki podjetja zbirajo in shranjujejo na strnjen in povzet. Po drugi strani pa rudarjenje podatkov je postopek; ki uporabljajo algoritme za črpanje znanja iz podatkov, za katere sploh ne veste, da obstajajo v bazi.
Preverimo, kakšna je razlika med iskanjem podatkov in shranjevanjem podatkov s spodnjo primerjalno tabelo.
- Primerjalna tabela
- Opredelitev
- Ključne razlike
- Zaključek
Primerjalna tabela
| Osnove za primerjavo | Data Mining | Skladiščenje podatkov |
|---|---|---|
| Osnovni | Rudarjenje podatkov je postopek za pridobivanje ali črpanje pomembnih podatkov iz baze podatkov / podatkovnega skladišča. | Skladišče podatkov je shramba, v kateri so informacije iz več virov shranjene pod eno shemo. |
Opredelitev podatkovnega rudarjenja
Podatkovno rudarjenje je postopek odkrijte znanje, ki ga ti nikoli pričakovano do obstajajo v vaši bazi podatkov. S tradicionalnim poizvedbenim orodjem lahko iz podatkov pridobite le znane podatke. Toda Data Mining vam omogoča pot do prikličite skrite podatke iz podatkov. Iz podatkovnih podatkov se iz baze podatkov pridobijo pomembne informacije, za katere se lahko uporabijo odločanje.
Odkritje znanja v bazah podatkov, omenjenih kot KDD, razstavlja razmerje in vzorec. Razmerje je lahko med dvema ali več različnimi predmeti, med atributi istega predmeta. Vzorec je še en rezultat podatkovnega rudarjenja, ki prikazuje redno in razumljivo zaporedje informacij, ki pomaga pri odločanju.
Korake v KDD, tj. Odkrivanje znanja v bazah podatkov, lahko povzamemo kot prve, izbor nabora podatkov, na katerem je treba izvesti podatkovno rudarjenje. Naslednja je predobdelava ki vključujejo odstranitev neskladnih podatkov. Potem pride preoblikovanje podatkov kjer se podatki pretvorijo v obliko, primerno za rudarjenje podatkov. Naslednja je rudarjenje podatkov, tukaj se na te podatke uporabijo algoritmi za rudarjenje podatkov. In končno, interpretacija in evalvacija ki vključujejo pridobivanje razmerja ali vzorca med podatki.
Podatkovno rudarjenje se dobro prilega v okolje podatkovnega skladišča, ki hrani podatke na strnjen in povzet. Kot je mogoče, rudnik podatkov v skladišču podatkov
Določitev skladiščenja podatkov
Podatkovno skladišče je osrednja lokacija, kjer so informacije zbrani iz več virov so shranjeni pod eno samo shemo. Podatki se sprva zbirajo, različni viri podjetja se nato očistijo, preoblikujejo in shranijo v podatkovno skladišče. Ko so podatki vneseni v podatkovno skladišče, ostanejo tam dlje časa in do njih je mogoče dostopati občasno.
Data Warehouse je odlična mešanica tehnologij, kot je modeliranje podatkov, zajem podatkov, upravljanje podatkov, upravljanje metapodatkov, upravljanje shranjevalnih orodij. Vse te tehnologije podpirajo funkcije, kot so pridobivanje podatkov, preoblikovanje podatkov, shranjevanje podatkov, zagotavljanje uporabniških vmesnikov za dostop do podatkov.
Skladišče podatkov ni izdelek ali programska oprema, temveč informacijsko okolje, ki zagotavlja informacije, kot je celostni pogled na podjetje. Dostopate do trenutnih in preteklih podatkov podjetja, ki pomagajo pri odločanju. Podpira transakcije, sprejete za odločanje, ne da bi to vplivalo na operacijske sisteme. Je prožen vir za pridobivanje strateških informacij.
- Obstaja osnovna razlika, ki ločuje rudarjenje podatkov in shranjevanje podatkov, torej je pridobivanje podatkov proces pridobivanja pomembnih podatkov iz velike baze podatkov ali podatkovnega skladišča. Vendar skladišče podatkov zagotavlja okolje, v katerem so podatki shranjeni v integrirani obliki, ki olajša pridobivanje podatkov za učinkovitejše pridobivanje podatkov.
Zaključek:
Podatkovno rudarjenje je mogoče izvesti le, če obstaja dobro integrirana velika baza podatkov, tj. Skladišče podatkov. Pred skladiščenjem podatkov je torej treba dokončati skladišče podatkov. Podatkovno skladišče mora imeti informacije v dobro integrirani obliki, da lahko pridobivanje podatkov učinkovito pridobiva znanje.
