డేటా మైనింగ్ మరియు డేటా వేర్‌హౌసింగ్ మధ్య వ్యత్యాసం
విషయము
డేటా మైనింగ్ మరియు డేటా వేర్‌హౌసింగ్ రెండూ వ్యాపార మేధస్సును కలిగి ఉండటానికి మరియు నిర్ణయం తీసుకోవడానికి వీలు కల్పిస్తాయి. కానీ, డేటా మైనింగ్ మరియు డేటా గిడ్డంగులు రెండూ ఒక సంస్థ యొక్క డేటాలో పనిచేయడానికి భిన్నమైన అంశాలను కలిగి ఉంటాయి. ఒక వైపు, ది డేటా గిడ్డంగి ఒక సంస్థ యొక్క డేటా సమగ్రంగా మరియు సంగ్రహంగా నిల్వ చేయబడే మరియు నిల్వ చేయబడే వాతావరణం. మరో విధంగా, డేటా మైనింగ్ ఒక ప్రక్రియ; డేటాబేస్లో ఉనికిలో ఉన్నట్లు మీకు తెలియని డేటా నుండి జ్ఞానాన్ని సేకరించేందుకు అల్గోరిథంలను వర్తింపజేస్తుంది.
దిగువ చూపిన పోలిక చార్ట్ సహాయంతో డేటా మైనింగ్ మరియు డేటా గిడ్డంగుల మధ్య వ్యత్యాసాన్ని చూద్దాం.
- పోలిక చార్ట్
- నిర్వచనం
- కీ తేడాలు
- ముగింపు
పోలిక చార్ట్
| పోలిక కోసం ఆధారం | డేటా మైనింగ్ | డేటా వేర్‌హౌసింగ్ |
|---|---|---|
| ప్రాథమిక | డేటా మైనింగ్ అనేది డేటాబేస్ / డేటా గిడ్డంగి నుండి అర్ధవంతమైన డేటాను తిరిగి పొందడం లేదా సేకరించే ప్రక్రియ. | డేటా గిడ్డంగి అనేది ఒక రిపోజిటరీ, ఇక్కడ బహుళ వనరుల నుండి సమాచారం ఒకే స్కీమా కింద నిల్వ చేయబడుతుంది. |
డేటా మైనింగ్ యొక్క నిర్వచనం
డేటా మైనింగ్ ఒక ప్రక్రియ జ్ఞానాన్ని కనుగొనండి, ఇది మీరు never హించలేదు కు మీ డేటాబేస్లో ఉన్నాయి. సాంప్రదాయ ప్రశ్న సాధనాన్ని ఉపయోగించి మీరు డేటా నుండి తెలిసిన సమాచారాన్ని మాత్రమే తిరిగి పొందవచ్చు. కానీ, డేటా మైనింగ్ మీకు మార్గం అందిస్తుంది డేటా నుండి దాచిన సమాచారాన్ని తిరిగి పొందండి. డేటా మైనింగ్ కోసం ఉపయోగించగల డేటాబేస్ నుండి అర్ధవంతమైన సమాచారాన్ని సంగ్రహిస్తుంది నిర్ణయం-మేకింగ్.
డేటాబేస్లలో జ్ఞాన ఆవిష్కరణ, దీనిని సూచిస్తారు KDD, ప్రదర్శిస్తుంది సంబంధం మరియు నమూనా. సంబంధం రెండు లేదా అంతకంటే ఎక్కువ విభిన్న వస్తువుల మధ్య, ఒకే వస్తువు యొక్క లక్షణాల మధ్య ఉండవచ్చు. డేటా మైనింగ్ యొక్క మరొక ఫలితం సరళి, ఇది నిర్ణయం తీసుకోవడంలో సహాయపడే సమాచారం యొక్క క్రమమైన మరియు తెలివిగల క్రమాన్ని చూపుతుంది.
KDD లో ఉన్న దశలను అనగా డేటాబేస్లలో నాలెడ్జ్ డిస్కవరీని సంగ్రహంగా చెప్పవచ్చు, ఎంపిక డేటా మైనింగ్ నిర్వహించాల్సిన డేటా సెట్. తదుపరిది ముందు ప్రాసెసింగ్ ఇది అస్థిరమైన డేటాను తీసివేయడం. అప్పుడు వస్తుంది డేటా పరివర్తన డేటా మైనింగ్‌కు తగిన రూపంలో డేటా మార్చబడుతుంది. తదుపరిది డేటా మైనింగ్, ఇక్కడ డేటా మైనింగ్ అల్గోరిథంలు డేటాకు వర్తించబడతాయి. చివరకు, వ్యాఖ్యానం మరియు మూల్యాంకనం ఇది డేటాలో సంబంధం లేదా నమూనాను సంగ్రహిస్తుంది.
డేటా మైనింగ్ డేటా గిడ్డంగి వాతావరణంలో బాగా సరిపోతుంది, ఇది డేటాను సమగ్రంగా మరియు సంగ్రహంగా నిల్వ చేస్తుంది. డేటా గిడ్డంగిలో డేటాను గని చేయడం సులభం అవుతుంది
డేటా వేర్‌హౌసింగ్ యొక్క నిర్వచనం
డేటా గిడ్డంగి సమాచారం ఉన్న కేంద్ర స్థానం బహుళ వనరుల నుండి సేకరించినవి ఒకే ఏకీకృత స్కీమా క్రింద నిల్వ చేయబడతాయి. డేటా మొదట్లో సేకరిస్తారు, వివిధ సంస్థల వనరులు శుభ్రపరచబడతాయి మరియు రూపాంతరం చెందుతాయి మరియు డేటా గిడ్డంగిలో నిల్వ చేయబడతాయి. డేటా గిడ్డంగిలో డేటాను నమోదు చేసిన తర్వాత, అది చాలా సేపు అక్కడే ఉంటుంది మరియు ఓవర్ టైమ్స్ యాక్సెస్ చేయవచ్చు.
డేటా వేర్‌హౌస్ వంటి సాంకేతిక పరిజ్ఞానం యొక్క సంపూర్ణ సమ్మేళనం డేటా మోడలింగ్, డేటా సముపార్జన, డేటా మేనేజ్‌మెంట్, మెటాడేటా మేనేజ్‌మెంట్, డెవలప్‌మెంట్ టూల్స్ స్టోర్ మేనేజ్‌మెంట్‌లు. ఈ టెక్నాలజీలన్నీ ఫంక్షన్లకు మద్దతు ఇస్తాయి డేటా వెలికితీత, డేటా పరివర్తన, డేటా నిల్వ, డేటాను ప్రాప్తి చేయడానికి వినియోగదారు ఇంటర్‌ఫేస్‌లను అందిస్తుంది.
డేటా గిడ్డంగి ఒక ఉత్పత్తి లేదా సాఫ్ట్‌వేర్ కాదు, ఇది సమాచార వాతావరణం, ఇది ఒక సంస్థ యొక్క సమగ్ర వీక్షణ వంటి సమాచారాన్ని అందిస్తుంది. మీరు నిర్ణయం తీసుకోవడంలో సహాయపడే సంస్థ యొక్క ప్రస్తుత మరియు చారిత్రక డేటాను యాక్సెస్ చేయవచ్చు. కార్యాచరణ వ్యవస్థలను ప్రభావితం చేయకుండా నిర్ణయం తీసుకోవటానికి చేసిన లావాదేవీలకు ఇది మద్దతు ఇస్తుంది. వ్యూహాత్మక సమాచారాన్ని పొందటానికి ఇది అనువైన వనరు.
- డేటా మైనింగ్ మరియు డేటా గిడ్డంగులను వేరుచేసే ప్రాథమిక వ్యత్యాసం ఉంది, అది డేటా మైనింగ్ అనేది పెద్ద డేటాబేస్ లేదా డేటా గిడ్డంగి నుండి అర్ధవంతమైన డేటాను సేకరించే ప్రక్రియ. ఏదేమైనా, డేటా గిడ్డంగి డేటాను సమగ్ర రూపంలో నిల్వ చేసే వాతావరణాన్ని అందిస్తుంది, ఇది డేటాను మరింత సమర్థవంతంగా సేకరించేందుకు డేటా మైనింగ్‌ను సులభతరం చేస్తుంది.
ముగింపు:
బాగా ఇంటిగ్రేటెడ్ పెద్ద డేటాబేస్ ఉన్నప్పుడే డేటా మైనింగ్ చేయవచ్చు, అనగా డేటా గిడ్డంగి. కాబట్టి డేటా మైనింగ్‌కు ముందు డేటా గిడ్డంగిని పూర్తి చేయాలి. డేటా గిడ్డంగిలో సమగ్రమైన రూపంలో సమాచారం ఉండాలి, తద్వారా డేటా మైనింగ్ జ్ఞానాన్ని సమర్థవంతంగా సేకరించగలదు.
