Обмін даними та зберігання даних - хто з них корисніший

Різниця між обробкою даних та зберіганням даних

Дані - це сукупність фактів або статистичних даних щодо певного домену. Обробка цих даних дає нам інформацію та уявлення про те, щоб додати цінність бізнесу або провести дослідження. Коли зібрані дані зберігаються на складі для обробки, це називається сховищем даних. Застосування певної логіки до даних, що зберігаються на складі, називається Data mining. давайте розберемося як з обробкою даних, так і зі зберіганням даних детально в цьому пості.

Порівняння між обміном даних та зберіганням даних (Інфографіка)

Нижче наведено чотири найкращих порівняння між Data Mining та зберіганням даних

Основні відмінності між Data Mining і зберіганням даних

Далі йде різниця між Data Mining та зберіганням даних

1. Мета
Склад даних зберігає дані з різних баз даних та робить їх доступними в центральному сховищі. Усі дані очищаються після отримання з різних джерел, оскільки вони відрізняються за схемою, структурами та форматом. Після цього вона інтегрується для формування цілісного і загальнодоступного сховища даних. Він виконується таким чином, що він обробляє та зберігає дані періодично та систематично для організації даних з різних джерел.
Обмін даними проводиться на транзакційних даних або поточних даних, щоб отримати знання про даний сценарій бізнесу. Статистика, отримана в результаті видобутку, дає чітке уявлення про тенденції. Ці тенденції можна зобразити образно за допомогою інструментів звітності.

2.Операції
Операції сховища даних: OLAP
Аналітична обробка в Інтернеті проводиться на даних, що зберігаються у сховищі даних.
Різні категорії OLAP - це ROLAP, MOLAP, HOLAP.
• ROLAP: зберігає дані реляційної бази даних для застосування запитів до збережених даних.
• MOLAP: зберігає багатовимірні дані. Напр. Масив можна зберігати і запитувати.
• HOLAP: зберігає гібридні дані. Це, як правило, для обробки необроблених даних із кількох магазинів. Він підтримує операції зрізу, забиття, згортання, розгортання для швидшого та оптимізованого пошуку даних.

OLAP (склад даних)	Видобуток даних
Він збирає дані та надає підсумкові уявлення про дані.	Він ідентифікує прихований шаблон і надає детальну інформацію.
Він використовується для ідентифікації загальної поведінки системи Напр .: загальний прибуток, досягнутий у 2018 році	Він використовується для ідентифікації поведінки конкретного модуля. Напр .: прибуток, досягнутий у лютому місяці у 2018 році
Вона спрямована на зберігання величезного обсягу даних.	Він спрямований на виявлення закономірностей, наявних у даних, для надання інформації.
Він використовується для підвищення ефективності експлуатації.	Він використовується для вдосконалення бізнесу та для прийняття рішень.
Застосовується в операціях звітності.	Застосовується в бізнес-стратегіях.
Прогнозний аналіз неможливо виконати.	Можливий прогнозний аналіз.

Операція обміну даними:
Зазвичай Data Mining здійснюється на даних шляхом їх компілювання за допомогою деяких логічних операцій. Це досягається реалізацією таких алгоритмів, як асоціативні правила, кластеризація та класифікація. Він використовується для ідентифікації шаблонів даних, щоб визначити переваги та статистику бізнесу.
1. Класифікаційний аналіз: Він використовується для класифікації даних у різні класи. Аналітик даних класифікує дані на основі отриманих знань.
2. Навчання правилам асоціації: використовується для виявлення прихованої структури в даних, щоб виявити поведінку клієнтів, зміни в бізнесі та весь процес прогнозування.
3. Виявлення попередніх даних: Неперевершені дані іноді показують певну закономірність, яка може допомогти в покращенні бізнесу. Ці дані допомагають виявити помилки, події та шахрайство.
4. Кластерний аналіз: Ступінь асоціації між даними дуже високий, і вони кластеризовані під одну категорію або групу. Дані з подібною поведінкою потраплять на те саме місце.
5. Аналіз регресії: процес виявлення взаємозв'язку між даними. Всі ці дані можна узагальнити для отримання нової інформації.
І зберігання даних, і обробка даних допомагають аналізувати дані та стандартизувати їх. Це покращує продуктивність системи з низькою затримкою для обробки запитів та більш швидкий процес створення звітів.

3.Бенефіти

Склад даних	Видобуток даних
Більш швидкий доступ до даних	Швидша обробка даних за допомогою алгоритмів
Підвищення продуктивності системи	Збільшена пропускна здатність
Простота обробки величезних даних через розподілене сховище	Легко створювати звіти для аналізу
Цілісність даних	Аналітика даних

Таблиця порівняння та зберігання даних Таблиця порівняння

Склад даних	Видобуток даних
Збір та зберігання даних з різних джерел.	Аналіз зразків у зібраних даних.
Дані зберігаються періодично	Дані аналізуються регулярно
Розмір збережених даних величезний	Видобуток проводиться з вибіркою даних
Види: Склад підприємств Дані Март Віртуальні склади	Види: машинне навчання Алгоритм Візуалізація Статистика.

Висновок - Майнінг даних проти зберігання даних

• Складування допомагає бізнесу зберігати дані, Майнінг допомагає бізнесу працювати і приймати основні рішення.
• Складування починається з початкової фази будь-якого з проектів, тоді як видобуток проводиться за даними відповідно до потреби.
• Складське зберігання забезпечує секретність даних, з іншого боку, видобуток інколи призводить до витоку даних.
• Наявність даних може відрізнятися залежно від навантаження, що підтримується складом; Майнінг не має жодних проблем, пов’язаних із доступністю даних.
• Для збирання даних потрібні спеціальні інструменти для зберігання даних.
• Існує так багато алгоритмів для видобутку даних, якщо аналітик має глибокі знання про ефективність даних, які можуть бути оброблені та проаналізовані.