Какво представлява хранилището на данни?
Хранилището за данни е техника за събиране и управление на данни от различни източници, за да се предоставят значими бизнес прозрения. Това е комбинация от технологии и компоненти, която позволява стратегическото използване на данните.
Data Warehouse е електронно съхранение на голямо количество информация от бизнес, което е предназначено за заявки и анализ, вместо за обработка на транзакции. Това е процес на трансформиране на данните в информация и предоставянето им на потребителите за анализ.
Какво е извличане на данни?
Извличането на данни търси скрити, валидни и потенциално полезни модели в огромни набори от данни. Извличането на данни е свързано с откриването на неподозирани / неизвестни досега връзки между данните.
Това е мултидисциплинарно умение, което използва машинно обучение, статистика, AI и технология на бази данни.
Прозренията, извлечени чрез извличане на данни, могат да се използват за маркетинг, откриване на измами и научни открития и др.
КЛЮЧОВА РАЗЛИКА
- Извличането на данни се разглежда като процес на извличане на данни от големи масиви от данни, докато хранилището на данни е процес на обединяване на всички съответни данни заедно.
- Извличането на данни е процес на анализ на неизвестни модели на данни, докато хранилището на данни е техника за събиране и управление на данни.
- Извличането на данни обикновено се извършва от бизнес потребители със съдействието на инженери, докато складирането на данни е процес, който трябва да се осъществи преди каквото и да е извличане на данни може да се извърши
- Извличането на данни позволява на потребителите да задават по-сложни заявки, които биха увеличили натоварването, докато Data Warehouse е сложно да се внедри и поддържа.
- Извличането на данни помага да се създадат сугестивни модели на важни фактори като покупателните навици на клиентите, докато Data Warehouse е полезен за оперативни бизнес системи като CRM системи, когато складът е интегриран.
Извличане на данни срещу хранилище на данни: ключови разлики
| Извличане на данни | Склад за данни |
| Извличането на данни е процес на анализ на неизвестни модели на данни. | Хранилището за данни е система от бази данни, която е предназначена за аналитична вместо транзакционна работа. |
| Извличането на данни е метод за сравняване на големи количества данни с намирането на правилни модели. | Съхранението на данни е метод за централизиране на данни от различни източници в едно общо хранилище. |
| Извличането на данни обикновено се извършва от бизнес потребители с помощта на инженери. | Съхранението на данни е процес, който трябва да се осъществи преди каквото и да е извличане на данни. |
| Извличането на данни се разглежда като процес на извличане на данни от големи масиви от данни. | От друга страна, съхранението на данни е процес на обединяване на всички съответни данни заедно. |
| Едно от най-важните предимства на техниките за извличане на данни е откриването и идентифицирането на грешки в системата. | Един от плюсовете на Data Warehouse е способността му да се актуализира последователно. Ето защо е идеален за собственика на бизнеса, който иска най-добрите и най-новите функции. |
| Извличането на данни помага да се създадат сугестивни модели на важни фактори. Подобно на навиците за купуване на клиенти, продукти, продажби. За да могат фирмите да направят необходимите корекции в експлоатацията и производството. | Data Warehouse добавя допълнителна стойност към работещите бизнес системи като CRM системи, когато складът е интегриран. |
| Техниките за извличане на данни никога не са 100% точни и могат да причинят сериозни последици при определени условия. | В хранилището за данни има голяма вероятност данните, необходими за анализ от организацията, да не бъдат интегрирани в склада. Лесно може да доведе до загуба на информация. |
| Информацията, събрана въз основа на Data Mining от организации, може да бъде злоупотребена срещу група хора. | Складовете за данни са създадени за огромен ИТ проект. Следователно, тя включва система за висока поддръжка, която може да повлияе на приходите на средни и малки организации. |
| След успешни първоначални заявки потребителите могат да задават по-сложни заявки, които биха увеличили натоварването. | Data Warehouse е сложен за внедряване и поддръжка. |
| Организациите могат да се възползват от този аналитичен инструмент, като предоставят подходяща и използваема информация, базирана на знанието. | Хранилището за данни съхранява голямо количество исторически данни, което помага на потребителите да анализират различни периоди от време и тенденции за изготвяне на бъдещи прогнози. |
| Организациите трябва да похарчат много от ресурсите си за обучение и изпълнение. Освен това инструментите за извличане на данни работят по различен начин поради различни алгоритми, използвани в техния дизайн. | В хранилището на данни данните се обединяват от множество източници. Данните трябва да бъдат почистени и трансформирани. Това може да е предизвикателство. |
| Методите за извличане на данни са рентабилни и ефикасни в сравнение с други приложения за статистически данни. | Отговорността на хранилището за данни е да опрости всеки тип бизнес данни. Повечето от работата, която ще бъде извършена от страна на потребителя, е въвеждане на сурови данни. |
| Друга критична полза от техниките за извличане на данни е идентифицирането на грешки, които могат да доведат до загуби. Генерираните данни могат да се използват за откриване на спадаща продажба. | Хранилището за данни позволява на потребителите да имат достъп до важни данни от броя на източниците на едно място. Поради това спестява времето на потребителя за извличане на данни от множество източници. |
| Извличането на данни помага да се генерират ефективни стратегии, изградени върху прозрения за данни. | След като въведете каквато и да е информация в системата за съхранение на данни, едва ли ще загубите следите от тези данни отново. Трябва да извършите бързо търсене, което ви помага да намерите правилната статистическа информация. |
Защо да използвам Data Warehouse?
Някои от най-важните причини за използване на хранилището на данни са:
- Интегрира много източници на данни и помага за намаляване на стреса върху производствената система.
- Оптимизирани данни за достъп за четене и последователно сканиране на диска.
- Data Warehouse помага да се защитят Данните от надстройките на системата източник.
- Позволява на потребителите да извършват управление на основните данни.
- Подобрете качеството на данните в системите източници.
Защо да използвам Data mining?
Някои от най-важните причини за използване на извличането на данни са:
- Установете уместност и връзки между данните. Използвайте тази информация, за да генерирате изгодни данни
- Бизнесът може бързо да взема информирани решения
- Помага да се открият необичайни модели на пазаруване в хранителни магазини.
- Оптимизирайте бизнеса с уебсайтове, като предоставяте персонализирани оферти на всеки посетител.
- Помага за измерване на степента на реакция на клиента в бизнес маркетинга.
- Създаване и поддържане на нови групи клиенти за маркетингови цели.
- Прогнозирайте дефекти на клиентите, като кои клиенти е по-вероятно да преминат към друг доставчик в най-близко бъдеще.
- Разграничаване между печеливши и нерентабилни клиенти.
- Идентифицирайте всякакъв вид подозрително поведение като част от процес за откриване на измами.