Разлика између вађења података и складиштења података

Дата Мининг вс Складиштење података

Процес рударјења података односи се на грану рачунарске науке која се бави вађењем образаца из великих скупова података. Ови скупови се затим комбинују статистичким методама и вештачком интелигенцијом. Ископавање података у савременом пословању одговорно је за трансформацију сирових података у изворе вештачке интелигенције. Подаци се манипулишу и на тај начин су у могућности да дају поуздане одлуке које се могу користити у одлучивању. То даје предузећима предност над конкуренцијом у томе што имају скупове података на које се могу ослонити да би пружили обавештајне податке. Ископавање података такође се користи од стране организација у пракси профилирања, укључујући маркетинг, научно откривање надзора и откривање преваре.
Постоје и други уобичајени изрази који могу бити повезани са вађењем података, као што су риболов, багер података или чак преслушавање података. Све ово упућује на различите варијације вађења података које се користе у узорковању малих скупова података који могу бити сувише мали да би се произвели статистички закључци. Они су, међутим, пресудни у дефинисању валидности података који се користе и могу се користити у стварању хипотезе када се очекује да се достигне дата популација података.

С друге стране, складиште података је израз који описује систем у организацији који се користи за прикупљање података. Ови подаци прикупљени у складишту података су оно што пружају трансакциони системи као што су фактуре, евиденције о куповини или чак евиденције о зајму. Записи података преузимају се са појединачних точака стварања и спајају се под једним кровом који је складиште података. Ти се подаци затим извештавају и извештавање се врши на збирни начин како би се корисницима пословних информација помогло у доношењу ваљаних одлука. За ефикасно функционисање складишта података потребни су извор података, база података и алат за извештавање.

Стога се може рећи да је складиште података база података која се користи за посебне сврхе извјештавања о анализираним подацима. Ови подаци потичу из различитих система који су припремљени за извештавање.

Да би обавио своју функцију, складиште података одржава функције у три различита слоја. Они укључују постављање, интеграцију и приступ. У поступку инсценирања, програмери чувају сирове податке са једином сврхом анализе и подршке. Интегрисани слој користи се за интеграцију података и да би имао апстрактност од корисника података. И на крају, приступни слој је важан за уклањање података од различитих корисника података.
И рударство података и складиштење података могу се назвати алатима која се користе за прикупљање пословне информације. Главна разлика између њих је како се прикупљају пословне информације. Стога се може рећи да је податке који су добро складиштени прилично лако моји и на тај начин искористити. Складиште података је стога одговорно за олакшавање рада на копању података у смештају свих релевантних података који се требају минирати на централној локацији, а не онда када копање података мора тражити податке на различитим локацијама. Ово помаже у уштеди времена утрошеног на вађење података и ресурса који се користе у рударству.

Резиме

Ископавање података је процес вађења података из великих скупова података.
Складиштење података је поступак обједињавања свих релевантних података.
И рударство и складиштење података су алати за прикупљање пословне интелигенције.
Ископавање података је специфично у прикупљању података.
Складиштење података је алат за уштеду времена и побољшање ефикасности спајањем података са различитих локација из различитих подручја организације.
Складиште података има три слоја, а то су постављање, интеграција и приступ.