Data Warehousing VS Data Mining - 4 comparações impressionantes

Diferença entre Data Warehousing e Data Mining

Um Data Warehouse é um ambiente em que dados essenciais de várias fontes são armazenados em um único esquema. É então usado para relatórios e análises. O Data Warehouse é um banco de dados relacional projetado para consulta e análise, e não para processamento de transações. Geralmente contém dados históricos derivados de dados de transação. Enquanto um Data Warehouse é construído para suportar funções de gerenciamento.

A Mineração de Dados é usada para extrair informações e padrões úteis dos dados. A mineração de dados pode ser realizada com qualquer banco de dados tradicional, mas como um data warehouse contém dados de qualidade, é bom ter uma mineração de dados no sistema de data warehouse. O Data Mining suporta a descoberta de conhecimento, encontrando padrões e associações ocultos, construindo modelos analíticos, executando classificação e previsão.

Vamos entender a diferença entre Data Warehousing e Data Mining em detalhes

Características principais:

Armazém de dados:

Os principais recursos de um Data Warehouse são discutidos abaixo:

Orientado ao assunto: um data warehouse é orientado ao assunto, pois fornece conhecimento sobre um assunto e não sobre as operações em andamento da organização. Esses assuntos podem ser um produto, clientes, fornecedores, vendas, receita etc. Um data warehouse concentra-se na modelagem e análise de dados para tomada de decisão.
Integrado : Um data warehouse é construído combinando dados de fontes heterogêneas, como bancos de dados relacionais, arquivos simples, etc.
Variação de tempo: os dados presentes no data warehouse fornecem informações com relação a um período de tempo específico.
Não volátil : significa não volátil, os dados inseridos no armazém não devem ser alterados.

Benefícios do Data Warehouse:

Dados consistentes e de qualidade
Redução de custos
Acesso a dados mais oportuno
Melhor desempenho e produtividade

Mineração de dados:

Os principais recursos da mineração de dados são discutidos abaixo:

Descoberta automática de padrões
Previsão de resultados prováveis
Criação de informações acionáveis
Concentre-se em grandes conjuntos de dados e bancos de dados

Benefícios da mineração de dados:

Marketing direto: a capacidade de prever quem tem mais probabilidade de se interessar por quais produtos
Análise de tendências: entender as tendências do mercado é uma vantagem estratégica, pois ajuda a reduzir custos e pontualidade no mercado.
Detecção de fraude: as técnicas de mineração de dados podem ajudar a descobrir quais solicitações de seguro, telefonemas ou compras com cartão de crédito provavelmente serão fraudulentas.
Previsão em mercados financeiros: As técnicas de mineração de dados são amplamente utilizadas para ajudar a modelar os mercados financeiros.

Comparação entre Data Warehousing e Data Mining (Infografia)

Abaixo está a comparação top 4 entre Data Warehousing vs Data Mining

Principais diferenças entre Data Warehousing e Data Mining

Algumas das principais diferenças entre Data Warehousing e Data Mining são mencionadas abaixo:

Data Warehousing é o processo de extração e armazenamento de dados para permitir relatórios mais fáceis. Enquanto a mineração de dados é o uso da lógica de reconhecimento de padrões para identificar tendências em um conjunto de dados de amostra, um uso típico da mineração de dados é identificar fraudes e sinalizar padrões incomuns de comportamento. Por exemplo, a empresa de cartão de crédito fornece um alerta quando você faz transações de algum outro local geográfico que você não usou anteriormente. Essa detecção de fraude é possível devido à mineração de dados.
A principal diferença entre data warehousing e data mining é que o data warehousing é o processo de compilação e organização de dados em um banco de dados comum, enquanto o data mining é o processo de extração de dados significativos desse banco de dados. A mineração de dados só pode ser feita quando o armazenamento de dados estiver concluído .
O data warehouse é o repositório para armazenar dados. Por outro lado, a mineração de dados é um amplo conjunto de atividades usadas para descobrir padrões e dar significado a esses dados.
O data warehousing é apenas extrair dados de diferentes fontes, limpar os dados e armazená-los no armazém. Enquanto a mineração de dados tem como objetivo examinar ou explorar os dados usando consultas.

Por exemplo, um data warehouse de uma empresa armazena todas as informações relevantes de projetos e funcionários. Usando a mineração de dados, é possível usar esses dados para gerar relatórios diferentes, como lucros gerados etc.

O data warehouse é uma arquitetura, enquanto a mineração de dados é um processo resultante de várias atividades para descobrir os novos padrões.
Um data warehouse é uma técnica de organização de dados para que haja credibilidade e integridade corporativa, mas a mineração de dados é útil para extrair padrões significativos que não são encontrados, necessariamente processando apenas dados ou consultando dados no data warehouse.
O data warehouse contém dados integrados e processados para executar a mineração de dados no momento do planejamento e da tomada de decisão, mas os dados descobertos pela mineração de dados resultam na localização de padrões úteis para previsões futuras.
O data warehouse suporta análises estatísticas básicas. As informações recuperadas da mineração de dados são úteis em tarefas como segmentação de mercado, criação de perfil de clientes, análise de risco de crédito, detecção de fraudes etc.
O data warehousing é o processo de reunir todos os dados relevantes, enquanto o Data mining é o processo de analisar padrões desconhecidos de dados.
Os data warehouses geralmente armazenam muitos meses ou anos de dados. Isso serve para apoiar a análise histórica. A mineração de dados é o uso da lógica de reconhecimento de padrões para identificar tendências em um conjunto de dados de amostra.

Tabela de comparação entre Data Warehousing e Data Mining

Armazenamento de dados	Mineração de dados
É um processo usado para integrar dados de várias fontes e depois combiná-los em um único banco de dados.	É o processo usado para extrair padrões e relacionamentos úteis de uma enorme quantidade de dados.
Ele fornece à organização um mecanismo para armazenar uma enorme quantidade de dados.	Técnicas de mineração de dados são aplicadas no armazém de dados para descobrir padrões úteis.
Esse processo deve ocorrer antes do processo de mineração de dados, porque compila e organiza os dados em um banco de dados comum.	Esse processo sempre ocorre após o processo de armazenamento de dados, porque requer dados compilados para extrair padrões úteis.
Este processo é realizado exclusivamente por engenheiros.	Esse processo é realizado por usuários de negócios com a ajuda de engenheiros.

Conclusão - Data Warehousing vs Data Mining

As diferenças entre a mineração de dados e o data warehousing são os projetos do sistema, a metodologia utilizada e a finalidade. O data warehousing é um processo que deve ocorrer antes que qualquer mineração de dados possa ocorrer. Um data warehouse é o “ambiente” em que um processo de mineração de dados pode ocorrer. Por fim, pode-se dizer que um data warehouse organiza dados de maneira eficaz para que os dados possam ser extraídos.

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