Data Mining vs Data Warehousing - Qual é Mais Útil

Diferença entre Data Mining e Data Warehousing

Os dados são a coleção de fatos ou estatísticas sobre um domínio específico. O processamento desses dados fornece informações e insights para adicionar valores de negócios ou realizar pesquisas. Quando os dados coletados são armazenados em um armazém para processamento, eles são denominados Data Warehousing. A aplicação de alguma lógica aos dados armazenados no armazém é denominada Mineração de dados. vamos entender os dados de mineração e data warehousing em um detalhado nesta postagem.

Comparações cara a cara entre mineração de dados e data warehousing (infográficos)

Abaixo estão as 4 principais comparações entre Data Mining e Data Warehousing

Principais diferenças entre mineração de dados e data warehousing

A seguir, está a diferença entre Data Mining e Data Warehousing

1. Propósito
O Data Warehouse armazena dados de diferentes bancos de dados e disponibiliza os dados em um repositório central. Todos os dados são limpos após o recebimento de fontes diferentes, pois diferem no esquema, estruturas e formato. Depois disso, ele é integrado para formar o armazenamento de dados integral e comumente disponível. É realizado de forma a manipular e armazenar dados periodicamente e sistematicamente para organizar os dados de várias fontes.
A mineração de dados é feita com base nos dados transacionais ou atuais, para obter conhecimento sobre o cenário atual do negócio. As estatísticas geradas como resultado da mineração dão uma imagem clara das tendências. Essas tendências podem ser representadas pictoricamente usando ferramentas de relatório.

2. Operações
Operações de armazém de dados: OLAP
O processamento analítico online é feito nos dados armazenados no armazém de dados.
Diferentes categorias de OLAP são ROLAP, MOLAP, HOLAP.
• ROLAP: armazena os dados do banco de dados relacional para aplicar consultas aos dados armazenados.
• MOLAP: armazena os dados multidimensionais. Por exemplo, a matriz pode ser armazenada e consultada.
• HOLAP: armazena os dados híbridos. Isso geralmente é para manipular os dados brutos de várias lojas. Ele suporta operações de fatia, dados, roll-up e drill down para mineração de dados mais rápida e otimizada.

OLAP (Data Warehouse)	Mineração de dados
Ele coleta dados e fornece informações resumidas sobre os dados.	Ele identifica o padrão oculto e fornece as informações detalhadas.
É usado para identificar o comportamento geral do sistema Por exemplo: lucro total atingido no ano de 2018	É usado para identificar o comportamento do módulo específico. Ex .: lucro atingido no mês de fevereiro do ano de 2018
O objetivo é armazenar um grande volume de dados.	O objetivo é identificar os padrões presentes nos dados para fornecer informações.
É usado para melhorar a eficiência operacional.	É usado para melhorar os negócios e tomar decisões.
Aplicado em operações de relatório.	Aplicado em estratégias de negócios.
A Análise Preditiva não pode ser realizada.	Análise preditiva é possível.

Operação de mineração de dados:
Geralmente, a Mineração de Dados é feita nos dados, compilando-os usando algumas operações lógicas. Isso é conseguido com a implementação de algoritmos, como regras associativas, clustering e classificação. É usado para identificar os padrões dos dados para identificar os benefícios e as estatísticas dos negócios.
Análise 1.Classification: É usado para classificar os dados em diferentes classes. O Data Analyst classifica os dados com base no conhecimento adquirido.
2. Aprendizado da regra de associação: é usado para identificar o padrão oculto nos dados para revelar o comportamento do cliente, a mudança nos negócios e todo o processo de previsão.
3. Detecção externa: Os dados incomparáveis às vezes mostram algum padrão que pode ajudar na melhoria dos negócios. Esses dados ajudam na detecção de falhas, eventos e identificações de fraude.
4.Análise de agrupamento: o grau de associação entre os dados é muito alto e eles estão agrupados na mesma categoria ou grupo. Os dados com comportamento semelhante caem no mesmo local.
5. Análise de regressão: O processo de identificação do relacionamento entre os dados. Todos esses dados podem ser resumidos para obter novas informações.
O data warehousing e o data mining ajudam na análise e na padronização dos dados. Melhora o desempenho do sistema com baixa latência para o processamento de consultas e um processo mais rápido de geração de relatórios.

3. benefícios

Armazenamento de dados	Mineração de dados
Acesso mais rápido aos dados	Processamento de dados mais rápido usando algoritmos
Melhor desempenho do sistema	Maior rendimento
Manuseio fácil de grandes dados por armazenamento distribuído	Fácil de gerar relatórios para análise
Integridade de dados	Análise de dados

Tabela de comparação Data Mining vs Data warehousing

Armazenamento de dados	Mineração de dados
Coleta e armazenamento de dados de diferentes fontes.	Analisando os padrões nos dados coletados.
Os dados são armazenados periodicamente	Os dados são analisados regularmente
O tamanho dos dados armazenados é enorme	A mineração é realizada com uma amostragem de dados
Tipos: Enterprise Warehouse Data Mart Armazéns Virtuais	Tipos: Aprendizado de Máquina Algoritmo Visualização Estatisticas.

Conclusão - Data Mining vs Data Warehousing

• O armazenamento ajuda a empresa a armazenar os dados, a Mineração ajuda a empresa a operar e tomar as principais decisões.
• O armazenamento é iniciado a partir da fase inicial de qualquer um dos projetos, enquanto a mineração é realizada nos dados conforme a demanda.
• O armazenamento garante o sigilo dos dados; por outro lado, a mineração às vezes leva ao vazamento de dados.
• A disponibilidade dos dados pode diferir com base na carga suportada pelo armazém; A mineração não possui problemas relacionados à disponibilidade de dados.
• A compilação de dados requer ferramentas especiais em data warehousing.
• Existem tantos algoritmos disponíveis para extrair os dados se o analista tiver um conhecimento profundo dos dados de maneira eficiente. Os dados podem ser manipulados e analisados.

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