データマイニングとデータウェアハウスの違い

主な違い:データマイニングは実際にはデータの分析です。 これは、コンピューターによってコンパイルされたかコンピューターに入力された膨大なデータセットを掘り下げて分析するコンピューター支援プロセスです。 データウェアハウスは、情報またはデータをデータウェアハウスにまとめるプロセスです。 データウェアハウスはデータを格納するために使用されるデータベースです。

データマイニングは、実際にはデータの分析です。 これは、コンピューターによってコンパイルされたかコンピューターに入力された膨大なデータセットを掘り下げて分析するコンピューター支援プロセスです。 データマイニングでは、コンピュータがデータを分析し、そこから意味を抽出します。 また、データ内の隠れたパターンを探し、将来の行動を予測しようとします。 データマイニングは、主にデータ間の関係を見つけて表示するために使用されます。

データマイニングの目的は、ナレッジディスカバリとも呼ばれ、企業がこれらの行動、傾向、および/または関係を確認し、それらを意思決定の範囲内で考慮できるようにすることです。 これにより、企業は予防的で知識主導の意思決定を下すことができます。

「データマイニング」という用語は、データマイニングのプロセス、つまりデータ間の関係の検索が、マイニングや貴重な資料の検索に似ているという事実から来ています。 データマイニングツールは、人工知能、機械学習、統計、およびデータベースシステムを使用して、データ間の相関関係を見つけます。 これらのツールは、伝統的に解決するには時間がかかりすぎたビジネス上の質問に答えるのに役立ちます。

データマイニングには、生の分析ステップ、データベースとデータ管理の側面、データの前処理、モデルと推論に関する考慮事項、興味の評価指標、複雑さに関する考慮事項、発見された構造の後処理、可視化、オンライン更新など、さまざまなステップがあります。

対照的に、データウェアハウスはまったく異なります。 ただし、データウェアハウスとデータマイニングは相互に関連しています。 データウェアハウスは、情報またはデータをデータウェアハウスにまとめるプロセスです。 データウェアハウスはデータを格納するために使用されるデータベースです。 これは、さまざまなソースからのデータが格納されているデータの中央リポジトリです。 このデータウェアハウスは、レポート作成およびデータ分析に使用されます。 年次および四半期ごとの比較など、上級管理職の報告用のトレンドレポートを作成するために使用できます。

データウェアハウスの目的は、データへの柔軟なアクセスをユーザーに提供することです。 データウェアハウスとは一般に、企業全体にわたるさまざまなデータベースの組み合わせを指します。

データウェアハウスとデータマイニングの主な違いは、データウェアハウスはデータを1つの共通データベースにコンパイルおよび編成するプロセスであるのに対し、データマイニングはそのデータベースから意味のあるデータを抽出するプロセスです。 データマイニングは、データウェアハウスが完了した後にのみ実行できます。

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