Wat is datawarehouse?
Een datawarehouse is een techniek voor het verzamelen en beheren van gegevens uit verschillende bronnen om zinvolle zakelijke inzichten te bieden. Het is een mix van technologieën en componenten die het strategisch gebruik van data mogelijk maakt.
Datawarehouse is de elektronische opslag van een grote hoeveelheid informatie door een bedrijf dat is ontworpen voor query's en analyses in plaats van transactieverwerking. Het is een proces waarbij gegevens in informatie worden omgezet en deze beschikbaar worden gesteld aan gebruikers voor analyse.
Wat is datamining?
Datamining zoekt naar verborgen, geldige en potentieel bruikbare patronen in enorme datasets. Datamining heeft alles te maken met het ontdekken van onverwachte / voorheen onbekende relaties tussen de gegevens.
Het is een multidisciplinaire vaardigheid die gebruikmaakt van machine learning, statistiek, AI en databasetechnologie.
De inzichten die via datamining worden verkregen, kunnen worden gebruikt voor marketing, fraudedetectie en wetenschappelijke ontdekking, enz.
BELANGRIJK VERSCHIL
- Datamining wordt beschouwd als een proces waarbij gegevens uit grote gegevenssets worden geëxtraheerd, terwijl een datawarehouse het proces is waarbij alle relevante gegevens worden samengevoegd.
- Datamining is het analyseren van onbekende datapatronen, terwijl een datawarehouse een techniek is voor het verzamelen en beheren van gegevens.
- Datamining wordt meestal gedaan door zakelijke gebruikers met de hulp van ingenieurs, terwijl datawarehousing een proces is dat moet plaatsvinden voordat er datamining kan plaatsvinden
- Datamining stelt gebruikers in staat om meer gecompliceerde vragen te stellen die de werklast zouden verhogen, terwijl Data Warehouse gecompliceerd is om te implementeren en te onderhouden.
- Datamining helpt om suggestieve patronen te creëren van belangrijke factoren, zoals het koopgedrag van klanten, terwijl Data Warehouse nuttig is voor operationele bedrijfssystemen zoals CRM-systemen wanneer het magazijn is geïntegreerd.
Datamining versus datawarehouse: belangrijkste verschillen
| Datamining | Datawarehouse |
| Datamining is het analyseren van onbekende datapatronen. | Een datawarehouse is een databasesysteem dat is ontworpen voor analytisch in plaats van transactiewerk. |
| Datamining is een methode om grote hoeveelheden gegevens te vergelijken met het vinden van juiste patronen. | Datawarehousing is een methode om gegevens uit verschillende bronnen te centraliseren in één gemeenschappelijke opslagplaats. |
| Datamining wordt meestal gedaan door zakelijke gebruikers met de hulp van ingenieurs. | Datawarehousing is een proces dat moet plaatsvinden voordat er datamining kan plaatsvinden. |
| Datamining wordt beschouwd als een proces van het extraheren van gegevens uit grote gegevenssets. | Aan de andere kant is datawarehousing het proces waarbij alle relevante gegevens worden samengevoegd. |
| Een van de belangrijkste voordelen van dataminingtechnieken is de detectie en identificatie van fouten in het systeem. | Een van de voordelen van Data Warehouse is de mogelijkheid om consistent te updaten. Daarom is het ideaal voor de ondernemer die de beste en nieuwste functies wil. |
| Datamining helpt om suggestieve patronen van belangrijke factoren te creëren. Zoals het koopgedrag van klanten, producten, verkopen. Zodat bedrijven de nodige aanpassingen kunnen maken in bediening en productie. | Data Warehouse voegt een extra waarde toe aan operationele bedrijfssystemen zoals CRM-systemen wanneer het magazijn is geïntegreerd. |
| De dataminingtechnieken zijn nooit 100% nauwkeurig en kunnen onder bepaalde omstandigheden ernstige gevolgen hebben. | In het datawarehouse is de kans groot dat de data die nodig was voor analyse door de organisatie niet in het warehouse worden geïntegreerd. Het kan gemakkelijk leiden tot verlies van informatie. |
| De informatie die organisaties op basis van Data Mining verzamelen, kan worden misbruikt tegen een groep mensen. | Datawarehouses worden gemaakt voor een enorm IT-project. Daarom gaat het om een systeem met veel onderhoud dat van invloed kan zijn op de inkomsten van middelgrote tot kleinschalige organisaties. |
| Na succesvolle eerste vragen kunnen gebruikers meer gecompliceerde vragen stellen die de werklast zouden verhogen. | Datawarehouse is ingewikkeld om te implementeren en te onderhouden. |
| Organisaties kunnen profiteren van deze analytische tool door relevante en bruikbare op kennis gebaseerde informatie uit te rusten. | Datawarehouse slaat een grote hoeveelheid historische gegevens op die gebruikers helpen verschillende tijdsperioden en trends te analyseren om toekomstige voorspellingen te doen. |
| Organisaties moeten veel van hun middelen besteden aan training en implementatiedoeleinden. Bovendien werken dataminingtools op verschillende manieren vanwege verschillende algoritmen die in hun ontwerp zijn gebruikt. | In Data Warehouse worden gegevens uit meerdere bronnen verzameld. De gegevens moeten worden opgeschoond en getransformeerd. Dit kan een uitdaging zijn. |
| De dataminingmethoden zijn kosteneffectief en efficiënt in vergelijking met andere statistische datatoepassingen. | De verantwoordelijkheid van het datawarehouse is om elk type bedrijfsgegevens te vereenvoudigen. Het meeste werk dat door de gebruiker zal worden gedaan, is het invoeren van de onbewerkte gegevens. |
| Een ander cruciaal voordeel van dataminingtechnieken is de identificatie van fouten die tot verliezen kunnen leiden. Gegenereerde gegevens kunnen worden gebruikt om een inloopverkoop te detecteren. | Met datawarehouse hebben gebruikers toegang tot kritieke gegevens uit het aantal bronnen op één plek. Daarom bespaart het de gebruiker tijd bij het ophalen van gegevens uit meerdere bronnen. |
| Datamining helpt om bruikbare strategieën te genereren die zijn gebaseerd op gegevensinzichten. | Zodra u informatie in het datawarehouse-systeem invoert, zult u deze gegevens waarschijnlijk niet meer uit het oog verliezen. U moet snel zoeken, helpt u bij het vinden van de juiste statistische informatie. |
Waarom Data Warehouse gebruiken?
Enkele van de belangrijkste redenen om datawarehouse te gebruiken zijn:
- Integreert vele gegevensbronnen en helpt de stress op een productiesysteem te verminderen.
- Geoptimaliseerde gegevens voor leestoegang en opeenvolgende schijfscans.
- Data Warehouse helpt gegevens te beschermen tegen upgrades van het bronsysteem.
- Hiermee kunnen gebruikers Master Data Management uitvoeren.
- Verbeter de datakwaliteit in bronsystemen.
Waarom datamining gebruiken?
Enkele van de belangrijkste redenen om datamining te gebruiken zijn:
- Breng relevantie en relaties tussen gegevens tot stand. Gebruik deze informatie om winstgevende inzichten te genereren
- Bedrijven kunnen snel weloverwogen beslissingen nemen
- Helpt bij het ontdekken van ongebruikelijke winkelpatronen in supermarkten.
- Optimaliseer websitebedrijf door elke bezoeker aangepaste aanbiedingen te bieden.
- Helpt bij het meten van de responspercentages van klanten in zakelijke marketing.
- Aanmaken en onderhouden van nieuwe klantgroepen voor marketingdoeleinden.
- Voorspel klantafwijkingen, zoals welke klanten in de nabije toekomst eerder geneigd zijn naar een andere leverancier over te schakelen.
- Maak onderscheid tussen winstgevende en niet-winstgevende klanten.
- Identificeer alle soorten verdacht gedrag, als onderdeel van een fraudedetectieproces.