Perbedaan Antara Data Mining dan Data Warehousing

Data Mining vs Data Warehousing

Proses penambangan data mengacu pada cabang ilmu komputer yang berurusan dengan ekstraksi pola dari set data besar. Set ini kemudian digabungkan menggunakan metode statistik dan dari kecerdasan buatan. Penambangan data dalam bisnis modern bertanggung jawab atas transformasi data mentah menjadi sumber kecerdasan buatan. Data dimanipulasi dan dengan demikian mampu memberikan keputusan yang andal yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan. Ini memberi bisnis keunggulan dibandingkan persaingan karena mereka memiliki set data yang dapat diandalkan untuk memberikan intelijen. Penambangan data juga digunakan oleh organisasi dalam praktik pembuatan profil termasuk pemasaran, penemuan ilmiah pengawasan dan deteksi penipuan.
Ada istilah umum lain yang mungkin terkait dengan penambangan data, seperti memancing data, pengerukan data atau bahkan pengintai data. Semua ini mengarah ke berbagai variasi penambangan data yang digunakan dalam pengambilan sampel kumpulan data kecil yang mungkin terlalu kecil untuk menghasilkan kesimpulan statistik. Ini, bagaimanapun, penting dalam menguraikan validitas data yang digunakan dan dapat digunakan dalam membuat hipotesis ketika melihat ke depan untuk mencapai populasi data yang diberikan.

Gudang data, di sisi lain, adalah istilah yang menggambarkan sistem dalam organisasi yang digunakan dalam pengumpulan data. Data ini dikumpulkan oleh data warehouse adalah apa yang disediakan oleh sistem transaksional seperti faktur, catatan pembelian atau bahkan catatan pinjaman. Catatan data diambil dari masing-masing titik penciptaan dan disatukan di bawah satu atap yang merupakan gudang data. Data ini kemudian dilaporkan dan pelaporan dilakukan secara agregat untuk membantu pengguna informasi bisnis dalam membuat keputusan yang valid. Gudang data untuk bekerja secara efektif membutuhkan sumber data, database, dan alat pelaporan.

Oleh karena itu dapat dikatakan bahwa data warehouse adalah database yang digunakan untuk tujuan khusus pelaporan data yang telah dianalisis. Data ini berasal dari berbagai sistem yang telah disiapkan untuk pelaporan.

Untuk mencapai fungsinya, gudang data mempertahankan fungsi dalam tiga lapisan berbeda. Ini termasuk pementasan, integrasi dan akses. Dalam proses pementasan, data mentah disimpan oleh pengembang untuk tujuan analisis dan dukungan. Lapisan integrasi digunakan dalam integrasi data dan untuk memiliki tingkat abstraksi dari pengguna data. Terakhir, lapisan akses penting dalam mengeluarkan data dari pengguna data yang berbeda.
Baik data mining dan data pergudangan dapat disebut sebagai alat yang digunakan untuk pengumpulan intelijen bisnis. Perbedaan utama dari keduanya adalah bagaimana intelijen bisnis dikumpulkan. Oleh karena itu dapat dikatakan bahwa data yang telah disimpan dengan baik cukup mudah untuk ditambang dan karenanya dapat digunakan. Gudang data dengan demikian bertanggung jawab untuk membuat pekerjaan penambangan data lebih mudah di perumahan semua data yang relevan yang perlu ditambang di lokasi pusat, daripada ketika penambangan data harus terus mencari data di lokasi yang berbeda. Ini membantu menghemat waktu yang dihabiskan untuk penambangan data dan sumber daya yang digunakan dalam penambangan.

Ringkasan

Penambangan data adalah proses mengekstraksi data dari kumpulan data besar.
Pergudangan data adalah proses menggabungkan semua data yang relevan bersama-sama.
Penambangan data dan pergudangan data adalah alat pengumpulan intelijen bisnis.
Penambangan data spesifik dalam pengumpulan data.
Pergudangan data adalah alat untuk menghemat waktu dan meningkatkan efisiensi dengan menyatukan data dari lokasi yang berbeda dari berbagai bidang organisasi.
Gudang data memiliki tiga lapisan, yaitu pementasan, integrasi dan akses.