数据挖掘与数据仓库的区别

数据挖掘与数据仓库之间的主要区别

• 数据挖掘被认为是从中大型数据集中提取数据的过程，而数据仓库是将所有相关数据汇总在一起的过程。
• 数据挖掘是分析未知数据模式的过程，而数据仓库是收集和管理数据的一种技术。
• 数据挖掘通常由业务用户在工程师的协助下进行，而数据仓库是在进行任何数据挖掘之前需要发生的过程
• 数据挖掘允许用户提出更复杂的查询，这会增加工作量，而数据仓库的实施和维护很复杂。
• 数据挖掘有助于创建重要因素的建议模式，例如客户的购买习惯，而数据仓库对运营业务系统（例如 CRM 系统）很有用，当数据仓库已集成时。

什么是数据仓库？

数据仓库是一种从各种来源收集和管理数据以提供有意义的业务洞察的技术。它是技术和组件的融合，可以战略性地使用数据。

数据仓库 是企业电子存储大量信息，旨在进行查询和分析，而不是事务处理。它是将数据转化为信息并使其可供用户进行分析的过程。

什么是数据挖掘？

数据挖掘是在大型数据集中查找隐藏的、有效的、可能具有价值的模式。数据挖掘 主要是为了发现数据之间意想不到的/以前未知的关系。

它是一项多学科技能，涉及机器学习、统计学、人工智能和数据库技术。

通过数据挖掘提取的洞察可用于营销、欺诈检测和科学发现等。

数据挖掘与数据仓库的区别

以下是数据挖掘和数据仓库之间的主要区别

数据挖掘	数据仓库
数据挖掘是分析未知数据模式的过程。	数据仓库是数据库系统，旨在进行分析而非事务处理。
数据挖掘是一种比较大量数据以查找正确模式的方法。	数据仓库是一种将来自不同来源的数据集中到一个通用存储库中的方法。
数据挖掘通常由业务用户在工程师的协助下进行。	数据仓库是在进行任何数据挖掘之前需要发生的过程。
数据挖掘被认为是从中大型数据集中提取数据的过程。	另一方面，数据仓库是将所有相关数据汇总在一起的过程。
数据挖掘技术最重要的好处之一是检测和识别系统中的错误。	数据仓库的一个优点是它能够一致地更新。因此，它非常适合希望获得最佳和最新功能的企业主。
数据挖掘有助于创建重要因素的建议模式。例如客户的购买习惯、产品、销售。以便公司可以在运营和生产中进行必要的调整。	当数据仓库已集成时，它会为 CRM 系统等运营业务系统增加额外的价值。
数据挖掘技术并非 100% 准确，在某些情况下可能导致严重后果。	在数据仓库中，组织所需用于分析的数据很有可能未集成到仓库中。这很容易导致信息丢失。
组织根据数据挖掘收集的信息可能会被滥用于针对一群人。	数据仓库是为大型 IT 项目而创建的。因此，它涉及高维护系统，这可能会影响中小型组织的收入。
在成功的初始查询之后，用户可能会提出更复杂的查询，这会增加工作量。	数据仓库的实施和维护很复杂。
组织可以通过提供相关且可用的知识信息来从该分析工具中受益。	数据仓库存储大量历史数据，帮助用户分析不同时期和趋势，从而进行未来预测。
组织需要在培训和实施方面投入大量资源。数据挖掘工具，数据挖掘工具由于采用的设计算法不同，工作方式也不同。	在数据仓库中，数据来自多个来源。数据需要清理和转换。这可能是一个挑战。
与其他统计数据应用程序相比，数据挖掘方法具有成本效益和效率。	数据仓库的职责是简化所有类型的业务数据。用户方面的大部分工作是输入原始数据。
数据挖掘技术的另一个关键好处是识别可能导致损失的错误。生成的数据可用于检测销售额下降。	数据仓库允许用户在一个地方访问来自多个来源的关键数据。因此，它节省了用户从多个来源检索数据的时间。
数据挖掘有助于根据数据洞察生成可操作的策略。	一旦将任何信息输入数据仓库系统，您就不太可能再次丢失该数据。您需要进行快速搜索，这有助于您找到正确的统计信息。

为什么要使用数据仓库？

使用数据仓库的一些最重要原因如下：

• 集成多个数据源，有助于减轻生产系统的压力。
• 优化数据以进行读取访问和连续磁盘扫描。
• 数据仓库有助于保护数据免受源系统升级的影响。
• 允许用户执行主数据管理。
• 提高源系统中的数据质量。

为什么要使用数据挖掘？

使用数据挖掘的一些最重要的原因如下：

• 建立数据之间的相关性和关系。利用这些信息产生有利可图的洞察
• 企业可以快速做出明智的决策
• 有助于在杂货店中发现不寻常的购物模式。
• 通过为每位访问者提供定制优惠来优化网站业务。
• 有助于衡量企业营销中的客户响应率。
• 为营销目的创建和维护新的客户群。
• 预测客户流失，例如哪些客户最有可能在不久的将来转向其他供应商。
• 区分有利可图和无利可图的客户。
• 识别所有类型的可疑行为，作为欺诈检测过程的一部分。