इस पोस्ट में, हम डेटा माइनिंग और डेटा वेयरहाउसिंग के बीच के अंतर को समझेंगे।
डेटा माइनिंग
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यह डेटा पैटर्न निर्धारित करने के लिए उपयोग की जाने वाली प्रक्रिया है।
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इसे डेटा के एक सेट से उपयोगी डेटा निकालने की एक सामान्य विधि के रूप में समझा जा सकता है।
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इस प्रक्रिया में डेटा का बार-बार विश्लेषण किया जाता है।
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यह व्यवसाय उद्यमियों और इंजीनियरों द्वारा सार्थक डेटा निकालने के लिए किया जाता है।
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यह कई तकनीकों का उपयोग करता है जिसमें डेटा में पैटर्न की पहचान करने के लिए पैटर्न पहचान शामिल है।
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यह अवांछित त्रुटियों का पता लगाने में मदद करता है जो सिस्टम में हो सकती हैं।
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यह अन्य सांख्यिकीय डेटा प्रोसेसिंग तकनीकों की तुलना में किफ़ायती है।
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यह पूरी तरह सटीक नहीं है क्योंकि वास्तविक दुनिया में कुछ भी आदर्श नहीं है।
डेटा वेयरहाउसिंग
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यह एक डेटाबेस सिस्टम है जिसे विश्लेषण करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
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यह सभी प्रासंगिक डेटा को एक मॉड्यूल में जोड़ती है।
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डेटा वेयरहाउसिंग की प्रक्रिया इंजीनियरों द्वारा की जाती है।
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यहां, डेटा को समय-समय पर संग्रहीत किया जाता है।
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इस प्रक्रिया में, रिपोर्टिंग में आसानी के लिए डेटा निकाला जाता है और एक स्थान पर संग्रहीत किया जाता है।
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इसे नियमित अंतराल पर अपडेट किया जाता है।
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यही कारण है कि अप-टू-डेट रहने के लिए, प्रमुख कंपनियों में इसका उपयोग किया जाता है।
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यह व्यवसाय के लिए हर प्रकार के डेटा को सरल बनाने में मदद करता है।
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डेटा हानि संभव है यदि विश्लेषण के लिए आवश्यक डेटा डेटा वेयरहाउस में एकीकृत नहीं है।
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यह बड़ी मात्रा में ऐतिहासिक डेटा संग्रहीत करता है जो उपयोगकर्ता को आगे की भविष्यवाणी करने के लिए रुझानों और मौसमी का विश्लेषण करने में मदद करता है।