डेटा माइनिंग
डेटा माइनिंग सांख्यिकीय और गणितीय तकनीकों सहित पैटर्न पहचान तकनीकों का उपयोग करके, रिपॉजिटरी में सहेजे गए डेटा की एक उच्च मात्रा के माध्यम से उपयोगी नए सहसंबंध, पैटर्न और प्रवृत्तियों को खोजने की प्रक्रिया है। यह अनपेक्षित संबंधों की खोज करने के लिए तथ्यात्मक डेटासेट का विश्लेषण है और डेटा स्वामी के लिए तार्किक और सहायक दोनों तरह के नए तरीकों में रिकॉर्ड को सारांशित करना है।
डेटा माइनिंग में, डेटा के छिपे हुए पैटर्न को कई श्रेणियों के अनुसार उपयोगी डेटा के एक टुकड़े में माना जाता है। इस डेटा को विश्लेषण के लिए डेटा वेयरहाउस सहित एक क्षेत्र में इकट्ठा किया जाता है, और डेटा माइनिंग एल्गोरिदम का प्रदर्शन किया जाता है। यह डेटा प्रभावी निर्णय लेने में मदद करता है जो मूल्य में कटौती करते हैं और राजस्व में वृद्धि करते हैं।
डेटा माइनिंग एक महत्वपूर्ण तरीका है जहां पहले से अज्ञात और संभावित रूप से उपयोगी डेटा को बड़ी मात्रा में जानकारी से निकाला जाता है। डेटा माइनिंग प्रक्रिया में कई घटक होते हैं, और ये घटक डेटा माइनिंग सिस्टम संरचना का निर्माण करते हैं।
डेटा वेयरहाउस
डेटा वेयरहाउसिंग एक ऐसी तकनीक है जिसका उपयोग मुख्य रूप से व्यवसाय को एक सार्थक व्यावसायिक अंतर्दृष्टि देने के लिए विभिन्न स्रोतों से डेटा एकत्र करने और प्रबंधित करने के लिए किया जाता है। डेटा वेयरहाउस विशेष रूप से प्रबंधन निर्णयों का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
सरल शब्दों में, डेटा वेयरहाउस एक डेटाबेस को परिभाषित करता है जिसे किसी संगठन के परिचालन डेटाबेस से स्वतंत्र रूप से बनाए रखा जाता है। डेटा वेयरहाउस सिस्टम कई एप्लिकेशन सिस्टम के एकीकरण को सक्षम बनाता है। वे विश्लेषण के लिए समेकित, ऐतिहासिक जानकारी का एक ठोस मंच प्रदान करके डेटा प्रोसेसिंग प्रदान करते हैं।
डेटा वेयरहाउस बहुआयामी अंतरिक्ष में डेटा को सामान्यीकृत और केंद्रीकृत करते हैं। डेटा वेयरहाउस के निर्माण में डेटा क्लीनिंग, डेटा इंटीग्रेशन और डेटा ट्रांसफ़ॉर्मेशन शामिल हैं और इसे डेटा माइनिंग के लिए एक महत्वपूर्ण प्रीप्रोसेसिंग चरण के रूप में देखा जा सकता है।
यह विभिन्न ग्रैन्युलैरिटी के बहुआयामी डेटा के इंटरैक्टिव विश्लेषण के लिए ऑनलाइन विश्लेषणात्मक प्रसंस्करण (ओएलएपी) उपकरण प्रदान करता है, जो प्रभावी डेटा सामान्यीकरण और डेटा खनन की सुविधा प्रदान करता है। एब्स्ट्रैक्शन के विभिन्न स्तरों पर ज्ञान के इंटरेक्टिव माइनिंग का निर्माण करने के लिए एसोसिएशन, वर्गीकरण, भविष्यवाणी और क्लस्टरिंग सहित कई डेटा माइनिंग फंक्शन OLAP ऑपरेशंस के साथ एकीकृत किए जा सकते हैं।
आइए देखते हैं डेटा माइनिंग और डेटा वेयरहाउस के बीच तुलना।
| डेटा माइनिंग | डेटा वेयरहाउस |
|---|---|
| डेटा माइनिंग को आमतौर पर डेटा के विशाल सेट से उपयोगी डेटा निकालने की प्रक्रिया के रूप में माना जाता है। | डेटा वेयरहाउसिंग सभी प्रासंगिक सूचनाओं के संयोजन का चरण है। |
| डेटा माइनिंग दृष्टिकोण का लाभ सिस्टम में दिखाई देने वाली अवांछित त्रुटियों का पता लगाना और उनकी पहचान करना है। | डेटा वेयरहाउस का लाभ बार-बार अपडेट करने की इसकी क्षमता है। मुख्य कारण यह है कि यह उन व्यावसायिक उद्यमियों के लिए आदर्श है जिन्हें वर्तमान सामग्री के साथ अप-टू-डेट की आवश्यकता है। |
| डेटा माइनिंग डेटा पैटर्न निर्धारित करने का चरण है। | डेटा वेयरहाउस एक डेटाबेस सिस्टम है जिसे एनालिटिक्स के लिए डिज़ाइन किया गया है। |
| डेटा माइनिंग तकनीक विभिन्न सांख्यिकीय डेटा अनुप्रयोगों की तुलना में लाभदायक हैं। | डेटा वेयरहाउस का अधिकार प्रत्येक प्रकार की व्यावसायिक जानकारी को सुविधाजनक बनाना है। |