डेटा माइनिंग
डेटा माइनिंग रिपॉजिटरी में संग्रहीत बड़ी मात्रा में डेटा के माध्यम से उपयोगी नए सहसंबंधों, पैटर्न और रुझानों को खोजने की प्रक्रिया है, जिसमें सांख्यिकीय और गणितीय तकनीकों सहित पैटर्न पहचान तकनीकों का उपयोग किया जाता है। यह तथ्यात्मक डेटासेट का विश्लेषण करके अनपेक्षित संबंधों की खोज करना और डेटा मालिक के लिए तार्किक और सहायक दोनों तरीकों से रिकॉर्ड्स को नए तरीकों से 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 निष्पादित किए जाते हैं। यह डेटा प्रभावी निर्णय लेने में सहायता करता है जो लागत में कटौती करते हैं और राजस्व बढ़ाते हैं।
डेटा माइनिंग एक महत्वपूर्ण विधि 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 एक डेटा माइनिंग सिस्टम संरचना का गठन करते हैं।
डेटा वेयरहाउस
डेटा वेयरहाउसिंग एक तकनीक है जिसका उपयोग मुख्य रूप से विभिन्न स्रोतों से डेटा एकत्र करने और प्रबंधित करने के लिए किया जाता है ताकि व्यवसाय को सार्थक व्यावसायिक अंतर्दृष्टि मिल सके। एक डेटा वेयरहाउस विशेष रूप से प्रबंधन निर्णयों का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
सरल शब्दों में, एक डेटा वेयरहाउस एक डेटाबेस को परिभाषित करता है जिसे संगठन के परिचालन डेटाबेस से स्वतंत्र रूप से बनाए रखा जाता है। डेटा वेयरहाउस सिस्टम कई एप्लिकेशन सिस्टम के एकीकरण को सक्षम करते हैं। वे समेकित, ऐतिहासिक जानकारी के एक ठोस मंच की पेशकश करके डेटा प्रसंस्करण प्रदान करते हैं।
डेटा वेयरहाउस बहुआयामी स्थान में डेटा को सामान्यीकृत और केंद्रीकृत करते हैं। डेटा वेयरहाउस के निर्माण में डेटा सफाई, डेटा एकीकरण, और डेटा परिवर्तन शामिल हैं और इसे डेटा माइनिंग के लिए एक महत्वपूर्ण पूर्व-प्रसंस्करण चरण के रूप में देखा जा सकता है।
यह बहुआयामी डेटा के इंटरैक्टिव विश्लेषण के लिए ऑनलाइन विश्लेषणात्मक प्रसंस्करण (OLAP) उपकरण प्रदान करता है, जो प्रभावी डेटा सामान्यीकरण और डेटा माइनिंग की सुविधा प्रदान करता है। OLAP संचालन के साथ संघ, वर्गीकरण, भविष्यवाणी, और क्लस्टरिंग सहित कई डेटा माइनिंग फ़ंक्शंस को एकीकृत किया जा सकता है ताकि अमूर्तता के विभिन्न स्तरों पर ज्ञान की इंटरैक्टिव माइनिंग का निर्माण किया जा सके।
तुलना तालिका
| डेटा माइनिंग | डेटा वेयरहाउस |
|---|---|
| डेटा माइनिंग को आमतौर पर बड़ी मात्रा में डेटा से उपयोगी डेटा निकालने की प्रक्रिया माना जाता है। | डेटा वेयरहाउसिंग सभी प्रासंगिक जानकारी को संयोजित करने का चरण है। |
| डेटा माइनिंग दृष्टिकोण का लाभ सिस्टम में दिखाई देने वाली अवांछित त्रुटियों का पता लगाना और पहचान करना है। | डेटा वेयरहाउस का लाभ इसकी बार-बार अपडेट करने की क्षमता है। मुख्य कारण यह है कि यह उन व्यावसायिक उद्यमियों के लिए आदर्श है जिन्हें वर्तमान सामग्री के साथ अद्यतन रहने की आवश्यकता है। |
| डेटा माइनिंग डेटा पैटर्न निर्धारित करने का चरण है। | एक डेटा वेयरहाउस विश्लेषण के लिए डिज़ाइन किया गया एक डेटाबेस सिस्टम है। |
| डेटा माइनिंग तकनीकें विभिन्न सांख्यिकीय डेटा अनुप्रयोगों की तुलना में लाभदायक हैं। | डेटा वेयरहाउस का अधिकार प्रत्येक प्रकार की व्यावसायिक जानकारी को सुविधाजनक बनाना है। |
