Différence entre Data Mining et Data Warehouse
Quelle est la différence entre Data Mining et Data Warehouse ? – Data Mining et Data Warehouse les deux sont utilisés pour conserver des informations commerciales et permettre la prise de décision. Pourtant, data mining et data warehouse ont des aspects différents sur le fonctionnement des données d’une entreprise. D’une part, data warehouse est un environnement où les données d’une entreprise sont rassemblées et stockées de manière agrégée et résumée. D’autre part, data mining est un processus; qui appliquent des algorithmes pour extraire des connaissances et des données dont vous ne savez même pas qu’elles existent dans la base de données.
Table de comparaison
| Data Mining | Data Warehouse | |
|---|---|---|
| Présentation | Data Mining est le processus d’analyse de modèles de données inconnus. | Data Warehouse est un système de base de données conçu pour un travail analytique plutôt que transactionnel. |
| Data | Data Mining est une méthode de comparaison de grandes quantités de données pour trouver des modèles corrects. | Data Warehouse est une méthode de centralisation des données provenant de différentes sources dans un référentiel commun. |
| Processus | Data Mining est généralement effectuée par des utilisateurs professionnels avec l’aide d’ingénieurs. | Data Warehouse est un processus qui doit avoir lieu avant toute exploration de données c’est à dire avant le processus du Data Mining. |
| Sources | Data Mining est considérée comme un processus d’extraction de données à partir de grands ensembles de données. | D’autre part, Data Warehouse consiste à regrouper toutes les données pertinentes. |
| Informations | Data Mining aide à générer des stratégies exploitables basées sur des informations sur les données. | Une fois que vous avez entré des informations dans le système Data Warehouse, il est peu probable que vous perdiez la trace de ces données. Vous devez effectuer une recherche rapide, vous aide à trouver les bonnes informations statistiques. |
| Le défi | Les organisations doivent dépenser beaucoup de ressources à des fins de formation et de mise en œuvre. De plus, les outils du Data Mining fonctionnent de différentes manières en raison des différents algorithmes utilisés dans leur conception. | Dans Data warehouse, les données sont regroupées à partir de plusieurs sources. Les données doivent être nettoyées et transformées. Cela pourrait être un défi. |
Pourquoi utiliser Data Mining ?
Les principales raisons d’utiliser Data mining sont les suivantes:
- Les entreprises peuvent prendre des décisions rapidement
- Établir la pertinence et les relations entre les données. Utilisez ces informations pour générer des informations rentables
- Permet de mesurer le taux de réponse des clients dans le marketing d’entreprise.
- Optimiser l’activité du site Web en offrant des offres personnalisées à chaque visiteur.
- Différencier les clients rentables et non rentables.
- Création et maintenance de nouveaux groupes de clients à des fins de marketing.
- Identifier tout type de comportement suspect dans le cadre d’un processus de détection de fraude.
Pourquoi utiliser Data Warehouse?
Les raisons les plus importantes pour l’utilisation de Data Warehouse sont les suivantes:
- Données optimisées pour l’accès en lecture et l’analyse consécutive.
- Data Warehouse permet de protéger les données.
- Permet aux utilisateurs d’effectuer la gestion des données.
- Améliorer la qualité des données.
- Intègre de nombreuses sources de données et aide à réduire le stress sur un système de production.
Conclusion:
Data Mining peut être effectuée uniquement lorsqu’il existe une grande base de données(Data Warehouse) bien intégrée. Data Warehouse doit donc être fait avant Data Mining. Data Warehouse doit comporter des informations bien intégrées afin que Data Mining puisse extraire les connaissances de manière efficace.
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