डाटा माइनिंग और डेटा वेयरहाउसिंग के बीच अंतर
विषय
डेटा माइनिंग और डेटा वेयरहाउसिंग दोनों का उपयोग व्यावसायिक बुद्धि रखने और निर्णय लेने को सक्षम करने के लिए किया जाता है। लेकिन दोनों डेटा माइनिंग और डेटा वेयरहाउसिंग में किसी एंटरप्राइज़ के डेटा पर काम करने के अलग-अलग पहलू होते हैं। एक ओर, ए डेटा वेयरहाउस एक ऐसा वातावरण है जहां एक उद्यम का डेटा एकत्रित और संक्षेप में संग्रहीत किया जाता है। दूसरे हाथ पर, डेटा माइनिंग एक प्रक्रिया है; उस डेटा से ज्ञान निकालने के लिए एल्गोरिदम लागू करें जिसे आप डेटाबेस में भी नहीं जानते हैं।
हमें नीचे दिखाए गए तुलना चार्ट की मदद से डेटा माइनिंग और डेटा वेयरहाउसिंग के बीच के अंतर की जाँच करें।
- तुलना चार्ट
- परिभाषा
- मुख्य अंतर
- निष्कर्ष
तुलना चार्ट
| तुलना के लिए आधार | डेटा माइनिंग | विवरण भण्डारण |
|---|---|---|
| बुनियादी | डेटा माइनिंग डेटाबेस / डेटा वेयरहाउस से सार्थक डेटा को पुनः प्राप्त करने या निकालने की एक प्रक्रिया है। | डेटा वेयरहाउस एक रिपॉजिटरी है, जहां कई स्रोतों से जानकारी को एक एकल स्कीमा के तहत संग्रहीत किया जाता है। |
डेटा माइनिंग की परिभाषा
डाटा माइनिंग एक प्रक्रिया है ज्ञान की खोज करें, आप कौनसा कभी उम्मीद नहीं थी सेवा आपके डेटाबेस में मौजूद है। पारंपरिक क्वेरी टूल का उपयोग करके आप केवल डेटा से ज्ञात जानकारी प्राप्त कर सकते हैं। लेकिन, डाटा माइनिंग आपको रास्ता प्रदान करता है डेटा से छिपी जानकारी को पुनः प्राप्त करें। डेटा माइनिंग उस डेटाबेस से सार्थक जानकारी निकालता है जिसका उपयोग किया जा सकता है निर्णय लेना.
डेटाबेस में ज्ञान की खोज, के रूप में संदर्भित KDD, प्रदर्शित करता है संबंध तथा पैटर्न। एक ही वस्तु की विशेषताओं के बीच संबंध दो या दो से अधिक भिन्न वस्तुओं के बीच हो सकता है। पैटर्न डेटा खनन का एक और परिणाम है जो जानकारी के नियमित और समझदार अनुक्रम को दिखाता है जो निर्णय लेने में मदद करता है।
केडीडी यानी नॉलेज डिस्कवरी इन डेटाबेस में शामिल कदमों को पहले के रूप में संक्षेप किया जा सकता है, चयन डेटा सेट जिस पर डेटा माइनिंग करनी है। अगला है पूर्व प्रसंस्करण जिसमें असंगत डेटा को हटाना शामिल है। फिर आता है डेटा परिवर्तन जहाँ डेटा को डेटा माइनिंग के लिए उपयुक्त रूप में रूपांतरित किया जाता है। अगला है डेटा माइनिंग, यहां डेटा माइनिंग एल्गोरिदम को डेटा पर लागू किया जाता है। और अंत में, व्याख्या और मूल्यांकन जिसमें डेटा के बीच संबंध या पैटर्न को निकालना शामिल है।
डेटा माइनिंग डेटा वेयरहाउस वातावरण में डेटा माइनिंग अच्छी तरह से फिट बैठता है जिसने डेटा को कुल और संक्षेप में संग्रहीत किया है। चूंकि डेटा वेयरहाउस में डेटा को माइन करना आसान हो जाता है
डेटा वेयरहाउसिंग को परिभाषित करना
डेटा वेयरहाउस एक केंद्रीय स्थान है जहां जानकारी है कई स्रोतों से इकट्ठा एक एकीकृत स्कीमा के तहत संग्रहीत किया जाता है। डेटा को शुरू में इकट्ठा किया जाता है, उद्यम के विभिन्न स्रोतों को तब साफ किया जाता है और परिवर्तित किया जाता है और डेटा वेयरहाउस में संग्रहीत किया जाता है। डेटा वेयरहाउस में डेटा दर्ज करने के बाद, यह लंबे समय तक वहाँ रहता है और इसे ओवरटाइम तक पहुँचा जा सकता है।
डेटा वेयरहाउस जैसी तकनीकों का एक सही मिश्रण है डेटा मॉडलिंग, डेटा अधिग्रहण, डेटा प्रबंधन, मेटाडेटा प्रबंधन, विकास उपकरण स्टोर प्रबंधन। ये सभी प्रौद्योगिकियाँ कार्यों का समर्थन करती हैं जैसे डेटा निष्कर्षण, डेटा परिवर्तन, डेटा भंडारण, डेटा तक पहुँचने के लिए उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस प्रदान करता है.
डेटा वेयरहाउस कोई उत्पाद या सॉफ़्टवेयर नहीं है, यह एक सूचनात्मक वातावरण है, जो किसी उद्यम के एकीकृत दृश्य जैसी जानकारी प्रदान करता है। आप एंटरप्राइज़ के वर्तमान और ऐतिहासिक डेटा तक पहुँच सकते हैं जो निर्णय लेने में मदद करता है। यह परिचालन प्रणालियों को प्रभावित किए बिना निर्णय लेने के लिए किए गए लेनदेन का समर्थन करता है। यह रणनीतिक जानकारी प्राप्त करने के लिए एक लचीला संसाधन है।
- एक बुनियादी अंतर है जो डेटा माइनिंग और डेटा वेयरहाउसिंग को अलग करता है जो डेटा माइनिंग है जो बड़े डेटाबेस या डेटा वेयरहाउस से सार्थक डेटा निकालने की एक प्रक्रिया है। हालाँकि, डेटा वेयरहाउस एक वातावरण प्रदान करता है जहाँ डेटा को एक एकीकृत रूप में संग्रहीत किया जाता है जो डेटा खनन को डेटा को अधिक कुशलता से निकालने में आसानी करता है।
निष्कर्ष:
डाटा माइनिंग तभी की जा सकती है जब एक अच्छी तरह से एकीकृत बड़ा डेटाबेस यानी डेटा वेयरहाउस हो। इसलिए डेटा वेयरहाउस को डेटा माइनिंग से पहले पूरा किया जाना चाहिए। डेटा वेयरहाउस में अच्छी तरह से एकीकृत रूप में जानकारी होनी चाहिए ताकि डेटा खनन एक कुशल तरीके से ज्ञान को निकाल सके।
