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• 比較表
• データマイニングの定義
• データウェアハウジングの定義
• 結論：

データマイニングとデータウェアハウジングの両方を使用して、ビジネスインテリジェンスを保持し、意思決定を可能にします。しかし、データマイニングとデータウェアハウジングの両方には、企業のデータを操作するという異なる側面があります。一方では、 データウェアハウス 企業のデータが集約および要約された方法で収集および保存される環境です。一方、 データマイニング プロセスです。データベースに存在すら知らないデータから知識を抽出するアルゴリズムを適用します。

以下に示す比較チャートを使用して、データマイニングとデータウェアハウジングの違いを確認しましょう。

1. 比較表
2. 定義
3. 主な違い
4. 結論

比較表

比較の根拠	データマイニング	データウェアハウス
ベーシック	データマイニングは、データベース/データウェアハウスから意味のあるデータを取得または抽出するプロセスです。	データウェアハウスは、複数のソースからの情報が単一のスキーマの下に格納されるリポジトリです。

データマイニングの定義

データマイニングは 知識を発見する、あなた 期待していなかった に データベースに存在する。従来のクエリツールを使用すると、データから既知の情報のみを取得できます。ただし、データマイニングでは、 データから隠された情報を取得する。データマイニングは、データベースから意味のある情報を抽出します。 意思決定.

データベースでの知識の発見。 KDD、展示 関係 そして パターン。関係は、2つ以上の異なるオブジェクト間、同じオブジェクトの属性間である場合があります。パターンは、データマイニングのもう1つの成果であり、意思決定に役立つ情報の定期的かつわかりやすいシーケンスを示します。

KDDに関連する手順、つまりデータベースでの知識発見は、最初に要約できます。 選択 データマイニングを実行する必要があるデータセットの。次は 前処理 一貫性のないデータの削除を伴います。それから来る データ変換 ここで、データはデータマイニングに適した形式に変換されます。次は データマイニング、ここではデータマイニングアルゴリズムがデータに適用されます。そして最後に、 解釈と評価 データ間の関係またはパターンを抽出する必要があります。

データマイニングは、集約および要約された方法でデータを格納したデータウェアハウス環境に適しています。データウェアハウスのデータを簡単にマイニングできるようになると

データウェアハウジングの定義

データウェアハウス 情報が集まる中心的な場所です 複数のソースから収集された単一の統一されたスキーマの下に格納されます。データは最初に収集され、さまざまな企業ソースがクリーンアップおよび変換され、データウェアハウスに保存されます。データウェアハウスにデータが入力されると、データは長期間そこにとどまり、時間を超えてアクセスできます。

データウェアハウスは、次のようなテクノロジーの完璧な融合です データモデリング、データ取得、データ管理、メタデータ管理、開発ツールストア管理。これらのテクノロジーはすべて、次のような機能をサポートしています データ抽出、データ変換、データストレージ、データにアクセスするためのユーザーインターフェイスの提供.

データウェアハウスは製品やソフトウェアではなく、企業の統合ビューのような情報を提供する情報環境です。意思決定に役立つ企業の現在および過去のデータにアクセスできます。運用システムに影響を与えることなく、意思決定のために行われたトランザクションをサポートします。戦略的な情報を取得するための柔軟なリソースです。

1. データマイニングとデータウェアハウジングを分ける基本的な違いがあります。データマイニングは、大規模なデータベースまたはデータウェアハウスから意味のあるデータを抽出するプロセスです。ただし、データウェアハウスは、データをより効率的に抽出するためのデータマイニングを容易にする統合された形式でデータが格納される環境を提供します。

結論：

データマイニングは、統合された大規模なデータベース、つまりデータウェアハウスがある場合にのみ実行できます。そのため、データマイニングの前にデータウェアハウスを完了する必要があります。データウェアハウスは、データマイニングが効率的な方法で知識を抽出できるように、情報が適切に統合された形式である必要があります。