डेटा माइनिंग और डेटा वेयरहाउस के बीच अंतर
डेटा किसी विशेष डोमेन के बारे में तथ्यों या डेटा का संग्रह होता है । इन डेटा को संसाधित करने से हमें व्यवसाय मूल्य जोड़ने या अनुसंधान करने के लिए जानकारी और अंतर्दृष्टि मिलती है। जब एकत्रित डेटा प्रसंस्करण के लिए वेयरहाउस में संग्रहीत किया जाता है, इसे डेटा वेयरहाउस कहा जाता है। वेयरहाउस में संग्रहीत डेटा में कुछ तर्क लागू करने के लिए डेटा माइनिंग कहा जाता है। आइए इस पोस्ट में विस्तृत रूप से डेटा माइनिंग और डेटा वेयरहाउस दोनों को समझें।
डेटा माइनिंग बनाम डेटा वेयरहाउस (इन्फोग्राफिक्स) के बीच हेड टू हेड तुलना
डेटा माइनिंग और डेटा वेयरहाउस के बीच शीर्ष 4 तुलना नीचे दी गई है
डेटा माइनिंग बनाम डेटा वेयरहाउस के बीच महत्वपूर्ण अंतर
डेटा माइनिंग और डेटा वेयरहाउस के बीच निम्नलिखित अंतर है
1.उद्देश्य
डेटा डेटाबेस वेयरहाउस विभिन्न डेटाबेस से डेटा स्टोर करें और डेटा को केंद्रीय भंडार में उपलब्ध कराएं। विभिन्न स्रोतों से प्राप्त होने के बाद सभी डेटा साफ़ किए जाते हैं क्योंकि वे स्कीमा, संरचनाओं और प्रारूप में भिन्न होते हैं। इसके बाद, यह अभिन्न और सामान्य रूप से उपलब्ध डेटा स्टोर बनाने के लिए एकीकृत है। यह इस तरह से किया जाता है कि यह विभिन्न स्रोतों से डेटा व्यवस्थित करने के लिए समय-समय पर और व्यवस्थित रूप से डेटा को संभालता है और संग्रहीत करता है।
व्यवसाय के वर्तमान परिदृश्य के बारे में ज्ञान प्राप्त करने के लिए लेनदेन संबंधी डेटा या वर्तमान डेटा पर डेटा माइनिंग किया जाता है। माइनिंग के परिणामस्वरूप उत्पन्न आंकड़े रुझानों के बारे में स्पष्ट तस्वीर देते हैं। रिपोर्टिंग उपकरण का उपयोग करके इन प्रवृत्तियों को चित्रमय रूप से प्रदर्शित किया जा सकता है।
- ऑपरेशंस
डेटा वेयरहाउस संचालन: डेटा वेयरहाउस
में संग्रहीत डेटा परओएलएपी ऑनलाइन विश्लेषणात्मक प्रसंस्करण किया जाता है । ओएलएपी की विभिन्न श्रेणियां रोलप, एमओएलएपी, एचओएलएपी हैं।
- आरओएलएपी: संग्रहीत डेटा पर प्रश्नों को लागू करने के लिए रिलेशनल डेटाबेस डेटा स्टोर करता है।
- एमओएलएपी: बहु-आयामी डेटा स्टोर करता है।जैसे एरे को संग्रहीत और पूछताछ की जा सकती है।
- एचओएलएपी: हाइब्रिड डेटा स्टोर करता है।यह आम तौर पर कई दुकानों से कच्चे डेटा को संभालने के लिए होता है।यह तेजी से और अनुकूलित डेटा माइनिंग के लिए स्लाइस, पासा, रोल-अप, ड्रिल-डाउन ऑपरेशंस का समर्थन करता है।
| ओएलएपी (डेटा वेयरहाउस) | डेटा माइनिंग |
| यह डेटा एकत्र करता है और डेटा के बारे में सारांश स्तर अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। | यह छिपे हुए पैटर्न की पहचान करता है और विस्तृत जानकारी प्रदान करता है। |
| इसका उपयोग सिस्टम के समग्र व्यवहार की पहचान के लिए किया जाता है
उदाहरण: वर्ष 2018 में कुल लाभ प्राप्त हुआ |
इसका उपयोग विशेष मॉड्यूल के व्यवहार की पहचान के लिए किया जाता है।
उदाहरण: वर्ष 2018 में फरवरी महीने में लाभ प्राप्त हुआ |
| इसका उद्देश्य डेटा की भारी मात्रा में संग्रह करना है। | इसका उद्देश्य सूचना प्रदान करने के लिए डेटा में मौजूद पैटर्न की पहचान करना है। |
| इसका उपयोग परिचालन दक्षता में सुधार के लिए किया जाता है। | इसका उपयोग व्यापार में सुधार और निर्णय लेने के लिए किया जाता है। |
| रिपोर्टिंग परिचालन में लागू। | व्यापार रणनीतियों में लागू । |
| पूर्वानुमानित विश्लेषण नहीं किया जा सकता है। | पूर्वानुमानित विश्लेषण संभव है। |
डेटा माइनिंग ऑपरेशन:
आम तौर पर, डेटा माइनिंग कुछ तार्किक परिचालनों का उपयोग करके इसे संकलित करके डेटा पर किया जाता है। यह एसोसिएटिव नियम, क्लस्टरिंग और वर्गीकरण जैसे एल्गोरिदम के कार्यान्वयन द्वारा हासिल किया जाता है। इसका उपयोग व्यापार के लाभ और डेटा की पहचान करने के लिए डेटा से पैटर्न की पहचान करने के लिए किया जाता है।
1. वर्गीकरण विश्लेषण: यह डेटा को विभिन्न वर्गों में वर्गीकृत करने के लिए उपयोग किया जाता है। डेटा विश्लेषक प्राप्त ज्ञान के आधार पर डेटा वर्गीकृत करता है।
2. एसोसिएशन नियम सीखना: इसका उपयोग ग्राहक व्यवहार, व्यापार में बदलाव और सभी पूर्वानुमान प्रक्रिया को प्रकट करने के लिए डेटा में छिपे हुए पैटर्न की पहचान करने के लिए किया जाता है।
3. बाहरी जांच:बेजोड़ डेटा कभी-कभी कुछ पैटर्न दिखाता है जो व्यवसाय को बेहतर बनाने में मदद कर सकता है। वे डेटा गलती, घटना और धोखाधड़ी की पहचान का पता लगाने में मदद करता है ।
4. क्लस्टरिंग विश्लेषण: डेटा के बीच संबंध की डिग्री बहुत अधिक है और वे एक ही श्रेणी या समूह के तहत क्लस्टर हैं। समान व्यवहार वाले डेटा एक ही स्थान पर आ जाएंगे।
5. अपराध विश्लेषण: डेटा के बीच संबंधों की पहचान करने की प्रक्रिया। कुछ नई जानकारी प्राप्त करने के लिए इन सभी डेटा को सारांशित किया जा सकता है। डेटा वेयरहाउस और डेटा माइनिंग
दोनों डेटा का विश्लेषण करने और इसे मानकीकृत करने में सहायता करें। यह क्वेरी प्रोसेसिंग और तेज रिपोर्ट जनरेशन प्रक्रिया के लिए कम विलंबता वाले सिस्टम के प्रदर्शन में सुधार करता है।
- लाभ
| डेटा वेयरहाउस | डेटा माइनिंग |
| डेटा तक तेज़ी से पहुंच | एल्गोरिदम के उपयोग से तेज़ डेटा प्रोसेसिंग |
| बढ़ाया सिस्टम प्रदर्शन | बढ़ाया थ्रूपुट |
| वितरित भंडारण द्वारा विशाल डेटा का आसान प्रबंधन | विश्लेषण के लिए रिपोर्ट जेनरेट करना आसान है |
| डेटा अखंडता | डेटा विश्लेषण |
डेटा माइनिंग बनाम डेटा वेयरहाउस तुलना तालिका
| डेटा वेयरहाउस | डेटा माइनिंग |
| विभिन्न स्रोतों से डेटा एकत्र करना और संग्रह करना। | एकत्रित डेटा में पैटर्न का विश्लेषण करना। |
| डेटा समय-समय पर संग्रहीत किया जाता है | डेटा नियमित रूप से विश्लेषण किया जाता है |
| संग्रहीत डेटा का आकार बड़ा है | माइनिंग डेटा के नमूने के साथ किया जाता है |
| प्रकार: एंटरप्राइज़ वेयरहाउस
डेटा का बाजार आभासी गोदामों
|
प्रकार: मशीन शिक्षा
कलन विधि दृश्य सांख्यिकी। |
निष्कर्ष
- वेयरहाउस व्यापार को डेटा स्टोर करने में मदद करता है, माइनिंग व्यवसाय को संचालित करने और बड़े निर्णय लेने में मदद करता है।
• किसी भी परियोजना के प्रारंभिक चरण से वेयरहाउस शुरू किया गया है जबकि मांग के अनुसार डेटा पर माइनिंग किया जाता है।
• वेयरहाउस दूसरी तरफ डेटा की गोपनीयता सुनिश्चित करता है, माइनिंग कभी-कभी डेटा रिसाव की ओर जाता है।
• वेयरहाउस द्वारा समर्थित लोड के आधार पर डेटा उपलब्धता भिन्न हो सकती है; माइनिंग में डेटा उपलब्धता से संबंधित कोई समस्या नहीं है।
• डेटा के संग्रहण को डेटा वेयरहाउस में विशेष उपकरण की आवश्यकता होती है।
• डेटा के लिए बहुत सारे एल्गोरिदम उपलब्ध हैं यदि विश्लेषक के पास डेटा कुशलतापूर्वक डेटा का गहन ज्ञान है और इसका विश्लेषण किया जा सकता है।
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यह डेटा माइनिंग बनाम डेटा वेयरहाउस, उनके अर्थ, हेड टू हेड तुलना, मुख्य मतभेद, तुलना तालिका, और निष्कर्ष के लिए एक मार्गदर्शक रहा है। आप और जानने के लिए निम्नलिखित लेख भी देख सकते हैं –
