डेटा भण्डारण बनाम डेटा खनन के बीच अंतर
कॉर्पोरेट डेटा विभिन्न प्रारूपों में विभिन्न डेटाबेस में बिखरे हुए हैं । अंतिम परिणाम प्राप्त करने के लिए, इन टुकड़ों को एक पूर्ण तस्वीर प्राप्त करने के लिए एक साथ जोड़ना होगा। इन विषम स्रोतों से डेटा को संयोजित करने की प्रक्रिया डेटा भण्डारण की अनुपस्थिति में बोझिल होगी। एक डेटा भण्डारण एक ऐसा वातावरण है जहां एकाधिक स्रोतों से आवश्यक डेटा एक स्कीमा के तहत संग्रहीत किया जाता है । इसका उपयोग रिपोर्टिंग और विश्लेषण के लिए किया जाता है।
डेटा भण्डारण एक रिलेशनल डेटाबेस है जो लेनदेन प्रसंस्करण के बजाय क्वेरी और विश्लेषण के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसमें आम तौर पर लेनदेन डेटा से प्राप्त ऐतिहासिक डेटा होता है।
जबकि डेटा भण्डारण प्रबंधन कार्यों का समर्थन करने के लिए बनाया गया है, डेटा खनन का उपयोग डेटा से उपयोगी जानकारी और पैटर्न निकालने के लिए किया जाता है। डेटा खनन किसी भी पारंपरिक डेटाबेस के साथ किया जा सकता है, लेकिन चूंकि डेटा भण्डारण में गुणवत्ता डेटा होता है, इसलिए डेटा भण्डारण सिस्टम पर डेटा खनन होना अच्छा होता है।
डेटा खनिज छुपा पैटर्न और एसोसिएशन, विश्लेषणात्मक मॉडल का निर्माण, वर्गीकरण और भविष्यवाणी करने के द्वारा ज्ञान की खोज का समर्थन करता है ।
आइए विस्तारित डेटा भण्डारण और डेटा खनन के बीच अंतर को समझें
प्रमुख विशेषताऐं:
- डेटा भण्डारण:
डेटा भण्डारण की मुख्य विशेषताएं नीचे चर्चा की गई हैं:
- विषय उन्मुख:एक डेटा भण्डारण विषय उन्मुख है क्योंकि यह संगठन के चालू संचालन के बजाय किसी विषय के आसपास ज्ञान प्रदान करता है। ये विषय एक उत्पाद, ग्राहक, आपूर्तिकर्ता, बिक्री, राजस्व इत्यादि हो सकते हैं। डेटा भण्डारण निर्णय लेने के लिए डेटा के मॉडलिंग और विश्लेषण पर केंद्रित है ।
- एकीकृत: डेटा भण्डारण का निर्माण विषम स्रोतों जैसे डेटा के संबंध में किया जाता है जैसे रिलेशनल डेटाबेस, फ्लैट फाइल इत्यादि।
- समय–भिन्नता:डेटा भण्डारण में मौजूद डेटा किसी विशेष समयावधि के संबंध में जानकारी प्रदान करता है।
- गैर–अस्थिर: गैर-अस्थिर साधन, भण्डारण में प्रवेश करने वाले डेटा को नहीं बदला जाना चाहिए।
डेटा भण्डारण के लाभ:
- लगातार और गुणवत्ता डेटा
- लागत में कमी
- अधिक समय पर डेटा का उपयोग
- बेहतर प्रदर्शन और उत्पादकता
डेटा खनिज:
डेटा खनन की मुख्य विशेषताएं नीचे चर्चा की गई हैं:
- पैटर्न की स्वचालित खोज
- संभावित परिणामों की भविष्यवाणी
- क्रियाशील जानकारी का निर्माण
- बड़े डेटा सेट और डेटाबेस पर फ़ोकस करें
डेटा खनन के लाभ:
- प्रत्यक्ष विपणन: भविष्यवाणी करने की क्षमता कि कौन से उत्पादों में दिलचस्पी रखने की संभावना है
- रुझान विश्लेषण: बाजार में रुझानों को समझना एक रणनीतिक लाभ है क्योंकि इससे बाजार में लागत और समयबद्धता कम करने में मदद मिलती है।
- धोखाधड़ी का पता लगाना: डेटा खनन तकनीक यह जानने में मदद कर सकती है कि कौन से बीमा दावे, सेलुलर फोन कॉल या क्रेडिट कार्ड खरीद धोखाधड़ी होने की संभावना है।
- वित्तीय बाजारों में पूर्वानुमान: डेटा खनन तकनीकों का व्यापक रूप से मॉडल वित्तीय बाजारों की सहायता के लिए उपयोग किया जाता है।
डेटा भण्डारण बनाम डेटा खनन (इन्फोग्राफिक्स) के बीच हेड टू हेड तुलना
डेटा भण्डारण बनाम डेटा खनन के बीच शीर्ष 4 तुलना नीचे दी गई है
डेटा भण्डारण बनाम डेटा खनन के बीच महत्वपूर्ण अंतर
डेटा भण्डारण और डेटा खनन के बीच कुछ प्रमुख अंतरों का उल्लेख नीचे दिया गया है:
- डेटा भण्डारण आसान रिपोर्टिंग की अनुमति देने के लिए डेटा निकालने और संग्रहीत करने की प्रक्रिया है।जबकि डेटा खनन नमूना डेटा सेट के भीतर रुझानों की पहचान करने के लिए पैटर्न पहचान तर्क का उपयोग होता है, डेटा खनन का एक सामान्य उपयोग धोखाधड़ी की पहचान करना और व्यवहार में असामान्य पैटर्न को ध्वजांकित करना है। उदाहरण के लिए, क्रेडिट कार्ड कंपनी आपको एक चेतावनी प्रदान करती है जब आप किसी अन्य भौगोलिक स्थान से लेनदेन कर रहे हैं जिसका आपने पहले उपयोग नहीं किया था। डेटा खनन के कारण यह धोखाधड़ी का पता लगाना संभव है।
- डेटा भण्डारण और डेटा खनन के बीच अंतर मुख्य यह है कि डेटा भण्डारण डेटा को एक आम डेटाबेस में संकलित और व्यवस्थित करने की प्रक्रिया है, जबकि डेटा खनन उस डेटाबेस से सार्थक डेटा निकालने की प्रक्रिया है। डेटा खनन पूरा हो जाने के बाद डेटा खनन केवल किया जा सकता है ।
- डेटा भण्डारण डेटा स्टोर करने के लिए भंडार है।दूसरी ओर, डेटा खनन पैटर्न को उजागर करने के लिए उपयोग की जाने वाली गतिविधियों का एक विस्तृत समूह है, और इस डेटा को अर्थ देता है।
- डेटा भण्डारण केवल विभिन्न स्रोतों से डेटा निकालने, डेटा की सफाई और भण्डारण में भंडारण कर रहा है।जबकि डेटा खनन का उद्देश्य प्रश्नों का उपयोग करके डेटा की जांच या अन्वेषण करना है।
उदाहरण के लिए, कंपनी के डेटा भण्डारण परियोजनाओं और कर्मचारियों की सभी प्रासंगिक जानकारी स्टोर करते हैं। डेटा खनन का उपयोग करके, कोई भी इस डेटा का उपयोग विभिन्न रिपोर्ट उत्पन्न करने के लिए कर सकता है जैसे लाभ उत्पन्न आदि।
- डेटा भण्डारण एक वास्तुकला है, जबकि डेटा खनन एक ऐसी प्रक्रिया है जो नए पैटर्न की खोज के लिए विभिन्न गतिविधियों का परिणाम है।
- डेटा भण्डारण डेटा व्यवस्थित करने की एक तकनीक है ताकि कॉर्पोरेट विश्वसनीयता और अखंडता होनी चाहिए, लेकिन डेटा खनन उन अर्थपूर्ण पैटर्न को निकालने में सहायक होता है जो आवश्यक नहीं हैं, जरूरी है कि डेटा भण्डारण में डेटा को प्रोसेस या डेटा पूछकर।
- डेटा भण्डारण में नियोजन और निर्णय लेने के समय डेटा खनन करने के लिए एकीकृत और संसाधित डेटा होता है, लेकिन डेटा खनन परिणामों द्वारा खोजे गए आंकड़ों को भविष्य में भविष्यवाणियों के लिए उपयोगी पैटर्न खोजने में परिणाम मिलता है।
- डेटा भण्डारण बुनियादी सांख्यिकीय विश्लेषण का समर्थन करता है।डेटा खनन से प्राप्त जानकारी बाजार विभाजन, ग्राहक प्रोफाइलिंग, क्रेडिट जोखिम विश्लेषण, धोखाधड़ी का पता लगाने आदि जैसे कार्यों में सहायक है।
- डेटा भण्डारण सभी प्रासंगिक डेटा को एक साथ पूल करने की प्रक्रिया है, जबकि डेटा खनन डेटा के अज्ञात पैटर्न का विश्लेषण करने की प्रक्रिया है।
- डेटा भण्डारण आमतौर पर कई महीनों या वर्षों के डेटा स्टोर करते हैं।यह ऐतिहासिक विश्लेषण का समर्थन करना है। डेटा खनन नमूना डेटा सेट के भीतर प्रवृत्ति की पहचान करने के लिए पैटर्न पहचान तर्क का उपयोग है।
डेटा भण्डारण बनाम डेटा खनन तुलना तालिका
| विवरण भण्डारण | डेटा खनिज |
| यह एक प्रक्रिया है जिसका उपयोग एकाधिक स्रोतों से डेटा को एकीकृत करने के लिए किया जाता है और फिर इसे एक डेटाबेस में जोड़ दिया जाता है। | यह वह प्रक्रिया है जिसका उपयोग बड़े पैमाने पर डेटा से उपयोगी पैटर्न और रिश्तों को निकालने के लिए किया जाता है। |
| यह संगठन को बड़ी मात्रा में डेटा स्टोर करने के लिए एक तंत्र प्रदान करता है। | उपयोगी पैटर्न खोजने के लिए डेटा भण्डारण पर डेटा खनन तकनीक लागू की जाती है। |
| यह प्रक्रिया डेटा खनन प्रक्रिया से पहले होनी चाहिए क्योंकि यह डेटा को एक सामान्य डेटाबेस में संकलित और व्यवस्थित करता है। | यह प्रक्रिया डेटा भण्डारण प्रक्रिया के बाद हमेशा होती है क्योंकि इसे उपयोगी पैटर्न निकालने के लिए संकलित डेटा की आवश्यकता होती है। |
| यह प्रक्रिया पूरी तरह इंजीनियरों द्वारा की जाती है। | यह प्रक्रिया इंजीनियरों की मदद से व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं द्वारा की जाती है। |
निष्कर्ष – डेटा भण्डारण बनाम डेटा खनन
डेटा खनन और डेटा भण्डारण के बीच मतभेद सिस्टम डिज़ाइन, एक पद्धति का उपयोग और उद्देश्य हैं। डेटा भण्डारण एक ऐसी प्रक्रिया है जो किसी भी डेटा खनन के पहले होनी चाहिए। डेटा भण्डार “पर्यावरण” है जहां डेटा खनन प्रक्रिया हो सकती है। अंत में, यह कहा जा सकता है कि डेटा भण्डारण डेटा को प्रभावी ढंग से व्यवस्थित करता है ताकि डेटा को खनन किया जा सके।
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