Sự khác biệt giữa khai thác dữ liệu và lưu trữ dữ liệu

Khai thác dữ liệu so với kho dữ liệu

Khai thác dữ liệu và lưu trữ dữ liệu là cả hai kỹ thuật rất mạnh mẽ và phổ biến để phân tích dữ liệu. Người dùng có khuynh hướng thống kê sử dụng Khai thác dữ liệu. Họ sử dụng các mô hình thống kê để tìm kiếm các mẫu ẩn trong dữ liệu. Các nhà khai thác dữ liệu quan tâm đến việc tìm kiếm các mối quan hệ hữu ích giữa các yếu tố dữ liệu khác nhau, điều này mang lại lợi nhuận cuối cùng cho các doanh nghiệp. Nhưng mặt khác, các chuyên gia dữ liệu có thể phân tích các khía cạnh của doanh nghiệp có xu hướng trực tiếp sử dụng Kho dữ liệu.

Khai thác dữ liệu còn được gọi là Khám phá tri thức trong dữ liệu (KDD). Như đã đề cập ở trên, đây là một lĩnh vực của khoa học máy tính, liên quan đến việc trích xuất thông tin thú vị và chưa biết trước đây từ dữ liệu thô. Do sự tăng trưởng theo cấp số nhân của dữ liệu, đặc biệt là trong các lĩnh vực như kinh doanh, khai thác dữ liệu đã trở thành công cụ rất quan trọng để chuyển đổi khối lượng dữ liệu lớn này sang kinh doanh thông minh, vì việc trích xuất các mẫu thủ công dường như là không thể trong vài thập kỷ qua. Ví dụ, nó hiện đang được sử dụng cho các ứng dụng khác nhau như phân tích mạng xã hội, phát hiện gian lận và tiếp thị. Khai thác dữ liệu thường xử lý bốn nhiệm vụ sau: phân cụm, phân loại, hồi quy và liên kết. Phân cụm là xác định các nhóm tương tự từ dữ liệu phi cấu trúc. Phân loại là các quy tắc học tập có thể được áp dụng cho dữ liệu mới và thường sẽ bao gồm các bước sau: tiền xử lý dữ liệu, thiết kế mô hình hóa, lựa chọn học tập / tính năng và Đánh giá / xác nhận. Hồi quy là tìm các hàm với lỗi tối thiểu để mô hình hóa dữ liệu. Và hiệp hội đang tìm kiếm mối quan hệ giữa các biến. Khai thác dữ liệu thường được sử dụng để trả lời các câu hỏi như các sản phẩm chính có thể giúp thu được lợi nhuận cao trong năm tới tại Wal-Mart là gì?

Như đã đề cập ở trên, kho dữ liệu cũng được sử dụng để phân tích dữ liệu, nhưng bởi các nhóm người dùng khác nhau và một mục tiêu hơi khác nhau trong tâm trí. Ví dụ, khi nói đến lĩnh vực bán lẻ, người dùng kho dữ liệu quan tâm nhiều hơn đến loại mua hàng nào được khách hàng ưa chuộng, vì vậy kết quả phân tích có thể giúp khách hàng bằng cách cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Nhưng những người khai thác dữ liệu trước tiên phỏng đoán một giả thuyết như khách hàng mua một loại sản phẩm nhất định và phân tích dữ liệu để kiểm tra giả thuyết. Việc lưu trữ dữ liệu có thể được thực hiện bởi một nhà bán lẻ lớn, ban đầu dự trữ các cửa hàng của mình với cùng kích cỡ sản phẩm để sau đó phát hiện ra rằng các cửa hàng ở New York bán hàng tồn kho kích thước nhỏ hơn nhanh hơn nhiều so với các cửa hàng ở Chicago. Vì vậy, bằng cách nhìn vào kết quả này, nhà bán lẻ có thể dự trữ cửa hàng New York với quy mô nhỏ hơn so với các cửa hàng ở Chicago.

Vì vậy, như bạn có thể thấy rõ, hai loại phân tích này dường như có cùng bản chất với mắt thường. Cả hai đều lo ngại về việc tăng lợi nhuận dựa trên dữ liệu lịch sử. Nhưng tất nhiên, có những khác biệt chính. Nói một cách đơn giản, Khai thác dữ liệu và Lưu trữ dữ liệu được dành riêng để cung cấp các loại phân tích khác nhau, nhưng chắc chắn cho các loại người dùng khác nhau. Nói cách khác, Data Mining tìm kiếm các mối tương quan, vỗ về để hỗ trợ cho một giả thuyết thống kê. Nhưng, Kho dữ liệu trả lời một câu hỏi tương đối rộng hơn và nó cắt và xé dữ liệu từ đó trở đi để nhận ra các cách cải thiện trong tương lai.