Data Mining ja Data Warehousing
Data Mining vs. datavarasto
Tietojenkäsittelyn prosessi viittaa tietojenkäsittelyn haaraan, joka käsittelee mallien poistamista suurista tietojoukkoista. Nämä sarjat yhdistetään sitten tilastollisin menetelmin ja tekoälyltä. Nykyaikaisen liiketoiminnan datamiljöö on vastuussa raakatietojen muokkaamisesta tekoälyn lähteiksi. Tietoja manipuloidaan ja pystyy siten antamaan luotettavia päätöksiä, joita voidaan käyttää päätöksenteossa. Tämä antaa yrityksille etua kilpailusta, koska niillä on tietueita, joihin voidaan luottaa älykkyyttä. Organisaatiot käyttävät myös tiedonhankintaa profiilitoimissa, kuten markkinoinnissa, tieteellisen havainnoinnin valvonnassa ja petosten havaitsemisessa. On olemassa muita yhteisiä termejä, jotka saattavat liittyä tiedonlouhintaan, kuten tietojen kalastukseen, ruoppaukseen tai jopa datan nipistämiseen. Kaikki nämä viittaavat kohti erilaisia tiedonlouhinnan vaihteluja, joita käytetään otettaessa pieniä tietojoukkoja, jotka voivat olla liian pieniä tilastollisten päätelmien tuottamiseksi. Nämä ovat kuitenkin ratkaisevan tärkeitä käytössä olevien tietojen oikeellisuuden määrittämisessä, ja niitä voidaan käyttää hypoteesin luomisessa, kun odotetaan tietyn datapopulaation tavoittamista.
Tietovarasto on toisaalta termi, joka kuvaa järjestelmää organisaatiossa, jota käytetään tietojen keräämisessä. Tietovaraston keräämät tiedot ovat tapahtumien järjestelmiä, kuten lasku, ostotiedot tai jopa laina-arvot. Tietueet otetaan yksittäisistä luomispisteistä ja ne kootaan yhteen katon alla, joka on tietovarasto. Nämä tiedot raportoidaan ja raportointi tapahtuu yhdistetyssä muodossa, jotta yritysinformaation käyttäjät auttavat tekemään oikeita päätöksiä. Tietovarasto toimii tehokkaasti tietolähteen, tietokannan ja raportointityökalun avulla. Siksi voidaan sanoa, että tietovarasto on tietokanta, jota käytetään analysoitavien tietojen raportointia varten. Nämä tiedot ovat peräisin eri järjestelmistä, jotka on asetettu raportointiin. Toiminnan toteuttamiseksi datavarasto ylläpitää toimintoja kolmessa erillisessä kerroksessa. Näihin kuuluvat vaiheistus, integraatio ja pääsy. Stage-prosessissa kehittäjät tallentavat raakatiedot yksinomaan analysointia ja tukea varten. Integraatiokerrosta käytetään tietojen integroinnissa ja abstraktiotasosta datan käyttäjiltä. Lopuksi pääsykerros on tärkeä tiedon saamiseksi eri käyttäjätiedoista. Sekä tiedonlouhinta että datavarasto voidaan kutsua työkaluiksi, joita käytetään liiketoimintatiedon keräämiseen. Näiden kahden tärkein ero on se, miten yritystiedot kerätään. Siksi voidaan sanoa, että hyvin varastoituneet tiedot ovat melko helppoa ja hyödyntää. Tietovarasto on siten vastuussa siitä, että tiedonsiirtoyhteistyön tekeminen helpottuu kaikkien asiaankuuluvien tietojen hankkimisessa, jotka on louhittava keskitetysti, eikä tietojen keräämisen vuoksi tarvitse etsiä tietoja eri paikoissa. Tämä auttaa säästämään tiedonlouhinnalla käytettyä aikaa ja kaivostoiminnassa käytettäviä resursseja.
Yhteenveto Tietojen louhinta on prosessi tietojen poimimisesta suurista tietojoukkoista. Tietovarasto on prosessi, jossa kaikki asiaan liittyvät tiedot yhdistetään yhteen. Sekä tiedonlouhinta että datavarastointi ovat liiketoimintatiedonkeruumenetelmiä. Tietojen louhinta on erityistä tiedonkeruussa. Datavarasto on työkalu, joka säästää aikaa ja parantaa tehokkuutta tuomalla tietoja eri paikasta eri organisaation alueilta. Tietovarastolla on kolme kerrosta eli staging, integraatio ja pääsy.
