Direkomendasikan, 2021

Pilihan Editor

Perbedaan Antara Data Mining dan Data Warehousing

Data Mining dan Data Warehousing keduanya digunakan untuk menampung intelijen bisnis dan memungkinkan pengambilan keputusan. Namun keduanya, penambangan data dan pergudangan data memiliki aspek operasi yang berbeda pada data perusahaan. Di satu sisi, gudang data adalah lingkungan di mana data perusahaan dikumpulkan dan disimpan secara agregat dan diringkas. Di sisi lain, data mining adalah suatu proses; yang menerapkan algoritma untuk mengekstrak pengetahuan dari data yang Anda bahkan tidak tahu ada di database.

Mari kita periksa perbedaan antara penambangan data dan pergudangan data dengan bantuan grafik perbandingan yang ditunjukkan di bawah ini.

Grafik perbandingan

Dasar untuk perbandinganPenambangan DataPergudangan Data
DasarPenambangan data adalah proses untuk mengambil atau mengekstrak data yang bermakna dari database / data warehouse.Gudang data adalah repositori tempat informasi dari berbagai sumber disimpan dalam satu skema.

Definisi Data Mining

Penambangan Data adalah proses untuk menemukan Pengetahuan, yang tidak pernah Anda duga ada di basis data Anda . Menggunakan alat kueri tradisional, Anda hanya dapat mengambil informasi yang diketahui dari data. Namun, Penambangan data memberi Anda cara untuk mengambil informasi tersembunyi dari data . Penambangan data mengekstrak informasi yang bermakna dari basis data yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan .

Penemuan pengetahuan dalam database, disebut KDD, menunjukkan hubungan dan pola . Hubungannya mungkin antara dua atau lebih objek yang berbeda, antara atribut dari objek yang sama. Pola adalah hasil lain dari penambangan data yang menunjukkan urutan informasi yang teratur dan dapat dipahami yang membantu dalam pengambilan keputusan.

Langkah-langkah yang terlibat dalam KDD yaitu Penemuan Pengetahuan dalam Basis Data dapat diringkas sebagai yang pertama, pemilihan kumpulan data di mana penambangan data harus dilakukan. Berikutnya adalah pra-pemrosesan yang melibatkan penghapusan data yang tidak konsisten. Kemudian muncul transformasi data di mana data ditransformasikan ke dalam bentuk yang sesuai untuk penggalian data. Berikutnya adalah data mining, di sini algoritma data mining diterapkan pada data. Dan akhirnya, interpretasi dan evaluasi yang melibatkan penggalian hubungan atau pola di antara data.

Penambangan data sangat cocok di lingkungan data warehouse yang telah menyimpan data secara agregat dan ringkasan. Karena menjadi mudah untuk menambang data di gudang data

Mendefinisikan Gudang Data

Gudang Data adalah lokasi pusat tempat informasi yang dikumpulkan dari berbagai sumber disimpan dalam satu skema tunggal . Data awalnya dikumpulkan, berbagai sumber perusahaan kemudian dibersihkan dan diubah dan disimpan dalam data warehouse. Setelah data dimasukkan dalam gudang data, data akan tetap ada di sana untuk waktu yang lama dan dapat diakses secara berlebihan.

Data Warehouse adalah perpaduan sempurna dari teknologi seperti pemodelan data, akuisisi data, manajemen data, manajemen metadata, manajemen toko alat pengembangan . Semua teknologi ini mendukung fungsi seperti ekstraksi data, transformasi data, penyimpanan data, menyediakan antarmuka pengguna untuk mengakses data .

Data warehouse bukan produk atau perangkat lunak, ini adalah lingkungan informasi, yang menyediakan informasi seperti pandangan terpadu dari suatu perusahaan. Anda dapat mengakses data perusahaan saat ini dan historis yang membantu dalam pengambilan keputusan. Ini mendukung transaksi yang dibuat untuk pengambilan keputusan tanpa mempengaruhi sistem operasional. Ini adalah sumber daya yang fleksibel untuk mendapatkan informasi strategis.

Perbedaan Kunci Antara Data Mining dan Data Warehousing

  1. Ada perbedaan mendasar yang memisahkan data mining dan data pergudangan yaitu data mining adalah proses ekstraksi data yang bermakna dari database besar atau data warehouse. Namun, gudang data menyediakan lingkungan di mana data disimpan dalam bentuk terintegrasi yang memudahkan penambangan data untuk mengekstraksi data lebih efisien.

Kesimpulan:

Penambangan data dapat dilakukan hanya ketika ada database besar yang terintegrasi dengan baik yaitu data warehouse. Jadi data warehouse harus diselesaikan sebelum penambangan data. Data warehouse harus memiliki informasi dalam bentuk yang terintegrasi dengan baik sehingga data mining dapat mengekstraksi pengetahuan secara efisien.

Top