Apa itu Data warehouse?
Gudang data adalah teknik untuk mengumpulkan dan mengelola data dari berbagai sumber untuk memberikan wawasan bisnis yang bermakna. Ini adalah perpaduan antara teknologi dan komponen yang memungkinkan penggunaan data secara strategis.
Gudang Data adalah penyimpanan elektronik dari sejumlah besar informasi oleh bisnis yang dirancang untuk kueri dan analisis, bukan untuk pemrosesan transaksi. Ini adalah proses mengubah data menjadi informasi dan membuatnya tersedia bagi pengguna untuk dianalisis.
Apa Itu Data Mining?
Penambangan data mencari pola yang tersembunyi, valid, dan berpotensi berguna dalam kumpulan data yang sangat besar. Data Mining adalah tentang menemukan hubungan yang tidak terduga / sebelumnya tidak diketahui di antara data.
Ini adalah keterampilan multi-disiplin yang menggunakan pembelajaran mesin, statistik, AI, dan teknologi basis data.
Wawasan yang diekstrak melalui Data mining dapat digunakan untuk pemasaran, deteksi penipuan, dan penemuan ilmiah, dll.
PERBEDAAN UTAMA
- Penambangan data dianggap sebagai proses mengekstraksi data dari kumpulan data besar, sedangkan Data warehouse adalah proses mengumpulkan semua data yang relevan bersama-sama.
- Data mining adalah proses menganalisis pola data yang tidak diketahui, sedangkan Data warehouse adalah teknik untuk mengumpulkan dan mengelola data.
- Penambangan data biasanya dilakukan oleh pengguna bisnis dengan bantuan insinyur sementara Data pergudangan adalah proses yang perlu dilakukan sebelum penambangan data dapat dilakukan.
- Data mining memungkinkan pengguna untuk menanyakan pertanyaan yang lebih rumit yang akan meningkatkan beban kerja sementara Data Warehouse rumit untuk diterapkan dan dipelihara.
- Penambangan data membantu menciptakan pola sugestif dari faktor-faktor penting seperti kebiasaan membeli pelanggan sementara Data Warehouse berguna untuk sistem bisnis operasional seperti sistem CRM ketika gudang terintegrasi.
Data Mining Vs Data Warehouse: Perbedaan Utama
| Penambangan Data | Gudang data |
| Penambangan data adalah proses menganalisis pola data yang tidak diketahui. | Gudang data adalah sistem basis data yang dirancang untuk pekerjaan analitis, bukan transaksional. |
| Penambangan data adalah metode membandingkan data dalam jumlah besar untuk menemukan pola yang tepat. | Data warehousing adalah metode pemusatan data dari berbagai sumber ke dalam satu repositori umum. |
| Penambangan data biasanya dilakukan oleh pengguna bisnis dengan bantuan insinyur. | Data warehousing adalah proses yang harus dilakukan sebelum penambangan data dapat dilakukan. |
| Penambangan data dianggap sebagai proses mengekstraksi data dari kumpulan data besar. | Di sisi lain, Data warehousing adalah proses menggabungkan semua data yang relevan menjadi satu. |
| Salah satu manfaat terpenting dari teknik data mining adalah deteksi dan identifikasi kesalahan dalam sistem. | Salah satu kelebihan Data Warehouse adalah kemampuannya untuk memperbarui secara konsisten. Itulah mengapa sangat ideal untuk pemilik bisnis yang menginginkan fitur terbaik dan terbaru. |
| Penambangan data membantu menciptakan pola sugestif dari faktor-faktor penting. Seperti kebiasaan membeli pelanggan, produk, penjualan. Sehingga, perusahaan dapat melakukan penyesuaian yang diperlukan dalam operasi dan produksi. | Gudang Data menambahkan nilai ekstra ke sistem bisnis operasional seperti sistem CRM saat gudang terintegrasi. |
| Teknik Data mining tidak pernah 100% akurat dan dapat menyebabkan konsekuensi serius dalam kondisi tertentu. | Di gudang data, ada kemungkinan besar bahwa data yang diperlukan untuk analisis oleh organisasi mungkin tidak diintegrasikan ke dalam gudang. Ini dapat dengan mudah menyebabkan hilangnya informasi. |
| Informasi yang dikumpulkan berdasarkan Data Mining oleh organisasi dapat disalahgunakan terhadap sekelompok orang. | Gudang data dibuat untuk proyek TI yang sangat besar. Oleh karena itu, ini melibatkan sistem pemeliharaan tinggi yang dapat berdampak pada pendapatan organisasi skala menengah hingga kecil. |
| Setelah kueri awal berhasil, pengguna mungkin menanyakan kueri yang lebih rumit yang akan meningkatkan beban kerja. | Data Warehouse rumit untuk diterapkan dan dipelihara. |
| Organisasi dapat memanfaatkan alat analisis ini dengan melengkapi informasi berbasis pengetahuan yang relevan dan dapat digunakan. | Gudang data menyimpan sejumlah besar data historis yang membantu pengguna menganalisis berbagai periode waktu dan tren untuk membuat prediksi masa depan. |
| Organisasi perlu menghabiskan banyak sumber daya mereka untuk pelatihan dan tujuan Implementasi. Selain itu, alat penambangan data bekerja dengan cara yang berbeda karena algoritma berbeda yang digunakan dalam desain mereka. | Di Data warehouse, data dikumpulkan dari berbagai sumber. Data perlu dibersihkan dan diubah. Ini bisa menjadi tantangan. |
| Metode penambangan data hemat biaya dan efisien dibandingkan dengan aplikasi data statistik lainnya. | Tanggung jawab gudang data adalah menyederhanakan setiap jenis data bisnis. Sebagian besar pekerjaan yang akan dilakukan oleh pengguna adalah memasukkan data mentah. |
| Manfaat penting lainnya dari teknik data mining adalah identifikasi kesalahan yang dapat menyebabkan kerugian. Data yang dihasilkan dapat digunakan untuk mendeteksi penjualan drop-in. | Data warehouse memungkinkan pengguna untuk mengakses data penting dari sejumlah sumber di satu tempat. Oleh karena itu, ini menghemat waktu pengguna untuk mengambil data dari berbagai sumber. |
| Penambangan data membantu menghasilkan strategi yang dapat ditindaklanjuti yang dibangun di atas wawasan data. | Setelah Anda memasukkan informasi apa pun ke dalam sistem Data warehouse, Anda tidak akan kehilangan jejak data ini lagi. Anda perlu melakukan pencarian cepat, membantu Anda menemukan informasi statistik yang tepat. |
Mengapa menggunakan Data Warehouse?
Beberapa alasan terpenting untuk menggunakan Data warehouse adalah:
- Mengintegrasikan banyak sumber data dan membantu mengurangi stres pada sistem produksi.
- Data yang Dioptimalkan untuk akses membaca dan pemindaian disk yang berurutan.
- Gudang Data membantu melindungi Data dari peningkatan sistem sumber.
- Memungkinkan pengguna untuk melakukan Manajemen Data master.
- Meningkatkan kualitas data dalam sistem sumber.
Mengapa menggunakan data mining?
Beberapa alasan terpenting untuk menggunakan Data mining adalah:
- Tetapkan relevansi dan hubungan di antara data. Gunakan informasi ini untuk menghasilkan wawasan yang menguntungkan
- Bisnis dapat membuat keputusan dengan cepat
- Membantu mengetahui pola belanja yang tidak biasa di toko bahan makanan.
- Optimalkan bisnis situs web dengan memberikan penawaran khusus untuk setiap pengunjung.
- Membantu mengukur tingkat respons pelanggan dalam pemasaran bisnis.
- Membuat dan memelihara grup pelanggan baru untuk tujuan pemasaran.
- Memprediksi pembelotan pelanggan, seperti pelanggan mana yang kemungkinan besar akan beralih ke pemasok lain dalam waktu terdekat.
- Bedakan antara pelanggan yang menguntungkan dan tidak menguntungkan.
- Identifikasi semua jenis perilaku yang mencurigakan, sebagai bagian dari proses deteksi penipuan.