Différence entre l'entreposage de données et l'exploration de données
Un entrepôt de données est un environnement où les données essentielles de plusieurs sources sont stockées sous un seul schéma. Il est ensuite utilisé pour le reporting et l'analyse. Data Warehouse est une base de données relationnelle conçue pour les requêtes et les analyses plutôt que pour le traitement des transactions. Il contient généralement des données historiques dérivées des données de transaction. Un Data Warehouse est conçu pour prendre en charge les fonctions de gestion.
L'exploration de données est utilisée pour extraire des informations et des modèles utiles des données. L'exploration de données peut être effectuée avec n'importe quelle base de données traditionnelle, mais comme un entrepôt de données contient des données de qualité, il est bon d'avoir une exploration de données sur le système d'entrepôt de données. L'exploration de données prend en charge la découverte de connaissances en trouvant des modèles et des associations cachés, en construisant des modèles analytiques, en effectuant une classification et une prédiction.
Comprenons la différence entre l'entreposage de données et l'exploration de données en détail
Principales caractéristiques:
- Entrepôt de données:
Les principales caractéristiques d'un entrepôt de données sont décrites ci-dessous:
- Orienté sujet: Un entrepôt de données est orienté sujet car il fournit des connaissances sur un sujet plutôt que sur les opérations en cours de l'organisation. Ces sujets peuvent être un produit, des clients, des fournisseurs, des ventes, des revenus, etc. Un entrepôt de données se concentre sur la modélisation et l'analyse des données pour la prise de décision.
- Intégré : Un entrepôt de données est construit en combinant des données provenant de sources hétérogènes telles que des bases de données relationnelles, des fichiers plats, etc.
- Variante temporelle: les données présentes dans l'entrepôt de données fournissent des informations concernant une période de temps particulière.
- Non volatile : non volatile signifie que les données une fois entrées dans l'entrepôt ne doivent pas changer.
Avantages de l'entrepôt de données:
- Données cohérentes et de qualité
- Réduction des coûts
- Accès aux données plus rapide
- Amélioration des performances et de la productivité
Exploration de données:
Les principales caractéristiques de l'exploration de données sont décrites ci-dessous:
- Découverte automatique des motifs
- Prédiction des résultats probables
- Création d'informations exploitables
- Se concentrer sur les grands ensembles de données et bases de données
Avantages de l'exploration de données:
- Marketing direct: la capacité de prédire qui est le plus susceptible d'être intéressé par quels produits
- Analyse des tendances: comprendre les tendances du marché est un avantage stratégique car il permet de réduire les coûts et la rapidité de mise sur le marché.
- Détection de la fraude: les techniques d'exploration de données peuvent aider à découvrir quelles demandes d'assurance, appels téléphoniques ou achats par carte de crédit sont susceptibles d'être frauduleux.
- Prévisions sur les marchés financiers: les techniques d'exploration de données sont largement utilisées pour aider à modéliser les marchés financiers.
Comparaison directe entre l' entreposage de données et l'exploration de données (infographie)
Vous trouverez ci-dessous le top 4 de la comparaison entre l'entreposage de données et l'exploration de données
Différences clés entre l'entreposage de données et l'exploration de données
Certaines des principales différences entre l'entreposage de données et l'exploration de données sont mentionnées ci-dessous:
- L'entreposage de données est le processus d'extraction et de stockage des données pour faciliter les rapports. Alors que l'exploration de données est l'utilisation d'une logique de reconnaissance de modèle pour identifier les tendances dans un échantillon de données, une utilisation typique de l'exploration de données consiste à identifier la fraude et à signaler les modèles inhabituels de comportement. Par exemple, la société émettrice de cartes de crédit vous envoie une alerte lorsque vous effectuez des transactions à partir d'un autre emplacement géographique que vous n'avez pas utilisé auparavant. Cette détection de fraude est possible en raison de l'exploration de données.
- La principale différence entre l'entreposage de données et l'exploration de données est que l'entreposage de données est le processus de compilation et d'organisation des données dans une base de données commune, tandis que l'exploration de données est le processus d'extraction de données significatives de cette base de données. L'exploration de données ne peut être effectuée qu'une fois l'entreposage de données terminé .
- L'entrepôt de données est le référentiel pour stocker les données. D'autre part, l'exploration de données est un large éventail d'activités utilisées pour découvrir des modèles et donner un sens à ces données.
- L'entreposage de données consiste simplement à extraire des données de différentes sources, à nettoyer les données et à les stocker dans l'entrepôt. Tandis que l'exploration de données vise à examiner ou explorer les données à l'aide de requêtes.
Par exemple, un entrepôt de données d'une entreprise stocke toutes les informations pertinentes sur les projets et les employés. En utilisant l'exploration de données, on peut utiliser ces données pour générer différents rapports comme les bénéfices générés, etc.
- L'entrepôt de données est une architecture, tandis que l'exploration de données est un processus qui résulte de diverses activités pour découvrir les nouveaux modèles.
- Un entrepôt de données est une technique d'organisation des données de manière à assurer la crédibilité et l'intégrité de l'entreprise, mais l'exploration de données est utile pour extraire des modèles significatifs qui ne sont pas trouvés, nécessairement en ne traitant que les données ou en interrogeant des données dans l'entrepôt de données.
- L'entrepôt de données contient des données intégrées et traitées pour effectuer l'exploration de données au moment de la planification et de la prise de décision, mais les données découvertes par l'exploration de données entraînent la recherche de modèles utiles pour les prévisions futures.
- L'entrepôt de données prend en charge l'analyse statistique de base. Les informations extraites de l'exploration de données sont utiles dans des tâches telles que la segmentation du marché, le profilage des clients, l'analyse du risque de crédit, la détection de la fraude, etc.
- L'entreposage de données est le processus de mise en commun de toutes les données pertinentes, tandis que l'exploration de données est le processus d'analyse de modèles de données inconnus.
- Les entrepôts de données stockent généralement plusieurs mois ou années de données. Il s'agit de soutenir l'analyse historique. L'exploration de données est l'utilisation d'une logique de reconnaissance de modèle pour identifier la tendance dans un échantillon de données.
Tableau de comparaison entre l'entrepôt de données et l'exploration de données
| Entreposage de données | Exploration de données |
| Il s'agit d'un processus qui est utilisé pour intégrer des données provenant de plusieurs sources, puis les combiner dans une seule base de données. | C'est le processus qui est utilisé pour extraire des modèles et des relations utiles à partir d'une énorme quantité de données. |
| Il fournit à l'organisation un mécanisme pour stocker une énorme quantité de données. | Des techniques d'exploration de données sont appliquées sur l'entrepôt de données afin de découvrir des modèles utiles. |
| Ce processus doit avoir lieu avant le processus d'exploration de données car il compile et organise les données dans une base de données commune. | Ce processus a toujours lieu après le processus d'entreposage de données car il nécessite des données compilées pour extraire des modèles utiles. |
| Ce processus est uniquement réalisé par des ingénieurs. | Ce processus est effectué par des utilisateurs professionnels avec l'aide d'ingénieurs. |
Conclusion - Entreposage de données vs exploration de données
Les différences entre l'exploration de données et l'entreposage de données sont les conceptions du système, une méthodologie utilisée et le but. L'entreposage de données est un processus qui doit se produire avant que toute exploration de données puisse avoir lieu. Un entrepôt de données est «l'environnement» dans lequel un processus d'exploration de données peut avoir lieu. Enfin, on peut dire qu'un entrepôt de données organise efficacement les données afin que les données puissent être extraites.
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