Différence entre l'exploration de données et l'entreposage de données
Les données sont la collecte de faits ou de statistiques sur un domaine particulier. Le traitement de ces données nous donne les informations et les idées pour ajouter de la valeur commerciale ou pour effectuer des recherches. Lorsque les données collectées sont stockées dans un entrepôt pour traitement, elles sont appelées entrepôt de données. L'application d'une logique aux données stockées dans l'entrepôt s'appelle l'exploration de données. nous allons comprendre à la fois l'exploration de données et l'entreposage de données dans une description détaillée dans cet article.
Comparaisons directes entre l'exploration de données et l'entreposage de données (infographie)
Vous trouverez ci-dessous les 4 principales comparaisons entre l'exploration de données et l'entreposage de données
Différences clés entre l'exploration de données et l'entreposage de données
Ce qui suit est la différence entre l'exploration de données et l'entreposage de données
1. but
Data Warehouse stocke les données de différentes bases de données et rend les données disponibles dans un référentiel central. Toutes les données sont nettoyées après avoir été reçues de différentes sources car elles diffèrent dans le schéma, les structures et le format. Après cela, il est intégré pour former le magasin de données intégré et généralement disponible. Il est effectué de telle manière qu'il gère et stocke les données périodiquement et systématiquement pour organiser les données provenant de diverses sources.
L'exploration de données se fait sur les données transactionnelles ou les données actuelles, pour obtenir des connaissances sur le scénario actuel de l'entreprise. Les statistiques générées à la suite de l'exploitation minière donnent une image claire des tendances. Ces tendances peuvent être représentées graphiquement à l'aide d'outils de reporting.
2. opérations
Opérations d'entrepôt de données: OLAP
Le traitement analytique en ligne est effectué sur les données stockées dans l'entrepôt de données.
Différentes catégories d'OLAP sont ROLAP, MOLAP, HOLAP.
• ROLAP: stocke les données de la base de données relationnelle pour appliquer des requêtes sur les données stockées.
• MOLAP: stocke les données multidimensionnelles. Par exemple, Array peut être stocké et interrogé.
• HOLAP: stocke les données hybrides. C'est généralement pour gérer les données brutes de plusieurs magasins. Il prend en charge les opérations de découpage, de dés, de roll-up et de drill-down pour une exploration de données plus rapide et optimisée.
| OLAP (entrepôt de données) | Exploration de données |
| Il collecte des données et fournit des informations de niveau récapitulatif sur les données. | Il identifie le motif caché et fournit les informations détaillées. |
| Il est utilisé pour identifier le comportement global du système Par exemple: bénéfice global atteint en 2018 | Il est utilisé pour identifier le comportement du module particulier. Par exemple: bénéfice atteint au mois de février de l'année 2018 |
| Il vise à stocker un énorme volume de données. | Il vise à identifier les schémas présents dans les données pour fournir des informations. |
| Il est utilisé pour améliorer l'efficacité opérationnelle. | Il est utilisé pour améliorer l'entreprise et prendre des décisions. |
| Appliqué aux opérations de reporting. | Appliqué aux stratégies commerciales. |
| L'analyse prédictive ne peut pas être effectuée. | L'analyse prédictive est possible. |
Opération d'exploration de données:
En règle générale, l'exploration de données est effectuée sur les données en les compilant à l'aide de certaines opérations logiques. Ceci est réalisé par l'implémentation d'algorithmes tels que les règles associatives, le clustering et la classification. Il est utilisé pour identifier les modèles à partir des données afin d'identifier les avantages et les statistiques de l'entreprise.
1.Analyse de classification: Elle est utilisée pour classer les données en différentes classes. L'analyste de données classe les données en fonction des connaissances acquises.
2. Apprentissage des règles d'association: il est utilisé pour identifier le modèle caché dans les données pour révéler le comportement du client, le changement dans l'entreprise et tout le processus de prévision.
3. Détection plus ancienne: les données inégalées présentent parfois un schéma qui peut aider à améliorer l'entreprise. Ces données aident à détecter les erreurs, les événements et les identifications de fraude.
4. Analyse de regroupement: Le degré d'association entre les données est très élevé et elles sont regroupées dans la même catégorie ou le même groupe. Les données avec un comportement similaire tomberont au même endroit.
5. analyse de régression: processus d'identification de la relation entre les données. Toutes ces données peuvent être résumées pour obtenir de nouvelles informations.
L'entreposage de données et l'exploration de données aident à analyser les données et à les normaliser, ce qui améliore les performances du système avec une faible latence pour le traitement des requêtes et un processus de génération de rapports plus rapide.
3. Avantages
| Entreposage de données | Exploration de données |
| Accès plus rapide aux données | Traitement plus rapide des données grâce à des algorithmes |
| Augmentation des performances du système | Augmentation du débit |
| Manipulation facile d'énormes données grâce au stockage distribué | Génération facile de rapports pour analyse |
| Intégrité des données | Analyse des données |
Table de comparaison Data Mining vs Data Warehousing
| Entreposage de données | Exploration de données |
| Collecte et stockage de données provenant de différentes sources. | Analyser les modèles dans les données collectées. |
| Les données sont stockées périodiquement | Les données sont analysées régulièrement |
| La taille des données stockées est énorme | L'exploration est effectuée avec un échantillonnage de données |
| Types: Entrepôt d'entreprise Data Mart Entrepôts virtuels | Types: Apprentissage automatique Algorithme Visualisation Statistiques. |
Conclusion - Exploration de données vs entreposage de données
• L'entreposage aide l'entreprise à stocker les données, l'exploitation minière aide l'entreprise à fonctionner et à prendre des décisions importantes.
• L'entreposage commence à partir de la phase initiale de l'un des projets tandis que l'extraction est effectuée sur les données selon la demande.
• L'entreposage garantit la confidentialité des données, en revanche, l'exploitation minière entraîne parfois des fuites de données.
• La disponibilité des données peut varier en fonction de la charge prise en charge par l'entrepôt; L'exploitation minière n'a aucun problème lié à la disponibilité des données.
• La compilation des données nécessite des outils spéciaux dans l'entreposage de données.
• Il existe tellement d'algorithmes disponibles pour extraire les données si l'analyste possède une connaissance approfondie des données de manière efficace, les données peuvent être traitées et analysées.
Article recommandé
Cela a été un guide pour l'exploration de données vs l'entreposage de données, leur signification, leur comparaison directe, leurs principales différences, leur tableau de comparaison et leur conclusion. Vous pouvez également consulter les articles suivants pour en savoir plus -
- Meilleures choses à savoir sur Azure Paas vs Iaas
- Exploration de données contre statistiques - laquelle est la meilleure
- Carrière en entreposage de données
- Exploration de données vs apprentissage automatique - 10 meilleures choses que vous devez savoir
- Techniques d'exploration de données pour une entreprise prospère
- Oracle Data Warehousing