Termini comunemente usati nel mondo del marketing digitale e della tecnologia dell'informazione, entrambi i termini implicano che i dati sono una risorsa essenziale e flessibile che deve essere archiviata e analizzata per le tattiche aziendali e la generazione di idee.
Questi sono i metodi moderni implicati dalle organizzazioni e dalle fondamenta per facilitare l'interpretazione e l'accessibilità dei dati. Non solo l'intero processo richiede precisione, ma anche conoscenza tecnica e software necessario.
Data Mining vs Data Warehousing
La differenza tra data mining e data warehousing è che il data mining è un processo per analizzare ed estrarre dati, mentre il data warehousing si riferisce al processo di archiviazione sequenziale dei dati dopo averli estratti dalle fonti.
Il data mining non è un nuovo concetto inventato o praticato nell'era cibernetica, ma è stato seguito negli anni '30 per separare dati e file utili e non utili per facilità di accessibilità e applicazione. Il data mining significa trovare coesione e tracce di dati riconoscibili dalla massa per analizzare i feedback e le esigenze del cliente nel campo del business. Il data mining è un passo importante nelle multinazionali e nelle organizzazioni durante la gestione del rischio, la comunicazione di crisi, l'analisi aziendale e la valutazione delle frodi e anche le misure di sicurezza.
Quando diciamo "data warehousing", abbiamo naturalmente un'idea di un magazzino in cui i dati vengono archiviati e impilati in sequenza in modo che si possa facilmente raccogliere qualsiasi dato in base al requisito. Il data warehousing è la stessa cosa, è semplice come suggerisce il nome. Un data warehouse estrae informazioni da diverse fonti garantendo la qualità, la coerenza e la correttezza dei dati. La separazione dell'elaborazione dell'analisi dai database internazionali in un data warehouse aumenta le prestazioni del sistema.
Tabella di confronto tra data mining e data warehousing
| Parametri di confronto | Estrazione dei dati | Data Warehousing |
| Definizione | Si riferisce a un processo di estrazione di dati rilevanti da un insieme compilato di dati immagazzinati. Il data mining viene utilizzato per l'analisi e le strategie di improvvisazione scelte dall'organizzazione. | È il processo di compilazione, sequenza e organizzazione di cluster di dati in un database accessibile comune. Un data warehouse serve a supportare la direzione nel prendere e nell'attuazione delle decisioni. |
| Utilizzo e applicazione | Realizzato da imprenditori e titolari con l'assistenza di tecnici informatici. | Questo è un processo cruciale svolto dai tecnici dell'informazione e dai team tecnici che compilano i dati dell'organizzazione. |
| Scopo | Per facilitare le informazioni e l'analisi dei dati. | Per rendere il data mining più facile e conveniente. Fatto per ordinare e caricare dati importanti nei database. |
| Grado di perdita | Non è sempre accurato al 100% e può portare a perdite di dati e pirateria se non eseguito correttamente. | Può verificarsi un'elevata possibilità di accumulo di dati irrilevanti e inutili. Anche la perdita e la cancellazione dei dati può essere un problema. |
| Arco di tempo | I dati vengono analizzati regolarmente in piccole fasi, tuttavia possono differire durante la comunicazione di crisi. | I dati vengono caricati periodicamente e l'impilamento è una pratica comune di facilità di accessibilità durante il mining. |
Che cos'è il data mining?
Il data mining è un passaggio cruciale adottato da aziende multinazionali (MNC), business hub e altre organizzazioni per la raccolta dei dati, la comprensione del feedback e dei requisiti dei clienti e l'improvvisazione, nonché durante la gestione del rischio. Il data mining in parole semplici è la procedura eseguita dalle entità aziendali insieme ai tecnici per estrarre informazioni e dati utili da data warehouse impilati e informazioni open source anche dal web.
È un processo periodico che è stato seguito sin dalla nascita del commercio e del commercio. Il data mining è un processo semplice ma cruciale in quanto si è dimostrato essenziale durante i periodi in cui l'organizzazione richiede dati per l'analisi dei fattori relativi al commercio e le revisioni del feedback dei clienti. Il data mining consente inoltre il rilevamento e l'eliminazione di errori di sistema e di dati non corrisposti che occupano lo spazio del database.
Alcune caratteristiche e aspetti importanti del data mining che lo rendono un passo importante in un'organizzazione sono i seguenti;
- Consente l'analisi automatica dei modelli.
- Previsione dei risultati ed estrazione senza problemi dei dati richiesti.
- Si concentra su fonti con categorie simili richieste dall'utente.
- Le informazioni utilizzabili vengono estratte per una facile gestione.
- Aiuta nella gestione finanziaria ed è un metodo efficiente in termini di costi.
Che cos'è il Data Warehousing?
Il data warehousing può essere considerato come la fase precedente del data mining in quanto aiuta a potenziare il processo di mining. Il data warehousing o DW è un metodo in cui gli ingegneri raccolgono dati e li gestiscono in database collettivi. Questi database contengono informazioni da varie fonti con diverse categorie di dati che includono analisi, tattiche e strategie aziendali, ecc.
Un data warehouse è più comunemente utilizzato per integrare e analizzare i dati aziendali provenienti da fonti disparate. Durante questo processo, l'elemento più importante sarebbe il magazzino stesso, un data warehouse è anche chiamato DSS (Decision Support System). Il DSS è sempre separato dal database funzionale e operativo dell'organizzazione poiché il Data Warehouse è meno un database ma più una nicchia per l'analisi e l'archiviazione.
I Data Warehouse sono principalmente di 3 tipi con funzioni distinte di ciascuno. I tipi e le loro funzioni sono elencati di seguito;
- Un datamart: è una sottofase diretta di un data warehouse ed è utilizzata dai settori delle vendite e del marketing delle imprese. Un data mart indipendente e auto-funzionante raccoglie automaticamente i dati da fonti come clienti e revisori.
- Data Warehouse aziendale (EDW): Un database unificato e concreto che unisce ogni reparto dell'organizzazione. È il cuore di DSS.
- Archivio dati operativi (ODS): è costituito dai dati dell'utente e viene aggiornato frequentemente. È operativo anche per i dipendenti.
Principali differenze tra data mining e data warehousing
- Il data mining viene utilizzato per analizzare i modelli e le origini dei dati, ma il data warehousing viene utilizzato per l'analisi e l'archiviazione dei dati.
- Il data mining funziona come un'operazione di estrazione mentre il data warehousing funziona secondo il principio di combinazione.
- Gli imprenditori insieme agli ingegneri possono eseguire il data mining, ma il data warehousing viene eseguito solo da tecnici e ingegneri.
- Il data mining viene per lo più eseguito manualmente, mentre il data warehousing può essere eseguito con l'aiuto di AI e filtri automatici.
- Pochi tipi di tecniche di data mining includono analisi di classificazione, rilevamento di anomalie, analisi di clustering, ecc. Mentre il data mining è di 3 tipi; data mart, EDW e ODS.
Conclusione
Il data mining e il data warehousing sono alcuni dei processi più praticati in ogni organizzazione che mira al riconoscimento globale e nazionale. Entrambi sono i passaggi per prevenire la frode dei dati e migliorare anche le statistiche organizzative e il ranking. Le modifiche e i registri delle informazioni vengono forniti e archiviati da DSS e le tecniche di mining vengono utilizzate per estrarre informazioni e dati rilevanti in base ai requisiti.
Entrambi i processi sono cruciali e lavorano in sequenza per l'elevazione e la facilità di gestione dell'organizzazione. Per rilevare modelli significativi, il processo di data mining si basa sui dati raccolti durante la fase di data warehousing.
