什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一種用于收集和管理來(lái)自不同來(lái)源的數(shù)據(jù)以提供有意義的業(yè)務(wù)見解的技術(shù)。它是技術(shù)和組件的混合體，允許戰(zhàn)略性地使用數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是企業(yè)對(duì)大量信息的電子存儲(chǔ)，旨在進(jìn)行查詢和分析，而不是事務(wù)處理。這是一個(gè)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為信息并將其提供給用戶進(jìn)行分析的過(guò)程。

什么是數(shù)據(jù)挖掘？

數(shù)據(jù)挖掘正在大型數(shù)據(jù)集中尋找隱藏的、有效的和可能有用的模式。數(shù)據(jù)挖掘就是要發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間未被懷疑/以前未知的關(guān)系。

這是一項(xiàng)使用機(jī)器學(xué)習(xí)，統(tǒng)計(jì)學(xué)，人工智能和數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的多學(xué)科技能。

通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘提取的見解可用于營(yíng)銷，欺詐檢測(cè)和科學(xué)發(fā)現(xiàn)等。

關(guān)鍵區(qū)別

• 數(shù)據(jù)挖掘被視為從大型數(shù)據(jù)集中提取數(shù)據(jù)的過(guò)程，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是將所有相關(guān)數(shù)據(jù)匯集在一起的過(guò)程。
• 數(shù)據(jù)挖掘是分析未知數(shù)據(jù)模式的過(guò)程，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一種用于收集和管理數(shù)據(jù)的技術(shù)。
• 數(shù)據(jù)挖掘通常由業(yè)務(wù)用戶在工程師的協(xié)助下完成，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一個(gè)在任何數(shù)據(jù)挖掘之前需要發(fā)生的過(guò)程。
• 數(shù)據(jù)挖掘允許用戶詢問(wèn)更復(fù)雜的查詢，這將增加工作量，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的實(shí)現(xiàn)和維護(hù)很復(fù)雜。
• 數(shù)據(jù)挖掘有助于創(chuàng)建重要因素（如客戶的購(gòu)買習(xí)慣）的暗示性模式，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在集成倉(cāng)庫(kù)時(shí)對(duì)于CRM系統(tǒng)等運(yùn)營(yíng)業(yè)務(wù)系統(tǒng)非常有用。

數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)：主要區(qū)別

數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

數(shù)據(jù)挖掘是分析未知數(shù)據(jù)模式的過(guò)程。	數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，設(shè)計(jì)用于分析而不是事務(wù)性工作。
數(shù)據(jù)挖掘是一種將大量數(shù)據(jù)與查找正確模式進(jìn)行比較的方法。	數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一種將來(lái)自不同來(lái)源的數(shù)據(jù)集中到一個(gè)公共存儲(chǔ)庫(kù)中的方法。
數(shù)據(jù)挖掘通常由業(yè)務(wù)用戶在工程師的協(xié)助下完成。	數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一個(gè)在進(jìn)行任何數(shù)據(jù)挖掘之前需要發(fā)生的過(guò)程。
數(shù)據(jù)挖掘被認(rèn)為是從大型數(shù)據(jù)集中提取數(shù)據(jù)的過(guò)程。	另一方面，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是將所有相關(guān)數(shù)據(jù)匯集在一起的過(guò)程。
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)最重要的優(yōu)點(diǎn)之一是檢測(cè)和識(shí)別系統(tǒng)中的錯(cuò)誤。	數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的優(yōu)點(diǎn)之一是它能夠一致地更新。這就是為什么它非常適合想要最佳和最新功能的企業(yè)主。
數(shù)據(jù)挖掘有助于創(chuàng)建重要因素的暗示性模式。喜歡客戶的購(gòu)買習(xí)慣，產(chǎn)品，銷售。這樣，企業(yè)就可以在經(jīng)營(yíng)和生產(chǎn)上做出必要的調(diào)整。	集成倉(cāng)庫(kù)后，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)為 CRM 系統(tǒng)等運(yùn)營(yíng)業(yè)務(wù)系統(tǒng)增加了額外的價(jià)值。
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從來(lái)都不是100%準(zhǔn)確的，在某些情況下可能會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重后果。	在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，組織分析所需的數(shù)據(jù)很有可能無(wú)法集成到倉(cāng)庫(kù)中。它很容易導(dǎo)致信息丟失。
組織基于數(shù)據(jù)挖掘收集的信息可能會(huì)被濫用于一群人。	數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是為大型 IT 項(xiàng)目創(chuàng)建的。因此，它涉及高維護(hù)系統(tǒng)，這可能會(huì)影響中小型組織的收入。
在成功的初始查詢后，用戶可能會(huì)詢問(wèn)更復(fù)雜的查詢，這會(huì)增加工作量。	數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的實(shí)現(xiàn)和維護(hù)非常復(fù)雜。
組織可以通過(guò)配備相關(guān)和可用的基于知識(shí)的信息，從這種分析工具中受益。	數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)了大量的歷史數(shù)據(jù)，幫助用戶分析不同的時(shí)間段和趨勢(shì)，以便做出未來(lái)的預(yù)測(cè)。
組織需要花費(fèi)大量資源用于培訓(xùn)和實(shí)施目的。此外， 由于設(shè)計(jì)中采用了不同的算法，數(shù)據(jù)挖掘工具以不同的方式工作。	在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，數(shù)據(jù)從多個(gè)源池化。需要清理和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)。這可能是一個(gè)挑戰(zhàn)。
與其他統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)應(yīng)用程序相比，數(shù)據(jù)挖掘方法具有成本效益和效率。	數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的責(zé)任是簡(jiǎn)化每種類型的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。用戶將要完成的大部分工作是輸入原始數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的另一個(gè)關(guān)鍵好處是識(shí)別可能導(dǎo)致?lián)p失的錯(cuò)誤。生成的數(shù)據(jù)可用于檢測(cè)直接銷售。	數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)允許用戶在一個(gè)位置訪問(wèn)來(lái)自多個(gè)源的關(guān)鍵數(shù)據(jù)。因此，它節(jié)省了用戶從多個(gè)源檢索數(shù)據(jù)的時(shí)間。
數(shù)據(jù)挖掘有助于生成基于數(shù)據(jù)見解的可操作策略。	一旦將任何信息輸入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)，您就不太可能再次丟失對(duì)此數(shù)據(jù)的跟蹤。您需要進(jìn)行快速搜索，幫助您找到正確的統(tǒng)計(jì)信息。

為什么使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？

使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的一些最重要的原因是：

• 集成了許多數(shù)據(jù)源，有助于減輕生產(chǎn)系統(tǒng)上的壓力。
• 針對(duì)讀取訪問(wèn)和連續(xù)磁盤掃描優(yōu)化了數(shù)據(jù)。
• 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)有助于保護(hù)數(shù)據(jù)免受源系統(tǒng)升級(jí)的影響。
• 允許用戶執(zhí)行主數(shù)據(jù)管理。
• 提高源系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)質(zhì)量。

為什么使用數(shù)據(jù)挖掘？

使用數(shù)據(jù)挖掘的一些最重要的原因是：

• 建立數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性和關(guān)系。使用此信息生成有利可圖的見解
• 企業(yè)可以快速做出明智的決策
• 有助于找出雜貨店中不尋常的購(gòu)物模式。
• 通過(guò)向每個(gè)訪問(wèn)者提供定制優(yōu)惠來(lái)優(yōu)化網(wǎng)站業(yè)務(wù)。
• 有助于衡量客戶在商業(yè)營(yíng)銷中的響應(yīng)率。
• 出于營(yíng)銷目的創(chuàng)建和維護(hù)新的客戶群。
• 預(yù)測(cè)客戶流失，例如哪些客戶更有可能在不久的將來(lái)切換到另一個(gè)供應(yīng)商。
• 區(qū)分盈利和無(wú)利可圖的客戶。
• 識(shí)別所有類型的可疑行為，作為欺詐檢測(cè)過(guò)程的一部分。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的数据挖掘和数据仓库之间的区别的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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