什么是數據倉庫？

數據倉庫是一種用于收集和管理來自不同來源的數據以提供有意義的業務見解的技術。它是技術和組件的混合體，允許戰略性地使用數據。

數據倉庫是企業對大量信息的電子存儲，旨在進行查詢和分析，而不是事務處理。這是一個將數據轉換為信息并將其提供給用戶進行分析的過程。

什么是數據挖掘？

數據挖掘正在大型數據集中尋找隱藏的、有效的和可能有用的模式。數據挖掘就是要發現數據之間未被懷疑/以前未知的關系。

這是一項使用機器學習，統計學，人工智能和數據庫技術的多學科技能。

通過數據挖掘提取的見解可用于營銷，欺詐檢測和科學發現等。

關鍵區別

• 數據挖掘被視為從大型數據集中提取數據的過程，而數據倉庫是將所有相關數據匯集在一起的過程。
• 數據挖掘是分析未知數據模式的過程，而數據倉庫是一種用于收集和管理數據的技術。
• 數據挖掘通常由業務用戶在工程師的協助下完成，而數據倉庫是一個在任何數據挖掘之前需要發生的過程。
• 數據挖掘允許用戶詢問更復雜的查詢，這將增加工作量，而數據倉庫的實現和維護很復雜。
• 數據挖掘有助于創建重要因素（如客戶的購買習慣）的暗示性模式，而數據倉庫在集成倉庫時對于CRM系統等運營業務系統非常有用。

數據挖掘與數據倉庫：主要區別

數據挖掘數據倉庫

數據挖掘是分析未知數據模式的過程。	數據倉庫是數據庫系統，設計用于分析而不是事務性工作。
數據挖掘是一種將大量數據與查找正確模式進行比較的方法。	數據倉庫是一種將來自不同來源的數據集中到一個公共存儲庫中的方法。
數據挖掘通常由業務用戶在工程師的協助下完成。	數據倉庫是一個在進行任何數據挖掘之前需要發生的過程。
數據挖掘被認為是從大型數據集中提取數據的過程。	另一方面，數據倉庫是將所有相關數據匯集在一起的過程。
數據挖掘技術最重要的優點之一是檢測和識別系統中的錯誤。	數據倉庫的優點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主。
數據挖掘有助于創建重要因素的暗示性模式。喜歡客戶的購買習慣，產品，銷售。這樣，企業就可以在經營和生產上做出必要的調整。	集成倉庫后，數據倉庫為 CRM 系統等運營業務系統增加了額外的價值。
數據挖掘技術從來都不是100%準確的，在某些情況下可能會導致嚴重后果。	在數據倉庫中，組織分析所需的數據很有可能無法集成到倉庫中。它很容易導致信息丟失。
組織基于數據挖掘收集的信息可能會被濫用于一群人。	數據倉庫是為大型 IT 項目創建的。因此，它涉及高維護系統，這可能會影響中小型組織的收入。
在成功的初始查詢后，用戶可能會詢問更復雜的查詢，這會增加工作量。	數據倉庫的實現和維護非常復雜。
組織可以通過配備相關和可用的基于知識的信息，從這種分析工具中受益。	數據倉庫存儲了大量的歷史數據，幫助用戶分析不同的時間段和趨勢，以便做出未來的預測。
組織需要花費大量資源用于培訓和實施目的。此外， 由于設計中采用了不同的算法，數據挖掘工具以不同的方式工作。	在數據倉庫中，數據從多個源池化。需要清理和轉換數據。這可能是一個挑戰。
與其他統計數據應用程序相比，數據挖掘方法具有成本效益和效率。	數據倉庫的責任是簡化每種類型的業務數據。用戶將要完成的大部分工作是輸入原始數據。
數據挖掘技術的另一個關鍵好處是識別可能導致損失的錯誤。生成的數據可用于檢測直接銷售。	數據倉庫允許用戶在一個位置訪問來自多個源的關鍵數據。因此，它節省了用戶從多個源檢索數據的時間。
數據挖掘有助于生成基于數據見解的可操作策略。	一旦將任何信息輸入數據倉庫系統，您就不太可能再次丟失對此數據的跟蹤。您需要進行快速搜索，幫助您找到正確的統計信息。

為什么使用數據倉庫？

使用數據倉庫的一些最重要的原因是：

• 集成了許多數據源，有助于減輕生產系統上的壓力。
• 針對讀取訪問和連續磁盤掃描優化了數據。
• 數據倉庫有助于保護數據免受源系統升級的影響。
• 允許用戶執行主數據管理。
• 提高源系統中的數據質量。

為什么使用數據挖掘？

使用數據挖掘的一些最重要的原因是：

• 建立數據之間的相關性和關系。使用此信息生成有利可圖的見解
• 企業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物模式。
• 通過向每個訪問者提供定制優惠來優化網站業務。
• 有助于衡量客戶在商業營銷中的響應率。
• 出于營銷目的創建和維護新的客戶群。
• 預測客戶流失，例如哪些客戶更有可能在不久的將來切換到另一個供應商。
• 區分盈利和無利可圖的客戶。
• 識別所有類型的可疑行為，作為欺詐檢測過程的一部分。

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總結

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內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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