डेटा माइनिंग और डेटा वेयरहाउस के बीच अंतर

डेटा वेयरहाउस क्या है?

एक डेटा वेयरहाउस विभिन्न स्रोतों से डेटा एकत्र करने और उन्हें प्रबंधित करने के लिए एक तकनीक है जो सार्थक व्यावसायिक अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। यह प्रौद्योगिकियों और घटकों का एक मिश्रण है जो डेटा के रणनीतिक उपयोग की अनुमति देता है।

डेटा वेयरहाउस एक व्यवसाय द्वारा बड़ी मात्रा में सूचनाओं का इलेक्ट्रॉनिक भंडारण है जो लेनदेन प्रसंस्करण के बजाय क्वेरी और विश्लेषण के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह डेटा को सूचना में बदलने और इसे विश्लेषण के लिए उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध कराने की एक प्रक्रिया है।

डाटा माइनिंग क्या है?

डेटा माइनिंग विशाल डेटा सेट में छिपे हुए, मान्य और संभावित उपयोगी पैटर्न की तलाश में है। डेटा माइनिंग सभी डेटा के बीच अनछुए / पहले से अज्ञात संबंधों की खोज के बारे में है।

यह एक बहु-अनुशासनात्मक कौशल है जो मशीन लर्निंग, सांख्यिकी, एआई और डेटाबेस प्रौद्योगिकी का उपयोग करता है।

डेटा माइनिंग के माध्यम से निकाली गई अंतर्दृष्टि का उपयोग विपणन, धोखाधड़ी का पता लगाने और वैज्ञानिक खोज आदि के लिए किया जा सकता है।

कुंजी प्रसार

• डेटा माइनिंग को बड़े डेटा सेट से डेटा निकालने की एक प्रक्रिया के रूप में माना जाता है, जबकि एक डेटा वेयरहाउस सभी प्रासंगिक डेटा को एक साथ पूल करने की प्रक्रिया है।
• डेटा माइनिंग डेटा के अज्ञात पैटर्न का विश्लेषण करने की प्रक्रिया है, जबकि डेटा वेयरहाउस डेटा एकत्र करने और प्रबंधित करने की एक तकनीक है।
• डेटा माइनिंग आमतौर पर व्यापार उपयोगकर्ताओं द्वारा इंजीनियरों की सहायता से किया जाता है जबकि डेटा वेयरहाउसिंग एक ऐसी प्रक्रिया है जो किसी भी डेटा को जगह लेने से पहले होने की आवश्यकता होती है
• डेटा माइनिंग उपयोगकर्ताओं को अधिक जटिल प्रश्न पूछने की अनुमति देता है जो कार्यभार को बढ़ाएगा जबकि डेटा वेयरहाउस को लागू करने और बनाए रखने के लिए जटिल है।
• डेटा माइनिंग ग्राहकों की खरीदारी की आदतों जैसे महत्वपूर्ण कारकों के विचारोत्तेजक पैटर्न बनाने में मदद करता है, जबकि वेयरहाउस एकीकृत होने पर सीआरएम सिस्टम जैसे ऑपरेशनल बिजनेस सिस्टम के लिए उपयोगी होता है।

डेटा माइनिंग बनाम डेटा वेयरहाउस: मुख्य अंतर

डेटा खनन	डेटा वेयरहाउस
डेटा माइनिंग डेटा के अज्ञात पैटर्न का विश्लेषण करने की प्रक्रिया है।	एक डेटा वेयरहाउस डेटाबेस सिस्टम है, जिसे ट्रांसेक्शनल कार्य के बजाय विश्लेषणात्मक के लिए डिज़ाइन किया गया है।
डेटा माइनिंग सही पैटर्न खोजने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा की तुलना करने की एक विधि है।	डेटा वेयरहाउसिंग विभिन्न स्रोतों से डेटा को एक सामान्य भंडार में केंद्रीकृत करने की एक विधि है।
डेटा खनन आमतौर पर इंजीनियरों की सहायता से व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं द्वारा किया जाता है।	डेटा वेयरहाउसिंग एक ऐसी प्रक्रिया है, जो किसी भी डेटा खनन से पहले हो सकती है।
डेटा माइनिंग को बड़े डेटा सेट से डेटा निकालने की एक प्रक्रिया के रूप में माना जाता है।	दूसरी ओर, डेटा वेयरहाउसिंग सभी प्रासंगिक डेटा को एक साथ पूल करने की प्रक्रिया है।
डेटा माइनिंग तकनीकों के सबसे महत्वपूर्ण लाभों में से एक प्रणाली में त्रुटियों का पता लगाना और पहचान करना है।	डेटा वेयरहाउस के पेशेवरों में से एक लगातार अद्यतन करने की अपनी क्षमता है। यही कारण है कि यह व्यवसाय के मालिक के लिए आदर्श है जो सर्वोत्तम और नवीनतम सुविधाएँ चाहता है।
डेटा माइनिंग महत्वपूर्ण कारकों के विचारोत्तेजक पैटर्न बनाने में मदद करता है। ग्राहकों, उत्पादों, बिक्री की खरीद की आदतों की तरह। ताकि, कंपनियां संचालन और उत्पादन में आवश्यक समायोजन कर सकें।	वेयरहाउस एकीकृत होने पर डेटा वेयरहाउस ऑपरेशनल बिजनेस सिस्टम जैसे सीआरएम सिस्टम में एक अतिरिक्त मूल्य जोड़ता है।
डेटा माइनिंग तकनीक कभी भी 100% सटीक नहीं होती है और कुछ स्थितियों में गंभीर परिणाम हो सकती है।	डेटा वेयरहाउस में, इस बात की बहुत अधिक संभावना है कि संगठन द्वारा विश्लेषण के लिए जो डेटा आवश्यक था, वह वेयरहाउस में एकीकृत नहीं हो सकता है। यह आसानी से जानकारी का नुकसान हो सकता है।
संगठनों द्वारा डेटा माइनिंग पर आधारित जानकारी का दुरुपयोग लोगों के समूह के खिलाफ किया जा सकता है।	डेटा वेयरहाउस एक बड़ी आईटी परियोजना के लिए बनाए जाते हैं। इसलिए, इसमें उच्च रखरखाव प्रणाली शामिल है जो मध्यम से छोटे संगठनों के राजस्व को प्रभावित कर सकती है।
सफल प्रारंभिक प्रश्नों के बाद, उपयोगकर्ता अधिक जटिल प्रश्न पूछ सकते हैं जिससे कार्यभार बढ़ेगा।	डेटा वेयरहाउस को लागू करने और बनाए रखने के लिए जटिल है।
संगठन इस विश्लेषणात्मक उपकरण का लाभ प्रासंगिक और उपयोगी ज्ञान-आधारित सूचनाओं से लैस कर सकते हैं।	डेटा वेयरहाउस बड़ी मात्रा में ऐतिहासिक डेटा संग्रहीत करता है जो उपयोगकर्ताओं को भविष्य की भविष्यवाणियां करने के लिए विभिन्न समय अवधि और रुझानों का विश्लेषण करने में मदद करता है।
प्रशिक्षण और कार्यान्वयन उद्देश्य के लिए संगठनों को अपने बहुत सारे संसाधनों को खर्च करने की आवश्यकता है। इसके अलावा, डाटा माइनिंग टूल्स अलग-अलग मैनर्स में काम करते हैं, क्योंकि उनके डिजाइन में अलग-अलग एल्गोरिदम होते हैं।	डेटा वेयरहाउस में, डेटा को कई स्रोतों से पूल किया जाता है। डेटा को साफ करने और बदलने की जरूरत है। यह एक चुनौती हो सकती है।
डेटा खनन विधियां अन्य सांख्यिकीय डेटा अनुप्रयोगों की तुलना में लागत प्रभावी और कुशल हैं।	डेटा वेयरहाउस की ज़िम्मेदारी हर प्रकार के व्यवसाय डेटा को सरल बनाना है। अधिकांश कार्य जो उपयोगकर्ता के हिस्से में किए जाएंगे, कच्चे डेटा को इनपुट कर रहे हैं।
डेटा माइनिंग तकनीकों का एक और महत्वपूर्ण लाभ त्रुटियों की पहचान है जो नुकसान का कारण बन सकता है। उत्पन्न डेटा का उपयोग ड्रॉप-इन बिक्री का पता लगाने के लिए किया जा सकता है।	डेटा वेयरहाउस उपयोगकर्ताओं को एक ही स्थान पर स्रोतों की संख्या से महत्वपूर्ण डेटा तक पहुंचने की अनुमति देता है। इसलिए, यह कई स्रोतों से डेटा पुनर्प्राप्त करने के उपयोगकर्ता के समय को बचाता है।
डेटा माइनिंग डेटा अंतर्दृष्टि पर निर्मित कार्रवाई योग्य रणनीतियों को उत्पन्न करने में मदद करता है।	एक बार जब आप डेटा वेयरहाउस सिस्टम में किसी भी जानकारी को इनपुट करते हैं, तो आप फिर से इस डेटा का ट्रैक खो देंगे। आपको एक त्वरित खोज करने की आवश्यकता है, आपको सही सांख्यिकीय जानकारी खोजने में मदद करता है।

डेटा वेयरहाउस का उपयोग क्यों करें?

डेटा वेयरहाउस का उपयोग करने के कुछ सबसे महत्वपूर्ण कारण हैं:

• डेटा के कई स्रोतों को एकीकृत करता है और एक उत्पादन प्रणाली पर तनाव को कम करने में मदद करता है।
• पढ़ने की पहुंच और लगातार डिस्क स्कैन के लिए अनुकूलित डेटा।
• डेटा वेयरहाउस डेटा को सोर्स सिस्टम अपग्रेड से बचाने में मदद करता है।
• उपयोगकर्ताओं को मास्टर डेटा प्रबंधन करने की अनुमति देता है।
• स्रोत प्रणालियों में डेटा की गुणवत्ता में सुधार।

डेटा माइनिंग का उपयोग क्यों करें?

डेटा माइनिंग का उपयोग करने के कुछ सबसे महत्वपूर्ण कारण हैं:

• डेटा के बीच प्रासंगिकता और संबंध स्थापित करें। लाभदायक अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने के लिए इस जानकारी का उपयोग करें
• व्यवसाय सूचित निर्णय जल्दी कर सकता है
• किराने की दुकानों में असामान्य खरीदारी पैटर्न का पता लगाने में मदद करता है।
• प्रत्येक आगंतुक को अनुकूलित ऑफ़र प्रदान करके वेबसाइट व्यवसाय का अनुकूलन करें।
• व्यवसाय विपणन में ग्राहक की प्रतिक्रिया दरों को मापने में मदद करता है।
• विपणन उद्देश्यों के लिए नए ग्राहक समूह बनाना और बनाए रखना।
• ग्राहक दोषों की भविष्यवाणी करें, जैसे कि ग्राहकों को निकटतम भविष्य में किसी अन्य आपूर्तिकर्ता पर स्विच करने की अधिक संभावना है।
• लाभदायक और लाभहीन ग्राहकों के बीच अंतर।
• धोखाधड़ी का पता लगाने की प्रक्रिया के हिस्से के रूप में सभी प्रकार के संदिग्ध व्यवहार की पहचान करें।