Contenu

• Tableau de comparaison
• Définition de l'exploration de données
• Définition de l'entreposage de données
• Conclusion:

Le Data Mining et le Data Warehousing sont tous deux utilisés pour la veille stratégique et la prise de décision. Cependant, l’exploration de données et l’entreposage de données ont des aspects différents de l’exploitation des données d’une entreprise. D'une part, le entrepôt de données est un environnement dans lequel les données d’une entreprise sont rassemblées et stockées de manière agrégée et résumée. Autrement, exploration de données est un processus; qui appliquent des algorithmes pour extraire des connaissances à partir de données dont vous ignorez même la présence dans la base de données.

Laissez-nous vérifier la différence entre l'exploration de données et l'entreposage de données à l'aide du tableau de comparaison présenté ci-dessous.

1. Tableau de comparaison
2. Définition
3. Différences Clés
4. Conclusion

Tableau de comparaison

Base de comparaison	Data Mining	Entreposage de données
De base	L'exploration de données est un processus permettant d'extraire ou d'extraire des données significatives d'une base de données / d'un entrepôt de données.	L'entrepôt de données est un référentiel dans lequel les informations provenant de plusieurs sources sont stockées sous un même schéma.

Définition de l'exploration de données

Le Data Mining est un processus pour découvrir la connaissance, que vous jamais prévu à existe dans votre base de données. À l'aide d'un outil de requête traditionnel, vous ne pouvez extraire que les informations connues des données. Mais, l'exploration de données vous fournit le moyen de récupérer des informations cachées à partir des données. L'extraction de données extrait de la base de données des informations utiles pouvant être utilisées pour la prise de décision.

La découverte de connaissances dans les bases de données, appelée KDD, expositions relation et modèle. La relation peut être entre deux ou plusieurs objets différents, entre les attributs d'un même objet. Le motif est un autre résultat de l'exploration de données qui montre la séquence d'informations régulière et intelligible qui aide à la prise de décision.

Les étapes de KDD, à savoir la découverte de connaissances dans des bases de données, peuvent être résumées comme suit: sélection d’ensembles de données sur lesquels l’exploration de données doit être effectuée. Suivant est pré-traitement qui impliquent la suppression des données incohérentes. Puis vient transformation de données où les données sont transformées sous la forme appropriée pour l'exploration de données. Suivant est exploration de données, ici les algorithmes d’exploration de données sont appliqués aux données. Et enfin, interprétation et évaluation qui impliquent l'extraction de la relation ou le modèle parmi les données.

L'exploration de données s'intègre parfaitement dans l'environnement de l'entrepôt de données qui a stocké les données de manière agrégée et résumée. Comme il devient facile d'exploiter les données dans l'entrepôt de données

Définition de l'entreposage de données

Entrepôt de données est un emplacement central où l'information recueillies à partir de plusieurs sources sont stockées sous un seul schéma unifié. Les données sont initialement rassemblées, différentes sources d'entreprise sont ensuite nettoyées, transformées et stockées dans un entrepôt de données. Une fois que les données sont entrées dans un entrepôt de données, elles y restent longtemps et peuvent être consultées pendant des heures supplémentaires.

Data Warehouse est un mélange parfait de technologies telles que modélisation de données, acquisition de données, gestion de données, gestion de métadonnées, gestion d'outils de développement pour les magasins. Toutes ces technologies prennent en charge des fonctions telles que extraction de données, transformation de données, stockage de données, fourniture d'interfaces utilisateur pour accéder aux données.

Data Warehouse n'est pas un produit ou un logiciel, c'est un environnement informatif, qui fournit des informations telles qu'une vue intégrée d'une entreprise. Vous pouvez accéder aux données actuelles et historiques de l’entreprise, ce qui facilite la prise de décision. Il prend en charge les transactions effectuées pour la prise de décision sans affecter les systèmes opérationnels. C'est une ressource flexible pour obtenir des informations stratégiques.

1. Il existe une différence fondamentale entre l'exploration de données et l'entreposage de données: l'exploration de données est un processus d'extraction de données utiles de la grande base de données ou de l'entrepôt de données. Cependant, data warehouse fournit un environnement dans lequel les données sont stockées sous une forme intégrée, ce qui facilite l'extraction de données pour extraire les données plus efficacement.

Conclusion:

L’exploration de données ne peut être effectuée que s’il existe une base de données volumineuse bien intégrée, c’est-à-dire un entrepôt de données. Donc, l'entrepôt de données doit être terminé avant l'exploration de données. L'entrepôt de données doit disposer d'informations sous une forme bien intégrée afin que l'exploration de données puisse extraire les connaissances de manière efficace.