Data warehouse hay Data mining là hai khái niệm quên thuộc trong lĩnh vực khoa học dữ liệu hiện nay. Tuy nhiên, nhiều bạn vẫn chưa nắm được 2 khái niệm này, cũng như sự khác nhau cơ bản giữa chúng. Cùng tìm hiểu bài viết hôm nay hiểu rõ 2 khái niệm nhé.
Data Warehouse là gì?
Kho dữ liệu là một kỹ thuật dùng để thu thập và quản lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để có được thông tin phân tích đầy đủ nhất. Nó là sự pha trộn của các công nghệ và các thành phần cho phép sử dụng dữ liệu chiến lược.
Data warehouse là kho lưu trữ điện tử lưu trữ một lượng lớn thông tin của một doanh nghiệp được thiết kế để truy vấn và phân tích thay vì xử lý giao dịch. Đó là một quá trình chuyển đổi dữ liệu thành thông tin và cung cấp cho người dùng để phân tích.
Data Mining là gì?
Data Mining là quá trình tìm kiếm các mẫu ẩn, các mẫu hợp lệ và các mẫu có thể có ích trong các tập dữ liệu khổng lồ. Data Mining là toàn bộ quá trình khám phá các mỗi quan hệ không bi nghi ngờ hay trước đây chưa biết đến giữa tập hợp các dữ liệu.
Nó là một kỹ năng đa ngành, machine learning , thống kê, AI và cơ sở dữ liệu.
Những hiểu biết được trích xuất thông qua khai thác dữ liệu có thể được sử dụng để tiếp thị, phát hiện gian lận và khám phá khoa học.
Những điểm khác nhau cơ bản của Data Warehouse và Data Mining
| Data Mining | Data Warehouse |
|---|---|
| Data Mining là quá trình phân tích các mẫu dữ liệu chưa biết. | Là hệ thống cơ sở dữ liệu được thiết kế để phân tích thay vì công việc giao dịch. |
| Data Mining là một phương pháp so sánh lượng lớn dữ liệu để tìm đúng mẫu. | Là một phương pháp tập trung dữ liệu từ các nguồn khác nhau vào một kho lưu trữ chung |
| Data Mining thường được thực hiện bởi người dùng doanh nghiệp với sự hỗ trợ của các kỹ sư. | Là một quá trình cần phải xảy ra trước khi bất kỳ hoạt động khai thác dữ liệu nào có thể diễn ra. |
| Data Mining được coi là một quá trình trích xuất dữ liệu từ các tập dữ liệu lớn. | Mặt khác,cũng là quá trình gộp tất cả các dữ liệu liên quan lại với nhau. |
| Một trong những lợi ích quan trọng nhất của kỹ thuật Data Mining là phát hiện và xác định lỗi trong hệ thống. | Một trong những ưu điểm của Data Warehouse là khả năng cập nhật nhất quán. Đó là lý do tại sao nó lý tưởng cho chủ doanh nghiệp muốn có các tính năng mới nhất và tốt nhất. |
| Data Mining giúp tạo ra các mẫu gợi ý của các yếu tố quan trọng. Giống như thói quen mua hàng của khách hàng, sản phẩm, bán hàng. Vì vậy, các công ty có thể thực hiện các điều chỉnh cần thiết trong hoạt động và sản xuất. | Data Warehouse bổ sung thêm một giá trị cho các hệ thống kinh doanh vận hành như hệ thống CRM khi kho được tích hợp. |
| Các kỹ Data Mining không bao giờ chính xác 100% và có thể gây hậu quả nghiêm trọng trong một số điều kiện nhất định. | Trong Data Warehouse, rất có thể dữ liệu được yêu cầu để phân tích bởi tổ chức có thể không được tích hợp vào kho. Nó có thể dễ dàng dẫn đến mất thông tin. |
| Thông tin được thu thập dựa trên Khai thác dữ liệu của các tổ chức có thể bị lạm dụng đối với một nhóm người. | Data Warehouse được tạo ra cho một dự án CNTT lớn. Do đó, nó liên quan đến hệ thống bảo trì cao có thể ảnh hưởng đến doanh thu của các tổ chức quy mô vừa và nhỏ. |
| Sau khi truy vấn ban đầu thành công, người dùng có thể hỏi các truy vấn phức tạp hơn sẽ làm tăng khối lượng công việc. | Kho dữ liệu phức tạp để mplement and bảo trì. |
| Các tổ chức có thể hưởng lợi từ công cụ phân tích này bằng cách trang bị thông tin dựa trên kiến thức thích hợp và có thể sử dụng. | Kho dữ liệu lưu trữ một lượng lớn dữ liệu lịch sử giúp người dùng phân tích các khoảng thời gian và xu hướng khác nhau để đưa ra dự đoán trong tương lai. |
| Các tổ chức cần dành nhiều nguồn lực cho mục đích đào tạo và thực hiện. Hơn nữa, các công cụ khai thác dữ liệu hoạt động theo cách khác nhau do các thuật toán khác nhau được sử dụng trong thiết kế của chúng. | Trong kho dữ liệu, dữ liệu được gộp từ nhiều nguồn. Các dữ liệu cần phải được làm sạch và biến đổi. Đây có thể là một thách thức. |
| Các phương pháp khai thác dữ liệu là thì chi phí hiệu quả và hiệu quả so với các ứng dụng dữ liệu thống kê khác. | Trách nhiệm của kho dữ liệu là đơn giản hóa mọi loại dữ liệu kinh doanh. Hầu hết các công việc sẽ được thực hiện trên phần của người dùng là nhập dữ liệu thô. |
| Một lợi ích quan trọng khác của kỹ thuật khai thác dữ liệu là xác định các lỗi có thể dẫn đến tổn thất. Dữ liệu được tạo có thể được sử dụng để phát hiện giảm giá bán. | Kho dữ liệu cho phép người dùng truy cập dữ liệu quan trọng từ số lượng nguồn ở một nơi duy nhất. Do đó, nó giúp tiết kiệm thời gian lấy dữ liệu của người dùng từ nhiều nguồn. |
| Khai thác dữ liệu giúp tạo ra các chiến lược hành động được xây dựng trên những hiểu biết về dữ liệu. | Khi bạn nhập bất kỳ thông tin nào vào hệ thống kho dữ liệu, bạn sẽ không thể mất dấu vết của dữ liệu này một lần nữa. Bạn cần tiến hành tìm kiếm nhanh, giúp bạn tìm đúng thông tin thống kê. |
Một số lý do quan trọng nhất để sử dụng Kho dữ liệu là:
- Tích hợp nhiều nguồn dữ liệu và giúp giảm căng thẳng trên một hệ thống sản xuất.
- Dữ liệu được tối ưu hóa để đọc truy cập và quét đĩa liên tiếp.
- Kho dữ liệu giúp bảo vệ dữ liệu khỏi các nâng cấp hệ thống nguồn.
- Cho phép người dùng thực hiện Quản lý dữ liệu chính.
- Cải thiện chất lượng dữ liệu trong các hệ thống nguồn.
Tại sao nên sử dụng khai thác dữ liệu?
Một số lý do quan trọng nhất để sử dụng Khai thác dữ liệu là:
Thiết lập sự liên quan và mối quan hệ giữa các dữ liệu. Sử dụng thông tin này để tạo ra những hiểu biết mang lại lợi nhuận Doanh nghiệp có thể thông báo quyết định nhanh chóng
Giúp tìm ra các mô hình mua sắm bất thường trong các cửa hàng tạp hóa. Tối ưu hóa kinh doanh trang web bằng cách cung cấp tùy chỉnh cung cấp cho mỗi khách truy cập.
Giúp đo lường tỷ lệ phản hồi của khách hàng trong tiếp thị kinh doanh. Tạo và duy trì các nhóm khách hàng mới cho mục đích tiếp thị.
Dự đoán khách hàng tiềm năng, giống như khách hàng nào có nhiều khả năng chuyển sang nhà cung cấp khác trong tương lai gần nhất. Phân biệt giữa khách hàng có lợi nhuận và không có lợi nhuận. Xác định tất cả các loại hành vi đáng ngờ, như là một phần của quá trình phát hiện gian lận.
Hẳn đọc tới dòng này bạn đã hiểu rõ hơn về Data Warehouse và Data Mining rồi đúng không nào? Hy vọng những thông tin mà chúng tôi chia sẻ có thể giúp bạn có thêm được kiến thức về khoa học dữ liệu nói chung và những khái niệm cơ bản nó riêng.
