डाटा माइनिंग और डेटा वेयरहाउसिंग के बीच अंतर

• 2019

डेटा माइनिंग और डेटा वेयरहाउसिंग दोनों का उपयोग व्यावसायिक बुद्धि रखने और निर्णय लेने को सक्षम करने के लिए किया जाता है। लेकिन दोनों, डेटा माइनिंग और डेटा वेयरहाउसिंग में किसी एंटरप्राइज़ के डेटा पर काम करने के अलग-अलग पहलू होते हैं। एक ओर, डेटा वेयरहाउस एक ऐसा वातावरण है जहां एक उद्यम का डेटा एकत्रित और संक्षेप में संग्रहीत किया जाता है। दूसरी ओर, डेटा माइनिंग एक प्रक्रिया है; उस डेटा से ज्ञान निकालने के लिए एल्गोरिदम लागू करें जिसे आप डेटाबेस में भी नहीं जानते हैं।

हमें नीचे दिखाए गए तुलना चार्ट की मदद से डेटा माइनिंग और डेटा वेयरहाउसिंग के बीच के अंतर की जाँच करें।

तुलना चार्ट

तुलना के लिए आधार	डेटा माइनिंग	विवरण भण्डारण
बुनियादी	डेटा माइनिंग डेटाबेस / डेटा वेयरहाउस से सार्थक डेटा को पुनः प्राप्त करने या निकालने की एक प्रक्रिया है।	डेटा वेयरहाउस एक रिपॉजिटरी है जहां कई स्रोतों से जानकारी को एक एकल स्कीमा के तहत संग्रहीत किया जाता है।

डेटा माइनिंग की परिभाषा

डेटा माइनिंग ज्ञान की खोज करने की एक प्रक्रिया है, जिसे आपने अपने डेटाबेस में मौजूद होने की कभी उम्मीद नहीं की थी। पारंपरिक क्वेरी टूल का उपयोग करके आप केवल डेटा से ज्ञात जानकारी प्राप्त कर सकते हैं। लेकिन, डेटा माइनिंग आपको डेटा से छिपी जानकारी को पुनः प्राप्त करने का तरीका प्रदान करता है। डेटा माइनिंग डेटाबेस से सार्थक जानकारी निकालता है जिसका उपयोग निर्णय लेने के लिए किया जा सकता है।

डेटाबेस में ज्ञान की खोज, जिसे केडीडी के रूप में संदर्भित किया जाता है, संबंध और पैटर्न प्रदर्शित करता है। एक ही वस्तु की विशेषताओं के बीच संबंध दो या दो से अधिक भिन्न वस्तुओं के बीच हो सकता है। पैटर्न डेटा खनन का एक और परिणाम है जो जानकारी के नियमित और समझदार अनुक्रम को दिखाता है जो निर्णय लेने में मदद करता है।

डेटाबेस में केडीडी यानी नॉलेज डिस्कवरी में शामिल कदमों को पहले बताया जा सकता है, डेटा सेट का चयन, जिस पर डेटा माइनिंग करनी होती है। अगला प्री-प्रोसेसिंग है जिसमें असंगत डेटा को हटाना शामिल है। फिर डेटा ट्रांसफ़ॉर्मेशन आता है जहाँ डेटा को डेटा माइनिंग के लिए उपयुक्त रूप में रूपांतरित किया जाता है। अगला डेटा माइनिंग है, यहां डेटा माइनिंग एल्गोरिदम को डेटा पर लागू किया जाता है। और अंत में, व्याख्या और मूल्यांकन जिसमें डेटा के बीच संबंध या पैटर्न को निकालना शामिल है।

डेटा माइनिंग डेटा वेयरहाउस वातावरण में डेटा माइनिंग अच्छी तरह से फिट बैठता है जिसने डेटा को कुल और संक्षेप में संग्रहीत किया है। चूंकि डेटा वेयरहाउस में डेटा को माइन करना आसान हो जाता है

डेटा वेयरहाउसिंग को परिभाषित करना

डेटा वेयरहाउस एक केंद्रीय स्थान है जहां कई स्रोतों से एकत्रित जानकारी को एक एकीकृत स्कीमा के तहत संग्रहीत किया जाता है । डेटा को शुरू में इकट्ठा किया जाता है, उद्यम के विभिन्न स्रोतों को तब साफ किया जाता है और परिवर्तित किया जाता है और डेटा वेयरहाउस में संग्रहीत किया जाता है। डेटा वेयरहाउस में डेटा दर्ज करने के बाद, यह लंबे समय तक वहाँ रहता है और इसे ओवरटाइम तक पहुँचा जा सकता है।

डेटा वेयरहाउस डेटा मॉडलिंग, डेटा अधिग्रहण, डेटा प्रबंधन, मेटाडेटा प्रबंधन, विकास उपकरण स्टोर प्रबंधन जैसी तकनीकों का एक सही मिश्रण है। ये सभी प्रौद्योगिकियां डेटा निष्कर्षण, डेटा परिवर्तन, डेटा स्टोरेज जैसे कार्यों का समर्थन करती हैं , जिससे डेटा तक पहुँचने के लिए उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस प्रदान करते हैं ।

डेटा वेयरहाउस कोई उत्पाद या सॉफ़्टवेयर नहीं है, यह एक सूचनात्मक वातावरण है, जो किसी उद्यम के एकीकृत दृश्य जैसी जानकारी प्रदान करता है। आप उद्यम के वर्तमान और ऐतिहासिक डेटा तक पहुंच सकते हैं जो निर्णय लेने में मदद करता है। यह परिचालन प्रणालियों को प्रभावित किए बिना निर्णय लेने के लिए किए गए लेनदेन का समर्थन करता है। यह रणनीतिक जानकारी प्राप्त करने के लिए एक लचीला संसाधन है।

डेटा माइनिंग और डेटा वेयरहाउसिंग के बीच मुख्य अंतर

1. एक बुनियादी अंतर है जो डेटा माइनिंग और डेटा वेयरहाउसिंग को अलग करता है जो डेटा माइनिंग है जो बड़े डेटाबेस या डेटा वेयरहाउस से सार्थक डेटा निकालने की एक प्रक्रिया है। हालाँकि, डेटा वेयरहाउस एक वातावरण प्रदान करता है जहाँ डेटा को एक एकीकृत रूप में संग्रहीत किया जाता है जो डेटा खनन को डेटा को अधिक कुशलता से निकालने में आसानी करता है।

निष्कर्ष:

डाटा माइनिंग तभी की जा सकती है जब एक अच्छी तरह से एकीकृत बड़े डेटाबेस यानी डेटा वेयरहाउस हो। इसलिए डेटा वेयरहाउस को डेटा माइनिंग से पहले पूरा किया जाना चाहिए। डेटा वेयरहाउस में अच्छी तरह से एकीकृत रूप में जानकारी होनी चाहिए ताकि डेटा खनन एक कुशल तरीके से ज्ञान को निकाल सके।