Data Mining und Data Warehousing sind miteinander verbundene, aber dennoch unterschiedliche Bereiche auf dem Gebiet der Informatik. Was ist der Hauptunterschied zwischen diesen beiden und wie sind sie miteinander verwandt?Was ist der Hauptunterschied zwischen Data Mining und Data Warehousing?
Data Mining: erweiterte Analyse. Vermeiden Sie SQL-Datenbanken (wie auch die meisten NoSQL, weil Schlüssel-Wert-Speicher und Spaltenspeicher hier genauso nutzlos sind), sie sind sehr langsam und viel zu begrenzt.
Data Warehousing: OLAP, mit sehr wenig analytischen Fähigkeiten. Einige grundlegende Filterung (Drilldown) und Mittelwertbildung. Hier sind Spaltenlayouts schön, weil sie es erlauben, Durchschnittswerte effizient zu berechnen.
Data Warehousing stellt Daten an einem zentralen Ort bereit, die für Abfragen und Analysen optimiert sind, d. H. Sie sind hinsichtlich Berichterstattung und Analyse strukturierter als ein "Live" -System sowohl hinsichtlich der Leistung als auch der Benutzerfreundlichkeit.
Data Mining verwendet erweiterte Analysetechniken für beliebige Daten (möglicherweise sogar für Daten, die in einem Data Warehouse gespeichert sind), wobei in der Regel mathematische und statistikbasierte Ansätze verwendet werden.
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