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.
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 dans un seul schéma. |
Définition du Data Mining
L'exploration de données est un processus de découverte de connaissances que vous ne pensiez pas exister 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'exploration 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, montre une relation et un 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 une séquence d'informations régulière et intelligible qui aide à la prise de décision.
Les étapes impliquées dans KDD, à savoir la découverte de connaissances dans des bases de données, peuvent être résumées de la manière suivante: sélection d'un ensemble de données sur lequel l'exploration de données doit être effectuée. Vient ensuite le prétraitement qui implique la suppression des données incohérentes. Vient ensuite la transformation des données, où les données sont transformées sous la forme appropriée pour l'exploration de données. Ensuite vient l'exploration de données, ici les algorithmes d'exploration de données sont appliqués aux données. Et enfin, l' interprétation et l'évaluation qui impliquent d'extraire la relation ou le modèle parmi les données.
L'exploration de données s'intègre parfaitement dans l'environnement de l'entrepôt de données dans lequel les données sont stockées de manière agrégée et résumée. Comme il devient facile d'exploiter les données dans l'entrepôt de données
Définition de l'entreposage de données
Data Warehouse est un emplacement central où les informations collectées à partir de plusieurs sources sont stockées dans 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 la modélisation de données, l'acquisition de données, la gestion de données, la gestion de métadonnées et la gestion d'outils de développement . Toutes ces technologies prennent en charge des fonctions telles que l'extraction de données, la transformation de données, le stockage de données, fournissant des interfaces utilisateur pour accéder aux données .
Data Warehouse n'est pas un produit ou un logiciel, c'est un environnement d'information qui fournit des informations similaires à 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.
Différences clés entre l'exploration de données et l'entreposage de données
- 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 significatives à partir d'une base de données volumineuse ou d'un 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.
