Veamos la diferencia entre la minería de datos y el almacenamiento de datos con la ayuda de un cuadro de comparación que se muestra a continuación.
Gráfica comparativa
| Bases para la comparación | Minería de datos | Almacenamiento de datos |
|---|---|---|
| BASIC | La minería de datos es un proceso para recuperar o extraer datos significativos de la base de datos / almacén de datos. | El almacén de datos es un repositorio donde la información de múltiples fuentes se almacena en un solo esquema. |
Definición de minería de datos
La minería de datos es un proceso para descubrir el conocimiento, que nunca esperó que existiera en su base de datos . Usando la herramienta de consulta tradicional, solo puede recuperar la información conocida de los datos. Pero, la minería de datos le proporciona la manera de recuperar información oculta de los datos . La extracción de datos extrae información significativa de la base de datos que se puede utilizar para la toma de decisiones .
El descubrimiento de conocimiento en las bases de datos, denominado KDD, muestra relación y patrón . La relación puede ser entre dos o más objetos diferentes, entre atributos del mismo objeto. El patrón es otro resultado de la minería de datos que muestra la secuencia de información regular e inteligible que ayuda en la toma de decisiones.
Los pasos involucrados en KDD, es decir, el Descubrimiento de conocimientos en bases de datos, se pueden resumir en primer lugar, la selección del conjunto de datos en el que se debe realizar la extracción de datos. El siguiente es el preprocesamiento que implica la eliminación de datos inconsistentes. Luego viene la transformación de datos donde los datos se transforman en la forma apropiada para la minería de datos. Lo siguiente es la minería de datos, aquí los algoritmos de minería de datos se aplican a los datos. Y, finalmente, la interpretación y evaluación que implican extraer la relación o patrón entre los datos.
La minería de datos encaja bien en el entorno de almacenamiento de datos que ha almacenado los datos de manera agregada y resumida. Como resulta fácil extraer los datos en el almacén de datos
Definición de almacenamiento de datos.
Data Warehouse es una ubicación central donde la información recopilada de múltiples fuentes se almacena en un solo esquema unificado . Los datos se recopilan inicialmente, las diferentes fuentes de la empresa se limpian, se transforman y se almacenan en un almacén de datos. Una vez que se ingresan los datos en un almacén de datos, permanecen allí durante mucho tiempo y se puede acceder a ellos en horas extraordinarias.
Data Warehouse es una combinación perfecta de tecnologías como modelado de datos, adquisición de datos, gestión de datos, gestión de metadatos, gestión de almacenes de herramientas de desarrollo . Todas estas tecnologías admiten funciones como la extracción de datos, la transformación de datos, el almacenamiento de datos y las interfaces de usuario para acceder a los datos .
El almacén de datos no es un producto o software, es un entorno informativo, que proporciona información como una visión integrada de una empresa. Puede acceder a los datos actuales e históricos de la empresa que ayudan en la toma de decisiones. Es compatible con las transacciones realizadas para la toma de decisiones sin afectar los sistemas operativos. Es un recurso flexible para obtener información estratégica.
Diferencias clave entre la minería de datos y el almacenamiento de datos
- Hay una diferencia básica que separa la minería de datos y el almacenamiento de datos que la minería de datos es un proceso de extracción de datos significativos de la gran base de datos o almacén de datos. Sin embargo, el almacén de datos proporciona un entorno donde los datos se almacenan en una forma integrada que facilita la extracción de datos para extraer datos de manera más eficiente.
Conclusión:
La minería de datos se puede realizar solo cuando hay una base de datos grande bien integrada, es decir, un almacén de datos. Por lo tanto, el almacén de datos debe completarse antes de la extracción de datos. El almacén de datos debe tener información en forma bien integrada para que la extracción de datos pueda extraer el conocimiento de manera eficiente.
