Qu'est-ce que l'entrepôt de données?
Un entrepôt de données est une technique de collecte et de gestion de données provenant de sources variées afin de fournir des informations commerciales significatives. C'est un mélange de technologies et de composants qui permet l'utilisation stratégique des données.
L'entrepôt de données est le stockage électronique d'une grande quantité d'informations par une entreprise qui est conçu pour l'interrogation et l'analyse au lieu du traitement des transactions. Il s'agit d'un processus de transformation des données en informations et de les mettre à disposition des utilisateurs pour analyse.
Qu'est-ce que l'exploration de données?
L'exploration de données recherche des modèles cachés, valides et potentiellement utiles dans d'énormes ensembles de données. L'exploration de données consiste à découvrir des relations insoupçonnées / inconnues auparavant entre les données.
C'est une compétence multidisciplinaire qui utilise l'apprentissage automatique, les statistiques, l'IA et la technologie des bases de données.
Les informations extraites via l'exploration de données peuvent être utilisées pour le marketing, la détection de fraude et la découverte scientifique, etc.
DIFFÉRENCE CLÉ
- L'exploration de données est considérée comme un processus d'extraction de données à partir de grands ensembles de données, tandis qu'un entrepôt de données est le processus de mise en commun de toutes les données pertinentes.
- L'exploration de données est le processus d'analyse de modèles de données inconnus, tandis qu'un entrepôt de données est une technique de collecte et de gestion des données.
- L'exploration de données est généralement effectuée par des utilisateurs professionnels avec l'aide d'ingénieurs, tandis que l'entreposage de données est un processus qui doit se produire avant que toute exploration de données puisse avoir lieu.
- L'exploration de données permet aux utilisateurs de poser des requêtes plus compliquées qui augmenteraient la charge de travail tandis que Data Warehouse est compliqué à implémenter et à maintenir.
- L'exploration de données aide à créer des modèles suggestifs de facteurs importants tels que les habitudes d'achat des clients, tandis que l'entrepôt de données est utile pour les systèmes d'entreprise opérationnels tels que les systèmes CRM lorsque l'entrepôt est intégré.
Data Mining Vs Data Warehouse: différences clés
| Exploration de données | Entrepôt de données |
| L'exploration de données est le processus d'analyse de modèles de données inconnus. | Un entrepôt de données est un système de base de données conçu pour un travail analytique plutôt que transactionnel. |
| L'exploration de données est une méthode de comparaison de grandes quantités de données pour trouver les bons modèles. | L'entreposage de données est une méthode de centralisation des données de différentes sources dans un référentiel commun. |
| L'exploration de données est généralement effectuée par des utilisateurs professionnels avec l'aide d'ingénieurs. | L'entreposage de données est un processus qui doit se produire avant que toute exploration de données puisse avoir lieu. |
| L'exploration de données est considérée comme un processus d'extraction de données à partir de grands ensembles de données. | D'autre part, l'entreposage de données est le processus de mise en commun de toutes les données pertinentes. |
| L'un des avantages les plus importants des techniques d'exploration de données est la détection et l'identification des erreurs dans le système. | L'un des avantages de Data Warehouse est sa capacité à se mettre à jour de manière cohérente. C'est pourquoi il est idéal pour le propriétaire d'entreprise qui souhaite les meilleures et les dernières fonctionnalités. |
| L'exploration de données aide à créer des modèles suggestifs de facteurs importants. Comme les habitudes d'achat des clients, des produits, des ventes. Pour que les entreprises puissent procéder aux ajustements nécessaires dans l'exploitation et la production. | L'entrepôt de données ajoute une valeur supplémentaire aux systèmes d'entreprise opérationnels tels que les systèmes CRM lorsque l'entrepôt est intégré. |
| Les techniques d'exploration de données ne sont jamais précises à 100% et peuvent entraîner de graves conséquences dans certaines conditions. | Dans l'entrepôt de données, il y a de fortes chances que les données nécessaires à l'analyse par l'organisation ne soient pas intégrées dans l'entrepôt. Cela peut facilement entraîner une perte d'informations. |
| Les informations recueillies sur la base de l'exploration de données par les organisations peuvent être utilisées à mauvais escient contre un groupe de personnes. | Des entrepôts de données sont créés pour un énorme projet informatique. Par conséquent, cela implique un système de maintenance élevé qui peut avoir un impact sur les revenus des organisations de taille moyenne à petite. |
| Après des requêtes initiales réussies, les utilisateurs peuvent poser des requêtes plus compliquées qui augmenteraient la charge de travail. | L'entrepôt de données est compliqué à mettre en œuvre et à maintenir. |
| Les organisations peuvent bénéficier de cet outil analytique en équipant des informations pertinentes et exploitables basées sur les connaissances. | L'entrepôt de données stocke une grande quantité de données historiques qui aident les utilisateurs à analyser différentes périodes et tendances pour faire des prévisions futures. |
| Les organisations doivent consacrer beaucoup de leurs ressources à la formation et à la mise en œuvre. De plus, les outils d'exploration de données fonctionnent de différentes manières en raison des différents algorithmes utilisés dans leur conception. | Dans l'entrepôt de données, les données sont regroupées à partir de plusieurs sources. Les données doivent être nettoyées et transformées. Cela pourrait être un défi. |
| Les méthodes d'exploration de données sont rentables et efficaces par rapport à d'autres applications de données statistiques. | La responsabilité de l'entrepôt de données est de simplifier chaque type de données d'entreprise. La plupart du travail qui sera effectué de la part de l'utilisateur consiste à saisir les données brutes. |
| Un autre avantage essentiel des techniques d'exploration de données est l'identification des erreurs qui peuvent entraîner des pertes. Les données générées pourraient être utilisées pour détecter une vente directe. | L'entrepôt de données permet aux utilisateurs d'accéder aux données critiques à partir du nombre de sources en un seul endroit. Par conséquent, cela permet à l'utilisateur de gagner du temps pour récupérer des données à partir de plusieurs sources. |
| L'exploration de données aide à générer des stratégies exploitables basées sur des informations sur les données. | Une fois que vous avez entré des informations dans le système d'entrepôt de données, vous ne perdrez probablement pas à nouveau la trace de ces données. Vous devez effectuer une recherche rapide, vous aide à trouver les bonnes informations statistiques. |
Pourquoi utiliser Data Warehouse?
Certaines des raisons les plus importantes d'utiliser l'entrepôt de données sont:
- Intègre de nombreuses sources de données et aide à réduire le stress sur un système de production.
- Données optimisées pour l'accès en lecture et les analyses de disque consécutives.
- Data Warehouse aide à protéger les données des mises à niveau du système source.
- Permet aux utilisateurs d'effectuer la gestion des données de base.
- Améliorez la qualité des données dans les systèmes sources.
Pourquoi utiliser l'exploration de données?
Certaines raisons les plus importantes pour l'utilisation de l'exploration de données sont:
- Établir la pertinence et les relations entre les données. Utilisez ces informations pour générer des informations rentables
- Les entreprises peuvent prendre des décisions éclairées rapidement
- Aide à découvrir les habitudes d'achat inhabituelles dans les épiceries.
- Optimisez l'activité du site Web en proposant des offres personnalisées à chaque visiteur.
- Aide à mesurer les taux de réponse des clients dans le marketing d'entreprise.
- Créer et maintenir de nouveaux groupes de clients à des fins de marketing.
- Prédisez les défaillances des clients, par exemple quels clients sont plus susceptibles de passer à un autre fournisseur dans un avenir proche.
- Faites la différence entre les clients rentables et non rentables.
- Identifiez tout type de comportement suspect, dans le cadre d'un processus de détection de fraude.