データマイニングとデータウェアハウジングの違いは何ですか？

dataデータマイニングとデータウェアハウジングという用語は、多くの場合、ビジネススタッフと技術スタッフの両方で混乱しています。データ管理の分野全体は、データ収集ソフトウェアプログラムの実装とコンピューターメモリのコストの削減により、驚異的な成長を経験しています。これらの両方の機能の背後にある主な目的は、大量のデータでパターンと意味を探求するツールと方法論を提供することです。データマイニングとは、サンプルデータセット内のIDの傾向にパターン認識ロジックを使用し、この情報をより大きなデータプールに対して外挿することです。データウェアハウジングは、データを抽出および保存するプロセスであり、レポートを容易にすることができます。dataデータマイニングは、データからパターンを導き出すさまざまなビジネスプロセスを説明するために使用される一般的な用語です。通常、統計分析ソフトウェアパッケージを使用して、エンドユーザーによって生成されたデータセットとクエリに基づいて、特定のパターンを識別します。データマイニングの典型的な使用は、ターゲットを絞ったマーケティングプログラムを作成し、金融詐欺を特定し、セキュリティレビューの一環として行動の異常なパターンにフラグを立てることです。

データマイニングの優れた例は、既存の顧客に製品を販売するために電話会社が使用するプロセスです。電話会社は、データマイニングソフトウェアを使用して、顧客情報のデータベースにアクセスしています。特定の時間枠で基本的な電話パッケージとインターネットサービスを購読している顧客を識別するためのクエリが書かれています。このデータセットが選択されると、別のクエリが記述され、これらの顧客の何人が試用版のプロモーション中に無料の追加の電話機能を利用したかを判断します。このデータマイニングエクササイズの結果は、追加の電話サービスの使用を増やすためのマーケティング計画を絞り込むのに役立つ行動のパターンを明らかにしています。dataデータマイニングの主な目的は、データのパターンを見つけることであることに注意することが重要です。サンプルセットを定義するために使用される仕様は、出力の関連性と分析の精度に大きな影響を与えます。上記の例に戻ると、データセットが特定の地理的領域内の顧客に限定されている場合、結果とパターンはより広いデータセットとは異なります。データマイニングとデータウェアハウジングの両方が大量の情報を使用して機能しますが、使用されるプロセスはまったく異なります。

データウェアハウスは、大量のデータを保存し、特別に設計されたクエリとレポートを実行するために使用されるソフトウェア製品です。ビジネスインテリジェンスは、データウェアハウジングと関連機能に焦点を当てた成長する研究分野です。これらのツールは、データを抽出し、システムパフォーマンスを強化するように設計された方法に保存するように設計されています。データマイニングとデータウェアハウジングの用語の多くは同じであり、より多くの混乱につながります。