데이터 마이닝과 데이터웨어 하우징의 차이점은 무엇입니까?

data 마이닝 및 데이터웨어 하우징이라는 용어는 종종 비즈니스 및 기술 직원 모두에 의해 혼란스러워집니다.데이터 관리의 전체 분야는 데이터 수집 소프트웨어 프로그램을 구현하고 컴퓨터 메모리 비용이 줄어든다는 점에서 경이로운 성장을 경험했습니다.이 두 기능의 주요 목적은 많은 양의 데이터에서 패턴과 의미를 탐색 할 수있는 도구와 방법론을 제공하는 것입니다. data 데이터 마이닝과 데이터웨어 하우징의 주요 차이점은 시스템 설계, 사용 된 방법론 및 목적입니다.데이터 마이닝은 샘플 데이터 세트 내에서 ID 트렌드에 패턴 인식 로직을 사용 하고이 정보를 더 큰 데이터 풀에 대해 추정합니다.데이터웨어 하우징은 더 쉽게보고 할 수 있도록 데이터를 추출하고 저장하는 프로세스입니다.data 마이닝은 데이터에서 패턴을 도출하는 다양한 비즈니스 프로세스를 설명하는 데 사용되는 일반적인 용어입니다.일반적으로 통계 분석 소프트웨어 패키지는 데이터 세트 및 최종 사용자가 생성 한 쿼리를 기반으로 특정 패턴을 식별하는 데 사용됩니다.데이터 마이닝의 일반적인 사용은 대상 마케팅 프로그램을 만들고, 재무 사기를 식별하며, 보안 검토의 일환으로 행동의 비정상적인 패턴을 표시하는 것입니다.data 마이닝의 훌륭한 예는 전화 회사가 기존 고객에게 제품을 마케팅하는 데 사용하는 프로세스입니다.전화 회사는 데이터 마이닝 소프트웨어를 사용하여 고객 정보 데이터베이스에 액세스합니다.특정 기간 동안 기본 전화 패키지 및 인터넷 서비스에 가입 한 고객을 식별하기 위해 쿼리가 작성되었습니다.이 데이터 세트가 선택되면 시험 프로모션 중에 몇 명의 고객이 무료 추가 전화 기능을 활용 한 고객 수를 결정하기 위해 다른 쿼리가 작성됩니다.이 데이터 마이닝 연습의 결과는 추가 전화 서비스 사용을 늘리기 위해 마케팅 계획을 세우거나 개선 할 수있는 행동 패턴을 보여줍니다.data 마이닝의 주요 목적은 데이터의 패턴을 발견하는 것입니다.샘플 세트를 정의하는 데 사용되는 사양은 출력의 관련성과 분석의 정확도에 큰 영향을 미칩니다.위의 예로 돌아가서 데이터 세트가 특정 지리적 영역 내의 고객으로 제한되면 결과 및 패턴은 더 넓은 데이터 세트와 다릅니다.데이터 마이닝 및 데이터웨어 하우징은 모두 많은 양의 정보를 사용하지만 사용 된 프로세스는 상당히 다릅니다.data wark는 데이터웨어 하우스는 대량의 데이터를 저장하고 특별히 설계된 쿼리 및 보고서를 실행하는 데 사용되는 소프트웨어 제품입니다.비즈니스 인텔리전스는 데이터웨어 하우징 및 관련 기능에 중점을 둔 연구 분야의 분야입니다.이 도구는 데이터를 추출하고 향상된 시스템 성능을 제공하도록 설계된 방법에 저장하도록 설계되었습니다.데이터 마이닝 및 데이터웨어 하우징의 대부분의 용어는 동일하므로 더 많은 혼란을 초래합니다.