Veri ambarı nedir?
Veri ambarı, anlamlı iş içgörüleri sağlamak için çeşitli kaynaklardan veri toplama ve yönetme tekniğidir. Verilerin stratejik kullanımına izin veren bir teknoloji ve bileşen karışımıdır.
Veri Ambarı, işlem yapmak yerine sorgulama ve analiz için tasarlanmış bir işletme tarafından büyük miktarda bilginin elektronik olarak depolanmasıdır. Verileri bilgiye dönüştürme ve analiz için kullanıcıların kullanımına sunma işlemidir.
Veri Madenciliği Nedir?
Veri madenciliği, büyük veri kümelerinde gizli, geçerli ve potansiyel olarak yararlı modeller arar. Veri Madenciliği, veriler arasındaki beklenmedik / önceden bilinmeyen ilişkileri keşfetmekle ilgilidir.
Makine öğrenimi, istatistik, yapay zeka ve veritabanı teknolojisini kullanan çok disiplinli bir beceridir.
Veri madenciliği yoluyla elde edilen bilgiler pazarlama, dolandırıcılık tespiti ve bilimsel keşif vb. İçin kullanılabilir.
ANAHTAR FARK
- Veri madenciliği, büyük veri kümelerinden veri çıkarma işlemi olarak kabul edilirken, Veri ambarı, ilgili tüm verileri bir araya toplama işlemidir.
- Veri madenciliği, bilinmeyen veri modellerini analiz etme sürecidir, oysa Veri ambarı, veri toplamak ve yönetmek için bir tekniktir.
- Veri madenciliği genellikle iş kullanıcıları tarafından mühendislerin yardımıyla yapılırken, Veri ambarlama herhangi bir veri madenciliği yapılmadan önce yapılması gereken bir süreçtir.
- Veri madenciliği, kullanıcıların, Veri Ambarı'nın uygulanması ve sürdürülmesi karmaşıkken iş yükünü artıracak daha karmaşık sorgular sormalarına olanak tanır.
- Veri madenciliği, müşterilerin satın alma alışkanlıkları gibi önemli faktörlerin anlamlı kalıplarını oluşturmaya yardımcı olurken, Veri Ambarı, ambar entegre edildiğinde CRM sistemleri gibi operasyonel iş sistemleri için kullanışlıdır.
Veri Madenciliği ve Veri Ambarı: Temel Farklılıklar
| Veri madenciliği | Veri deposu |
| Veri madenciliği, bilinmeyen veri kalıplarını analiz etme sürecidir. | Veri ambarı, işlemsel çalışma yerine analitik için tasarlanmış veritabanı sistemidir. |
| Veri madenciliği, büyük miktarda veriyi doğru kalıpları bulmakla karşılaştırmanın bir yöntemidir. | Veri ambarı, farklı kaynaklardan gelen verileri tek bir ortak havuzda merkezileştirme yöntemidir. |
| Veri madenciliği genellikle iş kullanıcıları tarafından mühendislerin yardımıyla yapılır. | Veri ambarı, herhangi bir veri madenciliği yapılmadan önce gerçekleşmesi gereken bir süreçtir. |
| Veri madenciliği, büyük veri kümelerinden veri çıkarma işlemi olarak kabul edilir. | Öte yandan, Veri ambarlama, ilgili tüm verilerin bir araya getirilmesi sürecidir. |
| Veri madenciliği tekniklerinin en önemli faydalarından biri sistemdeki hataların tespiti ve tanımlanmasıdır. | Veri Ambarı'nın avantajlarından biri, tutarlı bir şekilde güncelleme yapabilmesidir. Bu nedenle en iyi ve en yeni özellikleri isteyen işletme sahipleri için idealdir. |
| Veri madenciliği, önemli faktörlerin düşündürücü modellerinin oluşturulmasına yardımcı olur. Müşterilerin, ürünlerin, satışların satın alma alışkanlıkları gibi. Böylelikle firmalar işletme ve üretimde gerekli ayarlamaları yapabilirler. | Veri Ambarı, ambar entegre edildiğinde CRM sistemleri gibi operasyonel iş sistemlerine ekstra bir değer katar. |
| Veri madenciliği teknikleri hiçbir zaman% 100 doğru değildir ve belirli koşullarda ciddi sonuçlara neden olabilir. | Veri ambarında, kuruluş tarafından analiz için gerekli olan verilerin ambarla entegre edilememe ihtimali büyüktür. Kolaylıkla bilgi kaybına yol açabilir. |
| Kuruluşlar tarafından Veri Madenciliğine dayalı olarak toplanan bilgiler, bir grup insana karşı kötüye kullanılabilir. | Büyük bir BT projesi için veri ambarları oluşturulur. Bu nedenle, orta ve küçük ölçekli kuruluşların gelirlerini etkileyebilecek yüksek bakım sistemini içerir. |
| Başarılı ilk sorgulardan sonra, kullanıcılar iş yükünü artıracak daha karmaşık sorgular isteyebilir. | Veri Ambarı uygulaması ve bakımı karmaşıktır. |
| Kuruluşlar, ilgili ve kullanılabilir bilgiye dayalı bilgileri donatarak bu analitik araçtan yararlanabilir. | Veri ambarı, kullanıcıların gelecekteki tahminlerde bulunmak için farklı zaman dönemlerini ve eğilimleri analiz etmelerine yardımcı olan büyük miktarda geçmiş veriyi depolar. |
| Kuruluşlar, eğitim ve Uygulama amacıyla kaynaklarının çoğunu harcamalıdır. Ayrıca, veri madenciliği araçları, tasarımlarında kullanılan farklı algoritmalar nedeniyle farklı şekillerde çalışır. | Veri ambarında, veriler birden çok kaynaktan toplanır. Verilerin temizlenmesi ve dönüştürülmesi gerekiyor. Bu bir meydan okuma olabilir. |
| Veri madenciliği yöntemleri, diğer istatistiksel veri uygulamalarına kıyasla uygun maliyetli ve verimlidir. | Veri ambarının sorumluluğu, her tür iş verisini basitleştirmektir. Kullanıcı tarafında yapılacak işin çoğu ham verileri girmektir. |
| Veri madenciliği tekniklerinin bir diğer kritik yararı, kayıplara yol açabilecek hataların belirlenmesidir. Üretilen veriler, bir satış düşüşünü tespit etmek için kullanılabilir. | Veri ambarı, kullanıcıların çok sayıda kaynaktan kritik verilere tek bir yerden erişmesine olanak tanır. Bu nedenle, kullanıcının birden çok kaynaktan veri alma zamanından tasarruf sağlar. |
| Veri madenciliği, veri içgörülerine dayanan eyleme geçirilebilir stratejiler oluşturmaya yardımcı olur. | Veri ambarı sistemine herhangi bir bilgi girdikten sonra, bu verilerin izini bir daha kaybetme olasılığınız düşüktür. Hızlı bir arama yapmanız gerekir, doğru istatistik bilgilerini bulmanıza yardımcı olur. |
Veri Ambarı neden kullanılmalı?
Veri ambarını kullanmanın en önemli nedenlerinden bazıları şunlardır:
- Birçok veri kaynağını entegre eder ve bir üretim sistemi üzerindeki baskıyı azaltmaya yardımcı olur.
- Okuma erişimi ve ardışık disk taramaları için Optimize Edilmiş Veriler.
- Veri Ambarı, Verileri kaynak sistem yükseltmelerinden korumaya yardımcı olur.
- Kullanıcıların ana Veri Yönetimini gerçekleştirmesine izin verir.
- Kaynak sistemlerde veri kalitesini iyileştirin.
Veri madenciliği neden kullanılır?
Veri madenciliğini kullanmanın en önemli nedenlerinden bazıları şunlardır:
- Veriler arasında alaka ve ilişki kurun. Karlı içgörüler oluşturmak için bu bilgileri kullanın
- İşletmeler bilinçli kararları hızla verebilir
- Marketlerde alışılmadık alışveriş kalıplarını bulmaya yardımcı olur.
- Her ziyaretçiye özel teklifler sunarak web sitesi işini optimize edin.
- İş pazarlamasında müşterinin yanıt oranlarını ölçmeye yardımcı olur.
- Pazarlama amacıyla yeni müşteri grupları oluşturmak ve sürdürmek.
- Hangi müşterilerin yakın gelecekte başka bir tedarikçiye geçme olasılığının daha yüksek olduğu gibi müşteri kusurlarını tahmin edin.
- Karlı ve kârlı olmayan müşteriler arasında ayrım yapın.
- Dolandırıcılık tespit sürecinin bir parçası olarak her tür şüpheli davranışı belirleyin.