数据挖掘和数据仓库的区别

术语“数据挖掘”和“数据仓库”与数据管理领域有关。这些是数据收集程序，主要用于研究和分析大量数据中的统计数据、模式和维度。

数据挖掘

术语“数据挖掘”用于涉及从各种角度分析数据并将该数据汇总为有用信息的过程。数据挖掘软件处理信息，以便以削减成本或增加收入或两者兼而有之的方式调节数据。

数据挖掘程序遵循深入研究和收集信息，根据用户生成的数据和查询识别特定趋势。数据挖掘软件的主要目标是识别异常模式，发现与财务相关的欺诈行为，并生成引导程序以增强营销。

由于收集了大量数据，因此主要使用数据挖掘软件。数据通过扫描仪、直邮响应、ATM 机、Web 服务器日志、人口统计数据、闭路摄像头、信用卡交易和许多其他来源涌入。在进行任何分析之前，必须验证和汇总所有这些信息。此过程归类为数据仓库。下一步是通过数据挖掘下集成的各种程序对这些信息进行分类。

数据挖掘软件利用各种步骤。第一步是数据的预处理，涉及：数据选择、数据清理、噪声去除和数据转换。创建这些公共信息单元后，将生成新字段。下一步是构造数据挖掘模型。这里生成一个前瞻性模型来总结有用的信息。最后一步是计算数据挖掘模型。

数据挖掘目前是必要的，主要是由于商业竞争日益激烈。这些公司在服务、个性化、安全性和实时企业方面展开竞争。

数据仓库

数据仓库是收集和存储数据的过程，以后可以对其进行分析以进行数据挖掘。数据仓库是一个复杂的计算机系统，具有很大的存储容量。来自所有源的数据都将定向到此源，在该源中清理数据以删除冲突和冗余信息。数据仓库过程可实现集中数据访问。

复杂而复杂的数据采集和处理技术是组织建立有效和高效的数据仓库设施的主要来源。这些是公司保持盈利能力、效率和竞争优势的重要资产。收集的数据通过称为数据生命周期管理的过程传递。

数据仓库利用相关数据库管理系统的技术，如提取、加载、转换和关系在线应用程序处理。数据仓库技术有四个特征。它们是：基于主题的设计，与数据的集成，状态的非易失性图像，数据的数据和时间变体视图。