Différence entre l'exploration de données et l'entreposage de données

Data Mining vs Data Warehousing

Le processus d'exploration de données fait référence à une branche de l'informatique qui traite de l'extraction de modèles à partir de grands ensembles de données. Ces ensembles sont ensuite combinés à l'aide de méthodes statistiques et à partir d'une intelligence artificielle. L'exploration de données dans les entreprises modernes est responsable de la transformation des données brutes en sources d'intelligence artificielle. Les données sont manipulées et peuvent ainsi donner des décisions fiables pouvant être utilisées dans la prise de décision. Cela donne aux entreprises un avantage sur la concurrence dans la mesure où elles disposent d'ensembles de données fiables pour fournir des informations. Le Data Mining est également utilisé par les organisations dans les pratiques de profilage, y compris le marketing, la découverte scientifique de surveillance et la détection de fraude.
D'autres termes courants peuvent être associés à l'exploration de données, tels que pêche à la donnée, dragage de données ou même espionnage des données. Tout cela pointe vers différentes variantes de l'exploration de données qui sont utilisées pour échantillonner de petits ensembles de données qui peuvent être trop petits pour produire des inférences statistiques. Celles-ci sont toutefois cruciales pour définir la validité des données utilisées et peuvent être utilisées pour créer une hypothèse lorsqu’on souhaite atteindre une population de données donnée..

D'autre part, un entrepôt de données est un terme qui décrit un système dans une organisation utilisé dans la collecte de données. Ces données collectées par un entrepôt de données correspondent à celles fournies par les systèmes transactionnels, telles que les factures, les enregistrements d’achat ou même les enregistrements de prêt. Les enregistrements de données proviennent des différents points de création et sont regroupés sous un même toit, l’entrepôt de données. Ces données sont ensuite rapportées et les rapports sont établis de manière agrégée pour aider les utilisateurs des informations commerciales à prendre des décisions valables. L'entrepôt de données pour fonctionner efficacement nécessite la source de données, une base de données et un outil de génération de rapports..

On peut donc dire qu'un entrepôt de données est une base de données utilisée aux fins spécifiques de la création de rapports sur les données analysées. Ces données proviennent des différents systèmes mis en place pour le reporting.

Pour remplir sa fonction, l'entrepôt de données maintient les fonctions dans trois couches distinctes. Ceux-ci incluent la mise en scène, l'intégration et l'accès. Lors du processus de transfert, les développeurs stockent les données brutes à des fins d'analyse et d'assistance. La couche d'intégration est utilisée dans l'intégration de données et pour avoir un niveau d'abstraction des utilisateurs des données. Enfin, la couche d’accès est importante pour extraire les données de différents utilisateurs de données..
L'exploration de données et l'entreposage de données peuvent être considérés comme des outils utilisés pour la collecte d'informations décisionnelles. La principale différence entre les deux réside dans la manière dont la veille stratégique est collectée. On peut donc dire que les données qui ont été bien entreposées sont assez faciles à exploiter et à exploiter. L'entrepôt de données est donc chargé de faciliter le travail de l'exploration de données en hébergeant toutes les données pertinentes devant être extraites dans un emplacement central, plutôt que lorsque l'exploration de données doit continuer à rechercher des données dans différents emplacements. Cela permet d’économiser du temps consacré à l’exploration de données et aux ressources utilisées dans l’exploitation minière..

Résumé

L'exploration de données est le processus d'extraction de données de grands ensembles de données.
L'entreposage de données est le processus de mise en commun de toutes les données pertinentes..
L'extraction de données et l'entreposage de données sont des outils de collecte de données décisionnelles.
Le data mining est spécifique à la collecte de données.
L'entreposage de données est un outil permettant de gagner du temps et d'améliorer l'efficacité en rassemblant des données provenant de différents emplacements et de différents secteurs de l'organisation..
L'entrepôt de données comporte trois couches, à savoir la mise en place, l'intégration et l'accès.