Quelle est la différence entre l'exploration de données et l'entreposage de données

La principale différence entre l’exploration de données et l’entreposage de données est que l'exploration de données est le processus d'identification des modèles à partir d'une énorme quantité de données, tandis que l'entreposage de données consiste à intégrer les données de plusieurs sources de données dans un emplacement central.

L'exploration de données est le processus de découverte de modèles dans de grands ensembles de données. Il utilise diverses techniques telles que la classification, la régression, etc. pour prendre des décisions commerciales. D'autre part, l'entreposage de données est le processus d'extraction, de transformation et de chargement des données de plusieurs sources de données vers l'entrepôt de données. Les techniques d’exploration de données peuvent être appliquées à un entrepôt de données pour découvrir des modèles utiles.

Zones clés couvertes

1. Qu'est-ce que l'exploration de données?
     - Définition, fonctionnalité
2. Qu'est-ce que l'entreposage de données?
     - Définition, fonctionnalité
3. Différence entre l'exploration de données et l'entreposage de données
    - Comparaison des différences clés

Mots clés

Exploration de données, entreposage de données, données

Qu'est-ce que l'exploration de données?

L'exploration de données est le processus de découverte des modèles dans un grand ensemble de données. En d'autres termes, l'exploration de données extrait de nouveaux modèles, relations entre les entités de données. Les données extraites doivent être nouvelles, correctes et avoir une utilisation potentielle.

Le processus d'extraction d'informations utiles à partir de données comporte plusieurs étapes. La première étape est la sélection des données. Les données proviennent de sources multiples et ont plusieurs formats. Par conséquent, toutes les données sont intégrées et stockées dans un emplacement unique appelé entrepôt de données. La deuxième étape est le prétraitement. Cela implique un résumé, une normalisation et une agrégation. Ces transformations aident à rendre les données adaptées à l'exploration de données. La troisième étape est l'exploration de données. Il utilise des techniques ou des algorithmes tels que le regroupement, la régression, la classification pour extraire des modèles de données. La quatrième étape est l'évaluation du modèle. Il vérifie la précision de la sortie obtenue. La dernière étape consiste à représenter les résultats à l'aide de graphiques.

Figure 1: exploration de données

Les principales techniques pour effectuer l'exploration de données sont la détection d'anomalies, l'exploration de règles d'association, la mise en cluster, la classification et la régression. Premièrement, la détection des anomalies aide à identifier des modèles inhabituels pour comprendre la variation des données. Deuxièmement, l'exploration de règles d'association aide à trouver des modèles d'association intéressants entre les variables. Troisièmement, le clustering identifie des classes de données similaires. Quatrièmement, la classification identifie les classes auxquelles appartient une observation. Enfin, les régressions aident à trouver la relation entre les variables. Ce sont les principales techniques utilisées dans l'exploration de données.

Qu'est-ce que l'entreposage de données?

Dans une entreprise, les données se trouvent dans diverses bases de données. Premièrement, les données provenant de sources multiples sont extraites et transformées. Ensuite, ils sont chargés dans un emplacement central appelé entrepôt de données. L'entreposage de données est le processus de chargement de données de diverses sources de données dans un entrepôt de données. Différentes stratégies peuvent ensuite être appliquées pour analyser les données afin d'aider les utilisateurs finaux à prendre des décisions commerciales. De plus, les données de l'entrepôt de données peuvent être divisées en magasins de données. Ces magasins de données ont des données pour un ensemble particulier d'utilisateurs. Par exemple, le service des ressources humaines peut utiliser son data mart. Le département des ventes peut utiliser le magasin de vente et ainsi de suite.  

Figure 2: Entrepôt de données

Les entrepôts de données sont orientés sujet, intégrés, variables dans le temps et non volatils. Un entrepôt de données est orienté sujet. Il donne des connaissances sur un sujet que les opérations en cours. Il est intégré car il consolide les données de différentes sources de données. Les données de l'entrepôt fournissent des informations sur une période spécifique. Donc, c'est une variante du temps. Enfin, il assure la non-volatilité, car après le chargement des données dans l’entrepôt, celles-ci ne doivent pas être supprimées ou mises à jour. En bref, l'entreposage de données est bénéfique pour la prise de décision pour l'organisation.

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

Définition

L'exploration de données est le processus de découverte de modèles dans de grands ensembles de données impliquant des méthodes situées à l'intersection de l'apprentissage automatique, des statistiques et des systèmes de base de données. L'entreposage de données est le processus d'extraction, de transformation et de chargement des données de plusieurs sources de données vers un emplacement central appelé entrepôt de données..  

Processus

En data mining, les données sont analysées régulièrement. Les données sont stockées périodiquement dans l'entrepôt de données.

Les données

L'exploration de données analyse un échantillon de données tandis que l'entreposage de données stocke une énorme quantité de données.

Usage

L'exploration de données découvre des modèles dans les données pour une meilleure prise de décision. D'autre part, l'entreposage de données fournit un mécanisme permettant à une organisation de stocker une quantité énorme de données..

Conclusion

La différence entre l'exploration de données et l'entreposage de données réside dans le fait que l'exploration de données consiste à identifier des modèles à partir d'une énorme quantité de données, tandis que l'entreposage de données consiste à intégrer les données de plusieurs sources de données dans un emplacement central. Habituellement, les ingénieurs effectuent l’entreposage de données et les utilisateurs professionnels effectuent l’exploration de données à l’aide d’ingénieurs..

Référence:

1. Exploration de données à l'aide de R | Didacticiel d'exploration de données pour les débutants | R Tutoriel pour débutants | Edureka, Edureka !, 8 nov. 2017, disponible ici.
2. Didacticiel d'entrepôt de données pour les débutants | Concepts d'entrepôt de données | Entreposage de données | Edureka, Edureka !, 22 juin 2017, disponible ici.

Courtoisie d'image:

1. “Exploitation de données” par Arbeck - Propre travail (CC BY 3.0) via Commons Wikimedia
2. “Aperçu de l'entrepôt de données” Par Hhultgren - Travail personnel (domaine public) via Commons Wikimedia