Minería de datos vs almacenamiento de datos: cuál es más útil

Diferencia entre minería de datos y almacenamiento de datos

Los datos son la recopilación de hechos o estadísticas sobre un dominio particular. El procesamiento de estos datos nos brinda la información y las ideas para agregar valores comerciales o realizar investigaciones. Cuando los datos recopilados se almacenan en un almacén para su procesamiento, se denomina Almacenamiento de datos. La aplicación de cierta lógica a los datos almacenados en el almacén se denomina minería de datos. comprendamos tanto la minería de datos como el almacenamiento de datos de forma detallada en esta publicación.

Comparación directa entre minería de datos y almacenamiento de datos (infografía)

A continuación se muestran las 4 principales comparaciones entre Minería de datos y Almacenamiento de datos

Diferencias clave entre la minería de datos y el almacenamiento de datos

La siguiente es la diferencia entre minería de datos y almacenamiento de datos

1. Propósito
Data Warehouse almacena datos de diferentes bases de datos y los pone a disposición en un repositorio central. Todos los datos se limpian después de recibir de diferentes fuentes, ya que difieren en el esquema, las estructuras y el formato. Después de esto, se integra para formar el almacén de datos integral y comúnmente disponible. Se realiza de tal manera que maneja y almacena datos periódicamente y sistemáticamente para organizar los datos de varias fuentes.
La minería de datos se realiza en los datos transaccionales o los datos actuales, para obtener conocimiento sobre el escenario actual del negocio. Las estadísticas generadas como resultado de la minería dan una idea clara de las tendencias. Estas tendencias pueden representarse gráficamente mediante herramientas de informes.

2 operaciones
Operaciones de almacén de datos: OLAP
El procesamiento analítico en línea se realiza sobre los datos almacenados en el almacén de datos.
Las diferentes categorías de OLAP son ROLAP, MOLAP, HOLAP.
• ROLAP: almacena los datos de la base de datos relacional para aplicar consultas a los datos almacenados.
• MOLAP: almacena los datos multidimensionales. Por ejemplo, Array se puede almacenar y consultar.
• HOLAP: almacena los datos híbridos. Esto es generalmente para manejar los datos sin procesar de múltiples tiendas. Admite operaciones de corte, corte, extracción y desglose para una extracción de datos más rápida y optimizada.

OLAP (Almacén de datos)	Procesamiento de datos
Recopila datos y proporciona información de nivel de resumen sobre los datos.	Identifica el patrón oculto y proporciona la información detallada.
Se utiliza para identificar el comportamiento general del sistema. Por ejemplo: beneficio total alcanzado en el año 2018	Se utiliza para identificar el comportamiento del módulo en particular. Por ejemplo: ganancias obtenidas en el mes de febrero del año 2018
Está dirigido a almacenar un gran volumen de datos.	Su objetivo es identificar los patrones presentes en los datos para proporcionar información.
Se utiliza para mejorar la eficiencia operativa.	Se utiliza para mejorar el negocio y para tomar decisiones.
Aplicado en operaciones de informes.	Aplicado en estrategias empresariales.
El análisis predictivo no se puede realizar.	El análisis predictivo es posible.

Operación de minería de datos:
En general, la minería de datos se realiza en los datos compilándolos mediante algunas operaciones lógicas. Esto se logra mediante la implementación de algoritmos tales como Reglas asociativas, agrupamiento y clasificación. Se utiliza para identificar los patrones de los datos para identificar los beneficios y las estadísticas de la empresa.
1. Análisis de clasificación: se utiliza para clasificar los datos en diferentes clases. El analista de datos clasifica los datos en función del conocimiento adquirido.
2. Aprendizaje de reglas de asociación: se utiliza para identificar el patrón oculto en los datos para revelar el comportamiento del cliente, los cambios en los negocios y todo el proceso de pronóstico.
3.Detección de más: los datos no coincidentes a veces muestran algún patrón que puede ayudar a mejorar el negocio. Esos datos ayudan en la detección de fallas, eventos e identificaciones de fraude.
4. Análisis de agrupamiento: el grado de asociación entre los datos es muy alto y están agrupados en la misma categoría o grupo. Los datos con comportamiento similar caerán en el mismo lugar.
5. Análisis de regresión: El proceso de identificar la relación entre los datos. Todos estos datos se pueden resumir para obtener información nueva.
Tanto el almacenamiento de datos como la minería de datos ayudan a analizar los datos y a estandarizarlos. Mejora el rendimiento del sistema con baja latencia para el procesamiento de consultas y un proceso de generación de informes más rápido.

3.Beneficios

Almacenamiento de datos	Procesamiento de datos
Acceso más rápido a los datos.	Procesamiento de datos más rápido mediante el uso de algoritmos.
Mayor rendimiento del sistema	Mayor rendimiento
Fácil manejo de grandes datos por almacenamiento distribuido	Fácil de generar informes para análisis
Integridad de los datos	Análisis de datos

Tabla de comparación de minería de datos vs almacenamiento de datos

Almacenamiento de datos	Procesamiento de datos
Recopilación y almacenamiento de datos de diferentes fuentes.	Analizando los patrones en los datos recopilados.
Los datos se almacenan periódicamente.	Los datos son analizados regularmente
El tamaño de los datos almacenados es enorme.	La minería se realiza con una muestra de datos.
Tipos: Almacén de empresa Data Mart Almacenes Virtuales	Tipos: aprendizaje automático Algoritmo Visualización Estadísticas.

Conclusión: minería de datos vs almacenamiento de datos

• El almacenamiento ayuda al negocio a almacenar los datos, Mining ayuda al negocio a operar y tomar decisiones importantes.
• El almacenamiento se inicia desde la fase inicial de cualquiera de los proyectos, mientras que la extracción se realiza en los datos según la demanda.
• El almacenamiento asegura el secreto de los datos, por otro lado, la minería a veces conduce a la fuga de datos.
• La disponibilidad de datos puede diferir según la carga soportada por el almacén; La minería no tiene problemas relacionados con la disponibilidad de datos.
• La compilación de datos requiere herramientas especiales en el almacenamiento de datos.
• Hay tantos algoritmos disponibles para extraer los datos si el analista tiene un conocimiento profundo de los datos de manera eficiente, los datos pueden ser manejados y analizados.

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