Différence entre l’exploration de données et l’entreposage de données
Exploitation ou entreposage de données
Les termes "data mining" et "data warehousing" sont liés au domaine de la gestion des données. Il s'agit de programmes de collecte de données qui sont principalement utilisés pour étudier et analyser les statistiques, les modèles et les dimensions d'une grande quantité de données.
Extraction de données
Le terme "data mining" est utilisé pour désigner un processus qui implique l'analyse des données en termes de perspectives diverses et la synthèse de ces données en informations utiles. Le logiciel de data mining traite l'information de façon à réguler les données soit en réduisant les coûts, soit en augmentant les revenus ou les deux.
Les procédures d'exploration de données suivent une étude approfondie et la collecte d'informations par l'identification de tendances particulières basées sur les données et les requêtes générées par l'utilisateur. L'objectif premier des logiciels de data mining est d'identifier les tendances inhabituelles, de repérer les fraudes liées aux finances en particulier, et de générer des programmes pilotés pour améliorer le marketing.
Les logiciels de data mining sont principalement utilisés en raison de la grande quantité de données collectées. Les données affluent à travers les scanners, le courrier direct, les guichets automatiques, les journaux de serveur Web, les données démographiques, les caméras en circuit fermé, les transactions par carte de crédit et bien d'autres sources. Toutes ces informations doivent être validées et résumées avant toute analyse. Ce processus est classé dans la catégorie de l'entreposage des données. L'étape suivante consiste à trier cette information au moyen de diverses procédures intégrées sous l'exploration de données.
Le logiciel de data mining utilise différentes étapes. La première étape est le pré-traitement des données qui implique: la sélection des données, le nettoyage des données, l'élimination du bruit et la transformation des données. Une fois ces unités d'information communes créées, de nouveaux champs sont créés. L'étape suivante est la construction d'un modèle de data mining. Un modèle prospectif est généré pour résumer les informations utiles. La dernière étape est l'évaluation du modèle de data mining.
L'exploration de données est actuellement nécessaire principalement en raison de la concurrence croissante dans les affaires. Les entreprises se font concurrence en termes de services, de personnalisation, de sécurité et d'entreprise en temps réel.
Entreposage des données
L'entreposage de données est le processus de collecte et de stockage des données qui peuvent être analysées plus tard pour l'exploration de données. Un entrepôt de données est un système informatique complexe avec une grande capacité de stockage. Les données de toutes les sources sont dirigées vers cette source où elles sont nettoyées afin d'éliminer les informations contradictoires et redondantes. Le processus d'entreposage des données permet un accès centralisé aux données.
Les techniques élaborées et complexes de saisie et de traitement des données sont les principales sources d'information pour les organisations qui souhaitent mettre en place un entrepôt de données efficace et efficient. Ces derniers sont un atout essentiel pour les entreprises afin de maintenir leur rentabilité, leur efficacité et leurs avantages concurrentiels. Les données collectées sont transmises par un processus appelé Data Life Cycle Management.
L'entreposage de données fait appel à des techniques d'extraction, de chargement, de transformation et de traitement d'applications relationnelles en ligne pour les systèmes de gestion de bases de données relatives. Les techniques d'entreposage des données présentent quatre caractéristiques. Il s'agit de: la conception par sujet, l'intégration avec les données, l'image non volatile des états, les données et les vues de variantes temporelles des données.
Les idées Clis
Une question ? Nous avons oublié quelque chose ? n'hésitez pas à participer aux commentaires. Nous compléterons cet article avec plaisir.
