Perbedaan yang menonjol antara data mining dan data warehousing adalah data mining adalah proses mengidentifikasi pola dari sejumlah besar data sedangkan data warehousing adalah proses mengintegrasikan data dari beberapa sumber data ke dalam satu lokasi pusat .
Data mining adalah proses menemukan pola dalam kumpulan data yang besar. Ini menggunakan berbagai teknik seperti klasifikasi, regresi, dll. untuk mengambil keputusan bisnis. Di sisi lain, pergudangan data adalah proses mengekstraksi, mengubah, dan memuat data dari berbagai sumber data ke gudang data . Teknik data mining dapat diterapkan ke gudang data untuk menemukan pola yang berguna.
Topik bahasan kami tentang:
- Apa itu Data Mining – Definisi, Fungsi 2. Apa itu Data Warehousing – Definisi, Fungsi 3. Perbedaan Antara Data Mining dan Data Warehousing – Perbandingan Perbedaan Kunci
Istilah Utama
Penambangan Data, Pergudangan Data, Data
Yang perlu anda ketahui tentang Penambangan Data?
Data mining adalah proses menemukan pola dalam kumpulan data yang besar. Dengan kata lain, data mining mengekstrak pola baru, hubungan antar entitas data. Data yang ditambang harus baru, benar dan harus memiliki potensi penggunaan.
Proses penggalian informasi yang berguna dari data melibatkan beberapa langkah. Langkah pertama adalah pemilihan data. Data berasal dari berbagai sumber dan memiliki berbagai format. Maka dari itu, semua data terintegrasi dan disimpan dalam satu lokasi yang disebut data warehouse. Tahap kedua adalah preprocessing. Ini melibatkan meringkas, normalisasi dan agregasi. Transformasi ini membantu membuat data cocok untuk penambangan data. Langkah ketiga adalah penambangan data. Ini menggunakan teknik atau algoritma seperti pengelompokan, regresi, klasifikasi untuk mengekstrak pola data. Langkah keempat adalah evaluasi pola. Ini memeriksa keakuratan output yang diperoleh. Langkah terakhir adalah merepresentasikan hasil menggunakan grafik.
Gambar 1: Penambangan Data
Teknik utama untuk melakukan data mining adalah deteksi anomali, penambangan aturan asosiasi, pengelompokan, klasifikasi, dan regresi. Pertama, deteksi anomali membantu mengidentifikasi pola yang tidak biasa untuk memahami variasi data. Kedua, penambangan aturan asosiasi membantu menemukan pola asosiasi yang menarik di antara variabel. Ketiga, clustering mengidentifikasi kelas-kelas dalam data yang mirip satu sama lain. Keempat, klasifikasi mengidentifikasi kelas yang menjadi milik observasi. Akhirnya, regresi membantu menemukan hubungan antar variabel. Ini adalah teknik utama yang digunakan dalam data mining.
Yang perlu anda ketahui tentang Data Warehousing
Dalam organisasi bisnis, data ada di berbagai database . Pertama, data dari berbagai sumber diekstraksi dan diubah. Kemudian, mereka dimuat ke lokasi pusat yang disebut gudang data. Data warehousing adalah proses memuat data dari berbagai sumber data ke dalam data warehouse. Kemudian berbagai strategi dapat diterapkan untuk menganalisis data guna mendukung pengguna akhir dalam mengambil keputusan bisnis. Selain itu, data dalam data warehouse dapat dibagi menjadi data mart. Data mart ini memiliki data untuk sekelompok pengguna tertentu. Sebagai contoh, departemen sumber daya manusia dapat menggunakan data mart mereka. Bagian penjualan dapat menggunakan mart penjualan dan sebagainya.
Gambar 2: Gudang Data
Gudang data berorientasi pada subjek, terintegrasi, varian waktu dan nonvolatile. Sebuah gudang data berorientasi pada subjek. Ini memberikan pengetahuan tentang subjek dari operasi yang sedang berlangsung. Terintegrasi karena mengkonsolidasikan data dari berbagai sumber data. Data gudang menyediakan informasi sehubungan dengan periode waktu tertentu. Jadi, ini adalah varian waktu. Akhirnya, ini memberikan non-volatilitas karena, setelah memuat data ke dalam gudang, data tidak boleh dihapus atau diperbarui. Singkatnya, data warehousing bermanfaat untuk pengambilan keputusan bagi organisasi.
Perbedaan Antara Penambangan Data dan Pergudangan Data
Definisi
Data mining adalah proses menemukan pola dalam kumpulan data besar yang melibatkan metode di persimpangan pembelajaran mesin, statistik, dan sistem database. Data warehousing adalah proses mengekstraksi, mengubah, dan memuat data dari berbagai sumber data ke lokasi pusat yang disebut gudang data.
Proses
Dalam data mining, data dianalisis secara teratur. Data disimpan secara berkala di data warehousing.
Data
Data mining menganalisis sampel data sementara data warehousing menyimpan sejumlah besar data.
Penggunaan
Data mining menemukan pola dalam data untuk pengambilan keputusan yang lebih baik. Di sisi lain, pergudangan data menyediakan mekanisme bagi organisasi untuk menyimpan sejumlah besar data.
Kata terakhir
Perbedaan antara data mining dan data warehousing adalah data mining adalah proses mengidentifikasi pola dari sejumlah besar data sedangkan data warehousing adalah proses mengintegrasikan data dari beberapa sumber data ke dalam satu lokasi pusat. Biasanya, para insinyur melakukan pergudangan data, dan pengguna bisnis melakukan penambangan data dengan bantuan para insinyur.
Sumber bacaan:
- Penambangan Data Menggunakan R | Tutorial Data Mining untuk Pemula | R Tutorial untuk Pemula | Edureka, Edureka!, 8 November 2017, Tersedia di sini . 2. Tutorial Data Warehouse Untuk Pemula | Konsep Gudang Data | Pergudangan Data | Edureka, Edureka!, 22 Juni 2017, Tersedia di sini .
Sumber gambar:
- “Penambangan Data” Oleh Arbeck – Pekerjaan sendiri (CC BY 3. 0) melalui Commons Wikimedia 2. “Ikhtisar gudang data” Oleh Hhultgren – Pekerjaan sendiri (Domain Publik) melalui Commons Wikimedia
