Atšķirība starp datu ieguvi un datu glabāšanu
Saturs
Gan datu ieguve, gan datu glabāšana tiek izmantota, lai glabātu biznesa informāciju un ļautu pieņemt lēmumus. Bet gan datu ieguvei, gan datu glabāšanai ir atšķirīgi aspekti, kā darboties ar uzņēmuma datiem. No vienas puses datu noliktava ir vide, kurā uzņēmuma dati tiek apkopoti un glabāti apkopoti un apkopoti. No otras puses, datu ieguve ir process; kas izmanto algoritmus, lai iegūtu zināšanas no datiem, par kuriem jūs pat nezināt, ka tie atrodas datu bāzē.
Izmantojot salīdzināšanas diagrammu, kas parādīta zemāk, pārbaudīsim atšķirību starp datu ieguvi un datu glabāšanu.
- Salīdzināšanas tabula
- Definīcija
- Galvenās atšķirības
- Secinājums
Salīdzināšanas tabula
| Salīdzināšanas pamats | Datu ieguve | Datu glabāšana |
|---|---|---|
| Pamata | Datu ieguve ir process, kurā svarīgus datus iegūst vai iegūst no datu bāzes / datu noliktavas. | Datu noliktava ir repozitorijs, kurā informācija no vairākiem avotiem tiek glabāta vienā shēmā. |
Datu ieguves definīcija
Datu ieguve ir process, kurā atklāt zināšanas, kuru jūs nekad nav gaidīts uz pastāv jūsu datu bāzē. Izmantojot tradicionālo vaicājumu rīku, no datiem var iegūt tikai zināmo informāciju. Bet datu ieguve sniedz jums ceļu uz izgūt no datiem slēptu informāciju. Datu ieguve no datu bāzes iegūst nozīmīgu informāciju, kuru var izmantot lēmumu pieņemšana.
Zināšanu atklāšana datu bāzēs, KDD, eksponāti attiecības un raksts. Saistība var būt starp diviem vai vairākiem dažādiem objektiem, starp viena un tā paša objekta atribūtiem. Šablons ir vēl viens datu ieguves rezultāts, kas parāda regulāru un saprotamu informācijas secību, kas palīdz lēmumu pieņemšanā.
KDD iesaistītās darbības, t.i., zināšanu atklāšana datu bāzēs, var apkopot kā pirmās, atlase datu kopas, kurā jāveic datu ieguve. Nākamais ir iepriekšēja apstrāde kas ietver neatbilstīgu datu noņemšanu. Tad nāk datu pārveidošana kur dati tiek pārveidoti datu ieguvei piemērotā formā. Nākamais ir datu ieguve, šeit datiem tiek izmantoti datu ieguves algoritmi. Un visbeidzot, interpretācija un novērtēšana kas ietver relācijas vai modeļa iegūšanu starp datiem.
Datu ieguve labi iederas datu noliktavas vidē, kurā dati tiek glabāti apkopotā un apkopotā veidā. Tā kā datu noliktavā ir viegli iegūt datus
Datu glabāšanas definēšana
Datu noliktava ir centrāla vieta, kur pieejama informācija no vairākiem avotiem tiek glabāti vienā vienotā shēmā. Sākotnēji tiek savākti dati, pēc tam dažādi uzņēmuma avoti tiek iztīrīti, pārveidoti un glabāti datu noliktavā. Kad dati ir ievadīti datu noliktavā, tie tur paliek ilgu laiku un tiem var piekļūt virsstundas.
Datu noliktava ir ideāls tādu tehnoloģiju sajaukums kā datu modelēšana, datu iegūšana, datu pārvaldība, metadatu pārvaldība, izstrādes rīku veikalu pārvaldība. Visas šīs tehnoloģijas atbalsta tādas funkcijas kā datu ieguve, datu pārveidošana, datu glabāšana, lietotāja saskarņu nodrošināšana piekļuvei datiem.
Datu noliktava nav produkts vai programmatūra, tā ir informatīva vide, kas nodrošina tādu informāciju kā integrēts uzņēmuma skats. Jūs varat piekļūt uzņēmuma pašreizējiem un vēsturiskajiem datiem, kas palīdz lēmumu pieņemšanā. Tas atbalsta darījumus, kas veikti lēmumu pieņemšanai, neietekmējot operētājsistēmas. Tas ir elastīgs resurss stratēģiskas informācijas iegūšanai.
- Pastāv pamata atšķirība, kas atdala datu ieguvi, un datu glabāšana, tas ir, datu ieguve ir jēgpilnu datu ieguves process no lielās datu bāzes vai datu noliktavas. Tomēr datu noliktava nodrošina vidi, kurā dati tiek glabāti integrētā formā, kas atvieglo datu ieguvi, lai efektīvāk iegūtu datus.
Secinājums:
Datu ieguvi var veikt tikai tad, ja ir labi integrēta liela datu bāze, t.i., datu noliktava. Tātad pirms datu ieguves ir jāpabeidz datu noliktava. Datu noliktavā ir jābūt informācijai labi integrētā formā, lai datu ieguve varētu efektīvi iegūt zināšanas.
