データマイニングとデータウェアハウジングの違いは何ですか？

データマイニングとデータウェアハウジングという用語は、多くの場合、ビジネススタッフと技術スタッフの両方によって混同されます。 データ管理の全分野は、データ収集ソフトウェアプログラムの実装とコンピューターメモリのコスト削減により驚異的な成長を遂げています。 これら両方の機能の背後にある主な目的は、大量のデータのパターンと意味を調べるためのツールと方法論を提供することです。

データマイニングとデータウェアハウジングの主な違いは、システム設計、使用される方法論、および目的です。 データマイニングは、パターン認識ロジックを使用して、サンプルデータセット内の傾向を識別し、この情報をより大きなデータプールに対して外挿します。 データウェアハウジングは、データを抽出および保存して、レポートを簡単にするプロセスです。

データマイニングは、データからパターンを導出するビジネスプロセスの範囲を表すために使用される一般的な用語です。 通常、統計分析ソフトウェアパッケージは、エンドユーザーが生成したデータセットとクエリに基づいて、特定のパターンを識別するために使用されます。 データマイニングの一般的な使用法は、ターゲットを絞ったマーケティングプログラムを作成し、金融詐欺を特定し、セキュリティレビューの一環として異常な行動パターンにフラグを立てることです。

データマイニングの優れた例は、既存の顧客に製品を販売するために電話会社が使用するプロセスです。 電話会社は、データマイニングソフトウェアを使用して、顧客情報のデータベースにアクセスします。 特定の時間枠で基本的な電話パッケージとインターネットサービスに加入している顧客を識別するためのクエリが作成されます。 このデータセットが選択されると、別のクエリが書き込まれ、トライアルプロモーション中にこれらの顧客のうち何人が無料の追加の電話機能を利用したかを判断します。 このデータマイニング演習の結果から、追加の電話サービスの使用を増やすためにマーケティングプランを推進または改善するのに役立つ行動のパターンが明らかになります。

データマイニングの主な目的は、データ内のパターンを見つけることであることに注意することが重要です。 サンプルセットの定義に使用される仕様は、出力の関連性と分析の精度に大きな影響を与えます。 上記の例に戻ると、データセットが特定の地理的範囲内の顧客に限定されている場合、結果とパターンはより広いデータセットとは異なります。 データマイニングとデータウェアハウジングはどちらも大量の情報で機能しますが、使用されるプロセスはまったく異なります。

データウェアハウスは、大量のデータを格納し、特別に設計されたクエリとレポートを実行するために使用されるソフトウェア製品です。 ビジネスインテリジェンスは、データウェアハウジングと関連する機能に焦点を当てた研究の成長分野です。 これらのツールは、データを抽出し、強化されたシステムパフォーマンスを提供するように設計された方法で保存するように設計されています。 データマイニングとデータウェアハウジングの用語の多くは同じであり、混乱を招きます。