Διαφορά μεταξύ Εξόρυξης Δεδομένων και OLAP
Εξόρυξη Δεδομένων vs OLAP
που βασίζονται σε υπολογιστή. Και οι δύο τεχνολογίες εξόρυξης δεδομένων και OLAP είναι δύο από τις κοινές τεχνολογίες Business Intelligence (BI). Η επιχειρησιακή ευφυΐα αναφέρεται σε μεθόδους που βασίζονται στον υπολογιστή για τον εντοπισμό και την εξαγωγή χρήσιμων πληροφοριών από επιχειρηματικά δεδομένα. Η εξόρυξη δεδομένων είναι το πεδίο της επιστήμης των υπολογιστών, το οποίο ασχολείται με την εξαγωγή ενδιαφερόντων σχεδίων από μεγάλα σύνολα δεδομένων. Συνδυάζει πολλές μεθόδους από την τεχνητή νοημοσύνη, τις στατιστικές και τη διαχείριση βάσεων δεδομένων. OLAP (online αναλυτική επεξεργασία), όπως υποδηλώνει το όνομα, είναι μια συλλογή τρόπων για την αναζήτηση πολυδιάστατων βάσεων δεδομένων.
Η εξόρυξη δεδομένων είναι επίσης γνωστή ως Knowledge Discovery in data (KDD). Όπως αναφέρθηκε παραπάνω, πρόκειται για ένα πεδίο επιστήμης των υπολογιστών, το οποίο ασχολείται με την εξαγωγή προηγουμένως άγνωστων και ενδιαφέρουσες πληροφορίες από ακατέργαστα δεδομένα. Λόγω της εκθετικής αύξησης των δεδομένων, ειδικά σε τομείς όπως οι επιχειρήσεις, η εξόρυξη δεδομένων έχει καταστεί πολύ σημαντικό εργαλείο για τη μετατροπή αυτού του μεγάλου πλούτου δεδομένων σε επιχειρηματική ευφυΐα, καθώς η χειρωνακτική εξόρυξη των σχεδίων έχει καταστεί φαινομενικά αδύνατη τις τελευταίες δεκαετίες. Για παράδειγμα, αυτή τη στιγμή χρησιμοποιείται για διάφορες εφαρμογές όπως ανάλυση κοινωνικών δικτύων, ανίχνευση απάτης και εμπορία. Η εξόρυξη δεδομένων συνήθως ασχολείται με τα ακόλουθα τέσσερα καθήκοντα: ομαδοποίηση, ταξινόμηση, παλινδρόμηση και συσχέτιση. Η ομαδοποίηση προσδιορίζει παρόμοιες ομάδες από μη δομημένα δεδομένα. Η ταξινόμηση είναι κανόνες μάθησης που μπορούν να εφαρμοστούν σε νέα δεδομένα και συνήθως περιλαμβάνουν τα ακόλουθα βήματα: προεπεξεργασία δεδομένων, σχεδιασμός μοντελοποίησης, επιλογή μαθημάτων / χαρακτηριστικών και αξιολόγηση / επικύρωση. Η παλινδρόμηση βρίσκει λειτουργίες με ελάχιστο σφάλμα στα μοντέλα δεδομένων. Και η ένωση αναζητά σχέσεις μεταξύ μεταβλητών. Η εξόρυξη δεδομένων χρησιμοποιείται συνήθως για να απαντήσει σε ερωτήσεις όπως είναι τα βασικά προϊόντα που θα μπορούσαν να βοηθήσουν στην επίτευξη υψηλού κέρδους τον επόμενο χρόνο στο Wal-Mart.
Το OLAP είναι μια κλάση συστημάτων που παρέχουν απαντήσεις σε πολυδιάστατα ερωτήματα. Συνήθως OLAP χρησιμοποιείται για το μάρκετινγκ, τον προϋπολογισμό, τις προβλέψεις και παρόμοιες εφαρμογές. Είναι αυτονόητο ότι οι βάσεις δεδομένων που χρησιμοποιούνται για το OLAP έχουν ρυθμιστεί για σύνθετα και ad-hoc ερωτήματα με μια γρήγορη απόδοση στο μυαλό. Συνήθως μια μήτρα χρησιμοποιείται για την εμφάνιση της παραγωγής ενός OLAP. Οι σειρές και οι στήλες σχηματίζονται από τις διαστάσεις του ερωτήματος. Συχνά χρησιμοποιούν μεθόδους συγκέντρωσης σε πολλούς πίνακες για να αποκτήσουν περιλήψεις. Για παράδειγμα, μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να μάθετε για τις πωλήσεις αυτής της χρονιάς στο Wal-Mart σε σχέση με πέρυσι; Ποια είναι η πρόβλεψη για τις πωλήσεις το επόμενο τρίμηνο; Τι μπορεί να ειπωθεί για την τάση εξετάζοντας την ποσοστιαία μεταβολή;
Αν και είναι προφανές ότι η Εξόρυξη Δεδομένων και το OLAP είναι παρόμοιες επειδή λειτουργούν με δεδομένα για να αποκτήσουν πληροφορίες, η κύρια διαφορά προέρχεται από τον τρόπο λειτουργίας τους σε δεδομένα.Τα εργαλεία OLAP παρέχουν ανάλυση πολυδιάστατων δεδομένων και παρέχουν περιλήψεις των δεδομένων, αλλά αντίθετα, η εξόρυξη δεδομένων επικεντρώνεται σε λόγους, μοτίβα και επιρροές στο σύνολο δεδομένων. Αυτή είναι μια συμφωνία OLAP με την συνάθροιση, η οποία μειώνεται στη λειτουργία των δεδομένων μέσω "προσθήκης", αλλά η εξόρυξη δεδομένων αντιστοιχεί σε "διαίρεση". Μια άλλη αξιοσημείωτη διαφορά είναι ότι ενώ τα εργαλεία εξόρυξης δεδομένων αποτελούν μοντέλα δεδομένων και επιστρέφουν κανόνες που μπορούν να ενεργοποιηθούν, το OLAP θα διεξάγει τεχνικές σύγκρισης και αντίθεσης κατά μήκος των επιχειρηματικών διαστάσεων σε πραγματικό χρόνο.
