Unterschied zwischen Data Mining und OLAP

Data Mining vs. OLAP

Data Mining und OLAP sind zwei der gebräuchlichen Business Intelligence (BI) Technologien. Business Intelligence bezieht sich auf computerbasierte Methoden zur Identifizierung und Extraktion nützlicher Informationen aus Geschäftsdaten. Data Mining ist das Gebiet der Informatik, das sich mit der Extraktion von interessanten Mustern aus großen Datensätzen befasst. Es kombiniert viele Methoden aus künstlicher Intelligenz, Statistik und Datenbankmanagement. OLAP (Online Analytical Processing), wie der Name schon sagt, ist eine Zusammenstellung von Möglichkeiten, mehrdimensionale Datenbanken abzufragen.

Data Mining wird auch als Knowledge Discovery in Data (KDD) bezeichnet. Wie oben erwähnt, handelt es sich um ein Gebiet der Informatik, das sich mit der Extraktion bisher unbekannter und interessanter Informationen aus Rohdaten beschäftigt. Aufgrund des exponentiellen Datenwachstums, insbesondere in Bereichen wie der Wirtschaft, ist das Data Mining ein sehr wichtiges Werkzeug geworden, um diesen großen Datenreichtum in Business Intelligence umzuwandeln, da die manuelle Extraktion von Mustern in den letzten Jahrzehnten scheinbar unmöglich geworden ist. Zum Beispiel wird es derzeit für verschiedene Anwendungen wie soziale Netzwerkanalyse, Betrugserkennung und Marketing verwendet. Data Mining befasst sich normalerweise mit den folgenden vier Aufgaben: Clustering, Klassifikation, Regression und Assoziation. Clustering identifiziert ähnliche Gruppen von unstrukturierten Daten. Klassifikation sind Lernregeln, die auf neue Daten angewendet werden können und umfassen typischerweise die folgenden Schritte: Vorverarbeitung von Daten, Entwurfsmodellierung, Lern- / Merkmalsauswahl und Bewertung / Validierung. Die Regression findet Funktionen mit minimalem Fehler für Modelldaten. Und Vereinigung sucht nach Beziehungen zwischen Variablen. Data Mining wird in der Regel verwendet, um Fragen zu beantworten, wie die wichtigsten Produkte, die im nächsten Jahr in Wal-Mart hohe Gewinne erzielen können.

OLAP ist eine Klasse von Systemen, die Antworten auf mehrdimensionale Abfragen liefern. In der Regel wird OLAP für Marketing, Budgetierung, Prognosen und ähnliche Anwendungen verwendet. Es versteht sich von selbst, dass die für OLAP verwendeten Datenbanken für komplexe und Ad-hoc-Abfragen mit einer schnellen Performance konfiguriert sind. Normalerweise wird eine Matrix verwendet, um die Ausgabe eines OLAP anzuzeigen. Die Zeilen und Spalten werden durch die Dimensionen der Abfrage gebildet. Sie verwenden häufig Methoden der Aggregation in mehreren Tabellen, um Zusammenfassungen zu erhalten. Zum Beispiel kann es verwendet werden, um sich über den Umsatz dieses Jahres in Wal-Mart im Vergleich zum letzten Jahr zu informieren? Wie sieht die Umsatzentwicklung im nächsten Quartal aus? Was kann man über den Trend sagen, wenn man sich die prozentuale Veränderung ansieht?

Obwohl es offensichtlich ist, dass Data Mining und OLAP ähnlich sind, weil sie mit Daten arbeiten, um Intelligenz zu erlangen, liegt der Hauptunterschied darin, wie sie mit Daten arbeiten.OLAP-Tools bieten mehrdimensionale Datenanalysen und liefern Zusammenfassungen der Daten. Im Gegensatz dazu konzentriert sich Data Mining auf Verhältnisse, Muster und Einflüsse in der Datenmenge. Das ist ein OLAP-Deal mit Aggregation, der auf den Betrieb von Daten über "Addition" hinausläuft, aber Data Mining entspricht "division". Ein weiterer bemerkenswerter Unterschied besteht darin, dass OLAP während der Data Mining-Tools Daten modellieren und umsetzbare Regeln zurückgeben kann, um Vergleichs- und Kontrasttechniken entlang der Geschäftsdimension in Echtzeit durchzuführen.