Apa Perbedaan Antara Penambangan Data dan Pergudangan Data?

Istilah data mining dan data warehousing sering disalahartikan oleh staf bisnis dan teknis. Seluruh bidang manajemen data telah mengalami pertumbuhan yang fenomenal dengan penerapan program perangkat lunak pengumpulan data dan penurunan biaya memori komputer. Tujuan utama di balik kedua fungsi ini adalah untuk menyediakan alat dan metodologi untuk mengeksplorasi pola dan makna dalam sejumlah besar data.

Penambangan data adalah penggunaan logika pengenalan pola untuk tren identitas dalam kumpulan data sampel dan mengekstrapolasi informasi ini terhadap kumpulan data yang lebih besar, sedangkan pergudangan data adalah proses mengekstraksi dan menyimpan data untuk memungkinkan pelaporan yang lebih mudah.

Perbedaan utama antara data mining dan data warehousing adalah desain sistem, metodologi yang digunakan, dan tujuannya. Data mining adalah penggunaan logika pengenalan pola untuk tren identitas dalam kumpulan data sampel dan mengekstrapolasi informasi ini terhadap kumpulan data yang lebih besar. Data warehousing adalah proses mengekstrak dan menyimpan data untuk memudahkan pelaporan.

Tujuan menggunakan alat data mining adalah untuk mengungkap pola tersembunyi dalam informasi.

Data mining adalah istilah umum yang digunakan untuk menggambarkan berbagai proses bisnis yang memperoleh pola dari data. Biasanya, paket perangkat lunak analisis statistik digunakan untuk mengidentifikasi pola tertentu, berdasarkan kumpulan data dan kueri yang dihasilkan oleh pengguna akhir. Penggunaan khas penambangan data adalah untuk membuat program pemasaran yang ditargetkan, mengidentifikasi penipuan keuangan, dan menandai pola perilaku yang tidak biasa sebagai bagian dari tinjauan keamanan.

Contoh yang sangat baik dari data mining adalah proses yang digunakan oleh perusahaan telepon untuk memasarkan produk ke pelanggan yang sudah ada. Perusahaan telepon menggunakan perangkat lunak penambangan data untuk mengakses basis data informasi pelanggannya. Kueri ditulis untuk mengidentifikasi pelanggan yang telah berlangganan paket telepon dasar dan layanan Internet selama jangka waktu tertentu. Setelah kumpulan data ini dipilih, kueri lain ditulis untuk menentukan berapa banyak dari pelanggan ini yang memanfaatkan fitur telepon tambahan gratis selama promosi uji coba. Hasil latihan penggalian data ini mengungkapkan pola perilaku yang dapat mendorong atau membantu menyempurnakan rencana pemasaran untuk meningkatkan penggunaan layanan telepon tambahan.

Penting untuk dicatat bahwa tujuan utama dari data mining adalah untuk menemukan pola dalam data. Spesifikasi yang digunakan untuk menentukan kumpulan sampel memiliki dampak besar pada relevansi keluaran dan keakuratan analisis. Kembali ke contoh di atas, jika kumpulan data terbatas pada pelanggan dalam wilayah geografis tertentu, hasil dan pola akan berbeda dari kumpulan data yang lebih luas. Meskipun data mining dan data warehousing bekerja dengan volume informasi yang besar, proses yang digunakan sangat berbeda.

Sebuah gudang data adalah produk perangkat lunak yang digunakan untuk menyimpan volume data yang besar dan menjalankan query dan laporan yang dirancang khusus. Kecerdasan bisnis adalah bidang studi yang berkembang yang berfokus pada pergudangan data dan fungsionalitas terkait. Alat-alat ini dirancang untuk mengekstrak data dan menyimpannya dalam metode yang dirancang untuk memberikan kinerja sistem yang ditingkatkan. Sebagian besar terminologi dalam penambangan data dan pergudangan data adalah sama, yang menyebabkan lebih banyak kebingungan.

Related Posts