ڈیٹا مائننگ اور ڈیٹا گودام میں فرق
مواد
ڈیٹا مائننگ اور ڈیٹا گودام دونوں کا استعمال کاروباری ذہانت رکھنے اور فیصلہ سازی کرنے کے قابل ہوتا ہے۔ لیکن دونوں ، ڈیٹا مائننگ اور ڈیٹا گودام میں انٹرپرائز کے ڈیٹا پر کام کرنے کے مختلف پہلو ہیں۔ ایک طرف ، ڈیٹا ویئرہاؤس ایک ایسا ماحول ہے جہاں انٹرپرائز کا ڈیٹا اکٹھا اور جمع اور خلاصہ انداز میں جمع کیا جاتا ہے۔ اس کے برعکس، اعداد و شمار کوجھنا ایک عمل ہے؛ جو ان اعداد و شمار سے علم نکالنے کے لg الگورتھم کا اطلاق کرتے ہیں جو آپ جانتے بھی نہیں ہیں ڈیٹا بیس میں موجود ہیں۔
آئیے ذیل میں دکھائے گئے موازنہ چارٹ کی مدد سے ڈیٹا کان کنی اور ڈیٹا گودام کے مابین فرق کو چیک کریں۔
- موازنہ چارٹ
- تعریف
- کلیدی اختلافات
- نتیجہ اخذ کرنا
موازنہ چارٹ
| موازنہ کی بنیاد | اعداد و شمار کوجھنا | ڈیٹا سٹوریج |
|---|---|---|
| بنیادی | ڈیٹا مائننگ ڈیٹا بیس / ڈیٹا گودام سے بامعنی اعداد و شمار کو بازیافت کرنے یا نکالنے کا عمل ہے۔ | ڈیٹا گودام ایک ذخیرہ اندوزی ہے جہاں متعدد ذرائع سے حاصل کردہ معلومات ایک ہی اسکیمے کے تحت محفوظ کی جاتی ہیں۔ |
ڈیٹا مائننگ کی تعریف
ڈیٹا مائننگ ایک عمل ہے علم دریافت کریں، جو کہ تم کبھی توقع نہیں کی کرنے کے لئے آپ کے ڈیٹا بیس میں موجود ہیں. روایتی استفساراتی ٹول کا استعمال کرکے آپ صرف اعداد و شمار سے معلوم معلومات بازیافت کرسکتے ہیں۔ لیکن ، ڈیٹا کان کنی آپ کو راستہ فراہم کرتی ہے ڈیٹا سے پوشیدہ معلومات بازیافت کریں. ڈیٹا مائننگ ڈیٹا بیس سے معنی خیز معلومات نکالتی ہے جس کے لئے استعمال کیا جاسکتا ہے فیصلہ سازی.
بطور حوالہ جات ڈیٹا بیس میں علم کی دریافت کے ڈی ڈی، نمائش رشتہ اور پیٹرن. یہ تعلق ایک ہی شے کی صفات کے مابین دو یا دو سے زیادہ مختلف اشیاء کے درمیان ہوسکتا ہے۔ پیٹرن ڈیٹا مائننگ کا دوسرا نتیجہ ہے جو معلومات کا باقاعدہ اور سمجھدار تسلسل ظاہر کرتا ہے جو فیصلہ سازی میں معاون ہوتا ہے۔
کے ڈی ڈی میں شامل اقدامات یعنی ڈیٹا بیس میں علم کی دریافت کا خلاصہ پہلے کی طرح کیا جاسکتا ہے ، انتخاب اعداد و شمار کا سیٹ جس پر ڈیٹا مائننگ کی جائے۔ اگلا ہے پری پروسیسنگ جس میں متضاد ڈیٹا کو ہٹانا شامل ہے۔ پھر آتا ہے ڈیٹا کی تبدیلی جہاں ڈیٹا کو کان کنی کے ل appropriate موزوں شکل میں تبدیل کردیا جاتا ہے۔ اگلا ہے اعداد و شمار کوجھنا، یہاں ڈیٹا پر کان کنی کے الگورتھم لگائے جاتے ہیں۔ اور آخر میں، تشریح اور تشخیص جس میں اعداد و شمار کے مابین تعلق یا نمونہ نکالنا شامل ہے۔
ڈیٹا کی کان کنی ڈیٹا گودام کے ماحول میں اچھی طرح سے فٹ بیٹھتی ہے جس نے مجموعی اور خلاصہ انداز میں ڈیٹا کو محفوظ کیا ہے۔ چونکہ اعداد و شمار کے گودام میں ڈیٹا کو ختم کرنا آسان ہوجاتا ہے
ڈیٹا گودام کی تعریف
ڈیٹا ویئرہاؤس ایک مرکزی مقام ہے جہاں معلومات متعدد ذرائع سے جمع ایک واحد اسکیما کے تحت جمع کیا جاتا ہے. ابتدائی طور پر اعداد و شمار جمع کیے جاتے ہیں ، انٹرپرائز کے مختلف ذرائع پھر صاف اور تبدیل ہو جاتے ہیں اور ڈیٹا گودام میں محفوظ ہوجاتے ہیں۔ ایک بار جب ڈیٹا کے گودام میں اعداد و شمار داخل ہوجاتے ہیں تو ، وہ زیادہ دیر تک وہاں رہتا ہے اور اوقات تک اس تک رسائی حاصل کی جاسکتی ہے۔
ڈیٹا گودام اس طرح کی ٹیکنالوجیز کا ایک بہترین مرکب ہے ڈیٹا ماڈلنگ ، ڈیٹا کے حصول ، ڈیٹا مینجمنٹ ، میٹا ڈیٹا مینجمنٹ ، ڈویلپمنٹ ٹولز اسٹور مینجمنٹ. یہ تمام ٹیکنالوجیز جیسے افعال کی حمایت کرتی ہیں ڈیٹا کو نکالنے ، ڈیٹا کی تبدیلی ، ڈیٹا اسٹوریج ، ڈیٹا تک رسائی کے ل user صارف کے انٹرفیس کی فراہمی.
ڈیٹا گودام کوئی مصنوع یا سافٹ ویئر نہیں ہے ، یہ ایک معلوماتی ماحول ہے ، جو انٹرپرائز کے مربوط نظارے کی طرح معلومات فراہم کرتا ہے۔ آپ انٹرپرائز کے موجودہ اور تاریخی اعداد و شمار تک رسائی حاصل کرسکتے ہیں جو فیصلہ کرنے میں معاون ہے۔ یہ آپریشنل سسٹم کو متاثر کیے بغیر فیصلہ سازی کے ل made لین دین کی حمایت کرتا ہے۔ اسٹریٹجک معلومات حاصل کرنا ایک لچکدار وسیلہ ہے۔
- ایک بنیادی فرق ہے جو ڈیٹا کان کنی اور ڈیٹا گودام کو الگ کرتا ہے جو کہ ڈیٹا مائننگ ہے بڑے ڈیٹا بیس یا ڈیٹا گودام سے بامعنی ڈیٹا نکالنے کا عمل ہے۔ تاہم ، ڈیٹا گودام ایک ایسا ماحول مہیا کرتا ہے جہاں اعداد و شمار کو مربوط شکل میں محفوظ کیا جاتا ہے جس سے ڈیٹا کی کان کنی کو آسانی سے ڈیٹا نکالنے میں آسانی ہوتی ہے۔
نتیجہ:
ڈیٹا مائننگ اسی وقت کی جاسکتی ہے جب ایک اچھی طرح سے مربوط بڑے ڈیٹا بیس یعنی ڈیٹا گودام ہو۔ لہذا ڈیٹا مائننگ سے پہلے ڈیٹا گودام کو مکمل کرنا ضروری ہے۔ ڈیٹا گودام کے پاس اچھی طرح سے مربوط فارم میں معلومات ہونی چاہئیں تاکہ ڈیٹا مائننگ ایک موثر انداز میں معلومات نکال سکے۔
