¿Cuál es la diferencia entre la minería de datos y el almacenamiento de datos?

La principal diferencia entre la minería de datos y el almacenamiento de datos es que la minería de datos es el proceso de identificación de patrones de una gran cantidad de datos, mientras que el almacenamiento de datos es el proceso de integración de datos de múltiples fuentes de datos en una ubicación central.

La minería de datos es el proceso de descubrir patrones en grandes conjuntos de datos. Utiliza varias técnicas como la clasificación, la regresión, etc. para tomar decisiones de negocios. Por otro lado, el almacenamiento de datos es el proceso de extracción, transformación y carga de datos de múltiples fuentes de datos al almacén de datos. Las técnicas de minería de datos se pueden aplicar a un almacén de datos para descubrir patrones útiles.

Áreas clave cubiertas

1. ¿Qué es la minería de datos?
     - Definición, Funcionalidad
2. ¿Qué es el almacenamiento de datos?
     - Definición, Funcionalidad
3. Diferencia entre la minería de datos y el almacenamiento de datos
    - Comparación de diferencias clave

Términos clave

Data Mining, Data Warehousing, Data

¿Qué es la minería de datos?

La minería de datos es el proceso de descubrir los patrones en un gran conjunto de datos. En otras palabras, la extracción de datos extrae nuevos patrones, relaciones entre entidades de datos. Los datos extraídos deben ser nuevos, correctos y deben tener un uso potencial.

El proceso de extracción de información útil de los datos implica varios pasos. El primer paso es la selección de datos. Los datos provienen de múltiples fuentes y tienen múltiples formatos. Por lo tanto, todos los datos se integran y almacenan en una única ubicación llamada almacén de datos. El segundo paso es el preprocesamiento. Implica resumir, normalizar y agregar. Estas transformaciones ayudan a que los datos sean adecuados para la minería de datos. El tercer paso es la minería de datos. Utiliza técnicas o algoritmos tales como agrupación, regresión, clasificación para extraer patrones de los datos. El cuarto paso es la evaluación de patrones. Comprueba la precisión de la salida obtenida. El paso final es representar los resultados utilizando gráficos..

Figura 1: Minería de datos

Las principales técnicas para realizar la extracción de datos son la detección de anomalías, la extracción de reglas de asociación, el agrupamiento, la clasificación y la regresión. En primer lugar, la detección de anomalías ayuda a identificar patrones inusuales para comprender la variación en los datos. En segundo lugar, la minería de reglas de asociación ayuda a encontrar patrones de asociación interesantes entre variables. En tercer lugar, la agrupación en clúster identifica clases en datos que son similares entre sí. En cuarto lugar, la clasificación identifica las clases a las que pertenece una observación. Finalmente, las regresiones ayudan a encontrar la relación entre las variables. Estas son las principales técnicas utilizadas en la minería de datos..

¿Qué es el almacenamiento de datos?

En una organización empresarial, los datos están en varias bases de datos. Primero, los datos de múltiples fuentes son extraídos y transformados. Luego, se cargan en una ubicación central llamada almacén de datos. El almacenamiento de datos es el proceso de carga de datos de varias fuentes de datos en un almacén de datos. Luego, se pueden aplicar varias estrategias para analizar los datos para ayudar a los usuarios finales a tomar decisiones comerciales. Además, los datos en el almacén de datos se pueden dividir en almacenes de datos. Estos almacenes de datos tienen datos para un conjunto particular de usuarios. Por ejemplo, el departamento de recursos humanos puede usar su centro de datos. El departamento de ventas puede utilizar el mercado de ventas y así sucesivamente..  

Figura 2: Almacén de datos

Los almacenes de datos están orientados al tema, integrados, variables en el tiempo y no volátiles. Un almacén de datos está orientado al tema. Da conocimiento sobre un tema que las operaciones en curso. Está integrado porque consolida datos de varias fuentes de datos. Los datos del almacén proporcionan información con respecto a un período de tiempo específico. Por lo tanto, es la variante del tiempo. Finalmente, proporciona no volatilidad porque, después de cargar los datos en el almacén, los datos no deben borrarse ni actualizarse. En resumen, el almacenamiento de datos es beneficioso para tomar decisiones para la organización.

Diferencia entre la minería de datos y el almacenamiento de datos

Definición

La minería de datos es el proceso de descubrir patrones en grandes conjuntos de datos que involucran métodos en la intersección del aprendizaje automático, las estadísticas y los sistemas de bases de datos. El almacenamiento de datos es el proceso de extracción, transformación y carga de datos desde múltiples fuentes de datos a una ubicación central llamada almacén de datos..  

Proceso

En la minería de datos, los datos se analizan regularmente. Los datos se almacenan periódicamente en el almacenamiento de datos..

Datos

La minería de datos analiza una muestra de datos mientras que el almacenamiento de datos almacena una gran cantidad de datos.

Uso

La minería de datos descubre patrones en los datos para una mejor toma de decisiones. Por otro lado, el almacenamiento de datos proporciona un mecanismo para que una organización almacene una gran cantidad de datos.

Conclusión

La diferencia entre la extracción de datos y el almacenamiento de datos es que la extracción de datos es el proceso de identificar patrones a partir de una gran cantidad de datos, mientras que el almacenamiento de datos es el proceso de integración de datos de múltiples fuentes de datos en una ubicación central. Por lo general, los ingenieros realizan el almacenamiento de datos y los usuarios comerciales realizan la minería de datos con la ayuda de los ingenieros..

Referencia:

1. Minería de datos utilizando R | Tutorial de minería de datos para principiantes | Tutorial R para principiantes | Edureka, Edureka!, 8 de noviembre de 2017, disponible aquí.
2. Tutorial de almacenamiento de datos para principiantes | Conceptos de almacenamiento de datos | Almacenamiento de datos | Edureka, Edureka!, 22 de junio de 2017, disponible aquí.

Imagen de cortesía:

1. "Data Mining" Por Arbeck - Trabajo propio (CC BY 3.0) a través de Commons Wikimedia
2. "Descripción general del almacén de datos" Por Hhultgren - Trabajo propio (dominio público) a través de Commons Wikimedia