Termos comumente usados no mundo do marketing digital e da tecnologia da informação, ambos os termos implicam que os dados sejam um ativo essencial e flexível que precisa ser armazenado e analisado para táticas de negócios e geração de ideias.
Esses são os métodos modernos sugeridos por organizações e fundações para facilitar a interpretação e acessibilidade de dados. Não só todo o processo requer precisão, mas também conhecimento técnico e software necessário.
Data Mining vs Data Warehousing
A diferença entre a mineração de dados e o armazenamento de dados é que a mineração de dados é um processo para analisar e extrair dados, enquanto o armazenamento de dados se refere ao processo de armazenar dados sequencialmente após extraí-los das fontes.
A mineração de dados não é um novo conceito inventado ou praticado na era cibernética, mas foi seguido na década de 1930 para separar dados e arquivos úteis e não úteis para facilitar a acessibilidade e a aplicação. A mineração de dados significa encontrar coesão e trilhas de dados relacionáveis a partir do volume para analisar os feedbacks e os requisitos do cliente no campo dos negócios. A mineração de dados é uma etapa importante em empresas multinacionais e organizações durante o gerenciamento de risco, comunicação de crise, análise corporativa e avaliação de fraude e também medidas de segurança.
Quando dizemos "data warehousing", naturalmente temos uma ideia de um warehouse onde os dados estão sendo armazenados e empilhados sequencialmente para que se possa facilmente pegar qualquer pedaço de dados de acordo com o requisito. Data warehouse é a mesma coisa, é tão simples quanto o nome sugere. Um data warehouse extrai informações de várias fontes, garantindo a qualidade, consistência e exatidão dos dados. A separação do processamento analítico de bancos de dados internacionais em um data warehouse aumenta o desempenho do sistema.
Tabela de comparação entre mineração de dados e armazenamento de dados
| Parâmetros de comparação | Mineração de dados | Armazenamento de dados |
| Definição | Refere-se a um processo de extração de dados relevantes de um conjunto compilado de dados armazenados. A mineração de dados é utilizada para estratégias de análise e improvisação escolhidas pela organização. | É o processo de compilar, sequenciar e organizar clusters de dados em um banco de dados comum acessível. Um data warehouse serve para apoiar a gestão na tomada e implementação de decisões. |
| Uso e aplicação | Feito por empresários e proprietários com o auxílio de técnicos de dados. | Este é um processo crucial realizado por técnicos de informação e equipes técnicas de compilação de dados da organização. |
| Propósito | Para facilidade de análise de informações e dados. | Para tornar a mineração de dados mais fácil e conveniente. Feito para classificar e carregar dados importantes nos bancos de dados. |
| Grau de perda | Nem sempre é 100 por cento preciso e pode levar a vazamentos de dados e pirataria se não for feito corretamente. | Pode ocorrer uma grande possibilidade de acúmulo de dados irrelevantes e inúteis. A perda e o apagamento de dados também podem ser um problema. |
| Intervalo de tempo | Os dados são analisados regularmente em pequenas fases, mas podem ser diferentes durante a comunicação de crise. | Os dados são carregados periodicamente e o empilhamento é uma prática comum de facilidade de acessibilidade durante a mineração. |
O que é mineração de dados?
A mineração de dados é uma etapa crucial adotada por empresas multinacionais (MNCs), centros de negócios e outras organizações para coleta de dados, compreensão do feedback e requisitos dos clientes e improvisação, bem como, durante o gerenciamento de risco. Mineração de dados em palavras simples é o procedimento executado por entidades de negócios junto com técnicos para extrair informações úteis e dados de armazéns de dados empilhados e também informações de código aberto da web.
É um processo periódico que vem sendo seguido desde o nascimento do comércio e do comércio. A mineração de dados é um processo simples, mas crucial, pois provou ser essencial durante os períodos em que a organização requer dados para análise de fatores relacionados ao comércio e análises de feedback do cliente. A mineração de dados também permite a detecção e eliminação de falhas do sistema, bem como dados não correspondidos que consomem o espaço do banco de dados.
Alguns recursos e aspectos importantes da mineração de dados que o tornam uma etapa importante em uma organização são os seguintes;
- Ele permite a análise automatizada de padrões.
- Previsão de resultados e extração descomplicada dos dados necessários.
- Concentra-se em fontes com categorias semelhantes exigidas pelo usuário.
- As informações acionáveis são extraídas para fácil gerenciamento.
- Auxilia na gestão financeira e é um método de baixo custo.
O que é data warehouse?
O armazenamento de dados pode ser considerado o estágio anterior da mineração de dados, pois ajuda a impulsionar o processo de mineração. Data warehouse ou DW é um método em que os engenheiros coletam dados e os gerenciam em bancos de dados coletivos. Esses bancos de dados contêm informações de fontes variadas com diferentes categorias de dados, que incluem análises, táticas de negócios e estratégias, etc.
Um data warehouse é mais comumente usado para integrar e analisar dados corporativos de fontes distintas. Durante este processo, o elemento mais importante seria o próprio warehouse, um data warehouse também é chamado de DSS (Sistema de Suporte à Decisão). O DSS é sempre separado do banco de dados funcional e operacional da organização, uma vez que o data warehouse é menos um banco de dados, mas mais um nicho para análise e armazenamento.
Os data warehouse são principalmente de 3 tipos com funções distintas de cada um. Os tipos e suas funções estão listados abaixo;
- Um Data Mart: É um subestágio direto de um data warehouse e é usado pelas áreas de vendas e marketing de negócios. Um data mart independente e com funcionamento automático coleta dados automaticamente de fontes como clientes e revisores.
- Enterprise Data Warehouse (EDW): Uma base de dados unificada e concreta que combina todos os departamentos da organização. É o núcleo do DSS.
- Armazenamento de dados operacionais (ODS): Consiste em dados do usuário e é atualizado com frequência. É operacional também para os funcionários.
Principais diferenças entre mineração de dados e armazenamento de dados
- A mineração de dados é usada para analisar padrões e fontes de dados, mas o armazenamento de dados é usado para análise e armazenamento de dados.
- A mineração de dados funciona como uma operação de extração, enquanto o armazenamento de dados funciona no princípio de combinação.
- Empreendedores de negócios, juntamente com engenheiros, podem realizar mineração de dados, mas o armazenamento de dados é feito apenas por técnicos e engenheiros.
- A mineração de dados é feita principalmente manualmente, enquanto o armazenamento de dados pode ser feito com a ajuda de IA e filtros automatizados.
- Poucos tipos de técnicas de mineração de dados incluem análise de classificação, detecção de anomalias, análise de agrupamento, etc, enquanto a mineração de dados é de 3 tipos; data mart, EDW e ODS.
Conclusão
Mineração de dados e armazenamento de dados são alguns dos processos mais praticados em todas as organizações que buscam reconhecimento global e nacional. Ambas são etapas para evitar fraudes de dados e melhorar as estatísticas e classificações organizacionais também. Ajustes e logs de informações são fornecidos e armazenados pelo DSS e as técnicas de mineração são usadas para extrair informações e dados relevantes de acordo com os requisitos.
Ambos os processos são cruciais e funcionam sequencialmente para a elevação e facilidade de gestão da organização. Para detectar padrões significativos, o processo de mineração de dados depende dos dados coletados durante a fase de armazenamento de dados.
