Khai thác dữ liệu so với Kho dữ liệu
Khai thác dữ liệu và Kho dữ liệu đều là những kỹ thuật rất mạnh và phổ biến để phân tích dữ liệu. Người dùng thiên về thống kê sử dụng Khai thác dữ liệu. Họ sử dụng các mô hình thống kê để tìm kiếm các mẫu ẩn trong dữ liệu. Những người khai thác dữ liệu quan tâm đến việc tìm kiếm các mối quan hệ hữu ích giữa các phần tử dữ liệu khác nhau, điều này cuối cùng mang lại lợi nhuận cho doanh nghiệp. Nhưng mặt khác, các chuyên gia dữ liệu có thể trực tiếp phân tích các khía cạnh của doanh nghiệp có xu hướng sử dụng Kho dữ liệu.
Khai phá dữ liệu còn được gọi là Khám phá tri thức trong dữ liệu (KDD). Như đã đề cập ở trên, nó là một lĩnh vực khoa học máy tính, liên quan đến việc trích xuất những thông tin thú vị và chưa được biết đến trước đây từ dữ liệu thô. Do sự tăng trưởng theo cấp số nhân của dữ liệu, đặc biệt là trong các lĩnh vực như kinh doanh, khai thác dữ liệu đã trở thành công cụ rất quan trọng để chuyển đổi lượng dữ liệu khổng lồ này sang thông tin kinh doanh, vì việc trích xuất thủ công các mẫu dường như trở nên bất khả thi trong vài thập kỷ qua. Ví dụ, nó hiện đang được sử dụng cho các ứng dụng khác nhau như phân tích mạng xã hội, phát hiện gian lận và tiếp thị. Khai thác dữ liệu thường giải quyết bốn nhiệm vụ sau: phân cụm, phân loại, hồi quy và liên kết. Phân cụm là xác định các nhóm tương tự từ dữ liệu phi cấu trúc. Phân loại là các quy tắc học tập có thể được áp dụng cho dữ liệu mới và thường sẽ bao gồm các bước sau: xử lý trước dữ liệu, thiết kế mô hình hóa, tìm hiểu / lựa chọn tính năng và đánh giá / xác nhận. Hồi quy là tìm các hàm có sai số tối thiểu để mô hình hóa dữ liệu. Và sự liên kết đang tìm kiếm mối quan hệ giữa các biến. Khai thác dữ liệu thường được sử dụng để trả lời các câu hỏi như sản phẩm chính nào có thể giúp thu được lợi nhuận cao trong năm tới tại Wal-Mart?
Như đã đề cập ở trên, Kho dữ liệu cũng được sử dụng để phân tích dữ liệu, nhưng bởi các nhóm người dùng khác nhau và có mục tiêu hơi khác. Ví dụ: khi nói đến lĩnh vực bán lẻ, người dùng Kho dữ liệu quan tâm nhiều hơn đến loại hình mua hàng nào được khách hàng ưa chuộng, do đó, kết quả phân tích có thể giúp ích cho khách hàng bằng cách cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Nhưng những người khai thác dữ liệu trước tiên phỏng đoán một giả thuyết chẳng hạn như khách hàng mua một loại sản phẩm nào đó và phân tích dữ liệu để kiểm tra giả thuyết. Việc lưu trữ dữ liệu có thể được thực hiện bởi một nhà bán lẻ lớn, người ban đầu dự trữ các cửa hàng của mình với cùng kích thước sản phẩm để sau đó phát hiện ra rằng các cửa hàng ở New York bán hàng tồn kho có kích thước nhỏ hơn nhiều so với các cửa hàng ở Chicago. Vì vậy, bằng cách xem xét kết quả này, nhà bán lẻ có thể dự trữ cửa hàng ở New York với quy mô nhỏ hơn so với cửa hàng ở Chicago.
Vì vậy, như bạn có thể thấy rõ, hai loại phân tích này có vẻ giống nhau về bản chất bằng mắt thường. Cả hai đều lo ngại về việc tăng lợi nhuận dựa trên dữ liệu lịch sử. Nhưng tất nhiên, có những điểm khác biệt chính. Nói một cách dễ hiểu, Khai thác dữ liệu và Kho dữ liệu dành riêng cho việc cung cấp các loại phân tích khác nhau, nhưng chắc chắn dành cho các loại người dùng khác nhau. Nói cách khác, Khai phá dữ liệu tìm kiếm những mối tương quan, những yếu tố đáng tin cậy để hỗ trợ một giả thuyết thống kê. Tuy nhiên, Kho dữ liệu trả lời một câu hỏi tương đối rộng hơn và nó sẽ cắt và tách dữ liệu từ đó trở đi để nhận ra các cách cải thiện trong tương lai.
