이 포스트에서는 데이터 마이닝과 데이터 웨어하우징의 차이점을 이해할 것입니다.
데이터 마이닝
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데이터 패턴을 결정하는 데 사용되는 프로세스입니다.
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데이터 집합에서 유용한 데이터를 추출하는 일반적인 방법으로 이해할 수 있습니다.
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이 과정에서 데이터가 반복적으로 분석됩니다.
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의미 있는 데이터를 추출하기 위해 기업가와 엔지니어가 수행합니다.
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패턴 인식을 포함한 많은 기술을 사용하여 데이터의 패턴을 식별합니다.
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시스템에서 발생할 수 있는 원치 않는 오류를 감지하는 데 도움이 됩니다.
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다른 통계 데이터 처리 기술에 비해 비용 효율적입니다.
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현실 세계에서 이상적인 것은 없기 때문에 완전히 정확하지 않습니다.
데이터 웨어하우징
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분석을 수행하도록 설계된 데이터베이스 시스템입니다.
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모든 관련 데이터를 단일 모듈로 결합합니다.
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데이터 웨어하우징 프로세스는 엔지니어가 수행합니다.
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여기에서 데이터는 주기적으로 저장됩니다.
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이 과정에서 데이터가 추출되어 보고하기 쉬운 위치에 저장됩니다.
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정기적으로 업데이트됩니다.
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이것이 주요 기업에서 최신 정보를 유지하기 위해 사용하는 이유입니다.
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모든 유형의 비즈니스 데이터를 단순화하는 데 도움이 됩니다.
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분석에 필요한 데이터가 데이터 웨어하우스에 통합되지 않은 경우 데이터 손실이 발생할 수 있습니다.
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사용자가 추세와 계절성을 분석하여 추가 예측을 하는 데 도움이 되는 대량의 과거 데이터를 저장합니다.