Diferencia entre almacenamiento de datos y minería de datos

Un almacén de datos se crea para admitir funciones de gestión, mientras que la minería de datos se utiliza para extraer información y patrones útiles de los datos. El almacenamiento de datos es el proceso de recopilar información en un almacén de datos. 

Almacenamiento de datos:

Es una tecnología que agrega datos estructurados de una o más fuentes para que puedan compararse y analizarse en lugar del procesamiento de transacciones. Un almacén de datos está diseñado para respaldar el proceso de toma de decisiones de gestión al proporcionar una plataforma para la limpieza, integración y consolidación de datos. Un almacén de datos contiene datos orientados a temas, integrados, variables en el tiempo y no volátiles. El almacén de datos consolida datos de muchas fuentes al tiempo que garantiza la calidad, la coherencia y la precisión de los datos. Almacén de datosmejora el rendimiento del sistema al separar el procesamiento analítico de las bases de datos transnacionales. Los datos fluyen hacia un almacén de datos desde varias bases de datos. Un almacén de datos funciona organizando los datos en un esquema que describe el diseño y el tipo de datos. Las herramientas de consulta analizan las tablas de datos mediante el esquema.

 

Figura: proceso de almacenamiento de datos

Ventajas del almacenamiento de datos:

• El trabajo del almacén de datos es hacer que cualquier forma de datos corporativos sea más fácil de entender. La mayor parte del trabajo del usuario consistirá en ingresar datos sin procesar.
• La capacidad de actualización continua y frecuente es el beneficio clave de esta tecnología. Como resultado, los almacenes de datos son perfectos para organizaciones y empresarios que desean mantenerse actualizados con su público objetivo y sus clientes.
• Hace que los datos sean más accesibles para las empresas y organizaciones.
•  Un almacén de datos contiene un gran volumen de datos históricos que los usuarios pueden usar para evaluar diferentes períodos y tendencias con el fin de crear predicciones para el futuro.

Desventajas del almacenamiento de datos:

• Existe un gran riesgo de acumular datos irrelevantes e inútiles. La pérdida y el borrado de datos son otros problemas potenciales.
• Los datos se recopilan de varias fuentes en un almacén de datos. Se requiere limpieza y transformación de los datos. Esta podría ser una tarea difícil.

Procesamiento de datos:

Es el proceso de encontrar patrones y correlaciones dentro de grandes conjuntos de datos para identificar las relaciones entre los datos. Las herramientas de minería de datos permiten a una organización empresarial predecir el comportamiento del cliente. Las herramientas de minería de datos se utilizan para construir modelos de riesgo y detectar fraudes. La minería de datos se utiliza en el análisis y la gestión de mercados, la detección de fraudes, el análisis corporativo y la gestión de riesgos.

Figura: proceso de minería de datos

Ventajas de la minería de datos:

• La minería de datos ayuda en una variedad de procedimientos de clasificación y análisis de datos. La identificación y detección de cualquier falla no deseada en un sistema es una de las mejores implementaciones aquí. Este método permite eliminar antes cualquier peligro.
• En comparación con otras aplicaciones de datos estadísticos, los métodos de minería de datos son rentables y eficientes.
• Las empresas pueden aprovechar esta herramienta analítica al proporcionar datos basados ​​en el conocimiento apropiados y de fácil acceso.
• La detección e identificación de fallas indeseables que ocurren en el sistema es una de las técnicas de minería de datos más sorprendentes.

Desventajas de la minería de datos:

• La extracción de datos no siempre es 100 % precisa y, si se realiza de forma incorrecta, puede dar lugar a filtraciones de datos.
• Las organizaciones deben dedicar una cantidad significativa de recursos a la capacitación y la implementación. Además, los algoritmos utilizados en la creación de herramientas de minería de datos hacen que funcionen de diferentes maneras. 

Comparación entre minería de datos y almacenamiento de datos:

S. No.	Base de comparación	Almacenamiento de datos	Procesamiento de datos
1.	Definición	Un almacén de datos es un sistema de base de datos que está diseñado para el análisis analítico en lugar del trabajo transaccional.	La minería de datos es el proceso de analizar patrones de datos.
2.	Proceso	Los datos se almacenan periódicamente.	Los datos se analizan regularmente.
3.	Objetivo	El almacenamiento de datos es el proceso de extraer y almacenar datos para facilitar la elaboración de informes.	La minería de datos es el uso de la lógica de reconocimiento de patrones para identificar patrones.
4.	Autoridades de gestión	El almacenamiento de datos lo llevan a cabo únicamente los ingenieros.	La minería de datos la llevan a cabo usuarios comerciales con la ayuda de ingenieros.
5.	Manejo de datos	El almacenamiento de datos es el proceso de agrupar todos los datos relevantes.	La minería de datos se considera como un proceso de extracción de datos de grandes conjuntos de datos.
6.	Funcionalidad	Orientados a temas, integrados, variables en el tiempo y no volátiles constituyen almacenes de datos.	La IA, las estadísticas, las bases de datos y los sistemas de aprendizaje automático se utilizan en las tecnologías de minería de datos.
7.	Tarea	El almacenamiento de datos es el proceso de extraer y almacenar datos para que los informes sean más eficientes.	La lógica de reconocimiento de patrones se utiliza en la minería de datos para encontrar patrones.
8.	Usos	Extrae datos y los almacena en un formato ordenado, lo que hace que los informes sean más fáciles y rápidos.	Este procedimiento emplea herramientas de reconocimiento de patrones para ayudar en la identificación de patrones de acceso.
9.	Ejemplos	Cuando un almacén de datos está conectado con sistemas comerciales operativos como los sistemas CRM (gestión de relaciones con el cliente), agrega valor.	La minería de datos ayuda en la creación de patrones sugerentes de parámetros clave. El comportamiento de compra del cliente, los artículos y las ventas son ejemplos. Como resultado, las empresas podrán realizar los ajustes necesarios en sus operaciones y producción.