Différence entre l'exploration de données et l'OLAP

Exploration de données vs olap

L'exploration de données et l'OLAP sont deux des technologies de l'intelligence commerciale communes (BI). Business Intelligence fait référence aux méthodes informatiques pour identifier et extraire des informations utiles des données commerciales. L'exploration de données est le domaine de l'informatique qui traite de l'extraction de modèles intéressants de grands ensembles de données. Il combine de nombreuses méthodes de l'intelligence artificielle, des statistiques et de la gestion des bases de données. OLAP (traitement analytique en ligne) comme son nom l'indique est une compilation de façons d'interroger les bases de données multidimensionnelles.

L'exploration de données est également connue sous le nom de Discovery des Données (KDD). Comme mentionné ci-dessus, il s'agit d'un domaine de l'informatique, qui traite de l'extraction d'informations précédemment inconnues et intéressantes à partir de données brutes. En raison de la croissance exponentielle des données, en particulier dans des domaines tels que les entreprises, l'exploration de données est devenue un outil très important pour convertir cette grande richesse de données en intelligence, car l'extraction manuelle des modèles est devenue apparemment impossible au cours des dernières décennies. Par exemple, il est actuellement utilisé pour diverses applications telles que l'analyse des réseaux sociaux, la détection de fraude et le marketing. L'exploration de données traite généralement des quatre tâches suivantes: clustering, classification, régression et association. Le clustering identifie des groupes similaires à partir de données non structurées. La classification est des règles d'apprentissage qui peuvent être appliquées à de nouvelles données et incluront généralement les étapes suivantes: Prétraitement des données, conception de la modélisation, de l'apprentissage / de la sélection des fonctionnalités et de l'évaluation / validation. La régression consiste à trouver des fonctions avec une erreur minimale pour modéliser les données. Et l'association recherche des relations entre les variables. L'exploration de données est généralement utilisée pour répondre à des questions comme quels sont les principaux produits qui pourraient aider à obtenir un bénéfice élevé l'année prochaine à Wal-Mart.

OLAP est une classe de systèmes, qui fournit des réponses aux requêtes multidimensionnelles. Généralement, l'OLAP est utilisé pour le marketing, la budgétisation, les prévisions et les applications similaires. Il va sans dire que les bases de données utilisées pour OLAP sont configurées pour des requêtes complexes et ad hoc avec une performance rapide à l'esprit. En règle générale, une matrice est utilisée pour afficher la sortie d'un OLAP. Les lignes et les colonnes sont formées par les dimensions de la requête. Ils utilisent souvent des méthodes d'agrégation sur plusieurs tables pour obtenir des résumés. Par exemple, il peut être utilisé pour découvrir les ventes de cette année à Wal-Mart par rapport à l'année dernière? Quelle est la prédiction sur les ventes du prochain trimestre? Que peut-on dire de la tendance en examinant le pourcentage de variation?

Bien qu'il soit évident que l'exploration de données et l'OLAP sont similaires car ils fonctionnent sur des données pour obtenir l'intelligence, la principale différence provient de leur fonctionnement sur les données. OLAP Tools fournit une analyse des données multidimensionnelle et ils fournissent des résumés des données mais contrastent, l'exploration de données se concentre sur les ratios, les modèles et les influences dans l'ensemble des données. Il s'agit d'un accord OLAP à l'agrégation, ce qui se résume au fonctionnement des données via «ajout», mais l'exploration de données correspond à la «division». Une autre différence notable est que, bien que les outils d'exploration de données modélisent les données et renvoient les règles exploitables, OLAP effectuera des techniques de comparaison et de contraste le long de la dimension de l'entreprise en temps réel.