Are data mining and data warehousing related? - HowStuffWorks. Both data mining and data warehousing are business intelligence tools that are used to turn information (or data) into actionable knowledge. The important distinctions between the two tools are the methods and processes each uses to achieve this goal. Data mining is a process of statistical analysis. Analysts use technical tools to query and sort through terabytes of data looking for patterns. Usually, the analyst will develop a hypothesis, such as customers who buy product X usually buy product Y within six months. Data warehousing describes the process of designing how the data is stored in order to improve reporting and analysis. So the crux of the relationship between data mining and data warehousing is that data, properly warehoused, is easier to mine.
Data warehouse. Data Warehouse Overview In computing, a data warehouse (DW, DWH), or an enterprise data warehouse (EDW), is a database used for reporting and data analysis. Integrating data from one or more disparate sources creates a central repository of data, a data warehouse (DW). Data warehouses store current and historical data and are used for creating trending reports for senior management reporting such as annual and quarterly comparisons.
The data stored in the warehouse is uploaded from the operational systems (such as marketing, sales, etc., shown in the figure to the right). The data may pass through an operational data store for additional operations before it is used in the DW for reporting. A data warehouse constructed from integrated data source systems does not require ETL, staging databases, or operational data store databases. A data mart is a small data warehouse focused on a specific area of interest. This definition of the data warehouse focuses on data storage. History[edit] Entrepôt de données. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Définition et construction[modifier | modifier le code] Un Entrepôt de données est une base de données regroupant une partie ou l'ensemble des données fonctionnelles d'une entreprise.
Il entre dans le cadre de l'informatique décisionnelle ; son but est de fournir un ensemble de données servant de référence unique, utilisée pour la prise de décisions dans l'entreprise par le biais de statistiques et de rapports réalisés via des outils de reporting. D'un point de vue technique, il sert surtout à 'délester' les bases de données opérationnelles des requêtes pouvant nuire à leurs performances.
D'un point de vue architectural, il existe deux manières de l'appréhender : La définition la plus communément admise est un mélange de ces deux points de vue. Principe de fonctionnement[modifier | modifier le code] Intégration[modifier | modifier le code] Historisation[modifier | modifier le code] Organisation fonctionnelle[modifier | modifier le code] Data Mining et statistique décisionnelle - TUFFERY Stéphane. Authors : TUFFERY Stéphane Commentaire : 4e edition ISBN : 9782710810179 trade paperback 17 x 24 cm 848 pages Publication date : August 2012 Le data mining et la statistique sont de plus en plus répandus dans les entreprises et les organisations soucieuses d’extraire l’information pertinente de leurs bases de données, qu’elles peuvent utiliser pour expliquer et prévoir les phénomènes qui les concernent (risques, consommation, fidélisation...).Cette quatrième édition, actualisée et augmentée de 120 pages, fait le point sur le data mining, ses fondements théoriques, ses méthodes, ses outils et ses applications, qui vont du scoring jusqu’au web mining et au text mining.
Contents : 1. Panorama du data mining. 2. Datawarehouse : définition, actualité, conseils, retours d'expérience. Définition de la notion de datawarehouse (entrepôt de données) A quoi correspond un entrepôt de données ? En quoi est-ce différent d'une base de données ? Un datawarehouse (ou entrepôt de données) est un serveur informatique dans laquelle est centralisé un volume important de données consolidées à partir des différentes sources de renseignements d'une entreprise (notamment les bases de données internes). L'organisation des données est conçue pour que les personnes intéressées aient accès rapidement et sous forme synthétique à l'information stratégique dont elles ont besoin pour la prise de décision.
Si un entrepôt de données utilise le principe des bases de données relationnelles, il s'en distingue par de nombreux points. Tout d'abord, il n'applique pas un modèle relationnel précis, car les tables n'ont pas toujours une structure commune. Quels sont les critères d'un entrepôt de données performant ? Qu'est ce que les datamarts et le datamining ?
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