Exploration de données vs OLAP
L'exploration de données et OLAP sont deux des technologies courantes de Business Intelligence (BI). L'intelligence d'affaires fait référence à des méthodes informatiques permettant d'identifier et d'extraire des informations utiles à partir de données commerciales. L'exploration de données est le domaine de l'informatique qui consiste à extraire des modèles intéressants de grands ensembles de données. Il combine de nombreuses méthodes de l'intelligence artificielle, des statistiques et de la gestion de bases de données. OLAP (traitement analytique en ligne), comme son nom l'indique, est une compilation de moyens d'interroger des bases de données multidimensionnelles.
L'exploration de données est également connue sous le nom de découverte des connaissances dans les données (KDD). Comme mentionné ci-dessus, il s'agit d'un domaine de l'informatique, qui traite de l'extraction d'informations auparavant inconnues et intéressantes à partir de données brutes. En raison de la croissance exponentielle des données, en particulier dans des domaines tels que les affaires, l'exploration de données est devenue un outil très important pour convertir cette grande richesse de données en intelligence d'affaires, car l'extraction manuelle de 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: regroupement, 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 comprendra généralement les étapes suivantes: prétraitement des données, conception de la modélisation, apprentissage / sélection des fonctionnalités et 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 telles que quels sont les principaux produits qui pourraient aider à obtenir des bénéfices élevés l'année prochaine chez Wal-Mart. L'exploration de données est généralement utilisée pour répondre à des questions telles que quels sont les principaux produits qui pourraient aider à obtenir des bénéfices élevés l'année prochaine chez Wal-Mart. L'exploration de données est généralement utilisée pour répondre à des questions telles que quels sont les principaux produits qui pourraient aider à obtenir des bénéfices élevés l'année prochaine chez Wal-Mart.
OLAP est une classe de systèmes qui fournissent des réponses aux requêtes multidimensionnelles. Généralement, OLAP est utilisé pour le marketing, la budgétisation, les prévisions et des 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 connaître les ventes de cette année chez Wal-Mart par rapport à l'année dernière? Quelle est la prévision sur les ventes du prochain trimestre? Que peut-on dire de la tendance en regardant la variation en pourcentage?
Bien qu'il soit évident que l'exploration de données et OLAP sont similaires car ils fonctionnent sur des données pour gagner en intelligence, la principale différence vient de la façon dont ils fonctionnent sur les données. Les outils OLAP fournissent une analyse multidimensionnelle des données et fournissent des résumés des données, mais en revanche, l'exploration de données se concentre sur les ratios, les modèles et les influences dans l'ensemble de données. Il s'agit d'un accord OLAP avec agrégation, qui se résume à l'opération de données via «addition» mais le data mining correspond à «division». Une autre différence notable est que si les outils d'exploration de données modélisent les données et renvoient des règles exploitables, OLAP effectuera des techniques de comparaison et de contraste le long de la dimension commerciale en temps réel.
