주요 차이점 : 데이터 마이닝은 실제로 데이터 분석입니다. 컴퓨터로 컴파일되거나 컴퓨터에 입력 된 엄청난 양의 데이터를 파고 분석하는 컴퓨터 지원 프로세스입니다. 데이터웨어 하우징은 정보 또는 데이터를 데이터웨어 하우스로 컴파일하는 프로세스입니다. 데이터웨어 하우스는 데이터를 저장하는 데 사용되는 데이터베이스입니다.
지식 검색이라고도하는 데이터 마이닝의 목적은 기업이 이러한 행동, 추세 및 / 또는 관계를보고 자신의 결정 내에서 요인을 고려하도록 허용하는 것입니다. 이를 통해 비즈니스는 능동적이고 지식 중심의 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
'데이터 마이닝'이라는 용어는 데이터 마이닝 프로세스 즉 데이터 간의 관계 검색은 광산과 귀중한 자재 검색과 유사하다는 사실에서 비롯됩니다. 데이터 마이닝 도구는 인공 지능, 기계 학습, 통계 및 데이터베이스 시스템을 사용하여 데이터 간의 상관 관계를 찾습니다. 이러한 도구는 전통적으로 너무 많은 시간을 소비하는 비즈니스 질문에 대답하는 데 도움이 될 수 있습니다.
데이터 마이닝은 원시 분석 단계, 데이터베이스 및 데이터 관리 측면, 데이터 사전 처리, 모델 및 추론 고려 사항, 흥미도 메트릭, 복잡성 고려 사항, 발견 된 구조의 사후 처리, 시각화 및 온라인 업데이트 등의 다양한 단계를 포함합니다.
데이터웨어 하우스의 목적은 데이터에 대한 유연한 액세스를 사용자에게 제공하는 것입니다. 데이터웨어 하우징은 일반적으로 전체 엔터프라이즈에서 다양한 데이터베이스의 조합을 나타냅니다.
데이터웨어 하우징과 데이터 마이닝의 주된 차이점은 데이터웨어 하우징은 데이터를 하나의 공통 데이터베이스로 컴파일하고 구성하는 프로세스 인 반면 데이터 마이닝은 해당 데이터베이스에서 의미있는 데이터를 추출하는 프로세스라는 점입니다. 데이터 마이닝은 데이터웨어 하우징이 완료된 후에 만 수행 할 수 있습니다.