የመረጃ ማዕድን ከዳታ ማከማቻ ጋር
የዳታ ማዕድን እና የውሂብ ማከማቻ ሁለቱም በጣም ኃይለኛ እና መረጃን ለመተንተን ታዋቂ ቴክኒኮች ናቸው። ወደ ስታቲስቲክስ ዝንባሌ ያላቸው ተጠቃሚዎች የውሂብ ማዕድን ይጠቀማሉ። በመረጃ ውስጥ የተደበቁ ቅጦችን ለመፈለግ ስታቲስቲካዊ ሞዴሎችን ይጠቀማሉ። የመረጃ ቆፋሪዎች በተለያዩ የመረጃ አካላት መካከል ጠቃሚ ግንኙነቶችን ለመፈለግ ፍላጎት አላቸው, ይህም በመጨረሻ ለንግድ ድርጅቶች ትርፋማ ነው. ግን በሌላ በኩል የንግዱን ስፋት መተንተን የሚችሉ የመረጃ ባለሙያዎች በቀጥታ የውሂብ መጋዘኖችን የመጠቀም አዝማሚያ አላቸው።
የመረጃ ማዕድን ማውጣት በመረጃ እውቀት (KDD) በመባልም ይታወቃል። ከላይ እንደተገለፀው ቀደም ሲል ያልታወቁ እና አስደሳች መረጃዎችን ከጥሬ መረጃ ማውጣትን የሚመለከት የኮምፒዩተር ሳይንስ መስክ ነው።በመረጃው ሰፊ እድገት ምክንያት፣ በተለይም እንደ ንግድ ባሉ አካባቢዎች፣ ባለፉት ጥቂት አስርተ አመታት ውስጥ ቅጦችን በእጅ ማውጣት የማይቻል መስሎ በመታየቱ ይህንን ከፍተኛ መጠን ያለው መረጃ ወደ ቢዝነስ ኢንተለጀንስ ለመቀየር የመረጃ ማውጣቱ በጣም አስፈላጊ መሳሪያ ሆኗል። ለምሳሌ፣ በአሁኑ ጊዜ ለተለያዩ አፕሊኬሽኖች እንደ የማህበራዊ አውታረመረብ ትንተና፣ ማጭበርበር እና ግብይት ላሉ አገልግሎቶች ጥቅም ላይ ይውላል። የመረጃ ማዕድን ማውጣት ብዙውን ጊዜ የሚከተሉትን አራት ተግባራት ያከናውናል፡ ክላስተር፣ ምደባ፣ ተሃድሶ እና ማህበር። ክላስተር ተመሳሳይ ቡድኖችን ካልተዋቀረ መረጃ መለየት ነው። ምደባ በአዲስ መረጃ ላይ ሊተገበር የሚችል የመማሪያ ህግጋት ሲሆን በተለምዶ የሚከተሉትን ደረጃዎች ያካትታል፡የመረጃ ቅድመ ዝግጅት፣ሞዴሊንግ ዲዛይን፣የመማሪያ/የባህሪ ምርጫ እና ግምገማ/ማረጋገጫ። ሪግሬሽን መረጃን ሞዴል ለማድረግ አነስተኛ ስህተት ያላቸው ተግባራትን ማግኘት ነው። እና ማህበር በተለዋዋጮች መካከል ግንኙነቶችን ይፈልጋል። የውሂብ ማውጣቱ ብዙውን ጊዜ በዋል-ማርት በሚቀጥለው ዓመት ከፍተኛ ትርፍ ለማግኘት የሚረዱ ዋና ዋና ምርቶች ምንድናቸው ያሉ ጥያቄዎችን ለመመለስ ይጠቅማል?
ከላይ እንደተገለፀው የውሂብ ማከማቻ እንዲሁ መረጃን ለመተንተን ይጠቅማል ነገር ግን በተለያዩ የተጠቃሚ ስብስቦች እና በአእምሮ ውስጥ ትንሽ ለየት ያለ ግብ። ለምሳሌ የችርቻሮ ዘርፍን በተመለከተ የመረጃ ማከማቻ ተጠቃሚዎች ምን አይነት ግዢዎች በደንበኞች ዘንድ ተወዳጅ እንደሆኑ የበለጠ ያሳስባቸዋል ስለዚህ የትንታኔው ውጤት የደንበኞችን ልምድ በማሻሻል ደንበኛው ሊረዳው ይችላል። ዳታ ማዕድን አውጪዎች ግን መጀመሪያ መላምቶችን ይገምታሉ፣ ለምሳሌ ደንበኞች አንድ ዓይነት ምርት የሚገዙበት እና ግምቱን ለመፈተሽ መረጃውን ይመረምራሉ። የኒውዮርክ መደብሮች አነስተኛ መጠን ያላቸውን ኢንቬንቶሪዎችን ከቺካጎ መደብሮች በበለጠ ፍጥነት እንደሚሸጡ ለማወቅ በመጀመሪያ መደብሮቹን ተመሳሳይ መጠን ያላቸውን ምርቶች ባከማቸ በዋና ቸርቻሪ ሊከናወን ይችላል። ስለዚህ፣ ይህንን ውጤት በመመልከት ቸርቻሪው የኒውዮርክ ሱቅን ከቺካጎ መደብሮች ጋር ሲወዳደር በትንሽ መጠን ማከማቸት ይችላል።
ስለዚህ በግልፅ እንደምታዩት እነዚህ ሁለት የትንታኔ ዓይነቶች በአይን እይታ አንድ አይነት ባህሪ ያላቸው ይመስላሉ።ሁለቱም በታሪካዊ መረጃ ላይ ተመስርተው ትርፍ መጨመርን ያሳስባሉ. ግን በእርግጥ, ቁልፍ ልዩነቶች አሉ. በቀላል አነጋገር፣ የውሂብ ማዕድን እና የውሂብ ማከማቻ የተለያዩ የትንታኔ ዓይነቶችን ለማቅረብ የተሰጡ ናቸው፣ ነገር ግን በእርግጠኝነት ለተለያዩ የተጠቃሚ አይነቶች። በሌላ አነጋገር፣ የውሂብ ማዕድን እስታቲስቲካዊ መላምትን የሚደግፉ ግንኙነቶችን ይፈልጋል። ነገር ግን፣ የውሂብ ማከማቻ በአንፃራዊነት ሰፋ ያለ ጥያቄን ይመልሳል እና ወደፊት የመሻሻል መንገዶችን ለመለየት ከዚያ ቆርጦ ይቆርጣል።
