ڈیٹا کان کنی اور ڈیٹا اسٹوریج کے درمیان فرق

ڈیٹا کان کنی بمقابلہ ڈیٹا سٹوریج

ڈیٹا کانوں کی کھدائی اور ڈیٹا سٹوریج دونوں اعداد و شمار کا تجزیہ کرنے کے لئے بہت طاقتور اور مقبول تکنیک ہیں. اعداد و شمار کی طرف مائل ہیں جو صارفین ڈیٹا کان کنی کا استعمال کرتے ہیں. وہ اعداد و شمار میں پوشیدہ نمونوں کو دیکھنے کے لئے اعداد و شمار کے ماڈل استعمال کرتے ہیں. اعداد و شمار کے معدنیات مختلف ڈیٹا عناصر کے درمیان مفید تعلقات کو تلاش کرنے میں دلچسپی رکھتے ہیں، جو بالآخر کاروباری اداروں کے لئے منافع بخش ہے. لیکن دوسری طرف، اعداد و شمار کے ماہرین جو کاروبار کے طول و عرض کا تجزیہ کرسکتے ہیں براہ راست ڈیٹا گوداموں کو استعمال کرتے ہیں.

ڈیٹا کان کنی کو ڈیٹا میں ڈیٹا ریسرچ (KDD) کے طور پر بھی جانا جاتا ہے. جیسا کہ اوپر بیان کیا گیا ہے، یہ کمپیوٹر سائنس کا میدان ہے، جو خام ڈیٹا سے پہلے نامعلوم اور دلچسپ معلومات کے نکالنے سے متعلق ہے. اعداد و شمار کی مسلسل ترقی کی وجہ سے، خاص طور پر ایسے علاقوں میں، اعداد و شمار کے کان کنی کاروباری انٹیلیجنس میں اعداد و شمار کے اس بڑے مال کو تبدیل کرنے کے لئے بہت اہم ذریعہ بن گیا ہے، کیونکہ گزشتہ چند دہائیوں میں پیٹرن کے دستی نکالنے میں ناممکن ہو گیا ہے. مثال کے طور پر، فی الحال مختلف ایپلی کیشنز جیسے سماجی نیٹ ورک کے تجزیہ، دھوکہ دہی کا پتہ لگانے اور مارکیٹنگ کے لئے استعمال کیا جاتا ہے. ڈیٹا کان کنی عام طور پر مندرجہ ذیل چار کاموں سے متعلق ہے: کلسٹرنگ، درجہ بندی، رجعت، اور ایسوسی ایشن. کلسٹرنگ غیر منظم شدہ اعداد و شمار سے ملتے جلتے گروپوں کی شناخت کر رہا ہے. درجہ بندی کو قواعد سیکھنے والے قوانین جو نئے اعداد و شمار پر لاگو کیا جاسکتا ہے اور عام طور پر مندرجہ ذیل مراحل میں شامل ہوں گے: اعداد و شمار کی پیشکش، ماڈلنگ ڈیزائن، سیکھنا / خصوصیت انتخاب اور تشخیص / توثیق. اعداد و شمار کے ماڈل پر کم سے کم غلطی کے ساتھ رجریشن کام کرتا ہے. اور ایسوسی ایشن متغیر کے درمیان تعلقات تلاش کر رہا ہے. ڈیٹا کان کنی عام طور پر سوالات کا جواب دینے کے لئے استعمال ہوتا ہے جیسے وال پیپر میں اگلے سال اگلے سال اعلی منافع حاصل کرنے میں مدد مل سکتی ہے.

جیسا کہ اوپر بیان کیا گیا ہے، ڈیٹا اسٹوریج ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کے لئے بھی استعمال کیا جاتا ہے، لیکن صارفین کے مختلف سیٹ اور ذہن میں تھوڑا سا مختلف مقصد. مثال کے طور پر، جب خوردہ شعبے میں آتا ہے تو، ڈیٹا سٹوریج صارفین اس سے زیادہ تشویش رکھتے ہیں کہ گاہکوں کے درمیان کس طرح کی خریداری مقبول ہیں، لہذا تجزیہ کے نتائج کسٹمر کے تجربے کو بہتر بنانے کے ذریعے گاہکوں کی مدد کرسکتے ہیں. لیکن اعداد و شمار کے معدنیات سب سے پہلے اس تصور کو ایک تحریر تصور کرتے ہیں جیسے گاہکوں کو ایک خاص قسم کی مصنوعات خریدتے ہیں اور اس کی تحریر کے لئے اعداد و شمار کا تجزیہ کرتے ہیں. ڈیٹا گودام ایک بڑے خوردہ فروش کے ذریعہ کیا جا سکتا ہے جو ابتدائی طور پر مصنوعات کے اسی سائز کے ساتھ اسٹورز اسٹاک کرتا ہے بعد میں معلوم ہوتا ہے کہ نیویارک اسٹورز نے چھوٹے سائز کی فہرست کو شکاگو اسٹورز کے مقابلے میں زیادہ تیزی سے فروخت کیا ہے. لہذا اس نتیجے کو دیکھ کر خرگوش نیویارک اسٹور اسٹاک کر سکتے ہیں جو شکاگو اسٹورز کے مقابلے میں چھوٹے سائز کے ساتھ ہے.

لہذا، جیسا کہ آپ واضح طور پر دیکھ سکتے ہیں، یہ دو قسم کی تجزیہ ننگی آنکھوں کے لئے ایک ہی فطرت میں ظاہر ہوتا ہے. دونوں تاریخی اعداد و شمار پر مبنی منافع کے بارے میں تشویش کرتے ہیں. لیکن یقینا، اہم اختلافات ہیں. سادہ شرائط میں، ڈیٹا کان کنی اور ڈیٹا سٹوریج مختلف قسم کے تجزیات کو پیش کرنے کے لئے وقف ہیں، لیکن یقینی طور پر مختلف اقسام کے صارفین کے لئے. دوسرے الفاظ میں، ڈیٹا کان کنی کے سلسلے میں رابطے کے لئے لگ رہا ہے، ایک اعداد و شمار کی تشخیص کی حمایت کرنے کے لئے patters. لیکن، ڈیٹا سٹوریج ایک نسبتا وسیع پیمانے پر وسیع سوال کا جواب دیتا ہے اور اس سے مستقبل میں بہتری کے طریقوں کو تسلیم کرنے کے بعد اس سے اعداد و شمار کو سلائسس اور ڈیس کرتی ہے.