ডেটা মাইনিং এবং ওল্যাপের মধ্যে পার্থক্য
ডেটা মাইনিং বনাম ওএলএপি
ডেটা মাইনিং এবং ওল্যাপ উভয়ই সাধারণ ব্যবসায়িক গোয়েন্দা (বিআই) প্রযুক্তিগুলির মধ্যে দুটি। ব্যবসার বিকাশ ব্যবসায়িক তথ্য থেকে দরকারী তথ্য সনাক্ত এবং বের করার জন্য কম্পিউটার ভিত্তিক পদ্ধতি উল্লেখ করে। ডেটা মাইনিং কম্পিউটার বিজ্ঞানের ক্ষেত্র, যা বড় আকারের তথ্য থেকে আকর্ষণীয় প্যাটার্নগুলি বিনিময় করে। এটা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, পরিসংখ্যান এবং ডাটাবেস ব্যবস্থাপনা থেকে অনেক পদ্ধতি সম্মিলিত। ওল্যাপ (অনলাইন বিশ্লেষণাত্মক প্রক্রিয়াকরণ) নামের নামটি সুপারিশ করে মাল্টি-ডাইমেনশনাল ডেটাবেসগুলি জিজ্ঞাসা করার উপায়গুলির একটি সংকলন।
ডেটা মাইনিং তথ্য তথ্য আবিষ্কার (কেডিডি) হিসাবেও পরিচিত। উপরে উল্লিখিত হিসাবে, এটি কম্পিউটার বিজ্ঞান একটি ক্ষেত্র, যা কাঁচা তথ্য থেকে পূর্বে অজানা এবং আকর্ষণীয় তথ্য নিষ্কাশন সংক্রান্ত। ডেটা দ্রুতগতিতে বৃদ্ধির কারণে, বিশেষ করে ব্যবসায়ের মতো ক্ষেত্রগুলিতে, ডেটা মাইনিংটি এই বৃহৎ সম্পদের তথ্য ব্যবসায়ের বিকাশে রূপান্তরিত করার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ হাতিয়ার হয়ে উঠেছে, কারণ বিধিগুলির ম্যানুয়াল নিষ্কাশনগুলি গত কয়েক দশকে অনুপাতে অসম্ভব হয়ে পড়েছে। উদাহরণস্বরূপ, এটি বর্তমানে বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনের জন্য ব্যবহার করা হয়েছে যেমন সামাজিক নেটওয়ার্ক বিশ্লেষণ, জালিয়াতি সনাক্তকরণ এবং বিপণন। ডেটা মাইনিং সাধারণত নিম্নলিখিত চারটি কর্মের সাথে কাজ করে: ক্লাস্টারিং, শ্রেণীবিভাগ, রিগ্রেশন এবং অ্যাসোসিয়েশন। ক্লাস্টারিং অ গঠনমূলক তথ্য থেকে অনুরূপ গ্রুপ চিহ্নিত করা হয়। শ্রেণীবিভাগগুলি শেখার নিয়মগুলি যা নতুন ডেটাতে প্রয়োগ করা যেতে পারে এবং সাধারণত নিম্নোক্ত ধাপগুলির অন্তর্ভুক্ত হবে: ডেটা পূর্বাভাস, মডেলিং ডিজাইন, শেখার / বৈশিষ্ট্য নির্বাচন এবং মূল্যায়ন / বৈধতা। প্রতিক্রিয়া মডেল তথ্য ক্ষুদ্রতম ত্রুটি সঙ্গে ফাংশন খুঁজে পাওয়া হচ্ছে এবং অ্যাসোসিয়েশন ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক খুঁজছেন ডেটা মাইনিং সাধারণত প্রধান পণ্য যা Wal-Mart পরের বছর উচ্চ মুনাফা অর্জন করতে সাহায্য করতে পারে যেমন প্রশ্ন উত্তর দিতে ব্যবহৃত হয়।
--২ ->ওএলএপি একটি শ্রেণির সিস্টেম, যা বহু-মাত্রিক প্রশ্নের উত্তর দেয়। সাধারণত OLAP বিপণন, বাজেট, পূর্বাভাস এবং অনুরূপ অ্যাপ্লিকেশনের জন্য ব্যবহৃত হয়। এটা বলা ছাড়াও যায় যে OLAP এর জন্য ব্যবহৃত ডেটাবেস জটিল ও অ্যাড-হক ক্যোয়ারীর জন্য একটি দ্রুত কার্য সম্পাদনের সাথে কনফিগার করা হয়। সাধারণত একটি ম্যাট্রিক্সটি একটি OLAP এর আউটপুট প্রদর্শনের জন্য ব্যবহৃত হয়। সারি এবং কলামগুলি কোয়েরির মাত্রা দ্বারা গঠিত। তারা বেশিরভাগ টেবিলে একত্রিতকরণের পদ্ধতিগুলি প্রায়ই সারসংক্ষেপগুলি গ্রহণ করে। উদাহরণস্বরূপ, গত বছরের তুলনায় ওয়াল-মার্টের এই বছরের বিক্রয় সম্পর্কে জানতে পারি? পরের ত্রৈমাসিকে বিক্রয়ের পূর্বাভাস কী? শতাংশ পরিবর্তনের দ্বারা প্রবণতা সম্পর্কে কি বলা যেতে পারে?
যদিও এটি সুস্পষ্ট যে ডাটা ডেটা মাইনিং এবং ওল্যাপ অনুরূপ কারণ তারা তথ্য বজায় রাখার জন্য কাজ করে, প্রধান পার্থক্যটি কীভাবে তারা ডেটা পরিচালনা করে তা থেকে আসে।ওল্যাপ সরঞ্জামগুলি বহুমুখী তথ্য বিশ্লেষণ প্রদান করে এবং তারা তথ্যগুলির সংক্ষিপ্ত বিবরণ প্রদান করে কিন্তু বিপরীতভাবে, ডেটা মাইনিং ডাটা সেটের অনুপাত, নিদর্শন এবং প্রভাবগুলির ওপর আলোকপাত করে। এটি একটি OLAP চুক্তি যা একটি সংযোজন, যার মাধ্যমে "অপারেশন" মাধ্যমে ডেটা অপারেশনের জন্য উন্মুক্ত থাকে কিন্তু ডেটা মাইনিং "বিভাগ" এর সাথে সম্পর্কিত। অন্য উল্লেখযোগ্য পার্থক্য হল যে ডেটা মাইনিং টুলস মডেল ডেটা এবং রিটার্ন অ্যাকটিভ রুলস, ওএলএপি রিয়েল টাইমে ব্যবসার মাত্রা সহ তুলনা ও কনট্র্যাক্ট কৌশল পরিচালনা করবে।
