Vergleich von Data-Mining und OLAP
OLAP und Data-Mining sind Werkzeuge zur Informationsanalyse, die beide auf grossen Datenbanken laufen müssen, um einen Nutzen zu erzielen. Zwischen beiden Werkzeugen bestehen aber wesentliche Unterschiede, die in der folgenden Tabelle aufgelistet sind:
| OLAP | Data-Mining |
|---|---|
| Top-down, abfragegesteuert (query-driven) | Bottom-up, entdeckungsgesteuert (discovery-driven) |
| Wiederholtes Testen von Theorien, die vom Benutzer aufgestellt wurden | Benötigt keine Annahmen |
| Erfordert viel Interaktion zwischen Benutzer und Datenbank | Keine intensive Interaktion zwischen Benutzer und Datenbank erforderlich |
| Benutzer muss eine klare Vorstellung von den Informationen, nach denen er sucht, haben | Läuft praktisch automatisch ab |
| Benutzer ist in ständiger Interaktion mit dem System | Benutzerinteraktion beschränkt sich auf die Auswahl des Data-Mining-Algorithmus und der geeigneten Parameter |
| Beantwortet Fragen wie "Ist das richtig?" | Beantwortet Fragen wie " Wieso passiert das? Und was könnte passieren, wenn…?" |