В чём разница между data mining и data extraction?

Разница между data mining и data extraction заключается в следующем:

1. Data mining — это процесс анализа больших объёмов данных с целью выявления неочевидных, но значимых закономерностей, связей, особенностей и шаблонов. 3 Для этого используются сложные алгоритмы и методы машинного обучения. 3

2. Data extraction — это процесс систематического сбора данных из различных источников, таких как базы данных, веб-сайты, API, журналы и различные файлы. 2 Это первый шаг в интеграции данных, который позволяет централизовать данные из разных источников в одном месте и сделать их доступными для анализа. 2

Таким образом, цель data mining — сделать данные более полезными для анализа, а data extraction — собрать данные в одно место для хранения или дальнейшей обработки. 1

Ещё несколько отличий:

• Data mining обычно работает со структурированными данными, а data extraction — в основном с неструктурированными или плохо структурированными источниками. 19
• Цель data mining — найти факты, которые ранее не были известны или игнорировались, тогда как data extraction имеет дело с существующей информацией. 1
• Data mining — более сложный процесс, который требует значительных вложений, в то время как data extraction при использовании подходящего инструмента может быть простым и экономичным. 14