Kunsmatige Intelligensie
Groot data vs data-ontginning – wat is die werklike verskil?
Is jy gretig om te leer oor groot data vs data-ontginning? Big data en data-ontginning is twee verskillende terme wat verskillende doeleindes dien. Hulle het albei groot datastelle gebruik om betekenisvolle insigte uit morsige data te onttrek. Die wêreld word aangedryf deur groot data, wat organisasies dwing om kundiges in data-analise te soek wat in staat is om groot volumes data te verwerk. Die globale mark vir groot data-analise sal eksponensieel groei, met 'n geskatte waarde van meer as 655 miljard dollar deur 2029.
Peter Norvig sê: "Meer data klop slim algoritmes, maar beter data klop meer data." In hierdie artikel sal ons groot data versus data-ontginning, die tipes daarvan, en hoekom dit belangrik is vir besighede, ondersoek.
Wat is Big Data?
Dit verwys na 'n groot volume data wat gestruktureer, semi-gestruktureerd en ongestruktureerd kan wees, wat eksponensieel met tyd groei. As gevolg van sy groot grootte, kan geen van die tradisionele bestuurstelsels of gereedskap dit doeltreffend verwerk nie.
Die New Yorkse aandelebeurs genereer daagliks een teragreep data. Boonop genereer Facebook 5 petagrepe data.
Die term groot data kan beskryf word deur die volgende kenmerke.
Deel
Volume verwys na die grootte van die data of die hoeveelheid data.
Variety
Verskeidenheid verwys na die verskillende tipes data soos video's, beelde, webbedienerlogboeke, ens.
Velocity
Snelheid wys hoe vinnig data in grootte groei en data eksponensieel teen 'n vinnige tempo toeneem.
Waarheid
Waarheid beteken die onsekerheid van data, soos sosiale media beteken of die data betroubaar is of nie.
waarde
Dit verwys na die markwaarde van die data. Is dit die moeite werd om hoë inkomste te genereer? Om in staat te wees om insigte en waarde uit groot data te trek, is die uiteindelike doel van organisasies.
Hoekom is groot data belangrik?
Organisasies gebruik groot data om bedrywighede te stroomlyn, goeie kliëntediens te lewer, gepersonaliseerde bemarkingsveldtogte te skep en ander noodsaaklike aksies te neem wat inkomste en wins kan verhoog.
Kom ons kyk na 'n paar algemene toepassings.
- Mediese navorsers gebruik dit om siektetekens en risikofaktore te identifiseer en dokters te help om siektes by pasiënte te diagnoseer.
- Die regering gebruik dit om misdade, bedrog, noodreaksie en slimstad-inisiatiewe te voorkom.
- Vervoer- en vervaardigingsmaatskappye optimaliseer afleweringsroetes en bestuur voorsieningskettings effektief.
Wat is data-ontginning?
Hierdie proses behels die ontleding van data en die opsomming daarvan in sinvolle inligting. Maatskappye gebruik hierdie inligting om hul winste te verhoog en hul bedryfsuitgawes te verminder.
Behoefte aan data-ontginning
Data-ontginning is noodsaaklik vir sentiment-analise, kredietrisikobestuur, voorspelling van afloop, prysoptimalisering, mediese diagnoses, aanbevelingenjins, en nog baie meer. Dit is 'n doeltreffende hulpmiddel in enige bedryf, wat kleinhandel, groothandelverspreiding, die telekommunikasiesektor, onderwys, vervaardiging, gesondheidsorg en sosiale media insluit.
Tipes data-ontginning
Die twee hooftipes is soos volg.
Voorspellende data-ontginning
Voorspellende data-ontginning gebruik statistieke en datavoorspellingstegnieke. Dit is gebaseer op gevorderde analise wat historiese data, statistiese modellering en masjienleer gebruik om toekomstige uitkomste te voorspel. Besighede gebruik voorspellende analise om patrone in data te vind en geleenthede en risiko's te identifiseer.
Beskrywende data-ontginning
Beskrywende data-ontginning som die data op om patrone te vind en beduidende insigte uit data te onttrek. 'n Tipiese taak sal wees om produkte te identifiseer wat gereeld saam gekoop word.
Tegnieke vir data-ontginning
'n Paar tegnieke word hieronder bespreek.
Vereniging
In die vereniging identifiseer ons patrone waar gebeure verbind word. Assosiasiereëls word gebruik om korrelasies en samekomste tussen items uit te vind. Markmandjie-analise is 'n bekende tegniek van assosiasiereël in data-ontginning. Kleinhandelaars gebruik dit om verkope te bevorder deur klante se aankooppatrone te verstaan.
groepering
Groepering-analise beteken om die groep voorwerpe uit te vind wat soortgelyk aan mekaar is, maar verskil van die voorwerp van ander groepe.
Verskille – Big Data vs Data Mining
| terme | Data Mining | Big Data |
|---|---|---|
| Doel | Die doel is om patrone, anomalieë en korrelasies in groot databanke te vind. | Om betekenisvolle insigte uit groot komplekse data te ontdek. |
| Besigtig | Dit is 'n klein prentjie van data of 'n nabyaansig van data. | Dit toon 'n groot prentjie van data. |
| Datatipes | Gestruktureerde, relasionele en dimensionele databasis | Gestruktureerd, semi-gestruktureerd en ongestruktureerd |
| Grootte van data | Dit gebruik klein datastelle maar gebruik ook groot datastelle vir ontleding. | Dit gebruik 'n groot volume data. |
| Omvang | Dit is deel van die breë term “kennis-ontdekking uit data”. | Dit is 'n wydverspreide veld wat 'n wye reeks dissiplines, benaderings en gereedskap gebruik. |
| Analise tegniek | Gebruik statistiese analise vir voorspelling en identifisering van besigheidsfaktore op klein skaal. | Gebruik data-analise vir voorspelling en identifisering van besigheidsfaktore op groot skaal. |
Toekoms van Big Data vs Data Mining
Vir maatskappye, die vermoë om te hanteer groot data sal in die komende jare meer uitdagend word. Ondernemings moet dus data as 'n strategiese bate beskou en dit behoorlik benut.
Die toekoms van data-ontginning lyk verstommend en lê in "slim data-ontdekking," die idee om die bepaling van patrone en neigings in groot datastelle te outomatiseer.
Wil jy datawetenskap en KI leer? Kyk na meer blogs op verenig.ai en koester jou vaardighede.
