الذكاء الاصطناعي
البيانات الكبيرة مقابل تعدين البيانات – ما الفرق الحقيقي؟
هل تتطلع إلى التعلم عن البيانات الكبيرة مقابل تعدين البيانات؟ البيانات الكبيرة وتعدين البيانات هما مصطلحان منفصلان يخدمان أغراضًا مختلفة. كلاهما يستخدم مجموعات بيانات كبيرة لاستخراج معلومات مفيدة من البيانات غير المنظمة. يتم تشغيل العالم بواسطة البيانات الكبيرة، مما يضطر المنظمات إلى البحث عن خبراء في تحليل البيانات قادرون على معالجة كميات كبيرة من البيانات. سوف ينمو سوق البيانات الكبيرة العالمي بشكل كبير، مع قيمة تقدر بأكثر من 655 مليار دولار بحلول عام 2029.
يقول بيتر نورفيج: “المزيد من البيانات يغلب الخوارزميات المبتكرة، ولكن البيانات الأفضل تغلب على المزيد من البيانات.” في هذه المقالة، سنستكشف البيانات الكبيرة مقابل تعدين البيانات، وأنواعها، ولماذا هي مهمة للشركات.
ما هي البيانات الكبيرة؟
تُشير إلى كمية كبيرة من البيانات التي يمكن أن تكون منظمة أو شبه منظمة أو غير منظمة، وتتوسع بشكل كبير مع مرور الوقت. بسبب حجمها الكبير، لا يمكن لأي نظام إدارة تقليدي أو أداة معالجتها بكفاءة.
توليد سوق نيويورك للأوراق المالية تيرابايت واحد من البيانات يوميًا. بالإضافة إلى ذلك، يوليد فيسبوك 5 بيتابايت من البيانات.
يمكن وصف مصطلح البيانات الكبيرة بالخصائص التالية.
-
الحجم
الحجم يُشير إلى حجم البيانات أو كمية البيانات.
-
التنوع
التنوع يُشير إلى أنواع مختلفة من البيانات مثل الفيديوهات والصور وسجلات خادم الويب وغيرها.
-
السرعة
السرعة تُظهر مدى سرعة نمو البيانات في الحجم وزيادة البيانات بشكل كبير وبسرعة.
-
الصدق
الصدق يعني عدم اليقين في البيانات، مثل وسائل الإعلام الاجتماعية، إذا كانت البيانات موثوقة أو لا.
-
القيمة
القيمة تُشير إلى القيمة السوقية للبيانات. هل هي قادرة على توليد إيرادات عالية؟ القدرة على استخلاص Informationen والقيمة من البيانات الكبيرة هي الهدف النهائي للمنظمات.
لماذا البيانات الكبيرة مهمة؟
تستخدم المنظمات البيانات الكبيرة لتحسين العمليات وتقديم خدمة العملاء الجيدة وإنشاء حملات تسويقية مخصصة واتخاذ إجراءات أساسية أخرى يمكن أن تعزز الإيرادات والأرباح.
لننظر إلى بعض التطبيقات الشائعة.
- يستخدم الباحثون الطبيون البيانات الكبيرة لتحديد علامات الأمراض وعوامل الخطر ومساعدة الأطباء على تشخيص الأمراض في المرضى.
- تستخدم الحكومة البيانات الكبيرة لمنع الجرائم والاحتيال والاستجابة للطوارئ ومبادرات المدينة الذكية.
- تستخدم شركات النقل والتصنيع البيانات الكبيرة لتحسين مسارات التسليم وإدارة سلاسل التوريد بشكل فعال.
ما هو تعدين البيانات؟
يتضمن هذا العملية تحليل البيانات و تلخيصها في معلومات مفيدة. تستخدم الشركات هذه المعلومات لزيادة أرباحها وتقليل نفقاتها التشغيلية.
الحاجة إلى تعدين البيانات
تعدين البيانات ضروري لتحليل المشاعر وإدارة مخاطر الائتمان وتوقعات الانحراف وتحسين الأسعار والتشخيصات الطبية ومحركات التوصية وغيرها الكثير. إنه أداة فعالة في أي صناعة، بما في ذلك التجزئة والتوزيع بالجملة وقطاع الاتصالات والتعليم والتصنيع والرعاية الصحية ووسائل الإعلام الاجتماعية.
أنواع تعدين البيانات
النوعان الرئيسيان هما كما يلي.
-
تعدين البيانات التنبؤي
يستخدم تعدين البيانات التنبؤي الإحصاء وتقنيات التنبؤ. يعتمد على التحليل المتقدم الذي يستخدم البيانات التاريخية والنمذجة الإحصائية والتعلم الآلي للتنبؤ بالنتائج المستقبلية. تستخدم الشركات التحليلات التنبؤية لتحديد الأنماط في البيانات وتحديد الفرص والمخاطر.
-
تعدين البيانات الوصفي
يُلخص تعدين البيانات الوصفي البيانات لتحديد الأنماط واستخراج Informationen هامة من البيانات. مهمة نمطية ستكون تحديد المنتجات التي يتم شراؤها بشكل متكرر معًا.
تقنيات تعدين البيانات
ناقشنا بعض التقنيات أدناه.
-
الارتباط
في الارتباط، نحدد الأنماط حيث تكون الأحداث متصلة. يتم استخدام قواعد الارتباط لتحديد الارتباطات والتزامن بين العناصر. تحليل سلة التسوق هو تقنية مشهورة من قواعد الارتباط في تعدين البيانات. يستخدمه تجار التجزئة لتعزيز المبيعات من خلال فهم أنماط شراء العملاء.
-
التجميع
التجميع التحليلي يعني تحديد مجموعة من الكائنات التي تشبه بعضها البعض ولكنها مختلفة عن كائنات المجموعات الأخرى.
الفرق – البيانات الكبيرة مقابل تعدين البيانات
| المصطلحات | تعدين البيانات | البيانات الكبيرة |
|---|---|---|
| الغرض | الغرض هو العثور على الأنماط والتناقضات والارتباطات في مخازن كبيرة من البيانات. | لإيجاد Informationen مفيدة من بيانات معقدة كبيرة. |
| المنظور | إنه صورة صغيرة من البيانات أو صورة مقربة من البيانات. | يُظهر صورة كبيرة من البيانات. |
| أنواع البيانات | البيانات المنظمة والrelation والبيانات الأبعادية | البيانات المنظمة والشبه منظمة والغير منظمة |
| حجم البيانات | يستخدم مجموعات بيانات صغيرة ولكن أيضًا يستخدم مجموعات بيانات كبيرة للتحليل. | يستخدم حجمًا كبيرًا من البيانات. |
| النطاق | هو جزء من المصطلح العام “اكتشاف المعرفة من البيانات”. | هو مجال واسع يستخدم مجموعة واسعة من التخصصات والمناهج والأدوات. |
| تقنية التحليل | يستخدم التحليل الإحصائي للتنبؤ وتحديد العوامل التجارية على نطاق صغير. | يستخدم تحليل البيانات للتنبؤ وتحديد العوامل التجارية على نطاق كبير. |
مستقبل البيانات الكبيرة مقابل تعدين البيانات
للسirket، سوف يصبح التعامل مع البيانات الكبيرة أكثر تحديًا في السنوات القادمة. لذلك، يجب على الشركات أن تعتبر البيانات موردًا استراتيجيًا وتستخدمها بشكل صحيح.
مستقبل تعدين البيانات يبدو رائعًا ويتعلق بـ “اكتشاف البيانات الذكية”، وهو مفهوم تتمثل في توفير تلقائي لتحديد الأنماط والاتجاهات في مجموعات بيانات كبيرة.
هل تريد التعلم عن علوم البيانات والذكاء الاصطناعي؟ تحقق من المزيد من المدونات على unite.ai وطور مهاراتك.
