نماذج ومنصات الذكاء الاصطناعي
البيانات الكبيرة مقابل تعدين البيانات – ما هي الفرق الحقيقي؟
هل أنت متحمس لتعلم المزيد عن البيانات الكبيرة مقابل تعدين البيانات؟ البيانات الكبيرة وتعدين البيانات هما مصطلحان منفصلان يخدمان أغراضًا مختلفة. كلاهما يستخدم مجموعات بيانات كبيرة لاستخراج معلومات ذات معنى من البيانات غير المنظمة. العالم مدفوع بالبيانات الكبيرة، مما يضطر المنظمات إلى البحث عن خبراء في تحليل البيانات قادرون على معالجة كميات كبيرة من البيانات. سوق تحليل البيانات الكبيرة سوف ينمو 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 المزيد من البيانات”. في هذا المقال، سنستكشف البيانات الكبيرة مقابل تعدين البيانات، وأنواعها، ولماذا هي هامة للأعمال.
ما هي البيانات الكبيرة؟
تُشير إلى كمية كبيرة من البيانات التي يمكن أن تكون منظمة أو شبه منظمة أو غير منظمة، والتي تزداد بشكل كبير مع مرور الوقت. بسبب حجمها الكبير، لا يمكن لأي نظام إدارة تقليدي أو أداة معالجة بشكل فعال.
بورصة نيويورك للأوراق المالية تنتج تيرابايت واحد من البيانات يوميًا. بالإضافة إلى ذلك، تنتج فيسبوك 5 بيتابايت من البيانات.
يمكن وصف مصطلح البيانات الكبيرة بالخصائص التالية.
-
الحجم
الحجم يشير إلى حجم البيانات أو كمية البيانات.
-
التنوع
التنوع يشير إلى أنواع مختلفة من البيانات مثل الفيديوهات والصور وسجلات خادم الويب وغيرها.
-
السرعة
السرعة تُظهر مدى سرعة نمو البيانات في الحجم ومدى زيادة البيانات بشكل كبير وبسرعة.
-
الدقة
الدقة تعني عدم اليقين في البيانات، مثل وسائل التواصل الاجتماعي، إذا كانت البيانات موثوقة أو لا.
-
القيمة
القيمة تشير إلى القيمة السوقية للبيانات. هل هي قادرة على توليد إيرادات عالية؟ القدرة على استخراج Informationen والقيمة من البيانات الكبيرة هي الهدف النهائي للمنظمات.
لماذا البيانات الكبيرة مهمة؟
تستخدم المنظمات البيانات الكبيرة لتحسين العمليات وتقديم خدمة عملاء جيدة وإنشاء حملات تسويقية مخصصة واتخاذ إجراءات أخرى ضرورية يمكن أن تزيد الإيرادات والأرباح.
لننظر إلى بعض التطبيقات الشائعة.
- يستخدم الباحثون الطبيون البيانات الكبيرة لتحديد علامات الأمراض وعوامل الخطر ومساعدة الأطباء على تشخيص الأمراض لدى المرضى.
- تستخدم الحكومات البيانات الكبيرة لمنع الجرائم والاحتيال والاستجابة للطوارئ ومبادرات المدينة الذكية.
- تستخدم شركات النقل والتصنيع البيانات الكبيرة لتحسين مسارات التوصيل وإدارة سلاسل التوريد بشكل فعال.
ما هو تعدين البيانات؟
يتضمن تعدين البيانات عملية تحليل البيانات وتلخيصها في معلومات ذات معنى. تستخدم الشركات هذه المعلومات لزيادة أرباحها وتقليل نفقاتها التشغيلية.
الحاجة إلى تعدين البيانات
تعدين البيانات ضروري للتحليلات العاطفية وإدارة مخاطر الائتمان وتحديد هجر الزبون وضبط الأسعار والمحركات التوصيفية وغيرها الكثير. إنه أداة فعالة في أي صناعة، بما في ذلك التجزئة والتوزيع بالجملة وقطاع الاتصالات والتعليم والتصنيع والرعاية الصحية ووسائل التواصل الاجتماعي.
أنواع تعدين البيانات
النوعان الرئيسيان هما كما يلي.
-
تعدين البيانات التنبؤي
تعدين البيانات التنبؤي يستخدم الإحصاءات وتقنيات التنبؤ. يعتمد على التحليلات المتقدمة التي تستخدم البيانات التاريخية والنمذجة الإحصائية والتعلم الآلي للتنبؤ بنتائج مستقبلية. تستخدم الشركات التحليلات التنبؤية لتحديد الأنماط في البيانات وتحديد الفرص والمخاطر.
-
تعدين البيانات الوصفي
تعدين البيانات الوصفي يلخص البيانات لتحديد الأنماط واستخراج Informationen هامة من البيانات. مهمة نمطية هي تحديد المنتجات التي يتم شراؤها بشكل متكرر معًا.
تقنيات تعدين البيانات
من بين التقنيات التي تمت مناقشتها:
-
الارتباط
في الارتباط، نحدد الأنماط حيث تكون الأحداث مترابطة. يتم استخدام قواعد الارتباط لتحديد الارتباطات والتزامن بين العناصر. تحليل سلة التسوق هو تقنية معروفة من تقنيات قواعد الارتباط في تعدين البيانات. يستخدمه تجار التجزئة لتعزيز المبيعات من خلال فهم أنماط شراء العملاء.
-
التجميع
تحليل التجميع يعني تحديد مجموعة من الكائنات التي تشبه بعضها البعض ولكنها تختلف عن كائنات المجموعة الأخرى.
الفرق بين البيانات الكبيرة وتعدين البيانات
| المصطلحات | تعدين البيانات | البيانات الكبيرة |
|---|---|---|
| الغرض | الغرض هو تحديد الأنماط والتناقضات والارتباطات في مخازن البيانات الكبيرة. | لتحديد Informationen ذات معنى من البيانات المعقدة الكبيرة. |
| المنظور | إنه صورة صغيرة من البيانات أو صورة مقربة من البيانات. | إنه يُظهر صورة كبيرة من البيانات. |
| أنواع البيانات | البيانات المنظمة والrelationale والdimensionale | 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 | إنه جزء من المصطلح العام “اكتشاف المعرفة من البيانات”. | إنه 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
对于 الشركات، سوف يصبح التعامل مع البيانات الكبيرة أكثر تحديًا في السنوات القادمة. لذلك، يجب على الشركات أن تعتبر البيانات أصلًا استراتيجيًا وتستخدمها بشكل صحيح.
مستقبل تعدين البيانات يبدو مذهلاً ويتعلق بـ “اكتشاف البيانات الذكية”، وهو مفهوم تتمثل في توفير تلقائي لتحديد الأنماط والاتجاهات في مجموعات البيانات الكبيرة.
هل تريد تعلم علوم البيانات والذكاء الاصطناعي؟ استكشف المزيد من المدونات على unite.ai وطور مهاراتك.
