Големи данни срещу извличане на данни – каква е реалната разлика? 

Имате ли желание да научите за големите данни срещу извличането на данни? Big данни и извличане на данни са два различни термина, обслужващи различни цели. И двамата използваха големи набори от данни, за да извлекат значими прозрения от объркани данни. Светът се захранва от големи данни, което принуждава организациите да търсят експерти по анализ на данни, способни да обработват големи обеми данни. Глобалният пазар за анализ на големи данни ще расте експоненциално, с приблизителна стойност над 655 милиарда долара 2029.

Питър Норвиг заявява: „Повече данни побеждават умните алгоритми, но по-добрите данни побеждават повече данни.“ В тази статия ще разгледаме големи данни срещу извличане на данни, техните видове и защо те са важни за бизнеса.

Какво е Big Data?

Отнася се за голям обем от данни, които могат да бъдат структурирани, полуструктурирани и неструктурирани, които нарастват експоненциално с времето. Поради големия му размер нито една от традиционните системи или инструменти за управление не може да го обработва ефективно.

Нюйоркската фондова борса генерира един терабайт данни дневно. Освен това Facebook генерира 5 петабайта данни.

Терминът големи данни може да се опише със следните характеристики.

• Размер

Обемът се отнася до размера на данните или количеството данни.

• разнообразие

Разнообразието се отнася до различните типове данни като видеоклипове, изображения, регистрационни файлове на уеб сървър и др.

• Скорост

Скоростта показва колко бързо данните нарастват по размер и данните се увеличават експоненциално с бързи темпове.

• истинност

Истинността означава несигурността на данните, както социалните медии означават дали данните са надеждни или не.

• Стойност

Отнася се до пазарната стойност на данните. Струва ли си да генерирате високи приходи? Да бъдеш способен да извличаш прозрения и стойност от големи данни е крайната цел на организациите.

Защо големите данни са важни?

Организациите използват големи данни, за да оптимизират операциите, да предоставят добро обслужване на клиентите, да създават персонализирани маркетингови кампании и да предприемат други важни действия, които могат да увеличат приходите и печалбите.

Нека да разгледаме някои често срещани приложения.

• Медицинските изследователи го използват, за да идентифицират признаци на заболяване и рискови фактори и да помогнат на лекарите да диагностицират заболявания при пациентите.
• Правителството го използва за предотвратяване на престъпления, измами, реагиране при извънредни ситуации и инициативи за интелигентен град.
• Транспортните и производствените компании оптимизират маршрутите за доставка и ефективно управляват веригите за доставки.

Какво е Data Mining?

Този процес включва анализиране на данни и обобщаването им в смислена информация. Компаниите използват тази информация, за да увеличат печалбите си и да намалят оперативните си разходи.

Необходимост от извличане на данни

Извличането на данни е от съществено значение за анализа на настроенията, управлението на кредитния риск, прогнозирането на отлив, оптимизирането на цените, медицинските диагнози, двигателите за препоръки и много повече. Това е ефективен инструмент във всяка индустрия, която включва търговия на дребно, дистрибуция на едро, телекомуникационен сектор, образование, производство, здравеопазване и социални медии.

Видове извличане на данни

Двата основни типа са както следва.

• Предсказуемо извличане на данни

Предсказуемото извличане на данни използва статистика и техники за прогнозиране на данни. Базира се на усъвършенстван анализ, който използва исторически данни, статистическо моделиране и машинно обучение, за да предвиди бъдещи резултати. Бизнесът използва прогнозен анализ, за ​​да намери модели в данните и да идентифицира възможности и рискове.

• Описателно извличане на данни

Описателното извличане на данни обобщава данните, за да намери модели и да извлече значителни прозрения от данните. Типична задача би била да се идентифицират продукти, които често се купуват заедно.

Техники за извличане на данни

Няколко техники са обсъдени по-долу.

• Асоциация

В асоциацията ние идентифицираме модели, при които събитията са свързани. Правилата за асоцииране се използват за установяване на корелации и съвместни събития между елементите.  Анализ на пазарната кошница е добре позната техника на правило за асоцииране в извличането на данни. Търговците на дребно го използват, за да подхранват продажбите, като разбират моделите на купуване на клиентите.

• Clustering

Клъстерният анализ означава намиране на група от обекти, които са подобни един на друг, но различни от обекта на други групи.

Разлики – Big Data срещу Data Mining

Бъдещето на големите данни срещу извличането на данни

За фирмите способността да се справят голямо количество от данни ще стане по-голямо предизвикателство през следващите години. Следователно бизнесът трябва да разглежда данните като стратегически актив и да ги използва правилно.

Бъдещето на извличането на данни изглежда удивително и се крие в „интелигентното откриване на данни“, идеята за автоматизиране на определянето на модели и тенденции в големи набори от данни.

Искате ли да научите наука за данни и AI? Разгледайте още блогове на обединявам.ai и подхранвайте уменията си.