Umělá inteligence
Big Data vs Data Mining – Jaký je skutečný rozdíl?
Chcete se naučit o big data vs data mining? Big data a data mining jsou dva rozdílné termíny, které slouží k různým účelům. Oba používají velké datové sady k extrahování smysluplných informací z neuspořádaných dat. Svět je poháněn big data, což nutí organizace hledat odborníky v oblasti datové analýzy, kteří jsou schopni zpracovávat velké objemy dat. Globální trh big data analytics poroste exponenciálně, s odhadovanou hodnotou přes 655 miliard dolarů do roku 2029.
Peter Norvig říká: “Více dat překonává chytré algoritmy, ale lepší data překonávají více dat.” V tomto článku prozkoumáme big data vs data mining, jeho typy a proč jsou důležité pro podniky.
Co je Big Data?
Odkazuje se na velké množství dat, které mohou být strukturovaná, polostrukturovaná a nestrukturovaná, která rostou exponenciálně s časem. Kvůli své velké velikosti nemůže žádné tradiční manažerské systémy nebo nástroje zpracovat efektivně.
Newyorská burza generuje jeden terabyte dat denně. Kromě toho Facebook generuje 5 petabytů dat.
Termín big data lze popsat následujícími charakteristikami.
-
Objem
Objem se týká velikosti dat nebo množství dat.
-
Různorodost
Různorodost se týká různých typů dat, jako jsou videa, obrázky, webové serverové logy atd.
-
Rychlost
Rychlost ukazuje, jak rychle data rostou ve velikosti a data exponenciálně rostou rychlou rychlostí.
-
Pravdivost
Pravdivost znamená nejistotu dat, jako je sociální médium, zda jsou data důvěryhodná nebo ne.
-
Hodnota
Týká se tržní hodnoty dat. Je-li hodnota generování vysokých příjmů? Být schopen získat informace a hodnotu z big data je konečným cílem organizací.
Proč je Big Data důležité?
Organizace používají big data ke streamlinování operací, poskytování dobré zákaznické služby, vytváření personalizovaných marketingových kampaní a dalších důležitých akcí, které mohou zvýšit příjmy a zisky.
Podívejme se na některé běžné aplikace.
- Medicínský výzkum používá big data k identifikaci příznaků onemocnění a rizikových faktorů a pomáhá lékařům diagnostikovat nemoci u pacientů.
- Vláda používá big data k prevenci zločinů, podvodů, reakci na nouzové situace a inteligentních městských iniciativ.
- Dopravní a výrobní společnosti optimalizují trasy dodávek a efektivně spravují dodavatelské řetězce.
Co je Data Mining?
Tento proces zahrnuje analýzu dat a jejich souhrn do smysluplných informací. Společnosti používají tyto informace ke zvýšení zisků a snížení provozních nákladů.
Potřebujete Data Mining
Data mining je nezbytné pro sentimentální analýzu, řízení úvěrového rizika, předpověď odchodu zákazníků, optimalizaci ceny, lékařské diagnózy, doporučující motory a mnoho dalšího. Je to efektivní nástroj ve všech odvětvích, včetně maloobchodu, velkoobchodu, telekomunikací, vzdělávání, výroby, zdravotnictví a sociálních médií.
Typy Data Mining
Existují dva hlavní typy.
-
Předpovědní Data Mining
Předpovědní Data Mining používá statistiku a datové předpovědní techniky. Je založen na pokročilé analýze, která využívá historických dat, statistického modelování a strojového učení k předpovědi budoucích výsledků. Podniky používají předpovědní analýzu k nalezení vzorců v datech a identifikaci příležitostí a rizik.
-
Popisný Data Mining
Popisný Data Mining souhrnuje data k nalezení vzorců a extrahování významných informací z dat. Typickým úkolem by bylo identifikovat produkty, které jsou často kupovány společně.
Techniky Data Mining
Několik technik je diskutováno níže.
-
Asociace
V asociaci identifikujeme vzorce, kde jsou události spojeny. Asociativní pravidla se používají k určení korelací a ko-occurrence mezi položkami. Market basket analysis je známou technikou asociativního pravidla v data mining. Maloobchodníci ji používají k podpoře prodeje tím, že rozumí zákaznickým nákupním vzorcům.
-
Klastry
Klastrální analýza znamená nalezení skupiny objektů, které jsou podobné sobě, ale odlišné od objektů jiných skupin.
Rozdíly – Big Data vs Data Mining
| Termíny | Data Mining | Big Data |
|---|---|---|
| Účel | Účelem je najít vzorce, anomálie a korelace ve velkých úložištích dat. | Objekt je objevit smysluplné informace z velkých komplexních dat. |
| Pohled | Je to malý obrázek dat nebo blízký pohled na data. | Ukazuje velký obrázek dat. |
| Typy dat | Strukturovaná, relační a dimenzionální databáze | Strukturovaná, polostrukturovaná a nestrukturovaná |
| Velikost dat | Používá malé datové sady, ale také využívá velké datové sady pro analýzu. | Používá velké množství dat. |
| Rozsah | Je součástí širokého termínu “objevování znalostí z dat”. | Je širokým oborem, který využívá širokou škálu disciplín, přístupů a nástrojů. |
| Technika analýzy | Používá statistickou analýzu pro předpověď a identifikaci obchodních faktorů na malé škále. | Používá analýzu dat pro předpověď a identifikaci obchodních faktorů na velké škále. |
Budoucnost Big Data vs Data Mining
Pro společnosti se bude schopnost zpracovat big data stávat stále složitější v nadcházejících letech. Proto musí podniky považovat data za strategickou aktivum a využívat je řádně.
Budoucnost data mining vypadá úžasně a spočívá v “chytrém objevu dat”, konceptu automatizace určení vzorců a trendů ve velkých datech.
Chcete se naučit datové vědy a umělé inteligence? Prohlédněte si více blogů na unite.ai a rozvíjejte své dovednosti.
