Velká data proti Dolování dat – V čem je skutečný rozdíl?

Chcete se dozvědět o velkých datech vs dolování dat? Velká data a dolování dat jsou dva rozdílné pojmy, které slouží k různým účelům. Obě používají velké datové sady k extrahování významných informací z neuspořádaných dat. Svět je poháněn velkými daty, což nutí organizace hledat odborníky v oblasti datové analýzy, kteří jsou schopni zpracovat velké objemy dat. Globální trh pro analýzu velkých dat poroste exponenciálně, s odhadovanou hodnotou přes 655 miliard dolarů do roku 2029.

Peter Norvig říká: “Více dat poráží chytré algoritmy, ale lepší data poráží více dat.” V tomto článku prozkoumáme velká data vs dolování dat, jejich typy a proč jsou důležité pro podniky.

Co jsou Velká data?

Odkazují se na velkou objem dat, která mohou být strukturovaná, polostrukturovaná a neuspořádaná, která rostou exponenciálně s časem. Kvůli jejich velké velikosti nelze žádným tradičním systémem nebo nástrojem efektivně zpracovat.

Burza cenných papírů v New Yorku generuje jeden terabyte dat denně. Kromě toho Facebook (META ) generuje 5 petabytů dat.

Pojem velká 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.

• Důvěryhodnost

Důvěryhodnost znamená nejistotu dat, jako je sociální médium, zda jsou data důvěryhodná nebo ne.

• Hodnota

Odkazuje se na tržní hodnotu dat. Jsou-li schopna generovat vysoké příjmy? Schopnost získat informace a hodnotu z velkých dat je konečným cílem organizací.

Proč jsou Velká data důležitá?

Organizace používají velká data k optimalizaci 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.

• Výzkumní pracovníci v medicíně je používají k identifikaci příznaků onemocnění a rizikových faktorů a pomáhají lékařům diagnostikovat onemocnění u pacientů.
• Vláda je používá k prevenci zločinů, podvodů, reakci na nouzové situace a iniciativám inteligentních měst.
• Společnosti v oblasti dopravy a výroby optimalizují trasy dopravy a efektivně spravují dodavatelské řetězce.

Co je Dolování dat?

Tento proces zahrnuje analýzu dat a jejich souhrn do významných informací. Společnosti používají tyto informace ke zvýšení svých zisků a snížení provozních nákladů.

Potřebujeme Dolování dat

Dolování dat je nezbytné pro sentimentální analýzu, řízení úvěrového rizika, předpověď odchodu zákazníků, optimalizaci cen, lékařské diagnózy, doporučení a mnoho dalšího. Je to efektivní nástroj ve všech odvětvích, včetně maloobchodu, velkoobchodu, telekomunikací, vzdělávání, výroby, zdravotnictví a sociálních médií.

Typy Dolování dat

Existují dva hlavní typy.

• Předpovědní Dolování dat

Předpovědní dolování dat používá statistiku a techniky předpovědi dat. Je založeno na pokročilé analýze, která využívá historických dat, statistického modelování a strojového učení k předpovědi budoucích výsledků. Společnosti používají předpovědní analytiku k nalezení vzorců v datech a identifikaci příležitostí a rizik.

• Popisné Dolování dat

Popisné dolování dat souhrnuje data k nalezení vzorců a extrahování významných informací z dat. Typickým úkolem by bylo identifikovat produkty, které jsou často nakupovány společně.

Techniky Dolování dat

Níže jsou diskutovány některé techniky.

• Asociace

Asociace identifikuje vzorce, kde jsou události spojeny. Asociační pravidla se používají k určení korelací a koexistencí mezi položkami. Analýza nákupního košíku je známou technikou asociačních pravidel v dolování dat. Maloobchodníci ji používají k podpoře prodeje tím, že pochopí vzorce nákupu zákazníků.

• Klastry

Klastrální analýza znamená nalezení skupiny objektů, které jsou podobné sobě, ale odlišné od objektů jiných skupin.

Rozdíly – Velká data vs Dolování dat

Budoucnost Velkých dat vs Dolování dat

Pro společnosti se bude schopnost zpracovat velká data stávat stále složitější v nadcházejících letech. Proto musí podniky považovat data za strategickou aktivum a využívat je správně.

Budoucnost dolování dat vypadá úžasně a spočívá v “chytrém objevování dat”, pojmu, který automatizuje určení vzorců a trendů ve velkých datech.

Chcete se dozvědět o datové vědě a umělé inteligenci? Prohlédněte si další blogy na unite.ai a rozvíjejte své dovednosti.