Umělá inteligence
Velká data vs těžba dat – jaký je skutečný rozdíl?
Toužíte se dozvědět o big data vs data mining? Big údaje a data mining jsou dva odlišné pojmy sloužící různým účelům. Oba použili velké datové sady k získání smysluplných poznatků z chaotických dat. Svět je poháněn velkými daty, což nutí organizace hledat odborníky na analýzu dat, kteří jsou schopni zpracovávat velké objemy dat. Globální trh pro analýzu velkých dat poroste exponenciálně, s odhadovaná hodnota přes 655 miliard dolarů by 2029.
Peter Norvig říká: "Více dat porazí chytré algoritmy, ale lepší data porazí více dat." V tomto článku prozkoumáme velká data vs dolování dat, jejich typy a proč jsou pro podniky důležité.
Co je Big Data?
Odkazuje na velký objem dat, která mohou být strukturovaná, polostrukturovaná a nestrukturovaná, která s časem roste exponenciálně. Vzhledem k jeho velké velikosti jej žádný z tradičních systémů nebo nástrojů pro správu nedokáže efektivně zpracovat.
Newyorská burza generuje jeden terabajt dat denně. Facebook navíc generuje 5 petabajtů dat.
Pojem velká data lze popsat následujícími charakteristikami.
Hlasitost
Objem označuje velikost dat nebo množství dat.
Různorodost
Rozmanitost se týká různých typů dat, jako jsou videa, obrázky, protokoly webového serveru atd.
Rychlost
Rychlost ukazuje, jak rychle roste velikost dat a data exponenciálně narůstají rychlým tempem.
Pravdivost
Pravdivost znamená nejistotu dat, podobně jako sociální média znamenají, zda jsou data důvěryhodná nebo ne.
Hodnota
Vztahuje se k tržní hodnotě dat. Vyplatí se generovat vysoké příjmy? Schopnost čerpat poznatky a hodnoty z velkých dat je konečným cílem organizací.
Proč jsou velká data důležitá?
Organizace využívají velká data k zefektivnění operací, poskytování dobrých služeb zákazníkům, vytváření personalizovaných marketingových kampaní a provádění dalších zásadních akcí, které mohou zvýšit příjmy a zisky.
Podívejme se na některé běžné aplikace.
- Lékařští výzkumníci jej používají k identifikaci příznaků onemocnění a rizikových faktorů a pomáhají lékařům diagnostikovat onemocnění u pacientů.
- Vláda jej používá k prevenci zločinů, podvodů, nouzové reakce a iniciativ inteligentních měst.
- Dopravní a výrobní společnosti optimalizují trasy dodávek a efektivně řídí dodavatelské řetězce.
Co je dolování dat?
Tento proces zahrnuje analýzu dat a jejich shrnutí do smysluplných informací. Společnosti tyto informace využívají ke zvýšení svých zisků a snížení provozních nákladů.
Need for Data Mining
Data mining je nezbytný pro analýzu sentimentu, řízení úvěrového rizika, predikci odchodu, optimalizaci cen, lékařské diagnózy, nástroje doporučení a mnoho dalšího. Je to účinný nástroj v jakémkoli odvětví, které zahrnuje maloobchod, velkoobchodní distribuci, telekomunikační sektor, vzdělávání, výrobu, zdravotnictví a sociální média.
Typy dolování dat
Dva hlavní typy jsou následující.
Prediktivní dolování dat
Prediktivní dolování dat využívá statistiky a techniky prognózování dat. Je založen na pokročilé analýze, která využívá historická data, statistické modelování a strojové učení k předpovídání budoucích výsledků. Firmy využívají prediktivní analytiku k nalezení vzorců v datech a identifikaci příležitostí a rizik.
Popisné dolování dat
Popisné dolování dat shrnuje data, aby nalezlo vzory a extrahovalo z dat významné poznatky. Typickým úkolem by bylo identifikovat produkty, které se často nakupují společně.
Techniky dolování dat
Několik technik je diskutováno níže.
Sdružení
V asociaci identifikujeme vzorce, kde jsou události propojeny. Asociační pravidla se používají ke zjištění korelací a společných výskytů mezi položkami. Analýza tržního koše je dobře známá technika asociačního pravidla v data miningu. Maloobchodníci jej používají k podpoře prodeje tím, že rozumí nákupním vzorcům zákazníků.
Clustering
Shluková analýza znamená zjistit skupinu objektů, které jsou si navzájem podobné, ale liší se od objektů jiných skupin.
Rozdíly – Big Data vs Data Mining
| Podmínky | Data Mining | Big dat |
|---|---|---|
| Účel | Účelem je najít vzory, anomálie a korelace ve velkých zásobách dat. | Objevit smysluplné poznatky z rozsáhlých komplexních dat. |
| Pohled | Je to malý obrázek dat nebo detailní pohled na data. | Ukazuje velký obraz dat. |
| Typy dat | Strukturovaná, relační a dimenzionální databáze | Strukturované, polostrukturované a nestrukturované |
| Velikost dat | Využívá malé datové sady, ale také velké datové sady pro analýzu. | Využívá velký objem dat. |
| Rozsah | Je součástí širokého pojmu „objevování znalostí z dat“. | Jde o široce rozšířenou oblast, která využívá širokou škálu disciplín, přístupů a nástrojů. |
| Technika analýzy | Používá statistickou analýzu pro predikci a identifikaci obchodních faktorů v malém měřítku. | Využívá analýzu dat pro predikci a identifikaci obchodních faktorů ve velkém měřítku. |
Budoucnost velkých dat vs těžba dat
Pro firmy schopnost zvládnout velké údajů bude v následujících letech náročnější. Podniky tedy musí považovat data za strategické aktivum a správně je využívat.
Budoucnost dolování dat vypadá úžasně a spočívá v „chytrém objevování dat“, což je koncept automatizace určování vzorů a trendů ve velkých souborech dat.
Chcete se naučit datovou vědu a AI? Podívejte se na další blogy na unite.ai a rozvíjet své dovednosti.
