Big Data mod Data Mining – Hvad er den virkelige forskel?

Er du ivrig efter at lære om big data vs data mining? Big data og data mining er to forskellige begreber, der serverer forskellige formål. De bruger begge store datasæt til at udtrække meningsfulde indsigt fra rodet data. Verden er drevet af big data, hvilket tvinger organisationer til at søge efter eksperter i dataanalyse, der kan behandle store mængder data. Den globale marked for big data-analyse vil vokse eksponentielt, med en estimeret værdi på over 655 milliarder dollars i 2029.

Peter Norvig siger: “Mere data slår intelligente algoritmer, men bedre data slår mere data.” I denne artikel vil vi udforske big data vs data mining, dens typer og hvorfor de er vigtige for virksomheder.

Hvad er Big Data?

Det referer til en stor mængde data, der kan være struktureret, semi-struktureret og ustruktureret, som vokser eksponentielt over tid. På grund af sin store størrelse kan ingen af de traditionelle administrations-systemer eller værktøjer behandle det effektivt.

New York Stock Exchange genererer en terabyte data dagligt. Desuden genererer Facebook (META ) 5 petabyte data.

Begrebet big data kan beskrives ved følgende karakteristika.

• Størrelse

Størrelse referer til datans størrelse eller mængden af data.

• Varierende

Varierende referer til de forskellige typer data som videoer, billeder, webserver-logs osv.

• Hastighed

Hastighed viser, hvor hurtigt data vokser i størrelse, og data øger eksponentielt i en hurtig takt.

• Sandhed

Sandhed betyder usikkerheden i data, som f.eks. sociale medier, hvor man ikke ved, om data er troværdigt eller ej.

• Værdi

Det referer til datans markedsværdi. Er det værd at generere høj omsætning? At være i stand til at trække indsigt og værdi fra big data er det ultimative mål for organisationer.

Hvorfor er Big Data vigtigt?

Organisationer bruger big data til at strømline operationer, give god kundeservice, lave personlige markedsføringskampagner og tage andre væsentlige handlinger, der kan øge omsætning og profit.

Lad os se på nogle almindelige anvendelser.

• Medicinske forskere anvender det til at identificere sygdomstegn og risikofaktorer og hjælpe læger med at diagnosticere sygdomme hos patienter.
• Regeringen bruger det til at forhindre forbrydelser, svindel, nødhjælp og smart by-initiativer.
• Transport- og produktionsvirksomheder optimerer leveringsruter og administrerer effektivt forsyningskæder.

Hvad er Data Mining?

Denne proces indebærer at analysere data og sammenfatte det i meningsfuld information. Virksomheder bruger denne information til at øge deres profit og reducere deres driftsomkostninger.

Behov for Data Mining

Data mining er essentiel for sentimentanalyse, kreditrisikostyring, churn-forudsigelse, prisanpassning, medicinsk diagnose, anbefalingsmotorer og meget mere. Det er et effektivt værktøj i enhver branche, der inkluderer detail, engrosdistribution, teleselskaber, uddannelse, produktion, sundhedsvesen og sociale medier.

Typer af Data Mining

De to primære typer er følgende.

• Prædictiv Data Mining

Prædictiv Data Mining bruger statistik og dataforudsigelsesteknikker. Det er baseret på avanceret analyse, der anvender historisk data, statistisk modellering og maskinlæring til at forudsige fremtidige resultater. Virksomheder bruger prædictiv analyse til at finde mønstre i data og identificere muligheder og risici.

• Beskrivende Data Mining

Beskrivende Data Mining summerer data for at finde mønstre og udtrække væsentlige indsigt fra data. En typisk opgave ville være at identificere produkter, der ofte købes sammen.

Data Mining-teknikker

Nogle teknikker er diskuteret nedenfor.

• Association

I association identificerer vi mønstre, hvor begivenheder er forbundet. Association-regler bruges til at finde korrelationer og samtidighed mellem elementer. Market basket-analyse er en velkendt teknik for association-regel i data mining. Detailhandlende bruger det til at nære salg ved at forstå kundes købsmønstre.

• Clustering

Clustering-analyse betyder at finde en gruppe af objekter, der ligner hinanden, men er forskellige fra objekter i andre grupper.

Forskelle – Big Data vs Data Mining

Fremtiden for Big Data vs Data Mining

For virksomheder vil evnen til at håndtere big data blive mere udfordrende i de kommende år. Derfor må virksomheder overveje data som en strategisk aktiv og bruge det korrekt.

Fremtiden for data mining ser forbløffende ud og ligger i “smart data-opdagelse”, begrebet om at automatisere bestemmelsen af mønstre og tendenser i store datasæt.

Vil du gerne lære om datavidenskab og AI? Se mere på unite.ai og udvikl dine færdigheder.