Big Data gegen Data Mining – Was ist der wahre Unterschied?

Sind Sie bereit, mehr über Big Data vs Data Mining zu erfahren? Big Data und Data Mining sind zwei unterschiedliche Begriffe, die unterschiedliche Zwecke erfüllen. Beide verwenden große Datensätze, um sinnvolle Erkenntnisse aus unübersichtlichen Daten zu gewinnen. Die Welt wird von Big Data angetrieben, was Organisationen dazu zwingt, Experten in Datenanalyse zu suchen, die in der Lage sind, große Datenmengen zu verarbeiten. Der globale Markt für Big Data-Analytics wird exponentiell wachsen, mit einem geschätzten Wert von über 655 Milliarden Dollar bis 2029.

Peter Norvig sagt: “Mehr Daten schlagen clevere Algorithmen, aber bessere Daten schlagen mehr Daten.” In diesem Artikel werden wir Big Data vs Data Mining, seine Arten und warum sie für Unternehmen wichtig sind, erkunden.

Was ist Big Data?

Es bezieht sich auf eine große Menge an Daten, die strukturiert, semi-strukturiert und unstrukturiert sein können, die mit der Zeit exponentiell wächst. Aufgrund ihrer Größe können keine traditionellen Management-Systeme oder -Tools sie effizient verarbeiten.

Die New York Stock Exchange generiert täglich ein Terabyte an Daten. Darüber hinaus generiert Facebook (META ) 5 Petabyte an Daten.

Der Begriff Big Data kann durch die folgenden Merkmale beschrieben werden.

• Volumen

Volumen bezieht sich auf die Größe der Daten oder die Menge an Daten.

• Varietät

Varietät bezieht sich auf die verschiedenen Arten von Daten wie Videos, Bildern, Webserver-Logs usw.

• Geschwindigkeit

Geschwindigkeit zeigt, wie schnell Daten in Größe und Menge exponentiell zunehmen.

• Verlässlichkeit

Verlässlichkeit bedeutet die Unsicherheit von Daten, wie z.B. soziale Medien, ob die Daten vertrauenswürdig sind oder nicht.

• Wert

Es bezieht sich auf den Marktwert der Daten. Sind sie es wert, hohe Umsätze zu erzielen? Die Fähigkeit, Erkenntnisse und Wert aus Big Data zu gewinnen, ist das ultimative Ziel von Organisationen.

Warum ist Big Data wichtig?

Unternehmen verwenden Big Data, um ihre Betriebsabläufe zu optimieren, gute Kundenbetreuung zu bieten, personalisierte Marketing-Kampagnen zu erstellen und andere wichtige Maßnahmen zu ergreifen, die den Umsatz und die Gewinne steigern können.

Lassen Sie uns einige gängige Anwendungen betrachten.

• Medizinische Forscher verwenden es, um Krankheitszeichen und Risikofaktoren zu identifizieren und Ärzten zu helfen, Krankheiten bei Patienten zu diagnostizieren.
• Die Regierung verwendet es, um Verbrechen zu verhindern, Betrug zu verhindern, Notfallreaktionen und Smart-City-Initiativen zu unterstützen.
• Transport- und Produktionsunternehmen optimieren ihre Lieferwege und verwalten ihre Lieferketten effektiv.

Was ist Data Mining?

Dieser Prozess beinhaltet die Analyse von Daten und ihre Zusammenfassung in sinnvolle Informationen. Unternehmen verwenden diese Informationen, um ihre Gewinne zu steigern und ihre Betriebskosten zu senken.

Bedarf an Data Mining

Data Mining ist für die Sentiment-Analyse, das Kreditrisikomanagement, die Abwanderungsprognose, die Preisoptimierung, die medizinische Diagnose, die Empfehlungsmotoren und vieles mehr unerlässlich. Es ist ein effektives Werkzeug in jeder Branche, einschließlich Einzelhandel, Großhandel, Telekommunikation, Bildung, Fertigung, Gesundheitswesen und sozialen Medien.

Arten von Data Mining

Die beiden Haupttypen sind wie folgt.

• Predictive Data Mining

Predictive Data Mining verwendet Statistik und Datenprognose-Techniken. Es basiert auf fortschrittlichen Analysen, die historische Daten, statistische Modelle und maschinelles Lernen verwenden, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Unternehmen verwenden Predictive-Analytics, um Muster in Daten zu finden und Chancen und Risiken zu identifizieren.

• Deskriptive Data Mining

Deskriptive Data Mining fasst die Daten zusammen, um Muster zu finden und wichtige Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen. Eine typische Aufgabe wäre, Produkte zu identifizieren, die häufig zusammen gekauft werden.

Data-Mining-Techniken

Einige Techniken werden unten diskutiert.

• Assoziation

Bei der Assoziation identifizieren wir Muster, bei denen Ereignisse miteinander verbunden sind. Assoziationsregeln werden verwendet, um Korrelationen und Ko-Okkurrenzen zwischen Elementen zu ermitteln. Market-Basket-Analyse ist eine bekannte Technik der Assoziationsregel im Data Mining. Einzelhändler verwenden sie, um den Verkauf zu fördern, indem sie Kaufmuster von Kunden verstehen.

• Clustering

Clustering-Analyse bedeutet, eine Gruppe von Objekten zu finden, die ähnlich sind, aber sich von den Objekten anderer Gruppen unterscheiden.

Unterschiede – Big Data vs Data Mining

Zukunft von Big Data vs Data Mining

Für Unternehmen wird es in den kommenden Jahren immer schwieriger, Big Data zu bewältigen. Unternehmen müssen daher Daten als strategisches Vermögen betrachten und sie entsprechend nutzen.

Die Zukunft von Data Mining sieht verheißungsvoll aus und liegt in der “intelligenten Datenentdeckung”, der Idee, die Ermittlung von Mustern und Trends in großen Datensätzen zu automatisieren.

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