Μεγάλα Δεδομένα εναντίον Εξόρυξη Δεδομένων – Ποια είναι η Πραγματική Διαφορά;

Είστε έτοιμοι να μάθετε για τα μεγάλα δεδομένα vs εξόρυξη δεδομένων; Μεγάλα δεδομένα και εξόρυξη δεδομένων είναι δύο διαφορετικά όροι που εξυπηρετούν διαφορετικούς σκοπούς. Και τα δύο χρησιμοποιούν μεγάλες βάσεις δεδομένων για να εξάγουν σημαντικές πληροφορίες από ακατάστατα δεδομένα. Ο κόσμος λειτουργεί με βάση τα μεγάλα δεδομένα, αναγκάζοντας τις οργανώσεις να αναζητούν ειδικούς στην ανάλυση δεδομένων που είναι ικανοί να επεξεργάζονται μεγάλους όγκους δεδομένων. Η παγκόσμια αγορά για την ανάλυση μεγάλων δεδομένων θα αυξηθεί εκθετικά, με εκτιμώμενη αξία πάνω από 655 δισεκατομμύρια δολάρια μέχρι το 2029.

Ο Peter Norvig δηλώνει, “Περισσότερα δεδομένα νικούν έξυπνα αλγόριθμους, αλλά καλύτερα δεδομένα νικούν περισσότερα δεδομένα.” Σε αυτό το άρθρο, θα εξερευνήσουμε τα μεγάλα δεδομένα vs εξόρυξη δεδομένων, τους τύπους τους και γιατί είναι σημαντικά για τις επιχειρήσεις.

Τι είναι τα Μεγάλα Δεδομένα;

Αναφέρονται σε einen μεγάλο όγκο δεδομένων που μπορεί να είναι δομημένα, ημι-δομημένα και αδομημένα, τα οποία αυξάνονται εκθετικά με το χρόνο. Λόγω του μεγάλου μεγέθους τους, κανένα από τα παραδοσιακά συστήματα διαχείρισης ή εργαλεία δεν μπορεί να τα επεξεργαστεί αποτελεσματικά.

Η 뉴욕 Stock Exchange παράγει ένα τεράμπαイト δεδομένων καθημερινά. Επιπλέον, το Facebook (META ) παράγει 5 πεταμπαίτ δεδομένων.

Ο όρος μεγάλα δεδομένα μπορεί να περιγραφεί από τις ακόλουθες ιδιότητες.

• Όγκος

Ο όγκος αναφέρεται στο μέγεθος των δεδομένων ή την ποσότητα των δεδομένων.

• Ποικιλία

Η ποικιλία αναφέρεται σε διαφορετικούς τύπους δεδομένων όπως βίντεο, εικόνες, αρχεία διακομιστή ιστού, κ.λπ.

• Ταχύτητα

Η ταχύτητα δείχνει πόσο γρήγορα αυξάνεται το μέγεθος των δεδομένων και τα δεδομένα αυξάνονται εκθετικά με γρήγορο ρυθμό.

• Αξιοπιστία

Η αξιοπιστία σημαίνει την αβεβαιότητα των δεδομένων, όπως τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, εάν τα δεδομένα είναι αξιόπιστα ή όχι.

• Τιμή

Αναφέρεται στην αγορά τιμής των δεδομένων. Αξίζει να παράγει υψηλά έσοδα; Η ικανότητα να εξάγει πληροφορίες και αξία από τα μεγάλα δεδομένα είναι ο τελικός στόχος των οργανισμών.

Γιατί τα Μεγάλα Δεδομένα είναι Σημαντικά;

Οι οργανισμοί χρησιμοποιούν τα μεγάλα δεδομένα για να βελτιώσουν τις λειτουργίες τους, να παρέχουν καλή εξυπηρέτηση πελατών, να δημιουργήσουν προσωποποιημένες εκστρατείες μάρκετινγκ και να thựcουν άλλες σημαντικές ενέργειες που μπορούν να αυξήσουν τα έσοδα και τα κέρδη.

Ας δούμε μερικές κοινές εφαρμογές.

• Οι ερευνητές ιατρικής χρησιμοποιούν τα μεγάλα δεδομένα για να ανακαλύψουν σημάδια ασθενειών και παράγοντες κινδύνου και να βοηθήσουν τους γιατρούς να διαγνώσουν ασθένειες σε ασθενείς.
• Η κυβέρνηση χρησιμοποιεί τα μεγάλα δεδομένα για να προληφθούν εγκλήματα, απάτες, επείγουσες απαντήσεις και πρωτοβουλίες για έξυπνες πόλεις.
• Εταιρείες μεταφοράς και κατασκευής βελτιστοποιούν τις διαδρομές παράδοσης και διαχειρίζονται αποτελεσματικά τις αλυσίδες εφοδιασμού.

Τι είναι η Εξόρυξη Δεδομένων;

Αυτή η διαδικασία περιλαμβάνει την ανάλυση δεδομένων και τη σύνοψη τους σε σημαντικές πληροφορίες. Οι εταιρείες χρησιμοποιούν αυτές τις πληροφορίες για να αυξήσουν τα κέρδη τους και να μειώσουν τους λειτουργικούς τους εξόδους.

Ανάγκη για Εξόρυξη Δεδομένων

Η εξόρυξη δεδομένων είναι απαραίτητη για την ανάλυση συναισθήματος, τη διαχείριση κινδύνου πίστωσης, την πρόβλεψη εγκατάλειψης, την оптимποίηση τιμών, τις ιατρικές διαγνώσεις, τους μηχανισμούς συστάσεων και πολλά άλλα. Είναι ένα αποτελεσματικό εργαλείο σε οποιοδήποτε κλάδο, που περιλαμβάνει λιανικό εμπόριο, χονδρικό εμπόριο, τομέα τηλεπικοινωνιών, εκπαίδευση, κατασκευή, υγεία και μέσα κοινωνικής δικτύωσης.

Τύποι Εξόρυξης Δεδομένων

Οι δύο основные τύποι είναι οι ακόλουθοι.

• Προβλεπτική Εξόρυξη Δεδομένων

Η προβλεπτική εξόρυξη δεδομένων χρησιμοποιεί στατιστικές και τεχνικές πρόβλεψης δεδομένων. Βασίζεται σε προηγμένα ανάλυση που χρησιμοποιεί ιστορικά δεδομένα, στατιστικά μοντέλα και μηχανική μάθηση για να προβλέψει μελλοντικά αποτελέσματα. Οι επιχειρήσεις χρησιμοποιούν προβλεπτική ανάλυση για να βρουν μοτίβα στα δεδομένα και να ανακαλύψουν ευκαιρίες και κινδύνους.

• Περιγραφική Εξόρυξη Δεδομένων

Η περιγραφική εξόρυξη δεδομένων συνοψίζει τα δεδομένα για να βρει μοτίβα και να εξάγει σημαντικές πληροφορίες από τα δεδομένα. Ένα τυπικό έργο θα ήταν να ανακαλύψει προϊόντα που αγοράζονται συχνά μαζί.

Τεχνικές Εξόρυξης Δεδομένων

Μερικές τεχνικές αναφέρονται παρακάτω.

• Συσχέτιση

Στη συσχέτιση, ανακαλύπτουμε μοτίβα όπου τα γεγονότα συνδέονται. Οι κανόνες συσχέτισης χρησιμοποιούνται για να ανακαλύψουν συσχετίσεις και συν-παρατηρήσεις μεταξύ αντικειμένων. Ανάλυση καλαθιού αγορών είναι μια γνωστή τεχνική κανόνα συσχέτισης στην εξόρυξη δεδομένων. Οι λιανικοί έμποροι τη χρησιμοποιούν για να θρέψουν τις πωλήσεις τους κατανοώντας τα μοτίβα αγοράς των πελατών.

• Ομαδοποίηση

Η ανάλυση ομαδοποίησης σημαίνει την ανακάλυψη ομάδων αντικειμένων που είναι παρόμοια μεταξύ τους αλλά διαφορετικά από τα αντικείμενα άλλων ομάδων.

Διαφορές – Μεγάλα Δεδομένα vs Εξόρυξη Δεδομένων

Μέλλοντα – Μεγάλα Δεδομένα vs Εξόρυξη Δεδομένων

Για τις εταιρείες, η ικανότητα να χειρίζονται μεγάλα δεδομένα θα γίνει πιο δύσκολη στα επόμενα χρόνια. Έτσι, οι επιχειρήσεις πρέπει να θεωρήσουν τα δεδομένα ως στρατηγικό περιουσιοτικό στοιχείο και να τα χρησιμοποιήσουν σωστά.

Το μέλλον της εξόρυξης δεδομένων φαίνεται καταπληκτικό και βρίσκεται στη “έξυπνη ανακάλυψη δεδομένων”, την ιδέα της αυτοματοποίησης της ανακάλυψης μοτίβων και τάσεων σε μεγάλες βάσεις δεδομένων.

Θέλετε να μάθετε για την επιστήμη δεδομένων και την τεχνητή νοημοσύνη; Δείτε περισσότερα blogs στο unite.ai και θρέψτε τις ικανότητές σας.