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

Είστε πρόθυμοι να μάθετε για μεγάλα δεδομένα vs εξόρυξη δεδομένων; Μεγάλα δεδομένα και εξόρυξη δεδομένων είναι δύο διαφορετικά όροι που εξυπηρετούν διαφορετικούς σκοπούς. Και οι δύο χρησιμοποιούν μεγάλες βάσεις δεδομένων για να εξαγάγουν σημαντικές πληροφορίες από ακατάστατα δεδομένα. Ο κόσμος λειτουργεί με μεγάλα δεδομένα, αναγκάζοντας τις οργανώσεις να αναζητούν ειδικούς στην ανάλυση δεδομένων ικανούς να επεξεργάζονται μεγάλους όγκους δεδομένων. Η παγκόσμια αγορά για 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 μεγάλα δεδομένα vs εξόρυξη δεδομένων, τους τύπους τους και γιατί είναι σημαντικά για τις επιχειρήσεις.

Τι είναι τα Μεγάλα Δεδομένα;

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

Η Νέα Υόρκη Stock Exchange παράγει ένα terabyte δεδομένων καθημερινά. Επιπλέον, το Facebook παράγει 5 petabytes δεδομένων.

Ο όρος μεγάλα δεδομένα μπορεί να περιγραφεί από τα ακόλουθα χαρακτηριστικά.

• Όγκος

Όγκος αναφέρεται στο μέγεθος των δεδομένων ή την ποσότητα των δεδομένων.

• Ποικιλία

Ποικιλία αναφέρεται στα διαφορετικά είδη δεδομένων όπως βίντεο, εικόνες, καταγραφές διακομιστή ιστού κ.λπ.

• Ταχύτητα

Ταχύτητα δείχνει πόσο γρήγορα τα δεδομένα αυξάνονται σε μέγεθος και τα δεδομένα αυξάνονται εκθετικά με γρήγορο ρυθμό.

• Αξιοπιστία

Αξιοπιστία σημαίνει την αβεβαιότητα των δεδομένων, όπως τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, αν τα δεδομένα είναι αξιόπιστα ή όχι.

• Τιμή

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

Γιατί τα Μεγάλα Δεδομένα είναι Σημαντικά;

Οι οργανισμοί χρησιμοποιούν μεγάλα δεδομένα για να βελτιώσουν τις λειτουργίες, να παρέχουν καλή εξυπηρέτηση πελατών, να δημιουργήσουν προσωποποιημένες εκστρατείες μάρκετινγκ και να thựcίσουν άλλες βασικές 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 ασθένειας και παράγοντες κινδύνου και να βοηθήσουν τους γιατρούς να διαγνώσουν ασθένειες σε ασθενείς.
• Η κυβέρνηση τα χρησιμοποιεί για να προληφθούν εγκλήματα, απάτες, επείγουσες απαντήσεις και πρωτοβουλίες για έξυπνες πόλεις.
• Εταιρείες μεταφορών και κατασκευών βελτιώνουν τις διαδρομές παράδοσης και διαχειρίζονται αποτελεσματικά τις αλυσίδες εφοδιασμού.

Τι είναι η Εξόρυξη Δεδομένων;

Αυτή η διαδικασία περιλαμβάνει την ανάλυση δεδομένων και την περίληψή τους σε σημαντικές πληροφορίες. Οι εταιρείες χρησιμοποιούν αυτές τις πληροφορίες για να αυξήσουν τα κέρδη τους και να μειώσουν τα λειτουργικά έξοδά τους.

Ανάγκη για Εξόρυξη Δεδομένων

Η εξόρυξη δεδομένων είναι απαραίτητη για την ανάλυση συναισθήματος, τη διαχείριση πιστωτικού κινδύνου, την πρόβλεψη αποχώρησης, την оптимποίηση τιμών, τις ιατρικές διαγνώσεις, τις μηχανές 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 κύριοι τύποι είναι οι ακόλουθοι.

• Προβλεπτική Εξόρυξη Δεδομένων

Η προβλεπτική εξόρυξη δεδομένων χρησιμοποιεί στατιστικές και τεχνικές πρόβλεψης δεδομένων. Βασίζεται σε προηγμένες αναλύσεις που χρησιμοποιούν ιστορικά δεδομένα, στατιστικά μοντέλα και μηχανική μάθηση για να προβλέψουν μελλοντικά αποτελέσματα. Οι επιχειρήσεις χρησιμοποιούν προβλεπτική ανάλυση για να βρουν μοτίβα σε 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 δεδομένα. Ένα τυπικό έργο θα ήταν να ανακαλύψει προϊόντα που αγοράζονται συχνά μαζί.

Τεχνικές Εξόρυξης Δεδομένων

Μερικές τεχνικές αναφέρονται παρακάτω.

• Συσχέτιση

Στην συσχέτιση, ανακαλύπτουμε μοτίβα όπου τα γεγονότα είναι συνδεδεμένα. Οι κανόνες συσχέτισης χρησιμοποιούνται για να ανακαλύψουν συσχετίσεις και συν-παρατηρήσεις μεταξύ αντικειμένων. Η ανάλυση καλαθιού αγορών είναι μια γνωστή τεχνική κανόνα συσχέτισης στην εξόρυξη δεδομένων. Οι λιανοπωλητές τη χρησιμοποιούν για να θρέψουν τις πωλήσεις με την κατανόηση των μοτίβων αγοράς πελατών.

• Ομαδοποίηση

Η ανάλυση ομαδοποίησης σημαίνει να ανακαλύψουμε ομάδες αντικειμένων που είναι παρόμοια μεταξύ τους αλλά διαφορετικά από τα αντικείμενα άλλων ομάδων.

Διαφορές – Μεγάλα Δεδομένα vs Εξόρυξη Δεδομένων

Μέλλον Μεγάλων Δεδομένων vs Εξόρυξης Δεδομένων

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

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

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