Big Data contra Data Mining – ¿Cuál es la verdadera diferencia?

¿Estás ansioso por aprender sobre big data vs data mining? Big data y data mining son dos términos distintos que sirven para diferentes propósitos. Ambos utilizan grandes conjuntos de datos para extraer información significativa de datos desordenados. El mundo está impulsado por big data, lo que obliga a las organizaciones a buscar expertos en análisis de datos capaces de procesar grandes volúmenes de datos. El mercado global de análisis de big data crecerá exponencialmente, con un valor estimado de más de 655 mil millones de dólares para 2029.

Peter Norvig afirma: “Más datos superan a los algoritmos inteligentes, pero mejores datos superan a más datos”. En este artículo, exploraremos big data vs data mining, sus tipos y por qué son significativos para las empresas.

¿Qué es Big Data?

Se refiere a un gran volumen de datos que puede ser estructurado, semi-estructurado y no estructurado, que crece exponencialmente con el tiempo. Debido a su gran tamaño, ninguno de los sistemas de gestión tradicionales o herramientas puede procesarlo de manera eficiente.

La Bolsa de Valores de Nueva York genera un terabyte de datos diariamente. Además, Facebook (META ) genera 5 petabytes de datos.

El término big data se puede describir mediante las siguientes características.

• Volumen

El volumen se refiere al tamaño de los datos o la cantidad de datos.

• Variabilidad

La variabilidad se refiere a los diferentes tipos de datos como videos, imágenes, registros del servidor web, etc.

• Velocidad

La velocidad muestra cómo crece rápidamente el tamaño de los datos y cómo aumenta exponencialmente a un ritmo rápido.

• Veracidad

La veracidad se refiere a la incertidumbre de los datos, como los medios sociales, si los datos son confiables o no.

• Valor

Se refiere al valor de mercado de los datos. ¿Es digno de generar altos ingresos? Ser capaz de extraer información y valor de big data es el objetivo final de las organizaciones.

¿Por qué es importante Big Data?

Las organizaciones utilizan big data para optimizar operaciones, brindar buen servicio al cliente, crear campañas de marketing personalizadas y tomar otras acciones esenciales que pueden aumentar los ingresos y las ganancias.

Veamos algunas aplicaciones comunes.

• Los investigadores médicos lo utilizan para identificar signos de enfermedades y factores de riesgo, y ayudar a los médicos a diagnosticar enfermedades en los pacientes.
• El gobierno lo utiliza para prevenir crímenes, fraude, respuesta a emergencias y iniciativas de ciudades inteligentes.
• Las empresas de transporte y fabricación optimizan las rutas de entrega y gestionan eficazmente las cadenas de suministro.

¿Qué es Data Mining?

Este proceso implica analizar datos y resumirlos en información significativa. Las empresas utilizan esta información para aumentar sus ganancias y reducir sus gastos operativos.

¿Por qué es necesario Data Mining?

Data mining es esencial para el análisis de sentimiento, la gestión del riesgo crediticio, la predicción de la rotación, la optimización de precios, los diagnósticos médicos, los motores de recomendación y mucho más. Es una herramienta efectiva en cualquier industria, que incluye retail, distribución mayorista, sector de telecomunicaciones, educación, fabricación, atención médica y redes sociales.

Tipos de Data Mining

Los dos tipos principales son los siguientes.

• Data Mining predictivo

Data Mining predictivo utiliza estadísticas y técnicas de pronóstico de datos. Se basa en análisis avanzados que utilizan datos históricos, modelado estadístico y aprendizaje automático para predecir resultados futuros. Las empresas utilizan análisis predictivos para encontrar patrones en los datos y identificar oportunidades y riesgos.

• Data Mining descriptivo

Data Mining descriptivo resume los datos para encontrar patrones y extraer información significativa de los datos. Una tarea típica sería identificar productos que se compran con frecuencia juntos.

Técnicas de Data Mining

Se discuten algunas técnicas a continuación.

• Asociación

En la asociación, identificamos patrones donde los eventos están conectados. Las reglas de asociación se utilizan para determinar correlaciones y co-ocurrencias entre elementos. Análisis de la cesta de la compra es una técnica bien conocida de regla de asociación en data mining. Los minoristas la utilizan para fomentar las ventas al comprender los patrones de compra de los clientes.

• Agrupación

El análisis de agrupación significa determinar el grupo de objetos que son similares entre sí pero diferentes de los objetos de otros grupos.

Diferencias – Big Data vs Data Mining

Future de Big Data vs Data Mining

Para las empresas, la capacidad de manejar big data se volverá más desafiante en los próximos años. Por lo tanto, las empresas deben considerar los datos como un activo estratégico y utilizarlos adecuadamente.

El futuro de data mining parece asombroso y se encuentra en “descubrimiento de datos inteligentes”, la noción de automatizar la determinación de patrones y tendencias en grandes conjuntos de datos.

¿Quieres aprender sobre ciencia de datos y IA? Consulta más blogs en unite.ai y cultiva tus habilidades.