Big Data vs 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 o herramientas de gestión tradicionales puede procesarlo de manera eficiente.

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

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

• Volumen

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

• Variedad

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

• Velocidad

La velocidad muestra cuán rápido crece el tamaño de los datos y los datos aumentan exponencialmente a un ritmo rápido.

• Veracidad

La veracidad significa 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. ¿Vale la pena 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 delitos, fraude, respuesta a emergencias e iniciativas de ciudad inteligente.
• 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.

Necesidad de Data Mining

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

Tipos de Data Mining

Los dos tipos principales son los siguientes.

• Data Mining predictivo

El Data Mining predictivo utiliza técnicas de estadística y 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 e identificar oportunidades y riesgos.

• Data Mining descriptivo

El 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 canasta de mercado es una técnica bien conocida de regla de asociación en data mining. Los minoristas lo 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

Futuro 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 se ve asombroso y se encuentra en el “descubrimiento de datos inteligentes”, la noción de automatizar la determinación de patrones y tendencias en grandes conjuntos de datos.

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