Big Data vs Data Mining – mikä on todellinen ero? 

Oletko innokas oppimaan big datasta ja tiedon louhinnasta? Big data ja tiedon louhinta ovat kaksi erillistä termiä, jotka palvelevat eri tarkoituksia. He molemmat käyttivät suuria tietojoukkoja poimiakseen merkityksellisiä oivalluksia sotkuisista tiedoista. Maailmaa pyörittää big data, mikä pakottaa organisaatiot etsimään data-analytiikan asiantuntijoita, jotka pystyvät käsittelemään suuria määriä dataa. Big datan analytiikan globaalit markkinat kasvavat eksponentiaalisesti arvioitu arvo yli 655 miljardia dollaria by 2029.

Peter Norvig toteaa: "Enemmän dataa voittaa älykkäät algoritmit, mutta parempi data voittaa enemmän dataa." Tässä artikkelissa tutkimme big dataa ja tiedon louhintaa, sen tyyppejä ja miksi ne ovat tärkeitä yrityksille.

Mikä on Big Data?

Se viittaa suureen tietomäärään, joka voi olla jäsenneltyä, puolirakenteista ja jäsentämätöntä ja joka kasvaa eksponentiaalisesti ajan myötä. Suuren kokonsa vuoksi mikään perinteisistä johtamisjärjestelmistä tai työkaluista ei pysty käsittelemään sitä tehokkaasti.

New Yorkin pörssi tuottaa yhden teratavun dataa päivittäin. Lisäksi Facebook tuottaa 5 petatavua dataa.

Termiä big data voidaan kuvata seuraavilla ominaisuuksilla.

• tilavuus

Volyymi viittaa tiedon kokoon tai datan määrään.

• lajike

Lajike viittaa erityyppisiin tietoihin, kuten videoihin, kuviin, verkkopalvelimen lokeihin jne.

• Nopeus

Nopeus osoittaa, kuinka nopeasti datan koko kasvaa ja data kasvaa eksponentiaalisesti nopeasti.

• totuudenmukaisuus

Todenmukaisuus tarkoittaa tietojen epävarmuutta, kuten sosiaalinen media tarkoittaa sitä, ovatko tiedot luotettavia vai eivät.

• Arvo

Se viittaa tietojen markkina-arvoon. Kannattaako tuottaa suuria tuloja? Organisaatioiden perimmäinen tavoite on pystyä saamaan oivalluksia ja arvoa big datasta.

Miksi Big Data on tärkeää?

Organisaatiot käyttävät big dataa tehostaakseen toimintaansa, tarjotakseen hyvää asiakaspalvelua, luodakseen yksilöllisiä markkinointikampanjoita ja tehdäkseen muita olennaisia ​​toimia, jotka voivat kasvattaa tuloja ja voittoja.

Katsotaanpa joitain yleisiä sovelluksia.

• Lääketieteen tutkijat käyttävät sitä tunnistaakseen sairauden merkkejä ja riskitekijöitä sekä auttaakseen lääkäreitä diagnosoimaan potilaiden sairauksia.
• Hallitus käyttää sitä rikosten, petosten, hätätoimien ja älykkäiden kaupunkien aloitteiden ehkäisemiseen.
• Kuljetus- ja valmistusyritykset optimoivat toimitusreitit ja hallitsevat toimitusketjuja tehokkaasti.

Mikä on tiedonlouhinta?

Tämä prosessi sisältää tietojen analysoinnin ja yhteenvedon merkityksellisiksi tiedoiksi. Yritykset käyttävät näitä tietoja kasvattaakseen voittojaan ja vähentääkseen toimintakulujaan.

Tietojen louhinnan tarve

Tiedonlouhinta on olennaista mielialan analysoinnissa, luottoriskien hallinnassa, vaihtuvuuden ennustamisessa, hintojen optimoinnissa, lääketieteellisissä diagnooseissa, suositusmoottoreissa ja monessa muussa. Se on tehokas työkalu kaikilla toimialoilla, mukaan lukien vähittäiskauppa, tukkumyynti, televiestintäsektori, koulutus, valmistus, terveydenhuolto ja sosiaalinen media.

Tiedonlouhinnan tyypit

Kaksi päätyyppiä ovat seuraavat.

• Ennustava tiedonlouhinta

Predictive Data Mining käyttää tilasto- ja tiedonennustustekniikoita. Se perustuu kehittyneeseen analytiikkaan, joka hyödyntää historiallista dataa, tilastollista mallintamista ja koneoppimista ennustaakseen tulevia tuloksia. Yritykset käyttävät ennakoivaa analytiikkaa löytääkseen kuvioita tiedosta ja tunnistaakseen mahdollisuuksia ja riskejä.

• Kuvaava tiedon louhinta

Descriptive Data Mining tekee yhteenvedon tiedoista löytääkseen malleja ja saadakseen tiedoista merkittäviä oivalluksia. Tyypillinen tehtävä olisi tunnistaa tuotteet, joita ostetaan usein yhdessä.

Data Mining Techniques

Muutamia tekniikoita käsitellään alla.

• Yhdistys

Yhdistyksessä tunnistamme kuvioita, joissa tapahtumat liittyvät toisiinsa. Assosiaatiosääntöjä käytetään määrittämään kohteiden välisiä korrelaatioita ja yhteisesiintymiä.  Markkinakori-analyysi on hyvin tunnettu assosiaatiosäännön tekniikka tiedonlouhinnassa. Jälleenmyyjät käyttävät sitä myynnin edistämiseen ymmärtämällä asiakkaiden ostotottumuksia.

• Clustering

Klusterointianalyysi tarkoittaa toistensa kanssa samankaltaisten, mutta muiden ryhmien objekteista poikkeavien objektien ryhmän selvittämistä.

Erot – Big Data vs. tiedon louhinta

Big Datan tulevaisuus vs. tiedon louhinta

Yrityksille kyky käsitellä big data tulee haastavammaksi tulevina vuosina. Yritysten tulee siis pitää dataa strategisena voimavarana ja hyödyntää sitä oikein.

Tietojen louhinnan tulevaisuus näyttää hämmästyttävältä ja piilee "älykkäässä tiedonhaussa", ajatuksessa automatisoida kuvioiden ja trendien määrittäminen suurissa tietojoukoissa.

Haluatko oppia datatiedettä ja tekoälyä? Katso lisää blogeja osoitteessa unite.ai ja vaali taitojasi.