Big Data vs Data Mining – Quelle est la vraie différence ? 

Êtes-vous impatient d'en savoir plus sur le Big Data et l'exploration de données ? Big données et l'exploration de données sont deux termes distincts servant des objectifs différents. Ils ont tous deux utilisé de grands ensembles de données pour extraire des informations significatives à partir de données désordonnées. Le monde est propulsé par le big data, obligeant les organisations à rechercher des experts en analyse de données capables de traiter de gros volumes de données. Le marché mondial de l'analyse des mégadonnées connaîtra une croissance exponentielle, avec une valeur estimée à plus de 655 milliards de dollars dès 2029.

Peter Norvig déclare: "Plus de données battent des algorithmes intelligents, mais de meilleures données battent plus de données." Dans cet article, nous allons explorer le big data par rapport à l'exploration de données, ses types et pourquoi ils sont importants pour les entreprises.

Qu'est-ce que le Big Data?

Il fait référence à un grand volume de données pouvant être structurées, semi-structurées et non structurées, qui croît de façon exponentielle avec le temps. En raison de sa grande taille, aucun des systèmes ou outils de gestion traditionnels ne peut le traiter efficacement.

La Bourse de New York génère un téraoctet de données par jour. De plus, Facebook génère 5 pétaoctets de données.

Le terme big data peut être décrit par les caractéristiques suivantes.

• Volume

Le volume fait référence à la taille des données ou à la quantité de données.

• Variété

La variété fait référence aux différents types de données comme les vidéos, les images, les journaux de serveur Web, etc.

• Vitesse

Velocity montre à quelle vitesse les données augmentent en taille et les données augmentent de manière exponentielle à un rythme rapide.

• Véracité

La véracité signifie l'incertitude des données, tout comme les médias sociaux signifient si les données sont fiables ou non.

• Valeur

Il fait référence à la valeur marchande des données. Vaut-il la peine de générer des revenus élevés? Être capable d'extraire des informations et de la valeur du Big Data est l'objectif ultime des organisations.

Pourquoi le Big Data est-il important ?

Les organisations utilisent le Big Data pour rationaliser les opérations, fournir un bon service client, créer des campagnes marketing personnalisées et prendre d'autres mesures essentielles susceptibles d'augmenter les revenus et les bénéfices.

Regardons quelques applications courantes.

• Les chercheurs médicaux l'utilisent pour identifier les signes de la maladie et les facteurs de risque et aider les médecins à diagnostiquer les maladies chez les patients.
• Le gouvernement l'utilise pour prévenir les crimes, la fraude, les interventions d'urgence et les initiatives de ville intelligente.
• Les entreprises de transport et de fabrication optimisent les itinéraires de livraison et gèrent efficacement les chaînes d'approvisionnement.

Qu'est-ce que l'exploration de données?

Ce processus consiste à analyser les données et à les résumer en informations significatives. Les entreprises utilisent ces informations pour augmenter leurs profits et réduire leurs dépenses opérationnelles.

Besoin d'exploration de données

L'exploration de données est essentielle à l'analyse des sentiments, à la gestion du risque de crédit, à la prévision de désabonnement, à l'optimisation des prix, aux diagnostics médicaux, aux moteurs de recommandation et bien plus encore. C'est un outil efficace dans n'importe quelle industrie, qui comprend la vente au détail, la distribution en gros, le secteur des télécommunications, l'éducation, la fabrication, la santé et les médias sociaux.

Types d'exploration de données

Les deux principaux types sont les suivants.

• Exploration de données prédictive

Le Predictive Data Mining utilise des statistiques et des techniques de prévision des données. Il est basé sur des analyses avancées qui utilisent des données historiques, une modélisation statistique et un apprentissage automatique pour prédire les résultats futurs. Les entreprises utilisent l'analyse prédictive pour trouver des modèles dans les données et identifier les opportunités et les risques.

• Exploration de données descriptives

L'exploration de données descriptive résume les données pour trouver des modèles et extraire des informations importantes à partir des données. Une tâche typique serait d'identifier les produits qui sont fréquemment achetés ensemble.

Techniques d'exploration de données

Quelques techniques sont décrites ci-dessous.

• Association

Dans l'association, nous identifions des modèles où les événements sont connectés. Les règles d'association sont utilisées pour déterminer les corrélations et les cooccurrences entre les éléments.  Analyse du panier de consommation est une technique bien connue de règle d'association dans l'exploration de données. Les détaillants l'utilisent pour stimuler les ventes en comprenant les habitudes d'achat des clients.

• regroupement

L'analyse de clustering consiste à déterminer le groupe d'objets qui sont similaires les uns aux autres mais différents de l'objet des autres groupes.

Différences - Big Data vs Data Mining

L'avenir du Big Data par rapport à l'exploration de données

Pour les entreprises, la capacité à gérer le Big Data deviendra plus difficile dans les années à venir. Ainsi, les entreprises doivent considérer les données comme un actif stratégique et les utiliser correctement.

L'avenir de l'exploration de données semble étonnant et réside dans la «découverte intelligente des données», la notion d'automatisation de la détermination des modèles et des tendances dans de grands ensembles de données.

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