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

Êtes-vous impatient d’en apprendre davantage sur les big data vs data mining ? Les big data et le data mining sont deux termes distincts servant à des fins différentes. Ils utilisent tous deux de grands ensembles de données pour extraire des informations significatives à partir de données désorganisées. Le monde est alimenté par les big data, ce qui oblige les organisations à rechercher des experts en analytique de données capables de traiter de grands volumes de données. Le marché mondial de l’analytique de big data devrait croître de manière exponentielle, avec une valeur estimée à plus de 655 milliards de dollars d’ici 2029.

Peter Norvig déclare : “Plus de données bat des algorithmes ingénieux, mais de meilleures données battent plus de données.” Dans cet article, nous allons explorer les big data vs data mining, leurs types et pourquoi ils sont importants pour les entreprises.

Qu’est-ce que les big data ?

Il s’agit d’un grand volume de données qui peut être structuré, semi-structuré et non structuré, qui croît de manière exponentielle avec le temps. En raison de sa grande taille, aucun des systèmes de gestion traditionnels ou des outils 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 du serveur Web, etc.

• Vitesse

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

• Exactitude

L’exactitude signifie l’incertitude des données, comme les médias sociaux, si les données sont fiables ou non.

• Valeur

Il fait référence à la valeur marchande des données. Est-elle susceptible de générer des revenus élevés ? Être capable de tirer des informations et de la valeur des big data est l’objectif ultime des organisations.

Pourquoi les big data sont-ils importants ?

Les organisations utilisent les big data pour rationaliser les opérations, offrir un bon service client, créer des campagnes de marketing personnalisées et prendre d’autres mesures essentielles qui peuvent augmenter les revenus et les bénéfices.

Examinons quelques applications courantes.

• Les chercheurs médicaux l’utilisent pour identifier les signes de 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 sociétés de transport et de fabrication optimisent les itinéraires de livraison et gèrent efficacement les chaînes d’approvisionnement.

Qu’est-ce que le data mining ?

Ce processus implique l’analyse des données et la synthèse en informations significatives. Les entreprises utilisent ces informations pour augmenter leurs profits et réduire leurs dépenses opérationnelles.

Besoin de data mining

Le data mining est essentiel à l’analyse des sentiments, à la gestion des risques de crédit, à la prédiction de l’abandon, à l’optimisation des prix, aux diagnostics médicaux, aux moteurs de recommandation et à bien d’autres choses. Il s’agit d’un outil efficace dans n’importe quelle industrie, qui comprend le détail, la distribution en gros, le secteur des télécommunications, l’éducation, la fabrication, les soins de santé et les médias sociaux.

Types de data mining

Les deux principaux types sont les suivants.

• Data Mining prédictif

Le data mining prédictif utilise des techniques statistiques et de prévision de données. Il repose sur une analyse avancée qui utilise des données historiques, des modèles statistiques et l’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.

• Data Mining descriptif

Le data mining descriptif résume les données pour trouver des modèles et extraire des informations significatives à partir des données. Une tâche typique consisterait à identifier les produits qui sont souvent achetés ensemble.

Techniques de data mining

Quelques techniques sont discutées 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 co-occurrences entre les éléments. L’analyse du panier d’achat est une technique bien connue de règle d’association dans le data mining. Les détaillants l’utilisent pour stimuler les ventes en comprenant les modèles d’achat des clients.

• Regroupement

L’analyse de regroupement signifie déterminer le groupe d’objets qui sont similaires les uns aux autres mais différents des objets d’autres groupes.

Différences – Big Data vs Data Mining

Avenir des Big Data vs Data Mining

Pour les entreprises, la capacité à gérer les big data deviendra plus difficile dans les années à venir. Les entreprises doivent donc considérer les données comme un actif stratégique et les utiliser correctement.

L’avenir du data mining semble éblouissant et réside dans la “découverte de données intelligentes”, la notion d’automatisation de la détermination des modèles et des tendances dans de grands ensembles de données.

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