बिग डेटा बनाम डेटा माइनिंग - वास्तविक अंतर क्या है? 

क्या आप बिग डेटा बनाम डेटा माइनिंग के बारे में जानने के लिए उत्सुक हैं? बिग डेटा और डेटा माइनिंग अलग-अलग उद्देश्यों को पूरा करने वाले दो अलग-अलग शब्द हैं। उन दोनों ने अव्यवस्थित डेटा से सार्थक अंतर्दृष्टि निकालने के लिए बड़े डेटासेट का उपयोग किया। दुनिया बड़े डेटा से संचालित होती है, जो संगठनों को बड़ी मात्रा में डेटा संसाधित करने में सक्षम डेटा विश्लेषण में विशेषज्ञों की तलाश करने के लिए मजबूर करती है। बिग डेटा एनालिटिक्स का वैश्विक बाजार तेजी से बढ़ेगा अनुमानित मूल्य 655 बिलियन डॉलर से अधिक 2029 द्वारा।

पीटर नॉरविग कहते हैं, "अधिक डेटा चतुर एल्गोरिदम को मात देता है, लेकिन बेहतर डेटा अधिक डेटा को मात देता है।" इस लेख में, हम बड़े डेटा बनाम डेटा माइनिंग, इसके प्रकार और वे व्यवसायों के लिए महत्वपूर्ण क्यों हैं, इसका पता लगाएंगे।

बिग डेटा क्या है?

यह बड़ी मात्रा में डेटा को संदर्भित करता है जो संरचित, अर्ध-संरचित और असंरचित हो सकता है, जो समय के साथ तेजी से बढ़ता है। इसके बड़े आकार के कारण, कोई भी पारंपरिक प्रबंधन प्रणाली या उपकरण इसे कुशलता से संसाधित नहीं कर सकता है।

न्यूयॉर्क स्टॉक एक्सचेंज प्रतिदिन एक टेराबाइट डेटा उत्पन्न करता है। इसके अलावा, फेसबुक 5 पेटाबाइट डेटा जेनरेट करता है।

बिग डेटा शब्द को निम्नलिखित विशेषताओं द्वारा वर्णित किया जा सकता है।

• खंड

वॉल्यूम डेटा के आकार या डेटा की मात्रा को संदर्भित करता है।

• विविधता

विविधता विभिन्न प्रकार के डेटा जैसे वीडियो, चित्र, वेब सर्वर लॉग आदि को संदर्भित करती है।

• वेग

वेलोसिटी से पता चलता है कि डेटा का आकार कितनी तेजी से बढ़ रहा है और डेटा कितनी तेजी से बढ़ रहा है।

• सच्चाई

सत्यता का मतलब है डेटा की अनिश्चितता, जैसे सोशल मीडिया का मतलब है कि डेटा भरोसेमंद है या नहीं।

• वैल्यू

यह डेटा के बाजार मूल्य को संदर्भित करता है। क्या यह उच्च राजस्व उत्पन्न करने लायक है? बड़े डेटा से अंतर्दृष्टि और मूल्य प्राप्त करने में सक्षम होना संगठनों का अंतिम लक्ष्य है।

बिग डेटा क्यों महत्वपूर्ण है?

संगठन संचालन को सुव्यवस्थित करने, अच्छी ग्राहक सेवा प्रदान करने, वैयक्तिकृत विपणन अभियान बनाने और अन्य आवश्यक कार्रवाई करने के लिए बड़े डेटा का उपयोग करते हैं जो राजस्व और मुनाफे को बढ़ा सकते हैं।

आइए कुछ सामान्य अनुप्रयोगों पर नजर डालें।

• चिकित्सा शोधकर्ता इसका उपयोग रोग के संकेतों और जोखिम कारकों की पहचान करने और डॉक्टरों को रोगियों में बीमारियों का निदान करने में मदद करने के लिए करते हैं।
• सरकार इसका उपयोग अपराधों, धोखाधड़ी, आपातकालीन प्रतिक्रिया और स्मार्ट सिटी पहल को रोकने के लिए करती है।
• परिवहन और विनिर्माण कंपनियां वितरण मार्गों को अनुकूलित करती हैं और आपूर्ति श्रृंखलाओं को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करती हैं।

डाटा माइनिंग क्या है?

इस प्रक्रिया में डेटा का विश्लेषण करना और उसे सार्थक जानकारी में सारांशित करना शामिल है। कंपनियां इस जानकारी का उपयोग अपने मुनाफे को बढ़ाने और अपने परिचालन खर्चों को कम करने के लिए करती हैं।

डेटा माइनिंग की आवश्यकता

डेटा माइनिंग भावना विश्लेषण, क्रेडिट जोखिम प्रबंधन, मंथन भविष्यवाणी, मूल्य अनुकूलन, चिकित्सा निदान, अनुशंसा इंजन और बहुत कुछ के लिए आवश्यक है। यह किसी भी उद्योग में एक प्रभावी उपकरण है, जिसमें खुदरा, थोक वितरण, दूरसंचार क्षेत्र, शिक्षा, विनिर्माण, स्वास्थ्य सेवा और सोशल मीडिया शामिल हैं।

डेटा माइनिंग के प्रकार

दो प्रमुख प्रकार इस प्रकार हैं।

• पूर्वानुमानित डेटा खनन

प्रिडिक्टिव डेटा माइनिंग सांख्यिकी और डेटा पूर्वानुमान तकनीकों का उपयोग करता है। यह उन्नत विश्लेषण पर आधारित है जो भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए ऐतिहासिक डेटा, सांख्यिकीय मॉडलिंग और मशीन लर्निंग का उपयोग करता है। व्यवसाय डेटा में पैटर्न खोजने और अवसरों और जोखिमों की पहचान करने के लिए पूर्वानुमानित विश्लेषण का उपयोग करते हैं।

• वर्णनात्मक डेटा खनन

वर्णनात्मक डेटा माइनिंग पैटर्न खोजने और डेटा से महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि निकालने के लिए डेटा का सारांश देता है। एक विशिष्ट कार्य उन उत्पादों की पहचान करना होगा जो अक्सर एक साथ खरीदे जाते हैं।

डाटा माइनिंग तकनीक

कुछ तकनीकों पर नीचे चर्चा की गई है।

• संघ

एसोसिएशन में, हम उन पैटर्न की पहचान करते हैं जहां घटनाएं जुड़ी हुई हैं। एसोसिएशन नियमों का उपयोग वस्तुओं के बीच सहसंबंध और सह-घटनाओं का पता लगाने के लिए किया जाता है।  बाजार टोकरी विश्लेषण डेटा माइनिंग में एसोसिएशन नियम की एक प्रसिद्ध तकनीक है। खुदरा विक्रेता इसका उपयोग ग्राहकों की खरीदारी के पैटर्न को समझकर बिक्री बढ़ाने के लिए करते हैं।

• क्लस्टरिंग

क्लस्टरिंग विश्लेषण का अर्थ उन वस्तुओं के समूह का पता लगाना है जो एक दूसरे के समान हैं लेकिन अन्य समूहों की वस्तुओं से भिन्न हैं।

अंतर - बिग डेटा बनाम डेटा माइनिंग

बिग डेटा बनाम डेटा माइनिंग का भविष्य

कंपनियों के लिए, संभालने की क्षमता बड़ा डेटा आने वाले वर्षों में और अधिक चुनौतीपूर्ण हो जाएगा। इस प्रकार, व्यवसायों को डेटा को एक रणनीतिक संपत्ति मानना ​​चाहिए और इसका उचित उपयोग करना चाहिए।

डेटा माइनिंग का भविष्य आश्चर्यजनक दिखता है और यह "स्मार्ट डेटा डिस्कवरी" में निहित है, जो बड़े डेटासेट में पैटर्न और रुझानों के निर्धारण को स्वचालित करने की धारणा है।

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