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 दो अलग-अलग शब्द हैं जो विभिन्न उद्देश्यों की सेवा करते हैं। वे दोनों बड़े डेटासेट का उपयोग करके अर्थपूर्ण अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए उपयोग किए जाते हैं। दुनिया बिग डेटा से संचालित है, जो संगठनों को डेटा विश्लेषण में विशेषज्ञता वाले विशेषज्ञों की तलाश करने के लिए मजबूर करती है जो बड़ी मात्रा में डेटा को संसाधित करने में सक्षम हैं। बिग डेटा विश्लेषण के लिए वैश्विक बाजार अनुमानित मूल्य के साथ एक्सपोनेंशियल रूप से बढ़ेगा 655 अरब डॉलर से अधिक 2029 तक। पीटर नोर्विग का कहना है, “अधिक डेटा चतुर एल्गोरिदम को मात देता है, लेकिन बेहतर डेटा अधिक डेटा को मात देता है।” इस लेख में, हम बिग डेटा बनाम डेटा माइनिंग, इसके प्रकार, और व्यवसायों के लिए इसके महत्व का अन्वेषण करेंगे।

बिग डेटा क्या है?

यह एक बड़ी मात्रा में डेटा को संदर्भित करता है जो संरचित, अर्ध-संरचित और असंरचित हो सकता है, जो समय के साथ एक्सपोनेंशियल रूप से बढ़ता है। इसके बड़े आकार के कारण, पारंपरिक प्रबंधन प्रणाली या उपकरण इसे कुशलता से संसाधित नहीं कर सकते हैं। न्यूयॉर्क स्टॉक एक्सचेंज प्रतिदिन एक टेराबाइट डेटा उत्पन्न करता है। इसके अलावा, फेसबुक 5 पेटाबाइट डेटा उत्पन्न करता है। बिग डेटा को निम्नलिखित विशेषताओं द्वारा वर्णित किया जा सकता है।

• वॉल्यूम

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।

• वेलोसिटी

वेलोसिटी डेटा की वृद्धि दर को दर्शाता है और डेटा तेजी से बढ़ रहा है।

• वेरासिटी

वेरासिटी डेटा की अनिश्चितता को संदर्भित करती है, जैसे कि सोशल मीडिया पर डेटा विश्वसनीय है या नहीं।

• मूल्य

यह डेटा के बाजार मूल्य को संदर्भित करता है। क्या यह उच्च राजस्व उत्पन्न करने के लिए उपयुक्त है? बिग डेटा से अंतर्दृष्टि और मूल्य निकालना संगठनों का अंतिम लक्ष्य है।

बिग डेटा क्यों महत्वपूर्ण है?

संगठन बिग डेटा का उपयोग अपने संचालन को सुव्यवस्थित करने, अच्छी ग्राहक सेवा प्रदान करने, व्यक्तिगत विपणन अभियान बनाने और राजस्व और लाभ को बढ़ाने के लिए आवश्यक कार्रवाई करने के लिए करते हैं। आइए कुछ सामान्य अनुप्रयोगों पर नजर डालें।

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

डेटा माइनिंग क्या है?

यह प्रक्रिया डेटा का विश्लेषण करने और इसे अर्थपूर्ण जानकारी में सारांशित करने के लिए शामिल है। कंपनियां इस जानकारी का उपयोग अपने लाभ को बढ़ाने और अपने परिचालन व्यय को कम करने के लिए करती हैं।

डेटा माइनिंग की आवश्यकता

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

डेटा माइनिंग के प्रकार

दो प्रमुख प्रकार हैं।

• प्रेडिक्टिव डेटा माइनिंग

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

• विवरणात्मक डेटा माइनिंग

विवरणात्मक डेटा माइनिंग डेटा को सारांशित करने और डेटा से महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि निकालने के लिए पैटर्न खोजने के लिए उपयोग किया जाता है। एक典型 कार्य यह होगा कि अक्सर एक साथ खरीदे जाने वाले उत्पादों की पहचान की जाए।

डेटा माइनिंग तकनीक

कुछ तकनीकों पर नीचे चर्चा की गई है।

• एसोसिएशन

एसोसिएशन में, हम उन पैटर्न की पहचान करते हैं जहां घटनाएं जुड़ी हुई हैं। एसोसिएशन नियमों का उपयोग आइटम के बीच संबंधों और सह-उद्भव को समझने के लिए किया जाता है। मार्केट बास्केट विश्लेषण डेटा माइनिंग में एसोसिएशन नियम की एक प्रसिद्ध तकनीक है। खुदरा विक्रेता इसका उपयोग ग्राहक की खरीदारी पैटर्न को समझने के लिए करते हैं और बिक्री को बढ़ावा देने के लिए इसका उपयोग करते हैं।

• क्लस्टरिंग

क्लस्टरिंग विश्लेषण उन वस्तुओं के समूह को खोजने के लिए है जो एक दूसरे के समान हैं लेकिन दूसरे समूह की वस्तुओं से अलग हैं।

अंतर – बिग डेटा बनाम डेटा माइनिंग

बिग डेटा बनाम डेटा माइनिंग का भविष्य

कंपनियों के लिए बिग डेटा को संभालने की क्षमता आने वाले वर्षों में अधिक चुनौतीपूर्ण हो जाएगी। इसलिए, व्यवसायों को डेटा को एक रणनीतिक संपत्ति के रूप में मानना चाहिए और इसका सही तरीके से उपयोग करना चाहिए। डेटा माइनिंग का भविष्य “स्मार्ट डेटा डिस्कवरी” में है, जो बड़े डेटासेट में पैटर्न और रुझानों के निर्धारण को स्वचालित करने की अवधारणा है। क्या आप डेटा साइंस और एआई सीखना चाहते हैं? unite.ai पर अधिक ब्लॉग देखें और अपने कौशल को बढ़ाएं।