Big Data vs Data Mining – Ո՞րն է իրական տարբերությունը: 

Ցանկանում եք իմանալ մեծ տվյալների ընդդեմ տվյալների հանքարդյունաբերության մասին: Big տվյալներ և տվյալների արդյունահանումը երկու տարբեր տերմիններ են, որոնք ծառայում են տարբեր նպատակների: Նրանք երկուսն էլ օգտագործել են տվյալների մեծ հավաքածուներ՝ խառնաշփոթ տվյալներից իմաստալից պատկերացումներ հանելու համար: Աշխարհը սնուցվում է մեծ տվյալների միջոցով՝ ստիպելով կազմակերպություններին փնտրել փորձագետներ տվյալների վերլուծության մեջ, որոնք կարող են մշակել մեծ ծավալի տվյալներ: Մեծ տվյալների վերլուծության համաշխարհային շուկան կաճի էքսպոնենցիալ՝ ընդ որում գնահատված արժեքը ավելի քան 655 միլիարդ դոլար ի 2029.

Պիտեր Նորվիգը նշում է, որ «Ավելի շատ տվյալներ հաղթում են խելացի ալգորիթմներին, բայց ավելի լավ տվյալները հաղթում են ավելի շատ տվյալների»: Այս հոդվածում մենք կուսումնասիրենք մեծ տվյալներ ընդդեմ տվյալների արդյունահանման, դրանց տեսակները և ինչու են դրանք կարևոր բիզնեսի համար:

Ինչ է մեծ տվյալները:

Այն վերաբերում է տվյալների մեծ ծավալին, որոնք կարող են լինել կառուցվածքային, կիսակառույց և չկառուցված, որոնք ժամանակի ընթացքում աճում են էքսպոնենցիալ: Իր մեծ չափերի պատճառով ավանդական կառավարման համակարգերից և գործիքներից և ոչ մեկը չի կարող արդյունավետ մշակել այն:

Նյու Յորքի ֆոնդային բորսան օրական մեկ տերաբայթ տվյալներ է ստեղծում: Ավելին, Facebook-ը ստեղծում է 5 փետաբայթ տվյալ։

Մեծ տվյալներ տերմինը կարելի է բնութագրել հետևյալ բնութագրերով.

• ծավալ

Ծավալը վերաբերում է տվյալների չափին կամ տվյալների քանակին:

• Տարատեսակ

Բազմազանությունը վերաբերում է տվյալների տարբեր տեսակներին, ինչպիսիք են տեսանյութերը, պատկերները, վեբ սերվերի տեղեկամատյանները և այլն:

• Արագություն

Արագությունը ցույց է տալիս, թե որքան արագ են աճում տվյալների չափը, և տվյալները արագ տեմպերով աճում են էքսպոնենցիալ:

• Ճշմարտություն

Ճշմարտությունը նշանակում է տվյալների անորոշություն, ինչպես սոցիալական մեդիան նշանակում է՝ արդյոք տվյալները վստահելի են, թե ոչ:

• Արժեք

Դա վերաբերում է տվյալների շուկայական արժեքին: Արժե՞ արդյոք բարձր եկամուտ բերել: Մեծ տվյալներից պատկերացումներ և արժեքներ քաղելու ունակ լինելը կազմակերպությունների վերջնական նպատակն է:

Ինչու՞ են մեծ տվյալները կարևոր:

Կազմակերպություններն օգտագործում են մեծ տվյալներ գործառնությունները պարզեցնելու, հաճախորդներին լավ սպասարկում ապահովելու, անհատականացված մարքեթինգային արշավներ ստեղծելու և այլ կարևոր գործողություններ կատարելու համար, որոնք կարող են մեծացնել եկամուտներն ու շահույթը:

Դիտարկենք մի քանի ընդհանուր հավելվածներ:

• Բժշկական հետազոտողները օգտագործում են այն հիվանդության նշանները և ռիսկի գործոնները բացահայտելու և բժիշկներին օգնելու հիվանդների մոտ հիվանդությունները ախտորոշելու համար:
• Կառավարությունն օգտագործում է այն հանցագործությունները, խարդախությունները, արտակարգ իրավիճակների արձագանքման և խելացի քաղաքների նախաձեռնությունները կանխելու համար:
• Տրանսպորտային և արտադրական ընկերությունները օպտիմալացնում են առաքման ուղիները և արդյունավետորեն կառավարում մատակարարման շղթաները:

Ի՞նչ է տվյալների արդյունահանումը:

Այս գործընթացը ներառում է տվյալների վերլուծություն և դրանք իմաստալից տեղեկատվության ամփոփում: Ընկերությունները օգտագործում են այս տեղեկատվությունը իրենց շահույթը մեծացնելու և գործառնական ծախսերը նվազեցնելու համար:

Տվյալների արդյունահանման անհրաժեշտություն

Տվյալների արդյունահանումը կարևոր է տրամադրությունների վերլուծության, վարկային ռիսկի կառավարման, անկման կանխատեսման, գների օպտիմալացման, բժշկական ախտորոշումների, առաջարկությունների շարժիչների և շատ ավելին համար: Այն արդյունավետ գործիք է ցանկացած ոլորտում, որը ներառում է մանրածախ, մեծածախ բաշխում, հեռահաղորդակցության ոլորտ, կրթություն, արտադրություն, առողջապահություն և սոցիալական մեդիա:

Տվյալների արդյունահանման տեսակները

Երկու հիմնական տեսակները հետևյալն են.

• Կանխատեսող տվյալների արդյունահանում

Տվյալների կանխատեսող հանքարդյունաբերությունը օգտագործում է վիճակագրություն և տվյալների կանխատեսման տեխնիկա: Այն հիմնված է առաջադեմ վերլուծության վրա, որն օգտագործում է պատմական տվյալներ, վիճակագրական մոդելավորում և մեքենայական ուսուցում՝ ապագա արդյունքները կանխատեսելու համար: Բիզնեսներն օգտագործում են կանխատեսող վերլուծություն՝ տվյալների մեջ օրինաչափություններ գտնելու և հնարավորություններն ու ռիսկերը բացահայտելու համար:

• Նկարագրական տվյալների հանքարդյունաբերություն

Descriptive Data Mining-ն ամփոփում է տվյալները՝ օրինաչափություններ գտնելու և տվյալներից նշանակալի պատկերացումներ հանելու համար: Տիպիկ խնդիր կլինի բացահայտել ապրանքները, որոնք հաճախ գնվում են միասին:

Տվյալների հանքարդյունաբերության տեխնիկան

Մի քանի տեխնիկա քննարկվում են ստորև:

• Միացում

Ասոցիացիայում մենք հայտնաբերում ենք օրինաչափություններ, որտեղ իրադարձությունները կապված են: Ասոցիացիայի կանոններն օգտագործվում են տարրերի միջև փոխկապակցվածությունը և համընկնումը պարզելու համար:  Շուկայի զամբյուղի վերլուծություն տվյալների մայնինգում ասոցացման կանոնների հայտնի տեխնիկա է: Մանրածախ առևտրով զբաղվողներն այն օգտագործում են վաճառքը խթանելու համար՝ հասկանալով հաճախորդների գնումների ձևերը:

• Կլաստերացում

Կլաստերային վերլուծություն նշանակում է պարզել օբյեկտների խումբը, որոնք նման են միմյանց, բայց տարբերվում են այլ խմբերի օբյեկտներից:

Տարբերություններ – Մեծ տվյալներ ընդդեմ տվյալների հանքարդյունաբերության

Մեծ տվյալների ապագան ընդդեմ տվյալների հանքարդյունաբերության

Ընկերությունների համար կարգավորելու ունակությունը մեծ տվյալների առաջիկա տարիներին ավելի դժվար կդառնա: Այսպիսով, ձեռնարկությունները պետք է տվյալները դիտարկեն որպես ռազմավարական ակտիվ և ճիշտ օգտագործեն դրանք:

Տվյալների արդյունահանման ապագան ապշեցուցիչ է թվում և կայանում է «խելացի տվյալների հայտնաբերման» մեջ՝ տվյալների մեծ հավաքածուներում օրինաչափությունների և միտումների որոշման ավտոմատացման հասկացության մեջ:

Ցանկանու՞մ եք սովորել տվյալների գիտություն և AI: Ստուգեք ավելի շատ բլոգեր միավորել.ai և զարգացրեք ձեր հմտությունները: