Big Data melawan Data Mining – Apa Perbedaan Sebenarnya?

Apakah Anda ingin mempelajari tentang big data vs data mining? Big data dan data mining adalah dua istilah yang berbeda dengan tujuan yang berbeda pula. Keduanya menggunakan dataset besar untuk mengekstrak informasi yang bermakna dari data yang tidak terstruktur. Dunia ini ditenagai oleh big data, sehingga memaksa organisasi untuk mencari ahli analisis data yang mampu memproses volume data yang besar. Pasar global untuk analisis big data akan tumbuh secara eksponensial, dengan nilai yang diperkirakan melebihi 655 miliar dolar pada tahun 2029.

Peter Norvig menyatakan, “Lebih banyak data mengalahkan algoritma yang cerdas, tetapi data yang lebih baik mengalahkan lebih banyak data.” Dalam artikel ini, kita akan menjelajahi big data vs data mining, jenis-jenisnya, dan mengapa keduanya sangat penting bagi bisnis.

Apa itu Big Data?

Big data merujuk pada volume data yang besar yang dapat berupa data terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur, yang tumbuh secara eksponensial dengan waktu. Karena ukurannya yang besar, tidak ada sistem manajemen tradisional atau alat yang dapat memprosesnya dengan efisien.

Bursa Efek New York menghasilkan satu terabyte data setiap hari. Selain itu, Facebook (META ) menghasilkan 5 petabyte data.

Istilah big data dapat digambarkan oleh karakteristik-karakteristik berikut.

• Volume

Volume merujuk pada ukuran data atau jumlah data.

• Variety

Variety merujuk pada berbagai jenis data seperti video, gambar, log server web, dan lain-lain.

• Velocity

Velocity menunjukkan seberapa cepat data tumbuh dalam ukuran dan data yang tumbuh secara eksponensial dengan kecepatan yang cepat.

• Veracity

Veracity berarti ketidakpastian data, seperti media sosial yang menentukan apakah data dapat dipercaya atau tidak.

• Value

Value merujuk pada nilai pasar data. Apakah data tersebut layak untuk menghasilkan pendapatan yang tinggi? Mampu menarik informasi dan nilai dari big data adalah tujuan akhir dari organisasi.

Mengapa Big Data Penting?

Organisasi menggunakan big data untuk memperlancar operasi, menyediakan layanan pelanggan yang baik, membuat kampanye pemasaran yang dipersonalisasi, dan melakukan tindakan lain yang penting yang dapat meningkatkan pendapatan dan keuntungan.

Mari kita lihat beberapa aplikasi yang umum.

• Peneliti medis menggunakan big data untuk mengidentifikasi tanda-tanda penyakit dan faktor risiko, serta membantu dokter mendiagnosa penyakit pada pasien.
• Pemerintah menggunakan big data untuk mencegah kejahatan, penipuan, respons darurat, dan inisiatif kota pintar.
• Perusahaan transportasi dan manufaktur mengoptimalkan rute pengiriman dan mengelola rantai pasokan dengan efektif.

Apa itu Data Mining?

Proses ini melibatkan menganalisis data dan merangkumnya menjadi informasi yang bermakna. Perusahaan menggunakan informasi ini untuk meningkatkan keuntungan dan mengurangi biaya operasional.

Kebutuhan Data Mining

Data mining sangat penting untuk analisis sentimen, manajemen risiko kredit, prediksi churn, optimasi harga, diagnosa medis, mesin rekomendasi, dan banyak lagi. Data mining adalah alat yang efektif di berbagai industri, termasuk ritel, distribusi grosir, sektor telekomunikasi, pendidikan, manufaktur, kesehatan, dan media sosial.

Jenis-Jenis Data Mining

Dua jenis utama adalah sebagai berikut.

• Predictive Data Mining

Predictive Data Mining menggunakan statistik dan teknik peramalan data. Berbasis pada analisis lanjutan yang menggunakan data historis, pemodelan statistik, dan machine learning untuk memprediksi hasil di masa depan. Bisnis menggunakan analisis prediktif untuk menemukan pola dalam data dan mengidentifikasi peluang dan risiko.

• Descriptive Data Mining

Descriptive Data Mining merangkum data untuk menemukan pola dan mengekstrak informasi yang signifikan dari data. Tugas yang umum adalah mengidentifikasi produk yang sering dibeli bersama.

Teknik Data Mining

Beberapa teknik dibahas di bawah.

• Association

Dalam asosiasi, kita mengidentifikasi pola di mana peristiwa terkait. Aturan asosiasi digunakan untuk mengetahui korelasi dan ko-kejadian antara item. Analisis keranjang belanja adalah teknik asosiasi yang terkenal dalam data mining. Ritel menggunakan teknik ini untuk meningkatkan penjualan dengan memahami pola pembelian pelanggan.

• Clustering

Clustering analysis berarti menemukan kelompok objek yang serupa tetapi berbeda dari objek kelompok lain.

Perbedaan – Big Data vs Data Mining

Masa Depan Big Data vs Data Mining

Bagi perusahaan, kemampuan untuk menangani big data akan menjadi lebih menantang di tahun-tahun mendatang. Oleh karena itu, bisnis harus mempertimbangkan data sebagai aset strategis dan menggunakannya dengan tepat.

Masa depan data mining terlihat luar biasa dan terletak pada “penemuan data pintar,” konsep otomatisasi penentuan pola dan tren dalam dataset besar.

Apakah Anda ingin mempelajari ilmu data dan AI? Lihat lebih banyak blog di unite.ai dan asah keterampilan Anda.