Big Data vs Data Mining – Apa Bedanya? 

Apakah Anda ingin belajar tentang big data vs data mining? Big data dan penambangan data adalah dua istilah berbeda yang melayani tujuan berbeda. Keduanya menggunakan kumpulan data besar untuk mengekstrak wawasan yang bermakna dari data yang berantakan. Dunia didukung oleh data besar, memaksa organisasi untuk mencari ahli dalam analitik data yang mampu memproses data dalam jumlah besar. Pasar global untuk analitik data besar akan tumbuh secara eksponensial, dengan diperkirakan bernilai lebih dari 655 miliar dolar oleh 2029.

Peter Norvig menyatakan, "Lebih banyak data mengalahkan algoritme pintar, tetapi data yang lebih baik mengalahkan lebih banyak data." Pada artikel ini, kita akan mengeksplorasi data besar vs penambangan data, jenisnya, dan mengapa hal itu penting untuk bisnis.

Apa itu Big Data?

Ini mengacu pada sejumlah besar data yang dapat terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur, yang tumbuh secara eksponensial seiring waktu. Karena ukurannya yang besar, tidak ada sistem atau alat manajemen tradisional yang dapat memprosesnya secara efisien.

New York Stock Exchange menghasilkan satu terabyte data setiap hari. Selain itu, Facebook menghasilkan 5 petabyte data.

Istilah big data dapat dijelaskan dengan ciri-ciri sebagai berikut.

• Volume

Volume mengacu pada ukuran data atau jumlah data.

• Variasi

Variasi mengacu pada berbagai jenis data seperti video, gambar, log server web, dll.

• Kecepatan

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

• kebenaran

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

• Nilai

Ini mengacu pada nilai pasar dari data. Apakah layak menghasilkan pendapatan tinggi? Mampu menarik wawasan dan nilai dari data besar adalah tujuan akhir organisasi.

Mengapa Big Data Penting?

Organisasi menggunakan data besar untuk merampingkan operasi, memberikan layanan pelanggan yang baik, membuat kampanye pemasaran yang dipersonalisasi, dan mengambil tindakan penting lainnya yang dapat meningkatkan pendapatan dan keuntungan.

Mari kita lihat beberapa aplikasi umum.

• Peneliti medis menggunakannya untuk mengidentifikasi tanda-tanda penyakit dan faktor risiko dan membantu dokter mendiagnosis penyakit pada pasien.
• Pemerintah menggunakannya untuk mencegah kejahatan, penipuan, tanggap darurat, dan inisiatif kota pintar.
• Perusahaan transportasi dan manufaktur mengoptimalkan rute pengiriman dan mengelola rantai pasokan secara efektif.

Apa itu Data Mining?

Proses ini melibatkan analisis data dan meringkasnya menjadi informasi yang bermakna. Perusahaan menggunakan informasi ini untuk meningkatkan keuntungan mereka dan mengurangi biaya operasional mereka.

Perlu untuk Penambangan Data

Penambangan data sangat penting untuk analisis sentimen, manajemen risiko kredit, prediksi churn, optimalisasi harga, diagnosis medis, mesin rekomendasi, dan banyak lagi. Ini adalah alat yang efektif dalam industri apa pun, termasuk ritel, distribusi grosir, sektor telekomunikasi, pendidikan, manufaktur, perawatan kesehatan, dan media sosial.

Jenis Penambangan Data

Dua jenis utama adalah sebagai berikut.

• Penambangan Data Prediktif

Penambangan Data Prediktif menggunakan statistik dan teknik perkiraan data. Hal ini didasarkan pada analitik tingkat lanjut yang memanfaatkan data historis, pemodelan statistik, dan pembelajaran mesin untuk memprediksi hasil di masa depan. Bisnis menggunakan analisis prediktif untuk menemukan pola dalam data dan mengidentifikasi peluang dan risiko.

• Penambangan Data Deskriptif

Penambangan Data Deskriptif meringkas data untuk menemukan pola dan mengekstrak wawasan yang signifikan dari data. Tugas tipikal adalah mengidentifikasi produk yang sering dibeli bersama.

Teknik Penambangan Data

Beberapa teknik dibahas di bawah ini.

• Asosiasi

Dalam asosiasi, kami mengidentifikasi pola di mana peristiwa terhubung. Aturan asosiasi digunakan untuk mengetahui korelasi dan kejadian bersama antara item.  Analisis keranjang pasar adalah teknik aturan asosiasi yang terkenal dalam penambangan data. Pengecer menggunakannya untuk memelihara penjualan dengan memahami pola pembelian pelanggan.

• Kekelompokan

Analisis pengelompokan berarti mencari kelompok objek yang mirip satu sama lain tetapi berbeda dengan objek kelompok lain.

Perbedaan – Data Besar vs Penambangan Data

Masa Depan Big Data vs Penambangan Data

Untuk perusahaan, kemampuan untuk menangani data besar akan menjadi lebih menantang di tahun-tahun mendatang. Dengan demikian, bisnis harus menganggap data sebagai aset strategis dan memanfaatkannya dengan benar.

Masa depan data mining tampak mencengangkan dan terletak pada “smart data discovery”, gagasan untuk mengotomatiskan penentuan pola dan tren dalam kumpulan data besar.

Apakah Anda ingin belajar ilmu data dan AI? Lihat lebih banyak blog di bersatu.ai dan kembangkan keterampilan Anda.