Intelligenza Artificiale
Big Data vs Data Mining: qual è la vera differenza?
Sei ansioso di conoscere i big data rispetto al data mining? Big dati e data mining sono due termini distinti che servono a scopi diversi. Entrambi hanno utilizzato set di dati di grandi dimensioni per estrarre informazioni significative da dati disordinati. Il mondo è alimentato dai big data, costringendo le organizzazioni a cercare esperti nell'analisi dei dati in grado di elaborare grandi volumi di dati. Il mercato globale dell'analisi dei big data crescerà in modo esponenziale, con un valore stimato di oltre 655 miliardi di dollari by 2029.
Peter Norvig afferma: "Più dati battono algoritmi intelligenti, ma dati migliori battono più dati". In questo articolo, esploreremo big data vs data mining, i suoi tipi e perché sono significativi per le aziende.
Che cosa sono i Big Data?
Si riferisce a un grande volume di dati che possono essere strutturati, semi-strutturati e non strutturati, che cresce esponenzialmente nel tempo. A causa delle sue grandi dimensioni, nessuno dei tradizionali sistemi o strumenti di gestione è in grado di elaborarlo in modo efficiente.
La Borsa di New York genera un terabyte di dati al giorno. Inoltre, Facebook genera 5 petabyte di dati.
Il termine big data può essere descritto dalle seguenti caratteristiche.
Volume
Il volume si riferisce alla dimensione dei dati o alla quantità di dati.
Variety
La varietà si riferisce ai diversi tipi di dati come video, immagini, registri del server Web, ecc.
Velocità
La velocità mostra la velocità con cui i dati crescono in termini di dimensioni e i dati aumentano in modo esponenziale a una velocità elevata.
veracità
La veridicità significa l'incertezza dei dati, come i social media significano se i dati sono affidabili o meno.
Valore
Si riferisce al valore di mercato dei dati. Vale la pena generare entrate elevate? Essere in grado di estrarre informazioni e valore dai big data è l'obiettivo finale delle organizzazioni.
Perché i Big Data sono importanti?
Le organizzazioni utilizzano i big data per semplificare le operazioni, fornire un buon servizio clienti, creare campagne di marketing personalizzate e intraprendere altre azioni essenziali che possono aumentare entrate e profitti.
Diamo un'occhiata ad alcune applicazioni comuni.
- I ricercatori medici lo impiegano per identificare segni di malattia e fattori di rischio e aiutare i medici a diagnosticare malattie nei pazienti.
- Il governo lo utilizza per prevenire crimini, frodi, interventi di emergenza e iniziative per le città intelligenti.
- Le aziende di trasporto e manifatturiere ottimizzano i percorsi di consegna e gestiscono in modo efficace le catene di approvvigionamento.
Cos'è il data mining?
Questo processo comporta l'analisi dei dati e la loro sintesi in informazioni significative. Le aziende utilizzano queste informazioni per aumentare i profitti e ridurre le spese operative.
Necessità di data mining
Il data mining è essenziale per l'analisi del sentiment, la gestione del rischio di credito, la previsione del tasso di abbandono, l'ottimizzazione dei prezzi, le diagnosi mediche, i motori di raccomandazione e molto altro. È uno strumento efficace in qualsiasi settore, inclusi vendita al dettaglio, distribuzione all'ingrosso, settore delle telecomunicazioni, istruzione, produzione, sanità e social media.
Tipi di data mining
I due tipi principali sono i seguenti.
Data mining predittivo
Il Predictive Data Mining utilizza statistiche e tecniche di previsione dei dati. Si basa su analisi avanzate che utilizzano dati storici, modelli statistici e apprendimento automatico per prevedere i risultati futuri. Le aziende utilizzano l'analisi predittiva per trovare modelli nei dati e identificare opportunità e rischi.
Data mining descrittivo
Il data mining descrittivo riassume i dati per trovare modelli ed estrarre informazioni significative dai dati. Un compito tipico sarebbe quello di identificare i prodotti che vengono spesso acquistati insieme.
Tecniche di data mining
Alcune tecniche sono discusse di seguito.
Associazione
Nell'associazione, identifichiamo modelli in cui gli eventi sono collegati. Le regole di associazione vengono utilizzate per capire le correlazioni e le co-occorrenze tra gli elementi. Analisi del paniere di mercato è una tecnica ben nota di regola di associazione nel data mining. I rivenditori lo usano per alimentare le vendite comprendendo i modelli di acquisto dei clienti.
il clustering
Clustering analysis significa capire il gruppo di oggetti che sono simili tra loro ma diversi dall'oggetto di altri gruppi.
Differenze: Big Data vs Data Mining
| Termini | Data Mining | Big Data |
|---|---|---|
| Scopo | Lo scopo è trovare modelli, anomalie e correlazioni in grandi archivi di dati. | Per scoprire informazioni significative da grandi dati complessi. |
| Visualizza | È una piccola immagine di dati o una vista ravvicinata dei dati. | Mostra una grande immagine di dati. |
| Tipi di dati | Database strutturato, relazionale e dimensionale | Strutturato, semi-strutturato e non strutturato |
| Dimensione dei dati | Utilizza piccoli set di dati ma utilizza anche grandi set di dati per l'analisi. | Utilizza un grande volume di dati. |
| Obbiettivo | Fa parte del termine ampio "scoperta della conoscenza dai dati". | È un campo diffuso che utilizza una vasta gamma di discipline, approcci e strumenti. |
| Tecnica di analisi | Utilizza l'analisi statistica per la previsione e l'identificazione di fattori aziendali su piccola scala. | Utilizza l'analisi dei dati per la previsione e l'identificazione di fattori aziendali su larga scala. |
Futuro dei Big Data vs Data Mining
Per le aziende, la capacità di gestire Big Data diventerà più impegnativo nei prossimi anni. Pertanto, le aziende devono considerare i dati una risorsa strategica e utilizzarli correttamente.
Il futuro del data mining sembra sorprendente e risiede nella "scoperta intelligente dei dati", l'idea di automatizzare la determinazione di modelli e tendenze in grandi set di dati.
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