Big Data vs Data Mining – Qual è la Vera Differenza?

Sei ansioso di imparare su big data vs data mining? Big data e data mining sono due termini distinti che servono a scopi diversi. Entrambi utilizzano grandi set di dati per estrarre informazioni significative da dati disordinati. Il mondo è alimentato da big data, costringendo le organizzazioni a cercare esperti in analisi dei dati in grado di elaborare grandi volumi di dati. Il mercato globale per l’analisi dei big data crescerà esponenzialmente, con un valore stimato di oltre 655 miliardi di dollari entro il 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 cos’è Big Data?

Si riferisce a un grande volume di dati che può essere strutturato, semi-strutturato e non strutturato, che cresce esponenzialmente con il tempo. A causa della sua grande dimensione, nessun sistema di gestione tradizionale o strumento può elaborarlo efficientemente.

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.

• Varietà

La varietà si riferisce ai diversi tipi di dati come video, immagini, log del server web, ecc.

• Velocità

La velocità mostra quanto rapidamente i dati crescono in dimensione e i dati aumentano esponenzialmente a un ritmo veloce.

• Veracità

La veracità significa l’incertezza dei dati, come i social media, se i dati sono attendibili o no.

• Valore

Si riferisce al valore di mercato dei dati. È degno di generare entrate elevate? Essere in grado di estrarre informazioni e valore dai big data è l’obiettivo finale delle organizzazioni.

Perché Big Data è Importante?

Le organizzazioni utilizzano big data per razionalizzare le operazioni, fornire un buon servizio clienti, creare campagne di marketing personalizzate e intraprendere altre azioni essenziali che possono aumentare le entrate e i profitti.

Vediamo alcune applicazioni comuni.

• I ricercatori medici lo utilizzano per identificare i segni di malattie e fattori di rischio e aiutare i medici a diagnosticare le malattie nei pazienti.
• Il governo lo utilizza per prevenire crimini, frodi, risposte di emergenza e iniziative di città intelligenti.
• Le aziende di trasporto e produzione ottimizzano le rotte di consegna e gestiscono efficacemente le catene di approvvigionamento.

Che cos’è 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.

Bisogno di Data Mining

Data mining è essenziale per l’analisi dei sentimenti, la gestione del rischio di credito, la previsione della rotazione, l’ottimizzazione dei prezzi, la diagnosi medica, i motori di raccomandazione e molto altro. È uno strumento efficace in qualsiasi settore, che include retail, distribuzione all’ingrosso, settore delle telecomunicazioni, istruzione, produzione, sanità e social media.

Tipi di Data Mining

I due principali tipi sono i seguenti.

• Predictive Data Mining

Predictive Data Mining utilizza statistiche e tecniche di previsione dei dati. Si basa sull’analisi avanzata che utilizza dati storici, modelli statistici e apprendimento automatico per prevedere risultati futuri. Le aziende utilizzano l’analisi predittiva per trovare modelli nei dati e identificare opportunità e rischi.

• Descriptive Data Mining

Descriptive Data Mining riassume i dati per trovare modelli ed estrarre informazioni significative dai dati. Un compito tipico sarebbe identificare i prodotti che vengono acquistati frequentemente insieme.

Tecniche di Data Mining

Vengono discusse alcune tecniche.

• Associazione

Nell’associazione, identifichiamo modelli in cui gli eventi sono collegati. Le regole di associazione vengono utilizzate per determinare le correlazioni e le co-occorrenze tra gli elementi. Market basket analysis è una tecnica ben nota di associazione di regole nel data mining. I dettaglianti la utilizzano per coltivare le vendite comprendendo i modelli di acquisto dei clienti.

• Clustering

L’analisi del clustering significa determinare il gruppo di oggetti che sono simili tra loro ma diversi dagli oggetti di altri gruppi.

Differenze – Big Data vs Data Mining

Futuro di Big Data vs Data Mining

Per le aziende, la capacità di gestire big data diventerà più impegnativa negli anni a venire. Pertanto, le aziende devono considerare i dati come un asset strategico e utilizzarli correttamente.

Il futuro del data mining sembra sorprendente e si trova nella “scoperta di dati intelligenti”, il concetto di automazione della determinazione di modelli e tendenze in grandi set di dati.

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