Big Data contro Data Mining – Qual è la vera differenza?

Sei ansioso di scoprire di più su big data e 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 disorganizzati. 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 e data mining, i loro tipi e perché sono significativi per le aziende.

Cosa sono i 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 (META ) genera 5 petabyte di dati.

Il termine big data può essere descritto dalle seguenti caratteristiche.

• Volume

Il volume si riferisce alle dimensioni 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 termini di dimensioni e i dati aumentano esponenzialmente a un ritmo veloce.

• Affidabilità

L’affidabilità 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 in grado di 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 ottimizzare le operazioni, fornire un buon servizio clienti, creare campagne di marketing personalizzate e intraprendere altre azioni essenziali che possono aumentare entrate e profitti.

Vediamo alcune applicazioni comuni.

• I ricercatori medici li utilizzano per identificare i segni di malattie e fattori di rischio e aiutare i medici a diagnosticare le malattie nei pazienti.
• Il governo li 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.

Cosa è il Data Mining?

Questo processo consiste nell’analizzare i dati e riassumerli in informazioni significative. Le aziende utilizzano queste informazioni per aumentare i profitti e ridurre le spese operative.

Esigenza di Data Mining

Il data mining è essenziale per l’analisi dei sentimenti, la gestione del rischio di credito, la previsione della rotazione, l’ottimizzazione dei prezzi, le diagnosi mediche, 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.

• Data Mining Predittivo

Il data mining predittivo utilizza statistiche e tecniche di previsione dei dati. Si basa su analisi avanzate che utilizzano 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.

• Data Mining Descrittivo

Il data mining descrittivo riassume i dati per trovare modelli e 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 di seguito.

• 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. L’analisi del carrello della spesa è una tecnica ben nota di regola di associazione 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 difficile negli anni a venire. Pertanto, le aziende devono considerare i dati come un asset strategico e utilizzarli correttamente.

Il futuro del data mining sembra sbalorditivo e si trova nella “scoperta di dati intelligenti”, la nozione di automatizzare la determinazione di modelli e tendenze in grandi set di dati.

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