Artificial Intelligence

ビッグデータとデータマイニング – 本当の違いは何ですか?

更新中 on 2022 年 12 月 21 日

ビッグデータとデータマイニングについて学びたいと思っていますか? ビッグデータとデータマイニングは、異なる目的を担う XNUMX つの異なる用語です。どちらも大規模なデータセットを使用して、乱雑なデータから有意義な洞察を抽出しました。世界はビッグデータによって支えられており、組織は大量のデータを処理できるデータ分析の専門家を探すことを余儀なくされています。ビッグデータ分析の世界市場は飛躍的に成長し、推定価値は655億ドル以上 2029によります。

Peter Norvig 氏は、「より多くのデータは賢いアルゴリズムに勝ちますが、より良いデータはより多くのデータに勝ちます。」と述べています。この記事では、ビッグデータとデータマイニング、その種類、そしてそれらがビジネスにとって重要である理由について説明します。

ビッグデータとは？

これは、構造化、半構造化、および非構造化の可能性があり、時間の経過とともに指数関数的に増加する大量のデータを指します。サイズが大きいため、従来の管理システムやツールでは効率的に処理できません。

ニューヨーク証券取引所は毎日 5 テラバイトのデータを生成します。さらに、Facebook は XNUMX ペタバイトのデータを生成します。

ビッグデータという用語は、次の特徴によって説明できます。

音量

ボリュームとは、データのサイズまたはデータ量を指します。

多様

多様性とは、ビデオ、画像、Web サーバーログなどのさまざまな種類のデータを指します。

速度

速度は、データのサイズがどのくらいの速さで増大し、データが急速に指数関数的に増加しているかを示します。

真実

真実性とは、ソーシャルメディアがデータが信頼できるかどうかを意味するのと同様に、データの不確実性を意味します。

データの市場価値を指します。高い収益を生み出す価値はあるでしょうか? ビッグデータから洞察と価値を引き出すことができることは、組織の最終的な目標です。

ビッグデータはなぜ重要ですか?

組織はビッグデータを使用して、業務を合理化し、優れた顧客サービスを提供し、パーソナライズされたマーケティングキャンペーンを作成し、収益と利益を増やすことができるその他の重要なアクションを実行します。

いくつかの一般的なアプリケーションを見てみましょう。

医療研究者は、病気の兆候と危険因子を特定し、医師が患者の病気を診断するのを支援するためにこれを使用しています。
政府は、犯罪、詐欺、緊急対応、スマートシティへの取り組みの防止にこれを使用しています。
運送会社や製造会社は配送ルートを最適化し、サプライチェーンを効果的に管理します。

データマイニングとは

このプロセスには、データを分析し、意味のある情報に要約することが含まれます。企業はこの情報を利用して利益を増やし、運営経費を削減します。

データマイニングの必要性

データマイニングは、感情分析、信用リスク管理、解約予測、価格の最適化、医療診断、推奨エンジンなどに不可欠です。これは、小売、卸売流通、通信部門、教育、製造、ヘルスケア、ソーシャルメディアなど、あらゆる業界で効果的なツールです。

データマイニングの種類

大きく分けて以下のXNUMX種類があります。

予測データマイニング

予測データマイニングは、統計とデータ予測技術を使用します。これは、履歴データ、統計モデリング、機械学習を利用して将来の結果を予測する高度な分析に基づいています。企業は予測分析を使用してデータのパターンを見つけ、機会とリスクを特定します。

記述的データマイニング

記述的データマイニングは、データを要約してパターンを見つけ、データから重要な洞察を抽出します。一般的なタスクは、頻繁に一緒に購入される製品を特定することです。

データマイニング手法

いくつかのテクニックを以下で説明します。

協会

関連付けでは、イベントが関連するパターンを特定します。関連ルールは、項目間の相関関係と共起を把握するために使用されます。マーケットバスケット分析データマイニングにおける相関ルールのよく知られた手法です。小売業者は、顧客の購入パターンを理解することで売上を伸ばすためにこれを使用します。

クラスタリング

クラスタリング分析とは、互いに似ているが他のグループのオブジェクトとは異なるオブジェクトのグループを見つけ出すことを意味します。

違い – ビッグデータとデータマイニング

ご利用規約	データマイニング	ビッグデータ
目的	目的は、大規模なデータストア内のパターン、異常、相関関係を見つけることです。	大規模で複雑なデータから有意義な洞察を発見するため。
詳しく見る	これは、データの小さな画像またはデータの拡大図です。	データの全体像を示します。
データ型	構造化されたリレーショナルおよび次元データベース	構造化、半構造化、非構造化
データのサイズ	小規模なデータセットを使用しますが、分析には大規模なデータセットも利用します。	大量のデータを使用します。
対象領域	これは、広義の「データからの知識発見」の一部です。	これは、幅広い分野、アプローチ、ツールを使用する広範囲にわたる分野です。
分析手法	統計分析を使用して、小規模なビジネス要因を予測および特定します。	データ分析を使用して、大規模なビジネス要因を予測および特定します。