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ビッグデータ vs データマイニング – 本当の違いは何ですか？
ビッグデータ vs データマイニングについて学びたいですか？ ビッグデータ とデータマイニングは、異なる目的を持ち、別個の用語です。両者とも、大量のデータセットを使用して、汚れたデータから有意義な洞察を抽出します。世界はビッグデータによって動かされており、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求めています。ビッグデータ分析の世界市場は、2029 年までに 655 億ドルを超える価値 で指数関数的に成長する予定です。
ピーター・ノルヴィグは、「より多くのデータは賢いアルゴリズムよりも優れています。しかし、より良いデータはより多くのデータよりも優れています。」この記事では、ビッグデータ vs データマイニング、その種類、および企業にとってなぜ重要であるかを探ります。
ビッグデータとは何か?
これは、構造化された、半構造化された、非構造化されたデータを含む、大量のデータを指し、時間の経過とともに指数関数的に増加します。伝統的な管理システムまたはツールでは、その大きさのため、効率的に処理することができません。
ニューヨーク証券取引所は、1 日に 1 テラバイトのデータを生成します。さらに、Facebook は 5 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、以下の特徴で説明できます。
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ボリューム
ボリュームは、データのサイズまたはデータの量を指します。
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バラエティ
バラエティは、ビデオ、画像、Web サーバーログなど、さまざまな種類のデータを指します。
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ベロシティ
ベロシティは、データがどれくらい速く増加しているかを示します。データは指数関数的に増加しています。
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バーサシティ
バーサシティは、データの不確実性を指します。例えば、ソーシャルメディアの場合、データが信頼できるかどうかです。
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バリュー
これは、データの市場価値を指します。高収益を生み出す価値があるかどうかです。ビッグデータから洞察と価値を引き出すことが、組織の最終目標です。
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運用を合理化し、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ために必要なその他の措置を講じます。
いくつかの一般的な応用例を見てみましょう。
- 医療研究者は、疾患の兆候とリスク要因を特定し、医師が患者に疾患を診断するのを支援するためにこれを使用します。
- 政府は、犯罪の防止、詐欺、緊急対応、スマートシティのイニシアチブにこれを使用します。
- 輸送および製造会社は、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何か?
このプロセスには、データを分析して、有意義な情報にまとめることが含まれます。企業は、この情報を使用して利益を増やし、運用コストを削減します。
データマイニングの必要性
データマイニングは、センチメント分析、信用リスク管理、顧客流失予測、価格最適化、医療診断、レコメンデーションエンジンなどに不可欠です。これは、小売業、卸売業、テレコム業、教育、製造業、医療業、ソーシャルメディア業を含むあらゆる業界で有効なツールです。
データマイニングの種類
2 つの主要な種類があります。
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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、先進的な分析を使用して、歴史的なデータ、統計モデル、機械学習を使用して将来の結果を予測することを基にしています。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。
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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。典型的なタスクは、頻繁に一緒に購入される製品を特定することです。
データマイニング技術
いくつかの技術について説明します。
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関連
関連では、イベントが接続されているパターンを特定します。関連ルールは、アイテム間の相関関係と共起を特定するために使用されます。 マーケットバスケット分析 は、関連ルールのデータマイニングにおけるよく知られた技術です。小売業者は、顧客の購入パターンを理解することで、販売を促進するためにこれを使用します。
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クラスタリング
クラスタリング分析は、オブジェクトのグループを見つけることを意味します。これらのオブジェクトは、他のグループのオブジェクトとは異なりますが、同じグループ内のオブジェクトとは似ています。
違い – ビッグデータ vs データマイニング
| 用語 | データマイニング | ビッグデータ |
|---|---|---|
| 目的 | 大量のデータストア内のパターン、異常、相関関係を見つける目的です。 | 大規模で複雑なデータから有意義な洞察を発見することです。 |
| 視点 | これは、データの小さな絵またはクローズアップビューです。 | これは、データの大きな絵です。 |
| データタイプ | 構造化された、関係的な、次元的なデータベース | 構造化された、半構造化された、非構造化された |
| データサイズ | これは、小規模なデータセットを使用しますが、大規模なデータセットも分析に使用します。 | これは、大量のデータを使用します。 |
| 範囲 | これは、広い用語「データからの知識の発見」の一部です。 | これは、広範な分野であり、さまざまな学問、アプローチ、ツールを使用します。 |
| 分析技術 | これは、予測とビジネス要因の特定のために、小規模な統計分析を使用します。 | これは、予測とビジネス要因の特定のために、大規模なデータ分析を使用します。 |
ビッグデータ vs データマイニングの将来
企業にとって、ビッグデータ を処理する能力は、将来的により困難になるでしょう。したがって、企業は、データを戦略的な資産と見なして、適切に活用する必要があります。
データマイニングの将来は、驚くべきもので、「スマートデータ発見」の概念、つまり、大規模なデータセット内のパターンと傾向の自動化された特定にあります。
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