ビッグデータ 対 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、別々の用語です。両者とも、大量のデータセットから有意義な洞察を抽出するために使用されます。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探しています。ビッグデータ分析の世界市場は、2029 年までに 6550 億ドル以上に達すると予想されています。

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、より優れたデータはより多くのデータよりも優れています」と述べています。この記事では、ビッグデータ vs データマイニング、種類、そしてそれらがビジネスにとって重要な理由について探ります。

ビッグデータとは何か？

ビッグデータとは、構造化された、半構造化された、非構造化されたデータが含まれる大量のデータのことです。これは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やツールでは、データのサイズが大きい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では、1 日に 1 テラバイトのデータが生成されます。また、Facebook (META ) では 1 日に 5 ペタバイトのデータが生成されます。

ビッグデータの特徴は以下のとおりです。

• ボリューム

ボリュームとは、データのサイズまたはデータの量を指します。

• バラエティ

バラエティとは、ビデオ、画像、ウェブサーバーのログなど、さまざまな種類のデータを指します。

• ベロシティ

ベロシティとは、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。

• バーサシティ

バーサシティとは、データの不確実性を指します。たとえば、ソーシャルメディアのデータは信頼できるものでしょうか？

• バリュー

バリューとは、データの市場価値を指します。高収益を生み出すことができますか？ ビッグデータから洞察と価値を引き出すことが、組織の最終的な目標です。

ビッグデータの重要性

組織はビッグデータを使用して運用を最適化し、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、収益と利益を増加させるために必要な他のアクションを実行します。

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ビッグデータを使用します。
• 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ビッグデータを使用します。
• 輸送会社と製造会社は、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するためにビッグデータを使用します。

データマイニングとは何か？

データマイニングとは、データを分析して有意義な情報にまとめるプロセスです。企業は、この情報を使用して収益を増やし、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、感情分析、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。小売業、卸売業、電気通信業、教育、製造業、医療業、ソーシャルメディアなど、さまざまな業界で有効なツールです。

データマイニングの種類

主な 2 つの種類があります。

• 予測データマイニング

予測データマイニングでは、統計とデータ予測技術を使用します。先進的な分析を使用して、歴史的なデータ、統計モデル、機械学習を活用して将来の結果を予測します。企業は、予測分析を使用してデータ内のパターンを特定し、機会とリスクを特定します。

• 記述データマイニング

記述データマイニングでは、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。

データマイニングの技術

いくつかの技術について説明します。

• 関連

関連では、イベントが接続されたパターンを特定します。関連規則を使用して、アイテム間の相関関係と共起を特定します。 マーケットバスケット分析 は、データマイニングにおける関連規則の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。

• クラスタリング

クラスタリング分析では、オブジェクトのグループを特定し、それらが他のグループのオブジェクトと異なることを確認します。

ビッグデータとデータマイニングの違い

ビッグデータとデータマイニングの将来

企業にとって、将来的にはビッグデータを処理することが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、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検出にあります。

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