Big Data vs Data Mining – რა არის რეალური განსხვავება? 

გსურთ გაიგოთ დიდი მონაცემები და მონაცემთა მაინინგის შესახებ? დიდი მონაცემები და მონაცემთა მოპოვება არის ორი განსხვავებული ტერმინი, რომელიც ემსახურება სხვადასხვა მიზნებს. ორივე მათგანმა გამოიყენა მონაცემთა დიდი ნაკრები ბინძური მონაცემებიდან მნიშვნელოვანი ინფორმაციის მოსაპოვებლად. მსოფლიო იკვებება დიდი მონაცემებით, რაც აიძულებს ორგანიზაციებს მოიძიონ ექსპერტები მონაცემთა ანალიტიკაში, რომლებსაც შეუძლიათ დიდი მოცულობის მონაცემების დამუშავება. დიდი მონაცემების ანალიტიკის გლობალური ბაზარი ექსპონენტურად გაიზრდება სავარაუდო ღირებულება 655 მილიარდ დოლარზე მეტია მიერ 2029.

პიტერ ნორვიგი ამბობს: „მეტი მონაცემი აჯობა ჭკვიან ალგორითმებს, მაგრამ უკეთესი მონაცემები აჯობა მეტ მონაცემს“. ამ სტატიაში ჩვენ შევისწავლით დიდ მონაცემებს მონაცემთა მოპოვების წინააღმდეგ, მის ტიპებს და რატომ არის ისინი მნიშვნელოვანი ბიზნესისთვის.

რა არის დიდი მონაცემები?

ეს ეხება მონაცემთა დიდ მოცულობას, რომელიც შეიძლება იყოს სტრუქტურირებული, ნახევრად სტრუქტურირებული და არასტრუქტურირებული, რომელიც დროთა განმავლობაში ექსპონენტურად იზრდება. მისი დიდი ზომის გამო, არცერთ ტრადიციულ მენეჯმენტ სისტემას ან ინსტრუმენტს არ შეუძლია მისი ეფექტურად დამუშავება.

ნიუ-იორკის საფონდო ბირჟა ყოველდღიურად აწარმოებს ერთ ტერაბაიტ მონაცემს. უფრო მეტიც, Facebook აწარმოებს 5 პეტაბაიტ მონაცემს.

ტერმინი დიდი მონაცემები შეიძლება აღწერილი იყოს შემდეგი მახასიათებლებით.

• მოცულობა

მოცულობა ეხება მონაცემთა ზომას ან მონაცემთა რაოდენობას.

• Variety

მრავალფეროვნება ეხება სხვადასხვა ტიპის მონაცემებს, როგორიცაა ვიდეო, სურათები, ვებ სერვერის ჟურნალები და ა.შ.

• Velocity

სიჩქარე გვიჩვენებს, თუ რამდენად სწრაფად იზრდება მონაცემები ზომით და მონაცემები ექსპონენტურად იზრდება სწრაფი ტემპით.

• ვერასი

სიზუსტე ნიშნავს მონაცემთა გაურკვევლობას, ისევე როგორც სოციალური მედია ნიშნავს, არის თუ არა მონაცემები სანდო.

• ღირებულება

ეს ეხება მონაცემთა საბაზრო ღირებულებას. ღირს თუ არა მაღალი შემოსავლის გამომუშავება? დიდი მონაცემებიდან ინფორმაციისა და ღირებულების ამოღების უნარი ორგანიზაციების საბოლოო მიზანია.

რატომ არის დიდი მონაცემები მნიშვნელოვანი?

ორგანიზაციები იყენებენ დიდ მონაცემებს ოპერაციების გასამარტივებლად, მომხმარებელთა კარგი მომსახურების უზრუნველსაყოფად, პერსონალიზებული მარკეტინგული კამპანიების შესაქმნელად და სხვა არსებითი ქმედებების განსახორციელებლად, რომლებსაც შეუძლიათ გაზარდონ შემოსავალი და მოგება.

მოდით შევხედოთ რამდენიმე საერთო აპლიკაციას.

• სამედიცინო მკვლევარები მას იყენებენ დაავადების ნიშნებისა და რისკ-ფაქტორების დასადგენად და ექიმებს პაციენტებში დაავადებების დიაგნოსტირებაში.
• მთავრობა იყენებს მას დანაშაულების, თაღლითობის, საგანგებო სიტუაციების შესახებ რეაგირებისა და ჭკვიანი ქალაქის ინიციატივების თავიდან ასაცილებლად.
• სატრანსპორტო და მწარმოებელი კომპანიები ოპტიმიზაციას უკეთებენ მიწოდების მარშრუტებს და ეფექტურად მართავენ მიწოდების ქსელებს.

რა არის მონაცემთა მოპოვება?

ეს პროცესი გულისხმობს მონაცემების ანალიზს და მათ შინაარსობრივ ინფორმაციად შეჯამებას. კომპანიები ამ ინფორმაციას იყენებენ თავიანთი მოგების გასაზრდელად და საოპერაციო ხარჯების შესამცირებლად.

მონაცემთა მოპოვების საჭიროება

მონაცემთა მოპოვება აუცილებელია სენტიმენტების ანალიზისთვის, საკრედიტო რისკის მენეჯმენტისთვის, შემცირების პროგნოზირებისთვის, ფასების ოპტიმიზაციისთვის, სამედიცინო დიაგნოზებისთვის, სარეკომენდაციო ძრავებისთვის და მრავალი სხვა. ეს არის ეფექტური ინსტრუმენტი ნებისმიერ ინდუსტრიაში, რომელიც მოიცავს საცალო ვაჭრობას, საბითუმო დისტრიბუციას, ტელეკომის სექტორს, განათლებას, წარმოებას, ჯანდაცვას და სოციალურ მედიას.

მონაცემთა მოპოვების ტიპები

ორი ძირითადი ტიპი შემდეგია.

• პროგნოზირებადი მონაცემთა მოპოვება

პროგნოზირებადი მონაცემთა მოპოვება იყენებს სტატისტიკას და მონაცემთა პროგნოზირების ტექნიკას. ის დაფუძნებულია მოწინავე ანალიტიკაზე, რომელიც იყენებს ისტორიულ მონაცემებს, სტატისტიკურ მოდელს და მანქანურ სწავლებას მომავალი შედეგების პროგნოზირებისთვის. ბიზნესი იყენებს პროგნოზირებულ ანალიტიკას მონაცემების შაბლონების მოსაძებნად და შესაძლებლობებისა და რისკების დასადგენად.

• აღწერითი მონაცემთა მოპოვება

აღწერილობითი მონაცემების მოპოვება აჯამებს მონაცემებს შაბლონების მოსაძებნად და მონაცემებიდან მნიშვნელოვანი შეხედულებების ამოსაღებად. ტიპიური ამოცანა იქნება პროდუქტების იდენტიფიცირება, რომლებიც ხშირად ყიდულობენ ერთად.

მონაცემთა სამთო ტექნოლოგიები

რამდენიმე ტექნიკა განიხილება ქვემოთ.

• ასოციაცია

ასოციაციაში ჩვენ ვადგენთ შაბლონებს, სადაც მოვლენები დაკავშირებულია. ასოციაციის წესები გამოიყენება ერთეულებს შორის კორელაციებისა და თანამოხვედრების გასარკვევად.  ბაზრის კალათის ანალიზი არის ასოციაციის წესის ცნობილი ტექნიკა მონაცემთა მოპოვებაში. საცალო მოვაჭრეები იყენებენ მას გაყიდვების გასაუმჯობესებლად, მომხმარებლის შესყიდვის შაბლონების გაგებით.

• კლასტერული

კლასტერული ანალიზი ნიშნავს ობიექტების ჯგუფის გარკვევას, რომლებიც ერთმანეთის მსგავსია, მაგრამ განსხვავდება სხვა ჯგუფების ობიექტებისგან.

განსხვავებები - დიდი მონაცემები და მონაცემთა მოპოვება

დიდი მონაცემების მომავალი მონაცემთა მოპოვების წინააღმდეგ

კომპანიებისთვის, უნარი გაუმკლავდეს დიდი მონაცემები მომდევნო წლებში უფრო რთული გახდება. ამრიგად, ბიზნესებმა უნდა განიხილონ მონაცემები სტრატეგიულ აქტივად და სწორად გამოიყენონ ისინი.

მონაცემთა მოპოვების მომავალი გასაოცრად გამოიყურება და მდგომარეობს „ჭკვიან მონაცემთა აღმოჩენაში“, ცნება მონაცემთა დიდ ნაკრებებში შაბლონებისა და ტენდენციების განსაზღვრის ავტომატიზაციის შესახებ.

გსურთ ისწავლოთ მონაცემთა მეცნიერება და AI? შეამოწმეთ მეტი ბლოგები გაერთიანდეს.აი და განავითარეთ თქვენი უნარები.