빅 데이터와 데이터 마이닝 – 실제 차이점은 무엇입니까? 

빅 데이터 대 데이터 마이닝에 대해 배우고 싶습니까? 빅 데이터 및 데이터 마이닝은 서로 다른 목적을 제공하는 두 개의 별개의 용어입니다. 둘 다 대규모 데이터 세트를 사용하여 지저분한 데이터에서 의미 있는 통찰력을 추출했습니다. 세상은 빅 데이터에 의해 구동되므로 조직은 대량의 데이터를 처리할 수 있는 데이터 분석 전문가를 찾아야 합니다. 빅 데이터 분석을 위한 글로벌 시장은 기하급수적으로 성장할 것입니다. 추정 가치 655억 달러 이상 2029에 의해.

Peter Norvig는 "더 많은 데이터가 영리한 알고리즘을 능가하지만 더 나은 데이터가 더 많은 데이터를 이깁니다."라고 말합니다. 이 기사에서는 빅 데이터와 데이터 마이닝, 유형 및 비즈니스에 중요한 이유를 살펴봅니다.

빅 데이터 란 무엇입니까?

시간이 지남에 따라 기하급수적으로 증가하는 정형, 반정형, 비정형의 대용량 데이터를 말합니다. 크기가 크기 때문에 기존 관리 시스템이나 도구로는 효율적으로 처리할 수 없습니다.

뉴욕 증권 거래소는 매일 5테라바이트의 데이터를 생성합니다. 또한 Facebook은 XNUMX페타바이트의 데이터를 생성합니다.

빅데이터라는 용어는 다음과 같은 특징으로 설명할 수 있습니다.

• 음량

볼륨은 데이터의 크기 또는 데이터 양을 나타냅니다.

• 종류

다양성은 비디오, 이미지, 웹 서버 로그 등과 같은 다양한 유형의 데이터를 나타냅니다.

• 속도

Velocity는 데이터가 얼마나 빨리 크기가 증가하고 데이터가 빠른 속도로 기하급수적으로 증가하는지 보여줍니다.

• 정확성

진실성은 소셜 미디어가 데이터의 신뢰성 여부를 의미하는 것처럼 데이터의 불확실성을 의미합니다.

• 가치관

데이터의 시장 가치를 나타냅니다. 높은 수익을 창출할 가치가 있습니까? 빅 데이터에서 인사이트와 가치를 끌어낼 수 있는 능력을 갖추는 것이 조직의 궁극적인 목표입니다.

빅 데이터가 중요한 이유는 무엇입니까?

조직은 빅 데이터를 사용하여 운영을 간소화하고 우수한 고객 서비스를 제공하며 개인화된 마케팅 캠페인을 만들고 수익과 이익을 높일 수 있는 기타 필수 조치를 취합니다.

몇 가지 일반적인 응용 프로그램을 살펴보겠습니다.

• 의료 연구원은 이를 사용하여 질병 징후와 위험 요인을 식별하고 의사가 환자의 질병을 진단하는 데 도움을 줍니다.
• 정부는 범죄, 사기, 비상 대응 및 스마트 시티 이니셔티브를 방지하기 위해 이를 사용합니다.
• 운송 및 제조 회사는 배송 경로를 최적화하고 공급망을 효과적으로 관리합니다.

데이터 마이닝이란?

이 프로세스에는 데이터를 분석하고 이를 의미 있는 정보로 요약하는 작업이 포함됩니다. 기업은 이 정보를 사용하여 수익을 늘리고 운영 비용을 줄입니다.

데이터 마이닝의 필요성

데이터 마이닝은 정서 분석, 신용 위험 관리, 이탈 예측, 가격 최적화, 의료 진단, 추천 엔진 등에 필수적입니다. 소매, 도매 유통, 통신 부문, 교육, 제조, 의료 및 소셜 미디어를 포함한 모든 산업에서 효과적인 도구입니다.

데이터 마이닝의 유형

두 가지 주요 유형은 다음과 같습니다.

• 예측 데이터 마이닝

예측 데이터 마이닝은 통계 및 데이터 예측 기술을 사용합니다. 이는 과거 데이터, 통계 모델링 및 기계 학습을 활용하여 미래 결과를 예측하는 고급 분석을 기반으로 합니다. 기업에서는 예측 분석을 사용하여 데이터의 패턴을 찾고 기회와 위험을 식별합니다.

• 설명 데이터 마이닝

Descriptive Data Mining은 데이터를 요약하여 패턴을 찾고 데이터에서 중요한 통찰력을 추출합니다. 일반적인 작업은 함께 자주 구매하는 제품을 식별하는 것입니다.

데이터 마이닝 기법

아래에서 몇 가지 기술에 대해 설명합니다.

• 협회

연관에서 이벤트가 연결되는 패턴을 식별합니다. 연관 규칙은 항목 간의 상관 관계 및 동시 발생을 파악하는 데 사용됩니다.  장바구니 분석 데이터 마이닝에서 잘 알려진 연관 규칙 기술입니다. 소매업체는 고객 구매 패턴을 이해하여 판매를 촉진하는 데 사용합니다.

• 클러스터링

클러스터링 분석은 서로 유사하지만 다른 그룹의 개체와 다른 개체 그룹을 파악하는 것을 의미합니다.

차이점 – 빅 데이터와 데이터 마이닝

빅 데이터와 데이터 마이닝의 미래

기업의 경우 처리 능력 빅 데이터 앞으로 몇 년 동안 더 어려워질 것입니다. 따라서 기업은 데이터를 전략적 자산으로 생각하고 적절하게 활용해야 합니다.

데이터 마이닝의 미래는 놀랍게 보이며 대규모 데이터 세트에서 패턴 및 추세 결정을 자동화하는 개념인 "스마트 데이터 검색"에 있습니다.

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