Big Data tegen Data Mining – Wat is het Echte Verschil?

Bent u nieuwsgierig om te leren over big data vs data mining? Big data en data mining zijn twee verschillende termen die verschillende doelen dienen. Ze gebruiken allebei grote datasets om betekenisvolle inzichten te extraheren uit rommelige data. De wereld wordt aangedreven door big data, waardoor organisaties experts in data-analyse moeten zoeken die in staat zijn om grote hoeveelheden data te verwerken. De wereldmarkt voor big data-analyse zal exponentieel groeien, met een geschatte waarde van meer dan 655 miljard dollar in 2029.

Peter Norvig zegt: “Meer data verslaat slimme algoritmes, maar betere data verslaat meer data.” In dit artikel zullen we big data vs data mining onderzoeken, hun typen en waarom ze belangrijk zijn voor bedrijven.

Wat is Big Data?

Het verwijst naar een grote hoeveelheid data die gestructureerd, semi-gestructureerd en ongestructureerd kan zijn, die exponentieel groeit met de tijd. Vanwege de grote omvang kan geen enkel traditioneel beheersysteem of -instrument het efficiënt verwerken.

De New York Stock Exchange genereert elke dag één terabyte aan data. Bovendien genereert Facebook (META ) 5 petabytes aan data.

De term big data kan worden beschreven door de volgende kenmerken.

• Volume

Volume verwijst naar de omvang van de data of de hoeveelheid data.

• Variëteit

Variëteit verwijst naar de verschillende soorten data, zoals video’s, afbeeldingen, webserverlogbestanden, enz.

• Snelheid

Snelheid toont hoe snel de data in omvang groeit en de data exponentieel toeneemt met een hoge snelheid.

• Betrouwbaarheid

Betrouwbaarheid betekent de onzekerheid van de data, zoals sociale media, of de data betrouwbaar is of niet.

• Waarde

Het verwijst naar de marktwaarde van de data. Is het waard om hoge inkomsten te genereren? In staat zijn om inzichten en waarde uit big data te halen is het uiteindelijke doel van organisaties.

Waarom is Big Data Belangrijk?

Organisaties gebruiken big data om operaties te stroomlijnen, goede klantenservice te bieden, gepersonaliseerde marketingcampagnes te creëren en andere essentiële acties te ondernemen die de inkomsten en winsten kunnen verhogen.

Laten we enkele veelvoorkomende toepassingen bekijken.

• Medisch onderzoekers gebruiken het om ziektesymptomen en risicofactoren te identificeren en artsen te helpen bij de diagnose van ziekten bij patiënten.
• De overheid gebruikt het om misdaden te voorkomen, fraude, noodhulp en slimme stedelijke initiatieven.
• Transport- en productiebedrijven optimaliseren routeplanning en beheren effectief de toeleveringsketen.

Wat is Data Mining?

Dit proces omvat het analyseren van data en samenvatten in betekenisvolle informatie. Bedrijven gebruiken deze informatie om hun winsten te verhogen en hun operationele uitgaven te verlagen.

Behoefte aan Data Mining

Data mining is essentieel voor sentimentanalyse, kredietrisicobeheer, churnvoorspelling, prijsoptimalisatie, medische diagnoses, aanbevelingsmotoren en veel meer. Het is een effectief instrument in elke industrie, waaronder detailhandel, groothandel, de telecomsector, onderwijs, productie, gezondheidszorg en sociale media.

Soorten Data Mining

De twee belangrijkste soorten zijn als volgt.

• Voorspellende Data Mining

Voorspellende data mining gebruikt statistiek en data-voorspellingstechnieken. Het is gebaseerd op geavanceerde analytics die historische data, statistische modellen en machine learning gebruiken om toekomstige resultaten te voorspellen. Bedrijven gebruiken voorspellende analytics om patronen in data te vinden en kansen en risico’s te identificeren.

• Beschrijvende Data Mining

Beschrijvende data mining samenvat de data om patronen te vinden en belangrijke inzichten uit de data te extraheren. Een typische taak zou zijn om producten te identificeren die vaak samen worden gekocht.

Data Mining-Technieken

Enkele technieken worden hieronder besproken.

• Associatie

Bij associatie identificeren we patronen waarin gebeurtenissen zijn verbonden. Associatieregels worden gebruikt om correlaties en co-occurrenties tussen items te achterhalen. Market basket-analyse is een bekende techniek van associatieregels in data mining. Detailhandelaren gebruiken het om verkoop te stimuleren door klantkooppatronen te begrijpen.

• Clusteranalyse

Clusteranalyse betekent het identificeren van een groep objecten die op elkaar lijken, maar verschillen van objecten in andere groepen.

Verschillen – Big Data vs Data Mining

Toekomst van Big Data vs Data Mining

Voor bedrijven zal het vermogen om big data te verwerken in de komende jaren uitdagender worden. Daarom moeten bedrijven data beschouwen als een strategisch actief en het op de juiste manier gebruiken.

De toekomst van data mining ziet er verbazingwekkend uit en ligt in “slimme gegevensontdekking”, het concept van het automatiseren van het bepalen van patronen en trends in grote datasets.

Wilt u leren over datawetenschap en AI? Bekijk meer blogs op unite.ai en ontwikkel uw vaardigheden.