Stor Data mot Data Mining – Hva er den virkelige forskjellen?

Er du ivrig etter å lære om stor data vs data mining? Stor data og data mining er to distinkte begreper som tjener forskjellige formål. De bruker begge store datamengder for å trekke meningfulle innlysninger fra uordnet data. Verden drives av stor data, og det tvinger organisasjoner til å søke eksperter i dataanalyse som kan behandle store mengder data. Den globale markedet for stor data-analyse vil vokse eksponentielt, med en estimert verdi på over 655 milliarder dollar i 2029.

Peter Norvig sier: “Mer data slår smarte algoritmer, men bedre data slår mer data.” I denne artikkelen vil vi utforske stor data vs data mining, dens typer og hvorfor de er viktige for bedrifter.

Hva er Stor Data?

Det refererer til en stor mengde data som kan være strukturert, semi-strukturert og ustrukturert, som vokser eksponentielt over tid. På grunn av dens store størrelse kan ingen av de tradisjonelle håndteringssystemene eller verktøyene behandle den effektivt.

New York-børsen genererer en terabyte data daglig. I tillegg genererer Facebook (META ) 5 petabyte data.

Begrepet stor data kan beskrives ved følgende egenskaper.

• Mengde

Mengde refererer til datamengdens størrelse eller mengden data.

• Varighet

Varighet refererer til de forskjellige typene data, som videoer, bilder, webtjenerlogger osv.

• Hastighet

Hastighet viser hvor raskt data vokser i størrelse, og data øker eksponentielt i en rask takt.

• Veracity

Veracity betyr usikkerheten i data, som sosiale medier, hvis data er pålitelig eller ikke.

• Verdi

Det refererer til datamengdens markedverdi. Er det verd å generere høy inntekt? Å være i stand til å trekke innlysninger og verdi fra stor data er det ultimate målet for organisasjoner.

Hvorfor er Stor Data viktig?

Organisasjoner bruker stor data for å strømlinje operasjoner, gi god kundeservice, lage personlige markedsføringskampanjer og utføre andre viktige handlinger som kan øke inntekt og fortjeneste.

La oss se på noen vanlige anvendelser.

• Medisinske forskere bruker det for å identifisere sykdomstegn og risikofaktorer og hjelpe leger til å diagnostisere sykdommer hos pasienter.
• Regjeringen bruker det for å forebygge kriminalitet, svindel, nødsituasjoner og smarte by-initiativer.
• Transport- og produksjonsselskaper optimaliserer leveringsruter og behandler effektivt forsyningskjeder.

Hva er Data Mining?

Denne prosessen innebærer å analysere data og sammenfatte den i meningfulle opplysninger. Selskaper bruker denne informasjonen for å øke fortjenesten og redusere driftskostnadene.

Behov for Data Mining

Data mining er essensielt for å analysere holdninger, kredittvurdering, churn-prediksjon, prisoptimalisering, medisinske diagnoser, anbefalingsmotorer og mye mer. Det er et effektivt verktøy i enhver bransje, som inkluderer detaljhandel, grossistfordeling, teleselskaper, utdanning, produksjon, helsevesen og sosiale medier.

Typer av Data Mining

De to hovedtypene er følgende.

• Prediktiv Data Mining

Prediktiv Data Mining bruker statistikk og data-prognose-teknikker. Det er basert på avansert analyse som bruker historisk data, statistisk modellering og maskinlæring for å forutsi fremtidige resultater. Bedrifter bruker prediktiv analyse for å finne mønster i data og identifisere muligheter og risiko.

• Beskrivende Data Mining

Beskrivende Data Mining summerer data for å finne mønster og trekke meningfulle innlysninger fra data. En typisk oppgave ville være å identifisere produkter som ofte kjøpes sammen.

Data Mining-teknikker

Noen teknikker diskuteres nedenfor.

• Assosiasjon

I assosiasjon, identifiserer vi mønster der hendelser er koblet. Assosiasjonsregler brukes for å finne korrelasjoner og samtidige hendelser mellom elementer. Markedsanalyse er en kjent teknikk for assosiasjonsregler i data mining. Detaljister bruker det for å nære salg ved å forstå kundens kjøpsmønster.

• Klynging

Klyngingsanalyse betyr å finne en gruppe objekter som er like hverandre, men forskjellige fra objekter i andre grupper.

Forskjeller – Stor Data vs Data Mining

Fremtiden for Stor Data vs Data Mining

For selskaper vil evnen til å håndtere stor data bli mer utfordrende i årene som kommer. Derfor må bedrifter vurdere data som en strategisk ressurs og bruke den på riktig måte.

Fremtiden for data mining ser fantastisk ut og ligger i “smart data-oppdagelse”, begrepet om å automatisere bestemmelsen av mønster og trender i store datamengder.

Ønsker du å lære data-vitenskap og AI? Se på flere blogger på unite.ai og nære dine ferdigheter.