Kunstig intelligens
Stor Data vs 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 innsikter fra ustrukturert data. Verden drives av stor data, og tvinger organisasjoner til å søke eksperter i dataanalyse som kan prosessere 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 prosessere den effektivt.
New York-børsen genererer en terabyte data daglig. I tillegg genererer Facebook 5 petabyte data.
Begrepet stor data kan beskrives ved følgende karakteristika.
-
Størrelse
Størrelse refererer til størrelsen på data eller mengden data.
-
Variasjon
Variasjon refererer til de forskjellige typene data som videoer, bilder, webserverlogger 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 markedets verdi av data. Er det verd å generere høy inntekt? Å være i stand til å trekke innsikter og verdi fra stor data er det ultimate målet for organisasjoner.
Hvorfor er Stor Data Viktig?
Organisasjoner bruker stor data til å strømlinje operasjoner, gi god kundeervice, 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 til å identifisere sykdomstegn og risikofaktorer og hjelpe leger til å diagnostisere sykdommer hos pasienter.
- Regjeringen bruker det til å forebygge kriminalitet, svindel, nødsituasjoner og smarte byinitiativer.
- Transport- og produksjonsselskaper optimaliserer leveringsruter og håndterer forsyningkjeder effektivt.
Hva er Data Mining?
Dette prosessen innebærer å analysere data og sammenfatte det til meningfulle informasjon. Selskaper bruker denne informasjonen til å øke fortjenesten og redusere driftskostnadene.
Behov for Data Mining
Data mining er essensielt for sentimentanalyse, kredittrisikostyring, churn-prediksjon, prisoptimalisering, medisinsk diagnostisering, anbefalingsmotorer og mye mer. Det er et effektivt verktøy i enhver bransje, som inkluderer detaljhandel, grossistdistribusjon, 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 til å forutsi fremtidige resultater. Bedrifter bruker prediktiv analyse til å finne mønster i data og identifisere muligheter og risiko.
-
Beskrivende Data Mining
Beskrivende data mining sammenfatter data for å finne mønster og trekke meningfulle innsikter 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 til å finne korrelasjoner og sam-forekomster mellom elementer. Market basket-analyse er en kjent teknikk for assosiasjonsregel i data mining. Detailhandlere bruker det til 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
| Begreper | Data Mining | Stor Data |
|---|---|---|
| Formål | Formålet er å finne mønster, unntak og korrelasjoner i store datalager. | Å oppdage meningfulle innsikter fra store komplekse data. |
| Visning | Det er et lite bilde av data eller et nærbilde av data. | Det viser et stort bilde av data. |
| Datatyper | Strukturert, relasjons- og dimensjonsdatabase | Strukturert, semi-strukturert og ustrukturert |
| Datastørrelse | Det bruker små datamengder, men også bruker store datamengder for analyse. | Det bruker en stor mengde data. |
| Omfang | Det er en del av det brede begrepet “kunnskapsoppdagelse fra data”. | Det er et vidt felt som bruker en rekke disipliner, tilnærminger og verktøy. |
| Analyseteknikk | Bruker statistisk analyse for prediksjon og identifisering av forretningsfaktorer på en liten skala. | Bruker data-analyse for prediksjon og identifisering av forretningsfaktorer på en stor skala. |
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 det riktig.
Fremtiden for data mining ser fantastisk ut og ligger i “smart dataoppdagelse”, begrepet om å automatisere bestemmelsen av mønster og trender i store datamengder.
Vil du lære data-vitenskap og AI? Se flere blogginnlegg på unite.ai og nære dine ferdigheter.
