Artificial Intelligence
Big Data a eksploracja danych – jaka jest prawdziwa różnica?
Czy chcesz dowiedzieć się o Big Data i eksploracji danych? Big Data i eksploracja danych to dwa odrębne terminy służące różnym celom. Obydwoje wykorzystali duże zbiory danych, aby wydobyć istotne wnioski z nieuporządkowanych danych. Świat napędzany jest dużymi zbiorami danych, co zmusza organizacje do poszukiwania ekspertów w dziedzinie analityki danych, którzy są w stanie przetwarzać duże ilości danych. Globalny rynek analityki dużych zbiorów danych będzie rósł wykładniczo, a szacunkowa wartość na ponad 655 miliardów dolarów przez 2029.
Peter Norvig stwierdza: „Więcej danych przewyższa sprytne algorytmy, ale lepsze dane przewyższają więcej danych”. W tym artykule omówimy big data a eksplorację danych, jej rodzaje i znaczenie dla firm.
Co to jest Big Data?
Odnosi się do dużej ilości danych, które mogą być ustrukturyzowane, częściowo ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane, a których liczba rośnie wykładniczo z czasem. Ze względu na duży rozmiar żaden z tradycyjnych systemów zarządzania ani narzędzi nie jest w stanie go efektywnie przetworzyć.
Giełda nowojorska generuje dziennie jeden terabajt danych. Co więcej, Facebook generuje 5 petabajtów danych.
Termin big data można opisać za pomocą następujących cech.
objętość
Objętość odnosi się do rozmiaru danych lub ilości danych.
Odmiana
Różnorodność odnosi się do różnych typów danych, takich jak filmy, obrazy, dzienniki serwerów internetowych itp.
Prędkość
Prędkość pokazuje, jak szybko powiększają się dane, a dane rosną wykładniczo w szybkim tempie.
Prawdziwość
Prawdziwość oznacza niepewność danych, podobnie jak media społecznościowe oznaczają, czy dane są godne zaufania, czy nie.
wartość
Odnosi się do wartości rynkowej danych. Czy warto generować wysokie przychody? Ostatecznym celem organizacji jest umiejętność wyciągania wniosków i wartości z dużych zbiorów danych.
Dlaczego Big Data jest ważne?
Organizacje wykorzystują duże zbiory danych do usprawniania operacji, zapewnienia dobrej obsługi klienta, tworzenia spersonalizowanych kampanii marketingowych i podejmowania innych niezbędnych działań, które mogą zwiększyć przychody i zyski.
Przyjrzyjmy się kilku typowym zastosowaniom.
- Naukowcy medyczni wykorzystują go do identyfikacji objawów choroby i czynników ryzyka oraz pomagają lekarzom w diagnozowaniu chorób u pacjentów.
- Rząd używa go do zapobiegania przestępstwom, oszustwom, reagowania w sytuacjach kryzysowych i inicjatyw inteligentnych miast.
- Firmy transportowe i produkcyjne optymalizują trasy dostaw i efektywnie zarządzają łańcuchami dostaw.
Co to jest eksploracja danych?
Proces ten polega na analizie danych i podsumowaniu ich w sensowną informację. Firmy wykorzystują te informacje do zwiększania swoich zysków i zmniejszania kosztów operacyjnych.
Potrzeba eksploracji danych
Eksploracja danych jest niezbędna do analizy nastrojów, zarządzania ryzykiem kredytowym, przewidywania rezygnacji, optymalizacji cen, diagnoz medycznych, silników rekomendacji i wielu innych. Jest to skuteczne narzędzie w każdej branży, która obejmuje handel detaliczny, dystrybucję hurtową, sektor telekomunikacyjny, edukację, produkcję, opiekę zdrowotną i media społecznościowe.
Rodzaje eksploracji danych
Dwa główne typy są następujące.
Predykcyjna eksploracja danych
Predictive Data Mining wykorzystuje statystyki i techniki prognozowania danych. Opiera się na zaawansowanej analityce, która wykorzystuje dane historyczne, modelowanie statystyczne i uczenie maszynowe do przewidywania przyszłych wyników. Firmy korzystają z analiz predykcyjnych, aby znaleźć wzorce w danych oraz zidentyfikować możliwości i ryzyko.
Opisowa eksploracja danych
Descriptive Data Mining podsumowuje dane w celu znalezienia wzorców i wydobycia z danych istotnych wniosków. Typowym zadaniem byłoby zidentyfikowanie produktów, które są często kupowane razem.
Techniki wyszukiwania danych
Poniżej omówiono kilka technik.
Stowarzyszenie
W skojarzeniu identyfikujemy wzorce łączenia zdarzeń. Reguły asocjacyjne służą do odkrywania korelacji i współwystępowań między elementami. Analiza koszyka rynkowego jest dobrze znaną techniką reguły asocjacyjnej w eksploracji danych. Sprzedawcy używają go do wspierania sprzedaży poprzez zrozumienie wzorców zakupów klientów.
Klastry
Analiza skupień oznacza znalezienie grupy obiektów, które są do siebie podobne, ale różnią się od obiektów innych grup.
Różnice – Big Data a eksploracja danych
| Regulamin | Data Mining | Big Data |
|---|---|---|
| Cel | Celem jest znalezienie wzorców, anomalii i korelacji w dużych magazynach danych. | Odkrywanie znaczących spostrzeżeń na podstawie dużych, złożonych danych. |
| Zobacz i wysłuchaj | Jest to mały obraz danych lub zbliżenie danych. | Pokazuje duży obraz danych. |
| Typy danych | Ustrukturyzowana, relacyjna i wymiarowa baza danych | Strukturalne, półstrukturalne i niestrukturalne |
| Rozmiar danych | Wykorzystuje małe zbiory danych, ale także wykorzystuje duże zbiory danych do analizy. | Wykorzystuje dużą ilość danych. |
| Zakres | Jest to część szerokiego terminu „odkrywanie wiedzy z danych”. | Jest to szeroko rozpowszechniona dziedzina, w której wykorzystuje się szeroką gamę dyscyplin, podejść i narzędzi. |
| Technika analizy | Wykorzystuje analizę statystyczną do przewidywania i identyfikowania czynników biznesowych na małą skalę. | Wykorzystuje analizę danych do przewidywania i identyfikacji czynników biznesowych na dużą skalę. |
Przyszłość Big Data a eksploracja danych
Dla firm możliwość obsługi big danych w nadchodzących latach stanie się większym wyzwaniem. Dlatego firmy muszą uważać dane za strategiczny zasób i właściwie je wykorzystywać.
Przyszłość eksploracji danych wygląda zdumiewająco i leży w „inteligentnym odkrywaniu danych”, koncepcji automatyzacji określania wzorców i trendów w dużych zbiorach danych.
Chcesz nauczyć się analityki danych i sztucznej inteligencji? Sprawdź więcej blogów na zjednoczyć.ai i rozwijaj swoje umiejętności.
