Duże Dane kontra Data Mining – Jaka jest Rzeczywista Różnica?

Czy jesteś zainteresowany, aby dowiedzieć się o dużych danych vs data mining? Duże dane i data mining to dwa odrębne pojęcia, które służą różnym celom. Obie używają dużych zbiorów danych, aby wydobyć znaczące informacje z nieuporządkowanych danych. Świat jest napędzany przez duże dane, co zmusza organizacje do poszukiwania ekspertów w dziedzinie analizy danych, którzy są w stanie przetwarzać duże ilości danych. Globalny rynek analityki dużych danych będzie rósł wykładniczo, z szacowaną wartością ponad 655 miliardów dolarów do 2029 roku.

Peter Norvig stwierdził, “Więcej danych bije sprytne algorytmy, ale lepsze dane bije więcej danych”. W tym artykule będziemy eksplorować duże dane vs data mining, ich typy i dlaczego są one istotne dla firm.

Czym są Duże Dane?

Odnosi się to do dużej ilości danych, które mogą być strukturalne, półstrukturalne i niestrukturalne, które rosną wykładniczo z czasem. Ze względu na ich duży rozmiar, żaden z tradycyjnych systemów zarządzania lub narzędzi nie może ich efektywnie przetwarzać.

Giełda Nowojorska generuje jeden terabajt danych dziennie. Ponadto, Facebook (META ) generuje 5 petabajtów danych.

Pojęcie dużych danych można opisać następującymi cechami.

• Objętość

Objętość odnosi się do rozmiaru danych lub ilości danych.

• Różnorodność

Różnorodność odnosi się do różnych typów danych, takich jak filmy, obrazy, logi serwera sieciowego itp.

• Szybkość

Szybkość pokazuje, jak szybko dane rosną w rozmiarze i dane rosną wykładniczo w szybkim tempie.

• Prawdziwość

Prawdziwość oznacza niepewność danych, takich jak media społecznościowe, czy dane są godne zaufania, czy nie.

• Wartość

Odnosi się do wartości rynkowej danych. Czy jest to warte generowania wysokich dochodów? Bycie w stanie wydobyć wnioski i wartość z dużych danych jest ostatecznym celem organizacji.

Dlaczego Duże Dane są Ważne?

Organizacje używają dużych danych, aby usprawnić operacje, zapewnić dobrą obsługę klienta, tworzyć spersonalizowane kampanie marketingowe i podejmować inne istotne działania, które mogą zwiększyć dochody i zyski.

Zobaczmy niektóre powszechne zastosowania.

• Badacze medyczni używają ich, aby zidentyfikować objawy chorób i czynniki ryzyka oraz pomóc lekarzom w diagnozowaniu chorób u pacjentów.
• Rząd używa ich, aby zapobiec przestępstwom, oszustwom, reagowaniu w sytuacjach awaryjnych i inicjatywom miast inteligentnych.
• Przedsiębiorstwa transportowe i produkcyjne optymalizują trasy dostaw i skutecznie zarządzają łańcuchami dostaw.

Czym jest Data Mining?

Proces ten obejmuje analizę danych i ich podsumowanie w znaczące informacje. Firmy używają tych informacji, aby zwiększyć swoje zyski i zmniejszyć wydatki operacyjne.

Potrzeba Data Mining

Data mining jest niezbędna do analizy sentymentu, zarządzania ryzykiem kredytowym, przewidywania churnu, optymalizacji cen, diagnozowania chorób, silników rekomendacji i wiele innych. Jest to skuteczne narzędzie w każdej branży, w tym w handlu detalicznym, hurtowym, sektorze telekomunikacyjnym, edukacji, produkcji, opiece zdrowotnej i mediach społecznościowych.

Typy Data Mining

Dwa główne typy to następujące.

• Predykcyjny Data Mining

Predykcyjny Data Mining używa statystyki i technik prognozowania. Opiera się na zaawansowanej analityce, która wykorzystuje historyczne dane, modelowanie statystyczne i uczenie maszynowe do przewidywania przyszłych wyników. Firmy używają predykcyjnej analityki, aby znaleźć wzorce w danych i zidentyfikować możliwości i ryzyka.

• Opisowy Data Mining

Opisowy Data Mining podsumowuje dane, aby znaleźć wzorce i wydobyć znaczące informacje z danych. Typowym zadaniem byłoby zidentyfikowanie produktów, które są często kupowane razem.

Techniki Data Mining

Oto kilka technik.

• Stowarzyszenie

W stowarzyszeniu identyfikujemy wzorce, w których zdarzenia są połączone. Reguły stowarzyszenia są używane do ustalenia korelacji i współwystępowania między elementami. Analiza koszyka zakupów jest znaną techniką reguły stowarzyszenia w data mining. Detaliści używają jej, aby rozwijać sprzedaż, rozumiejąc wzorce zakupowe klientów.

• Klastrowanie

Klastrowanie oznacza ustalenie grupy obiektów, które są podobne do siebie, ale różnią się od obiektów innych grup.

Różnice – Duże Dane vs Data Mining

Przyszłość Dużych Danych vs Data Mining

Dla firm zdolność do radzenia sobie z dużymi danymi stanie się coraz bardziej wyzwaniem w nadchodzących latach. Dlatego firmy muszą uznać dane za strategiczny atut i wykorzystywać je odpowiednio.

Przyszłość data mining wygląda imponująco i leży w “inteligentnym odkrywaniu danych”, pojęciu automatyzacji ustalania wzorców i trendów w dużych zbiorach danych.

Czy chcesz nauczyć się nauki o danych i sztucznej inteligencji? Zobacz więcej blogów na unite.ai i rozwijaj swoje umiejętności.