Inteligência artificial
Big Data vs Data Mining – Qual é a Diferença Real?
Você está ansioso para aprender sobre big data vs data mining? Big data e data mining são dois termos distintos que servem a propósitos diferentes. Ambos usam grandes conjuntos de dados para extrair insights significativos de dados desorganizados. O mundo é impulsionado por big data, forçando as organizações a buscar especialistas em análise de dados capazes de processar grandes volumes de dados. O mercado global de análise de big data crescerá exponencialmente, com um valor estimado de mais de 655 bilhões de dólares até 2029.
Peter Norvig afirma: “Mais dados superam algoritmos inteligentes, mas melhores dados superam mais dados.” Neste artigo, exploraremos big data vs data mining, seus tipos e por que são significativos para as empresas.
O que é Big Data?
Refere-se a um grande volume de dados que pode ser estruturado, semi-estruturado e não estruturado, que cresce exponencialmente com o tempo. Devido ao seu grande tamanho, nenhum dos sistemas ou ferramentas de gerenciamento tradicionais pode processá-lo de forma eficiente.
A Bolsa de Valores de Nova York gera um terabyte de dados por dia. Além disso, o Facebook gera 5 petabytes de dados.
O termo big data pode ser descrito pelas seguintes características.
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Volume
Volume refere-se ao tamanho dos dados ou à quantidade de dados.
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Variety
Variety refere-se aos diferentes tipos de dados, como vídeos, imagens, logs do servidor web, etc.
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Velocity
Velocity mostra como os dados estão crescendo em tamanho e os dados estão aumentando exponencialmente a uma taxa rápida.
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Veracidade
Veracidade significa a incerteza dos dados, como as mídias sociais, se os dados são confiáveis ou não.
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Valor
Refere-se ao valor de mercado dos dados. Vale a pena gerar receita alta? Ser capaz de extrair insights e valor do big data é o objetivo final das organizações.
Por que o Big Data é Importante?
As organizações usam big data para otimizar operações, fornecer bom atendimento ao cliente, criar campanhas de marketing personalizadas e tomar outras ações essenciais que podem aumentar a receita e os lucros.
Vamos olhar para algumas aplicações comuns.
- Pesquisadores médicos o utilizam para identificar sinais de doenças e fatores de risco e ajudar os médicos a diagnosticar doenças nos pacientes.
- O governo o usa para prevenir crimes, fraude, resposta a emergências e iniciativas de cidades inteligentes.
- Empresas de transporte e manufatura otimizam rotas de entrega e gerenciam eficazmente as cadeias de suprimento.
O que é Data Mining?
Este processo envolve analisar dados e resumi-los em informações significativas. As empresas usam essas informações para aumentar seus lucros e reduzir suas despesas operacionais.
Necessidade de Data Mining
Data mining é essencial para análise de sentimentos, gerenciamento de risco de crédito, previsão de churn, otimização de preços, diagnósticos médicos, motores de recomendação e muito mais. É uma ferramenta eficaz em qualquer indústria, que inclui varejo, distribuição atacadista, setor de telecomunicações, educação, manufatura, saúde e mídia social.
Tipos de Data Mining
Os dois principais tipos são os seguintes.
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Data Mining Preditivo
Data Mining Preditivo usa estatísticas e técnicas de previsão de dados. É baseado em análise avançada que utiliza dados históricos, modelagem estatística e aprendizado de máquina para prever resultados futuros. As empresas usam análise preditiva para encontrar padrões nos dados e identificar oportunidades e riscos.
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Data Mining Descritivo
Data Mining Descritivo resume os dados para encontrar padrões e extrair insights significativos dos dados. Uma tarefa típica seria identificar produtos que são frequentemente comprados juntos.
Técnicas de Data Mining
Algumas técnicas são discutidas abaixo.
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Associação
Na associação, identificamos padrões onde os eventos estão conectados. Regras de associação são usadas para descobrir correlações e co-ocorrências entre itens. Análise de carrinho de compras é uma técnica bem conhecida de regra de associação em data mining. Os varejistas a usam para nutrir as vendas, entendendo os padrões de compra dos clientes.
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Agrupamento
Análise de agrupamento significa descobrir o grupo de objetos que são semelhantes entre si, mas diferentes dos objetos de outros grupos.
Diferenças – Big Data vs Data Mining
| Termos | Data Mining | Big Data |
|---|---|---|
| Propósito | O propósito é encontrar padrões, anomalias e correlações em grandes armazenamentos de dados. | Descobrir insights significativos de grandes dados complexos. |
| Visão | É uma pequena imagem dos dados ou uma visão close-up dos dados. | Mostra uma grande imagem dos dados. |
| Tipos de Dados | Estruturado, relacional e banco de dados dimensional | Estruturado, semi-estruturado e não estruturado |
| Tamanho dos Dados | Usa conjuntos de dados pequenos, mas também utiliza grandes conjuntos de dados para análise. | Usa um grande volume de dados. |
| Escopo | É parte do termo amplo “descoberta de conhecimento a partir de dados”. | É um campo amplo que usa uma ampla gama de disciplinas, abordagens e ferramentas. |
| Técnica de Análise | Usa análise estatística para previsão e identificação de fatores de negócios em pequena escala. | Usa análise de dados para previsão e identificação de fatores de negócios em grande escala. |
Futuro de Big Data vs Data Mining
Para as empresas, a capacidade de lidar com big data se tornará mais desafiadora nos próximos anos. Portanto, as empresas devem considerar os dados como um ativo estratégico e utilizá-los adequadamente.
O futuro do data mining parece incrível e está na “descoberta de dados inteligentes”, a noção de automatizar a determinação de padrões e tendências em grandes conjuntos de dados.
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