Big Data contra Mineração de Dados – Qual é a Diferença Real?

Está ansioso para aprender sobre big data vs mineração de dados? Big data e mineração de dados 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 procurar 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 mineração de dados, 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 de gerenciamento tradicionais ou ferramentas pode processá-lo de forma eficiente.

A Bolsa de Valores de Nova York gera um terabyte de dados diariamente. Além disso, o Facebook (META ) gera 5 petabytes de dados.

O termo big data pode ser descrito pelas seguintes características.

• Volume

Volume refere-se ao tamanho dos dados ou à quantidade de dados.

• Variety

Variety refere-se aos diferentes tipos de dados, como vídeos, imagens, logs do servidor web, etc.

• Velocity

Velocity mostra como os dados estão crescendo em tamanho e os dados estão aumentando exponencialmente a uma taxa rápida.

• Veracidade

Veracidade significa a incerteza dos dados, como as mídias sociais, se os dados são confiáveis ou não.

• 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 um 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 utiliza 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 Mineração de Dados?

Esse processo envolve analisar dados e resumi-los em informações significativas. As empresas usam essas informações para aumentar seus lucros e reduzir seus gastos operacionais.

Necessidade de Mineração de Dados

A mineração de dados é essencial para a 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 Mineração de Dados

Os dois principais tipos são os seguintes.

• Mineração de Dados Preditiva

A Mineração de Dados Preditiva usa estatísticas e técnicas de previsão de dados. É baseada em análises avançadas que utilizam 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.

• Mineração de Dados Descritiva

A Mineração de Dados Descritiva 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 Mineração de Dados

Algumas técnicas são discutidas abaixo.

• Associação

Na associação, identificamos padrões onde os eventos estão conectados. As 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 na mineração de dados. Os varejistas a usam para nutrir as vendas, entendendo os padrões de compra dos clientes.

• Agrupamento

A 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 Mineração de Dados

Futuro do Big Data vs Mineração de Dados

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 usá-los adequadamente.

O futuro da mineração de dados parece incrível e está em “descoberta de dados inteligentes”, a noção de automatizar a determinação de padrões e tendências em grandes conjuntos de dados.

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