Inteligenta Artificiala
Big Data vs Data Mining – Care este diferența reală?
Ești dornic să înveți despre big data vs data mining? De date de mare și data mining sunt doi termeni distincti care servesc scopuri diferite. Ambii au folosit seturi mari de date pentru a extrage informații semnificative din datele dezordonate. Lumea este alimentată de big data, forțând organizațiile să caute experți în analiza datelor capabili să proceseze volume mari de date. Piața globală de analiză a datelor mari va crește exponențial, cu un valoare estimată la peste 655 miliarde de dolari de 2029.
Peter Norvig afirmă: „Mai multe date depășesc algoritmii inteligenți, dar datele mai bune bat mai multe date”. În acest articol, vom explora Big Data vs data mining, tipurile sale și de ce sunt semnificative pentru companii.
Ce este Big Data?
Se referă la un volum mare de date care pot fi structurate, semi-structurate și nestructurate, care crește exponențial cu timpul. Datorită dimensiunilor sale mari, niciunul dintre sistemele sau instrumentele tradiționale de management nu o poate procesa eficient.
Bursa de Valori din New York generează zilnic un terabyte de date. Mai mult, Facebook generează 5 petabytes de date.
Termenul de date mari poate fi descris prin următoarele caracteristici.
Volum
Volumul se referă la dimensiunea datelor sau la cantitatea de date.
Varietate
Varietatea se referă la diferitele tipuri de date, cum ar fi videoclipuri, imagini, jurnalele de server web etc.
Viteză
Viteza arată cât de repede cresc datele, iar datele cresc exponențial într-un ritm rapid.
Veridicitatea
Veracitatea înseamnă incertitudinea datelor, așa cum rețelele sociale înseamnă dacă datele sunt de încredere sau nu.
Valoare
Se referă la valoarea de piață a datelor. Merită să generați venituri mari? A fi capabil de a extrage informații și valoare din big data este obiectivul final al organizațiilor.
De ce este importantă Big Data?
Organizațiile folosesc big data pentru a eficientiza operațiunile, pentru a oferi un serviciu bun pentru clienți, pentru a crea campanii de marketing personalizate și pentru a întreprinde alte acțiuni esențiale care pot crește veniturile și profiturile.
Să ne uităm la câteva aplicații comune.
- Cercetătorii medicali îl folosesc pentru a identifica semnele bolii și factorii de risc și pentru a ajuta medicii să diagnosticheze bolile la pacienți.
- Guvernul îl folosește pentru a preveni crimele, frauda, răspunsul în situații de urgență și inițiativele de oraș inteligent.
- Companiile de transport și producție optimizează rutele de livrare și gestionează eficient lanțurile de aprovizionare.
Ce este Data Mining?
Acest proces implică analizarea datelor și rezumarea acestora în informații semnificative. Companiile folosesc aceste informații pentru a-și crește profiturile și pentru a-și reduce cheltuielile operaționale.
Nevoia de data mining
Exploatarea datelor este esențială pentru analiza sentimentelor, gestionarea riscului de credit, predicția abandonului, optimizarea prețurilor, diagnosticele medicale, motoarele de recomandare și multe altele. Este un instrument eficient în orice industrie, care include comerțul cu amănuntul, distribuția angro, sectorul telecomunicațiilor, educația, producția, asistența medicală și rețelele sociale.
Tipuri de data mining
Cele două tipuri majore sunt după cum urmează.
Exploatarea predictivă a datelor
Predictive Data Mining utilizează statistici și tehnici de prognoză a datelor. Se bazează pe analize avansate care utilizează date istorice, modelare statistică și învățare automată pentru a prezice rezultatele viitoare. Companiile folosesc analiza predictivă pentru a găsi modele în date și pentru a identifica oportunitățile și riscurile.
Exploatarea datelor descriptive
Descriptive Data Mining rezumă datele pentru a găsi modele și pentru a extrage informații semnificative din date. O sarcină tipică ar fi identificarea produselor care sunt achiziționate frecvent împreună.
Tehnici de exploatare a datelor
Câteva tehnici sunt discutate mai jos.
Asociație
În asociere, identificăm modele în care evenimentele sunt conectate. Regulile de asociere sunt folosite pentru a afla corelațiile și co-ocurrențele dintre elemente. Analiza coșului de piață este o tehnică binecunoscută de regulă de asociere în data mining. Retailerii îl folosesc pentru a stimula vânzările prin înțelegerea tiparelor de cumpărare ale clienților.
clustering
Analiza grupării înseamnă a descoperi grupul de obiecte care sunt similare între ele, dar diferite de obiectul altor grupuri.
Diferențe – Big Data vs Data Mining
| Termene | Data Mining | Datele mari |
|---|---|---|
| Scop | Scopul este de a găsi modele, anomalii și corelații în depozite mari de date. | Pentru a descoperi perspective semnificative din date complexe mari. |
| Vizualizare | Este o imagine mică a datelor sau o vedere de aproape a datelor. | Arată o imagine de ansamblu a datelor. |
| Tipuri de date | Baza de date structurata, relationala si dimensionala | Structurat, semistructurat și nestructurat |
| Dimensiunea datelor | Folosește seturi de date mici, dar utilizează și seturi mari de date pentru analiză. | Utilizează un volum mare de date. |
| domeniu | Face parte din termenul larg „descoperirea cunoștințelor din date”. | Este un domeniu larg răspândit care utilizează o gamă largă de discipline, abordări și instrumente. |
| Tehnica de analiză | Utilizează analiza statistică pentru predicție și identificarea factorilor de afaceri la scară mică. | Utilizează analiza datelor pentru predicție și identificarea factorilor de afaceri la scară largă. |
Viitorul Big Data vs Data Mining
Pentru companii, capacitatea de a se descurca Datele mari va deveni mai provocatoare în următorii ani. Astfel, companiile trebuie să considere datele un activ strategic și să le utilizeze în mod corespunzător.
Viitorul exploatării datelor arată uimitor și constă în „descoperirea inteligentă a datelor”, noțiunea de automatizare a determinării tiparelor și a tendințelor în seturi mari de date.
Vrei să înveți știința datelor și AI? Consultați mai multe bloguri pe uniţi.ai și hrănește-ți abilitățile.
