Big Data contra Data Mining – Care este Diferența Reală?

Sunteți dornici să învățați despre big data vs data mining? Big data și data mining sunt două termeni distincte care servesc scopuri diferite. Ambele folosesc seturi de date mari pentru a extrage informații semnificative din datele haotice. Lumea este condusă de big data, ceea ce obligă organizațiile să caute experți în analiza datelor capabili să proceseze volume mari de date. Piața globală a analizei big data va crește exponențial, cu o valoare estimată de peste 655 de miliarde de dolari până în 2029.

Peter Norvig afirmă: “Mai multe date bat algoritmii deștepți, dar datele mai bune bat mai multe date.” În acest articol, vom explora big data vs data mining, tipurile acestora și de ce sunt semnificative pentru afaceri.

Ce este Big Data?

Se referă la un volum mare de date care poate fi structurat, semi-structurat și nestructurat, care crește exponențial în timp. Din cauza dimensiunii sale mari, niciunul dintre sistemele tradiționale de management sau uneltele nu poate procesa eficient.

Bursa de Valori din New York generează o terabaită de date zilnic. Mai mult, Facebook (META ) generează 5 petabiți de date.

Termenul de big data poate fi descris prin următoarele caracteristici.

• Volum

Volumul se referă la dimensiunea datelor sau cantitatea de date.

• Varietate

Varietatea se referă la diferitele tipuri de date, cum ar fi videouri, imagini, jurnale de server web, etc.

• Viteză

Viteza arată cât de repede crește dimensiunea datelor și cât de rapid crește exponențial.

• Veracitate

Veracitatea înseamnă incertitudinea datelor, cum ar fi rețelele sociale, care determină dacă datele sunt de încredere sau nu.

• Valoare

Se referă la valoarea de piață a datelor. Este capabilă să genereze venituri ridicate? A fi capabil să extragi informații și valoare din big data este obiectivul final al organizațiilor.

De ce este Big Data Important?

Organizațiile folosesc big data pentru a eficientiza operațiunile, a oferi servicii de calitate clienților, a crea campanii de marketing personalizate și a lua alte acțiuni esențiale care pot crește veniturile și profiturile.

Să examinăm câteva aplicații comune.

• Cercetătorii medicali o folosesc pentru a identifica semnele bolilor și factorii de risc și pentru a ajuta medicii să diagnostice bolile pacienților.
• Guvernul o folosește pentru a preveni crimele, fraudele, răspunsurile la urgențe și inițiativele orașelor inteligente.
• Companiile de transport și producție optimizează rutele de livrare și gestionează eficient lanțurile de aprovizionare.

Ce este Data Mining?

Acest proces implică analiza datelor și rezumarea lor în informații semnificative. Companiile folosesc aceste informații pentru a-și crește profiturile și a-și reduce cheltuielile operaționale.

Nevoia de Data Mining

Data mining este esențială pentru analiza sentimentului, 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 retail, distribuție cu amănuntul, sectorul telecomunicațiilor, educația, producția, sănătatea și rețelele sociale.

Tipuri de Data Mining

Cele două tipuri principale sunt următoarele.

• Data Mining Predictiv

Data Mining Predictiv folosește statistici și tehnici de previziune a datelor. Se bazează pe analiza avansată care utilizează date istorice, modelare statistică și învățare automată pentru a prevedea rezultatele viitoare. Afacerile folosesc analiza predictivă pentru a găsi modele în date și a identifica oportunități și riscuri.

• Data Mining Descriptiv

Data Mining Descriptiv rezumă datele pentru a găsi modele și a extrage informații semnificative din date. O sarcină tipică ar fi să identifice produsele care sunt adesea cumpărate împreună.

Tehnici de Data Mining

Câteva tehnici sunt discutate mai jos.

• Asociere

În asociere, identificăm modele în care evenimentele sunt conectate. Regulile de asociere sunt utilizate pentru a determina corelațiile și co-ocurențele între elemente. Analiza coșului de cumpărături este o tehnică cunoscută de asociere a regulilor de minerit de date. Retailerii o folosesc pentru a stimula vânzările prin înțelegerea modelelor de cumpărare ale clienților.

• Clustering

Analiza clustering înseamnă determinarea grupului de obiecte care sunt asemănătoare între ele, dar diferite de obiectele altor grupuri.

Diferențe – Big Data vs Data Mining

Viitorul Big Data vs Data Mining

Pentru companii, capacitatea de a gestiona big data va deveni mai dificilă în anii următori. Astfel, afacerile trebuie să considere datele ca un activ strategic și să le utilizeze corespunzător.

Viitorul mineritului de date pare uimitor și se află în “descoperirea inteligentă a datelor”, noțiunea de automatizare a determinării modelelor și tendințelor în seturi de date mari.

Doriți să învățați știința datelor și IA? Consultați mai multe bloguri pe unite.ai și dezvoltați-vă abilitățile.