Big Data vs 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 utilizează seturi de date mari pentru a extrage informații semnificative din datele haotice. Lumea este condusă de big data, forțând organizațiile să caute experți în analiza datelor capabili să proceseze volume mari de date. Piața globală pentru analiza 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 sale 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 terabiți de date zilnic. Mai mult, Facebook generează 5 petabiți de date.
Termenul 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 viteza de generare a datelor.

• Veracitate

Veracitatea înseamnă incertitudinea datelor, cum ar fi rețelele sociale, 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 utilizează big data pentru a eficientiza operațiunile, a oferi servicii bune 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 utilizează pentru a identifica semnele bolilor și factorii de risc și pentru a ajuta medicii să diagnostice bolile pacienților.
• Guvernul o utilizează 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 utilizează aceste informații pentru a-și crește profiturile și a reduce cheltuielile operaționale.

Nevoia de Data Mining

Data mining este esențială pentru analiza sentimentului, gestionarea riscului de credit, predicția abandonului, optimizarea prețurilor, diagnosticarea medicală, 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 utilizează 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. Companiile utilizează 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 achiziționate frecvent 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 în data mining. Retailerii o utilizează pentru a stimula vânzările prin înțelegerea modelelor de cumpărare ale clienților.

• Clustering

Analiza clustering înseamnă identificarea grupului de obiecte care sunt similare 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. Prin urmare, afacerile trebuie să considere datele ca un activ strategic și să le utilizeze corespunzător.

Viitorul data miningului 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? Verificați mai multe bloguri pe unite.ai și dezvoltați-vă abilitățile.