Большие данные против интеллектуального анализа данных — в чем реальная разница? 

Вы хотите узнать о больших данных и интеллектуальном анализе данных? Большие Данные и интеллектуальный анализ данных — это два разных термина, служащих разным целям. Они оба использовали большие наборы данных для извлечения значимой информации из беспорядочных данных. Мир основан на больших данных, что вынуждает организации искать экспертов в области анализа данных, способных обрабатывать большие объемы данных. Мировой рынок аналитики больших данных будет расти экспоненциально. оценочная стоимость более 655 миллиардов долларов по 2029.

Питер Норвиг утверждает: «Больше данных лучше, чем умные алгоритмы, но лучшие данные лучше, чем больше данных». В этой статье мы рассмотрим большие данные и интеллектуальный анализ данных, их типы и почему они важны для бизнеса.

Что такое большие данные?

Это относится к большому объему данных, которые могут быть структурированными, полуструктурированными и неструктурированными, которые экспоненциально растут со временем. Из-за его большого размера ни одна из традиционных систем или инструментов управления не может эффективно его обрабатывать.

Нью-Йоркская фондовая биржа ежедневно генерирует один терабайт данных. Более того, Facebook генерирует 5 петабайт данных.

Термин «большие данные» можно описать следующими характеристиками.

• Объём

Объем относится к размеру данных или объему данных.

• разнообразие

Разнообразие относится к различным типам данных, таким как видео, изображения, журналы веб-сервера и т. д.

• Скорость

Скорость показывает, насколько быстро данные увеличиваются в размере, а данные увеличиваются экспоненциально с высокой скоростью.

• правдивость

Достоверность означает неопределенность данных, как социальные сети означают, заслуживают ли данные доверия или нет.

• Значение

Это относится к рыночной стоимости данных. Стоит ли получать высокий доход? Способность извлекать информацию и ценность из больших данных — конечная цель организаций.

Почему важны большие данные?

Организации используют большие данные для оптимизации операций, обеспечения качественного обслуживания клиентов, создания персонализированных маркетинговых кампаний и выполнения других важных действий, которые могут увеличить доход и прибыль.

Давайте рассмотрим некоторые распространенные приложения.

• Медицинские исследователи используют его для выявления признаков заболевания и факторов риска, а также помогают врачам диагностировать заболевания у пациентов.
• Правительство использует его для предотвращения преступлений, мошенничества, реагирования на чрезвычайные ситуации и инициатив умного города.
• Транспортные и производственные компании оптимизируют маршруты доставки и эффективно управляют цепочками поставок.

Что такое интеллектуальный анализ данных?

Этот процесс включает в себя анализ данных и их обобщение в значимую информацию. Компании используют эту информацию для увеличения своей прибыли и сокращения операционных расходов.

Необходимость интеллектуального анализа данных

Интеллектуальный анализ данных необходим для анализа настроений, управления кредитными рисками, прогнозирования оттока клиентов, оптимизации цен, медицинских диагнозов, механизмов рекомендаций и многого другого. Это эффективный инструмент в любой отрасли, включая розничную торговлю, оптовую торговлю, телекоммуникационный сектор, образование, производство, здравоохранение и социальные сети.

Типы интеллектуального анализа данных

Два основных типа следующие.

• Предиктивный интеллектуальный анализ данных

Прогнозный интеллектуальный анализ данных использует методы статистики и прогнозирования данных. Он основан на передовой аналитике, которая использует исторические данные, статистическое моделирование и машинное обучение для прогнозирования будущих результатов. Предприятия используют прогнозную аналитику, чтобы находить закономерности в данных и определять возможности и риски.

• Описательный интеллектуальный анализ данных

Описательный интеллектуальный анализ данных суммирует данные, чтобы найти закономерности и извлечь из данных важную информацию. Типичной задачей будет выявление продуктов, которые часто покупаются вместе.

Методы интеллектуального анализа данных

Несколько техник обсуждаются ниже.

• Фонды и ассоциации

В ассоциации мы определяем закономерности, в которых связаны события. Правила ассоциации используются для определения корреляций и совпадений между элементами.  Анализ потребительской корзины — это хорошо известный метод правила ассоциации в интеллектуальном анализе данных. Ритейлеры используют его, чтобы стимулировать продажи, понимая модели покупательского поведения.

• Кластеризация

Кластерный анализ означает выявление группы объектов, похожих друг на друга, но отличающихся от объектов других групп.

Различия — большие данные и интеллектуальный анализ данных

Будущее больших данных по сравнению с интеллектуальным анализом данных

Для компаний способность обрабатывать большие данные в ближайшие годы станет еще более сложной задачей. Таким образом, предприятия должны рассматривать данные как стратегический актив и правильно их использовать.

Будущее интеллектуального анализа данных выглядит удивительным и заключается в «интеллектуальном обнаружении данных», идее автоматического определения закономерностей и тенденций в больших наборах данных.

Вы хотите изучать науку о данных и искусственный интеллект? Посетите другие блоги на объединить.ай и развивать свои навыки.