Искусственный интеллект
Big Data vs Data Mining – Какова Реальная Разница?
Вы хотите узнать о big data vs data mining? Big data и data mining – это два различных термина, служащих разным целям. Они оба используют большие наборы данных, чтобы извлечь осмысленные идеи из неструктурированных данных. Мир работает на big data, заставляя организации искать экспертов в области анализа данных, способных обрабатывать большие объемы данных. Глобальный рынок анализа big data будет расти экспоненциально, с оценочной стоимостью более 655 миллиардов долларов к 2029 году.
Питер Норвиг заявляет: “Больше данных побеждает умные алгоритмы, но лучшие данные побеждают больше данных”. В этой статье мы исследуем big data vs data mining, их типы и почему они важны для бизнеса.
Что такое Big Data?
Это относится к большому объему данных, который может быть структурированным, полуструктурированным и неструктурированным, который растет экспоненциально с течением времени. Из-за своего большого размера ни одна из традиционных систем или инструментов управления не может обработать его эффективно.
Нью-Йоркская фондовая биржа генерирует один терабайт данных в день. Кроме того, Facebook генерирует 5 петабайт данных.
Термин big data можно описать следующими характеристиками.
-
Объем
Объем относится к размеру данных или количеству данных.
-
Разнообразие
Разнообразие относится к различным типам данных, таким как видео, изображения, журналы веб-сервера и т. д.
-
Скорость
Скорость показывает, как быстро данные растут в размере и данные экспоненциально увеличиваются с быстрой скоростью.
-
Достоверность
Достоверность означает неопределенность данных, например, в социальных сетях, если данные заслуживают доверия или нет.
-
Ценность
Это относится к рыночной стоимости данных. Стоит ли генерировать высокие доходы? Способность извлекать идеи и ценность из big data является конечной целью организаций.
Почему Big Data важен?
Организации используют big data, чтобы оптимизировать операции, предоставлять хорошую услугу клиентам, создавать персонализированные маркетинговые кампании и выполнять другие важные действия, которые могут увеличить доходы и прибыль.
Давайте посмотрим на некоторые общие применения.
- Медицинские исследователи используют его, чтобы выявить признаки заболеваний и факторы риска, и помочь врачам диагностировать заболевания у пациентов.
- Правительство использует его, чтобы предотвратить преступления, мошенничество, реагировать на чрезвычайные ситуации и реализовывать инициативы умного города.
- Транспортные и производственные компании оптимизируют маршруты доставки и эффективно управляют цепочками поставок.
Что такое Data Mining?
Этот процесс включает анализ данных и суммирование их в осмысленную информацию. Компании используют эту информацию, чтобы увеличить свою прибыль и уменьшить операционные расходы.
Необходимость Data Mining
Data mining необходим для анализа настроений, управления кредитным риском, прогнозирования отказов, оптимизации цен, медицинской диагностики, рекомендательных систем и многого другого. Это эффективный инструмент в любой отрасли, включая розничную торговлю, оптовую дистрибуцию, телекоммуникационный сектор, образование, производство, здравоохранение и социальные сети.
Типы Data Mining
Два основных типа следующие.
-
Прогнозный Data Mining
Прогнозный Data Mining использует статистику и методы прогнозирования данных. Он основан на продвинутом анализе, который использует исторические данные, статистическое моделирование и машинное обучение, чтобы предсказать будущие результаты. Бизнес использует прогнозный анализ, чтобы найти закономерности в данных и выявить возможности и риски.
-
Описательный Data Mining
Описательный Data Mining суммирует данные, чтобы найти закономерности и извлечь значимые идеи из данных. Типичная задача заключалась бы в выявлении продуктов, которые часто покупаются вместе.
Техники Data Mining
Несколько техник обсуждаются ниже.
-
Ассоциация
В ассоциации мы выявляем закономерности, где события связаны. Правила ассоциации используются, чтобы выяснить корреляции и совместные явления между предметами. Анализ корзины покупок – это известная техника правила ассоциации в data mining. Розничные торговцы используют его, чтобы стимулировать продажи, понимая закономерности покупок клиентов.
-
Кластеризация
Анализ кластеризации означает выявление группы объектов, которые похожи друг на друга, но отличаются от объектов других групп.
Различия – Big Data vs Data Mining
| Термины | Data Mining | Big Data |
|---|---|---|
| Цель | Цель состоит в том, чтобы найти закономерности, аномалии и корреляции в больших хранилищах данных. | Чтобы открыть осмысленные идеи из больших сложных данных. |
| Вид | Это небольшая картина данных или близкий вид данных. | Это большая картина данных. |
| Типы данных | Структурированные, реляционные и измерительные базы данных | Структурированные, полуструктурированные и неструктурированные |
| Размер данных | Он использует небольшие наборы данных, но также использует большие наборы данных для анализа. | Он использует большой объем данных. |
| Область | Он является частью широкого термина “открытие знаний из данных”. | Он является широкой областью, которая использует широкий спектр дисциплин, подходов и инструментов. |
| Техника анализа | Использует статистический анализ для прогнозирования и выявления бизнес-факторов на небольшом масштабе. | Использует анализ данных для прогнозирования и выявления бизнес-факторов на большом масштабе. |
Будущее Big Data vs Data Mining
Для компаний способность обрабатывать big data станет более сложной в ближайшие годы. Таким образом, бизнесу необходимо рассматривать данные как стратегический актив и использовать их правильно.
Будущее data mining выглядит удивительно и лежит в “умном открытии данных”, понятии автоматизации определения закономерностей и тенденций в больших наборах данных.
Хотите ли вы узнать о науке о данных и ИИ? Посетите больше блогов на unite.ai и развивайте свои навыки.
