Модели и платформы ИИ
Большие Данные против Data Mining – Какова Реальная Разница?
Добавьте Unite.AI в избранные источники в Google
Вы хотите узнать о больших данных vs Data Mining? Большие данные и Data Mining – два различных термина, служащих разным целям. Они оба используют большие наборы данных для извлечения осмысленных выводов из неструктурированных данных. Мир работает на больших данных, заставляя организации искать экспертов в области анализа данных, способных обрабатывать большие объемы данных. Глобальный рынок анализа больших данных будет расти экспоненциально, с оценочной стоимостью более 655 миллиардов долларов к 2029 году.
Питер Норвиг заявляет: “Больше данных побеждает умные алгоритмы, но лучше данные побеждают больше данных”. В этой статье мы рассмотрим большие данные vs Data Mining, их типы и почему они важны для бизнеса.
Что такое Большие Данные?
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 управления или инструментов не может обработать его эффективно.
Нью-Йоркская фондовая биржа генерирует один терабайт данных в день. Кроме того, Facebook (META ) генерирует 5 петабайт данных.
Термин большие данные можно описать следующими характеристиками.
-
Объем
Объем относится к размеру данных или количеству данных.
-
Разнообразие
Разнообразие относится к разным типам данных, таким как видео, изображения, журналы веб-сервера и т. д.
-
Скорость
Скорость показывает, как быстро данные растут в размере, и данные увеличиваются экспоненциально с быстрой скоростью.
-
Достоверность
Достоверность означает неопределенность данных, например, социальные сети, если данные заслуживают доверия или нет.
-
Ценность
Это относится к рыночной стоимости данных. Стоит ли генерировать высокий доход? Способность извлекать выводы и ценность из больших данных является конечной целью организаций.
Почему Большие Данные Важны?
Организации используют большие данные для оптимизации операций, предоставления хорошего обслуживания клиентов, создания персонализированных маркетинговых кампаний и других важных действий, которые могут увеличить доход и прибыль.
Давайте рассмотрим некоторые общие применения.
- Медицинские исследователи используют их для выявления признаков заболеваний и факторов риска, а также для помощи врачам в диагностике заболеваний у пациентов.
- Правительство использует их 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 Data Mining?
Этот процесс включает в себя анализ данных и суммирование их в осмысленную информацию. Компании используют эту информацию для увеличения прибыли и снижения операционных расходов.
Необходимость Data Mining
Data Mining необходим для анализа настроений, управления кредитным риском, прогнозирования отказов, оптимизации цен, медицинских диагнозов, систем рекомендаций и многого другого. Это эффективный инструмент в любой отрасли, включая розничную торговлю, оптовую торговлю, телекоммуникационный сектор, образование, производство, здравоохранение и социальные сети.
Типы Data Mining
Два основных типа следующие.
-
Прогностический Data Mining
Прогностический Data Mining использует статистику и методы прогнозирования данных. Он основан на продвинутом анализе, который использует исторические данные, статистическое моделирование и машинное обучение для прогнозирования будущих результатов. Бизнес использует прогностический анализ для выявления закономерностей в данных и определения возможностей и рисков.
-
Описательный Data Mining
Описательный Data Mining суммирует данные для выявления закономерностей и извлечения значимых выводов из данных. Типичная задача заключалась бы в выявлении продуктов, которые часто покупаются вместе.
Техники Data Mining
Некоторые техники обсуждаются ниже.
-
Ассоциация
В ассоциации мы выявляем закономерности, где события связаны. Правила ассоциации используются для определения корреляций и совместных явлений между элементами. Анализ корзины покупок – это известная техника правила ассоциации в Data Mining. Розничные торговцы используют ее для стимулирования продаж, понимая закономерности покупок клиентов.
-
Кластеризация
Кластеризация означает определение группы объектов, которые похожи друг на друга, но отличаются от объектов других групп.
Различия – Большие Данные vs Data Mining
| Термины | Data Mining | Большие Данные |
|---|---|---|
| Цель | Цель – выявить закономерности, аномалии и корреляции в больших хранилищах данных. | Чтобы открыть осмысленные выводы 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 | Это часть широкого термина “открытие знаний из данных”. | Это широкая область, 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 Больших Данных vs Data Mining
Для компаний способность работать с большими данными 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 заключается в “умном открытии данных”, понятии автоматизации определения закономерностей и тенденций в больших наборах данных.
Вы хотите узнать о науке данных и ИИ? Посетите больше блогов на unite.ai и развивайте свои навыки.
