Umelá inteligencia
Veľké dáta vs ťažba dát – Aký je skutočný rozdiel?
Chcete sa dozvedieť o veľkých dátach vs ťažba dát? Big údaje a data mining sú dva odlišné pojmy slúžiace na rôzne účely. Obaja použili veľké súbory údajov na extrahovanie zmysluplných poznatkov z chaotických údajov. Svet je poháňaný veľkými dátami, čo núti organizácie hľadať expertov na analýzu dát schopných spracovať veľké objemy dát. Globálny trh pre analýzu veľkých dát bude rásť exponenciálne, pričom odhadovaná hodnota viac ako 655 miliárd dolárov by 2029.
Peter Norvig hovorí: „Viac údajov prekoná šikovné algoritmy, ale lepšie údaje prekonajú viac údajov.“ V tomto článku preskúmame veľké dáta vs ťažba dát, ich typy a prečo sú dôležité pre podniky.
Čo je to Big Data?
Vzťahuje sa na veľký objem údajov, ktoré môžu byť štruktúrované, pološtruktúrované a neštruktúrované, ktoré s časom exponenciálne rastú. Vzhľadom na jeho veľké rozmery ho žiadny z tradičných manažérskych systémov alebo nástrojov nedokáže efektívne spracovať.
Newyorská burza generuje jeden terabajt údajov denne. Facebook navyše generuje 5 petabajtov dát.
Pojem veľké dáta možno opísať nasledujúcimi charakteristikami.
Objem
Objem sa vzťahuje na veľkosť údajov alebo množstvo údajov.
odroda
Rozmanitosť sa vzťahuje na rôzne typy údajov, ako sú videá, obrázky, protokoly webového servera atď.
Rýchlosť
Rýchlosť ukazuje, ako rýchlo rastie veľkosť údajov a údaje sa exponenciálne zvyšujú rýchlym tempom.
pravdovravnosť
Pravdivosť znamená neistotu údajov, podobne ako sociálne médiá znamenajú, či sú údaje dôveryhodné alebo nie.
Hodnota
Vzťahuje sa na trhovú hodnotu údajov. Oplatí sa vytvárať vysoké príjmy? Schopnosť čerpať poznatky a hodnoty z veľkých dát je konečným cieľom organizácií.
Prečo sú veľké dáta dôležité?
Organizácie používajú veľké dáta na zefektívnenie operácií, poskytovanie dobrých služieb zákazníkom, vytváranie personalizovaných marketingových kampaní a prijímanie ďalších dôležitých opatrení, ktoré môžu zvýšiť výnosy a zisky.
Pozrime sa na niektoré bežné aplikácie.
- Lekárski výskumníci ho využívajú na identifikáciu príznakov chorôb a rizikových faktorov a pomáhajú lekárom diagnostikovať choroby u pacientov.
- Vláda ho používa na predchádzanie zločinom, podvodom, núdzovej reakcii a iniciatívam inteligentných miest.
- Dopravné a výrobné spoločnosti optimalizujú trasy dodávok a efektívne riadia dodávateľské reťazce.
Čo je dolovanie údajov?
Tento proces zahŕňa analýzu údajov a ich zhrnutie do zmysluplných informácií. Spoločnosti využívajú tieto informácie na zvýšenie svojich ziskov a zníženie prevádzkových nákladov.
Potreba dolovania údajov
Dolovanie údajov je nevyhnutné pre analýzu sentimentu, riadenie úverového rizika, predikciu straty, optimalizáciu cien, lekárske diagnózy, nástroje odporúčaní a mnoho ďalších. Je to efektívny nástroj v akomkoľvek odvetví, ktoré zahŕňa maloobchod, veľkoobchodnú distribúciu, telekomunikačný sektor, vzdelávanie, výrobu, zdravotníctvo a sociálne médiá.
Typy dolovania údajov
Dva hlavné typy sú nasledovné.
Prediktívne dolovanie dát
Prediktívne dolovanie údajov využíva štatistiky a techniky prognózovania údajov. Je založený na pokročilej analytike, ktorá využíva historické údaje, štatistické modelovanie a strojové učenie na predpovedanie budúcich výsledkov. Firmy používajú prediktívnu analýzu na nájdenie vzorov v údajoch a identifikáciu príležitostí a rizík.
Popisné dolovanie údajov
Opisné dolovanie údajov sumarizuje údaje s cieľom nájsť vzory a extrahovať dôležité poznatky z údajov. Typickou úlohou by bolo identifikovať produkty, ktoré sa často nakupujú spolu.
Techniky dolovania údajov
Niekoľko techník je diskutovaných nižšie.
Združenie
V asociácii identifikujeme vzorce, kde sú udalosti spojené. Asociačné pravidlá sa používajú na zistenie korelácií a spoločných výskytov medzi položkami. Analýza trhového koša je známa technika asociačného pravidla v data miningu. Maloobchodníci ho používajú na podporu predaja tým, že rozumejú nákupným vzorcom zákazníkov.
zhlukovaniu
Zhluková analýza znamená zistiť skupinu objektov, ktoré sú si navzájom podobné, ale líšia sa od objektu iných skupín.
Rozdiely – Big Data vs Data Mining
| Podmienky | Data Mining | Big dát |
|---|---|---|
| Účel | Účelom je nájsť vzory, anomálie a korelácie vo veľkých skladoch údajov. | Objavovať zmysluplné poznatky z rozsiahlych komplexných údajov. |
| pohľad | Je to malý obrázok údajov alebo detailný pohľad na údaje. | Ukazuje veľký obraz údajov. |
| Dátové typy | Štruktúrovaná, relačná a dimenzionálna databáza | Štruktúrované, pološtruktúrované a neštruktúrované |
| Veľkosť údajov | Používa malé súbory údajov, ale na analýzu využíva aj veľké súbory údajov. | Využíva veľký objem dát. |
| Rozsah | Je súčasťou širokého pojmu „objavovanie vedomostí z údajov“. | Je to rozšírená oblasť, ktorá využíva širokú škálu disciplín, prístupov a nástrojov. |
| Technika analýzy | Používa štatistickú analýzu na predpovedanie a identifikáciu obchodných faktorov v malom rozsahu. | Využíva analýzu údajov na predikciu a identifikáciu obchodných faktorov vo veľkom meradle. |
Budúcnosť veľkých dát vs ťažba dát
Pre firmy schopnosť zvládnuť veľké údajov bude v nasledujúcich rokoch náročnejšia. Podniky preto musia považovať údaje za strategické aktívum a správne ich využívať.
Budúcnosť dolovania údajov vyzerá úžasne a spočíva v „inteligentnom zisťovaní údajov“, čo je pojem automatizácie určovania vzorov a trendov vo veľkých súboroch údajov.
Chcete sa naučiť dátovú vedu a AI? Pozrite si ďalšie blogy na zjednotiť.ai a rozvíjať svoje zručnosti.
