Kacerdasan buatan
Big Data vs Data Mining - Naon Bedana Nyata?
Naha anjeun hoyong pisan diajar ngeunaan data gedé vs pertambangan data? data badag sareng data mining mangrupikeun dua istilah anu béda pikeun tujuan anu béda. Aranjeunna duanana ngagunakeun datasets badag pikeun nimba wawasan bermakna tina data pabalatak. Dunya ieu Powered by data badag, forcing organisasi neangan ahli dina analytics data sanggup ngolah volume badag data. Pasar global pikeun analytics data badag bakal tumuwuh éksponénsial, kalawan hiji diperkirakeun nilai leuwih 655 miliar dollar ku 2029.
Peter Norvig nyatakeun, "Leuwih seueur data ngéléhkeun algoritma anu pinter, tapi data anu langkung saé langkung seueur data." Dina tulisan ieu, urang bakal ngajalajah data gedé vs pertambangan data, jinisna, sareng kunaon aranjeunna penting pikeun usaha.
Naon Big Data?
Ieu nujul kana volume badag data nu bisa terstruktur, semi-terstruktur, jeung teu terstruktur, nu tumuwuh éksponénsial jeung waktu. Kusabab ukuranana anu ageung, teu aya sistem manajemén tradisional atanapi alat anu tiasa ngolahna sacara éfisién.
Bursa Saham New York ngahasilkeun hiji terabyte data sapopoé. Leuwih ti éta, Facebook ngahasilkeun 5 petabytes data.
Istilah data badag bisa digambarkeun ku ciri di handap ieu.
jilid
Volume nujul kana ukuran data atawa jumlah data.
macem
Ragam nujul kana tipena béda data sapertos video, gambar, log pangladén wéb, jsb.
laju
Laju nunjukkeun kumaha gancangna data ngembang dina ukuran sareng data ningkat sacara éksponénsial dina laju anu gancang.
Kaleresan
Veracity hartosna kateupastian data, sapertos média sosial hartosna upami datana tiasa dipercaya atanapi henteu.
ajen
Ieu nujul kana nilai pasar data. Éta patut ngahasilkeun panghasilan luhur? Mampuh narik wawasan sareng nilai tina data ageung mangrupikeun tujuan akhir organisasi.
Naha Big Data Penting?
Organisasi ngagunakeun data badag pikeun streamline operasi, nyadiakeun layanan palanggan alus, nyieun kampanye pamasaran pribadi, sarta nyandak lampah penting lianna nu bisa naekeun sharing jeung kauntungan.
Hayu urang tingali sababaraha aplikasi umum.
- Panaliti médis ngagunakeun éta pikeun ngaidentipikasi tanda-tanda panyakit sareng faktor résiko sareng ngabantosan dokter pikeun ngadiagnosis panyakit dina pasien.
- Pamaréntah ngagunakeun éta pikeun nyegah kajahatan, panipuan, tanggap darurat, sareng inisiatif kota pinter.
- Perusahaan transportasi sareng manufaktur ngaoptimalkeun rute pangiriman sareng sacara efektif ngatur ranté pasokan.
Naon Data Mining?
Proses ieu ngalibatkeun nganalisis data sareng nyimpulkeun kana inpormasi anu bermakna. Perusahaan ngagunakeun inpormasi ieu pikeun ningkatkeun kauntungan sareng ngirangan biaya operasionalna.
Peryogikeun Data Mining
Pertambangan data penting pikeun analisa sentimen, manajemén résiko kiridit, prediksi churn, optimasi harga, diagnosis médis, mesin rekomendasi, sareng seueur deui. Éta mangrupikeun alat anu épéktip dina industri naon waé, anu kalebet ritel, distribusi borongan, séktor telekomunikasi, pendidikan, manufaktur, kasehatan, sareng média sosial.
Jinis Data Mining
Dua jenis utama nyaéta kieu.
Pertambangan Data Prediktif
Predictive Data Mining ngagunakeun statistik jeung téhnik ramalan data. Éta dumasar kana analitik canggih anu ngagunakeun data sajarah, modél statistik, sareng pembelajaran mesin pikeun ngaduga hasil anu bakal datang. Usaha nganggo analitik prediktif pikeun milarian pola data sareng ngaidentipikasi kasempetan sareng résiko.
Panambangan Data Deskriptif
Deskriptif Data Mining nyimpulkeun data pikeun mendakan pola sareng nimba wawasan anu signifikan tina data. Tugas anu biasa nyaéta pikeun ngaidentipikasi produk anu sering dibeli babarengan.
Téknik Pertambangan Data
Sababaraha téhnik dibahas di handap.
perkumpulan
Dina asosiasi, urang ngaidentipikasi pola dimana kajadian disambungkeun. Aturan asosiasi dipaké pikeun nangtukeun korélasi sareng ko-kajadian antara barang. Analisis karinjang pasar nyaéta téknik aturan asosiasi anu terkenal dina pertambangan data. Retailers make eta pikeun nurture jualan ku pamahaman pola purchasing customer.
Klastering
Analisis clustering hartina figuring kaluar grup objék nu sarupa silih tapi béda ti objék grup lianna.
Bédana - Data ageung vs Pertambangan Data
| Sarat | data Pertambangan | Data badag |
|---|---|---|
| maksud | Tujuanana nyaéta pikeun milarian pola, anomali, sareng korelasi dina toko data anu ageung. | Pikeun manggihan wawasan bermakna tina data kompléks badag. |
| View | Ieu mangrupakeun gambar leutik data atawa tempoan close-up data. | Ieu nembongkeun gambar badag data. |
| Jenis Data | database terstruktur, relational jeung dimensi | Terstruktur, semi terstruktur, jeung teu terstruktur |
| Ukuran Data | Éta ngagunakeun set data leutik tapi ogé ngagunakeun set data ageung pikeun analisa. | Éta ngagunakeun volume data anu ageung. |
| wengkuan | Éta bagian tina istilah anu lega "penemuan pangaweruh tina data". | Éta mangrupikeun widang anu nyebar anu ngagunakeun rupa-rupa disiplin, pendekatan, sareng alat. |
| Téhnik Analisis | Ngagunakeun analisis statistik keur prediksi na identifying faktor bisnis dina skala leutik. | Ngagunakeun analisis data pikeun prediksi jeung identifying faktor bisnis dina skala badag. |
Kahareupna Big Data vs Data Pertambangan
Pikeun pausahaan, kamampuhan pikeun nanganan data badag bakal jadi leuwih nangtang dina taun datang. Ku kituna, usaha kedah nganggap data minangka aset strategis sareng ngagunakeunana leres.
Masa depan pertambangan data katingalina pikaheraneun sareng aya dina "panemuan data pinter," anggapan pikeun ngajadikeun otomatis tekad pola sareng tren dina set data ageung.
Naha anjeun hoyong diajar élmu data sareng AI? Pariksa deui blog on ngahiji.ai jeung nurture kaahlian Anjeun.
