Artificiell intelligens
Big Data vs Data Mining – Vad är den verkliga skillnaden?
Är du sugen på att lära dig om big data vs data mining? Stora data och data mining är två distinkta termer som tjänar olika syften. De använde båda stora datamängder för att extrahera meningsfulla insikter från rörig data. Världen drivs av big data, vilket tvingar organisationer att söka experter inom dataanalys som kan bearbeta stora datamängder. Den globala marknaden för big data analytics kommer att växa exponentiellt, med en uppskattat värde på över 655 miljarder dollar genom 2029.
Peter Norvig säger: "Mer data slår smarta algoritmer, men bättre data slår mer data." I den här artikeln kommer vi att utforska big data vs data mining, dess typer och varför de är viktiga för företag.
Vad är Big Data?
Det hänvisar till en stor mängd data som kan vara strukturerad, semi-strukturerad och ostrukturerad, som växer exponentiellt med tiden. På grund av dess stora storlek kan inget av de traditionella ledningssystemen eller verktygen bearbeta det effektivt.
New York Stock Exchange genererar en terabyte data dagligen. Dessutom genererar Facebook 5 petabyte data.
Termen big data kan beskrivas med följande egenskaper.
Volym
Volym hänvisar till storleken på data eller mängden data.
Variety
Variation hänvisar till olika typer av data som videor, bilder, webbserverloggar etc.
Hastighet
Hastighet visar hur snabbt data växer i storlek och data ökar exponentiellt i snabb takt.
sanningshalten
Veracity betyder osäkerheten i data, precis som sociala medier betyder om data är pålitliga eller inte.
Värde
Det hänvisar till marknadsvärdet på data. Är det värt att generera höga intäkter? Att kunna dra insikter och värde från big data är det ultimata målet för organisationer.
Varför är Big Data viktigt?
Organisationer använder big data för att effektivisera verksamheten, ge bra kundservice, skapa personliga marknadsföringskampanjer och vidta andra viktiga åtgärder som kan öka intäkter och vinster.
Låt oss titta på några vanliga applikationer.
- Medicinska forskare använder den för att identifiera sjukdomstecken och riskfaktorer och hjälpa läkare att diagnostisera sjukdomar hos patienter.
- Regeringen använder det för att förhindra brott, bedrägerier, nödåtgärder och initiativ till smarta städer.
- Transport- och tillverkningsföretag optimerar leveransvägar och hanterar försörjningskedjor effektivt.
Vad är Data Mining?
Denna process innebär att analysera data och sammanfatta dem till meningsfull information. Företag använder denna information för att öka sina vinster och minska sina driftskostnader.
Behov av Data Mining
Datautvinning är avgörande för sentimentanalys, kreditriskhantering, churn-prediktion, prisoptimering, medicinska diagnoser, rekommendationsmotorer och mycket mer. Det är ett effektivt verktyg i alla branscher, som inkluderar detaljhandel, grossistdistribution, telekomsektorn, utbildning, tillverkning, hälsovård och sociala medier.
Typer av datautvinning
De två huvudtyperna är följande.
Predictive Data Mining
Predictive Data Mining använder statistik och dataprognostekniker. Den är baserad på avancerad analys som använder historisk data, statistisk modellering och maskininlärning för att förutsäga framtida resultat. Företag använder prediktiv analys för att hitta mönster i data och identifiera möjligheter och risker.
Beskrivande datautvinning
Descriptive Data Mining sammanfattar data för att hitta mönster och extrahera betydande insikter från data. En typisk uppgift skulle vara att identifiera produkter som ofta köps tillsammans.
Data Mining Techniques
Några tekniker diskuteras nedan.
Förening
I föreningen identifierar vi mönster där händelser hänger ihop. Associationsregler används för att ta reda på samband och samförekomster mellan objekt. Marknadskorgsanalys är en välkänd teknik för associationsregel vid datautvinning. Återförsäljare använder det för att främja försäljning genom att förstå kundernas köpmönster.
Kluster
Klustringsanalys innebär att räkna ut gruppen av objekt som liknar varandra men skiljer sig från objektet i andra grupper.
Skillnader – Big Data vs Data Mining
| Villkor | Data Mining | Stora data |
|---|---|---|
| Syfte | Syftet är att hitta mönster, anomalier och samband i stora datalager. | Att upptäcka meningsfulla insikter från stora komplexa data. |
| utsikt | Det är en liten bild av data eller en närbild av data. | Det visar en stor bild av data. |
| Datatyper | Strukturerad, relations- och dimensionsdatabas | Strukturerad, semistrukturerad och ostrukturerad |
| Storlek på data | Den använder små datamängder men använder också stora datamängder för analys. | Den använder en stor mängd data. |
| Omfattning | Det är en del av det breda begreppet "kunskapsupptäckt från data". | Det är ett utbrett område som använder ett brett utbud av discipliner, tillvägagångssätt och verktyg. |
| Analysteknik | Använder statistisk analys för att förutsäga och identifiera affärsfaktorer i liten skala. | Använder dataanalys för att förutsäga och identifiera affärsfaktorer i stor skala. |
Framtiden för Big Data vs Data Mining
För företag, förmågan att hantera stora uppgifter kommer att bli mer utmanande under de kommande åren. Därför måste företag betrakta data som en strategisk tillgång och använda den på rätt sätt.
Framtiden för datautvinning ser häpnadsväckande ut och ligger i "smart dataupptäckt", idén om att automatisera bestämningen av mönster och trender i stora datamängder.
Vill du lära dig datavetenskap och AI? Kolla in fler bloggar på förena.ai och vårda dina färdigheter.
