Stor Data mot Datautvinning – Vad är den riktiga skillnaden?

Är du angelägen om att lära dig om stor data vs datautvinning? Stor data och datautvinning är två distinkta termer som tjänar olika syften. De använder båda stora datamängder för att extrahera meningsfulla insikter från oordnad data. Världen drivs av stor data, vilket tvingar organisationer att söka experter inom dataanalys som kan bearbeta stora mängder data. Den globala marknaden för stor dataanalys kommer att växa exponentiellt, med en beräknad värde på över 655 miljarder dollar till 2029.

Peter Norvig säger, “Mer data slår smarta algoritmer, men bättre data slår mer data.” I den här artikeln kommer vi att utforska stor data vs datautvinning, dess typer och varför de är viktiga för företag.

Vad är Stor 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 storlek kan inga traditionella hanteringssystem eller verktyg bearbeta den effektivt.

New York-börsen genererar en terabyte data dagligen. Dessutom genererar Facebook (META ) 5 petabyte data.

Begreppet stor data kan beskrivas med följande egenskaper.

• Volym

Volym hänvisar till datans storlek eller mängden data.

• Variation

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 en snabb takt.

• Tillförlitlighet

Tillförlitlighet betyder osäkerheten i data, som sociala medier, om data är pålitlig eller inte.

• Värde

Det hänvisar till datans marknadsvärde. Är det värt att generera hög avkastning? Att kunna dra insikter och värde från stor data är det ultimata målet för organisationer.

Varför är Stor Data Viktig?

Organisationer använder stor 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 tillämpningar.

• Medicinska forskare använder det för att identifiera sjukdomstecken och riskfaktorer och hjälpa läkare att diagnostisera sjukdomar hos patienter.
• Regeringen använder det för att förhindra brott, bedrägeri, nödinsatser och smarta stadsinitiativ.
• Transport- och tillverkningsföretag optimerar leveransrutter och hanterar försörjningskedjor effektivt.

Vad är Datautvinning?

Denna process innebär att analysera data och sammanfatta den till meningsfull information. Företag använder denna information för att öka sina vinster och minska sina driftskostnader.

Behov av Datautvinning

Datautvinning är viktigt för attitydanalys, kreditriskhantering, avhoppshantering, pristillämpning, medicinsk diagnos, rekommendationssystem och mycket mer. Det är ett effektivt verktyg i alla branscher, som inkluderar detaljhandel, partihandel, telekomsektorn, utbildning, tillverkning, hälsovård och sociala medier.

Typer av Datautvinning

De två stora typerna är följande.

• Prediktiv Datautvinning

Prediktiv datautvinning använder statistik och dataprognosteknik. Den baseras på avancerad analys som använder historisk data, statistisk modellering och maskinlärning för att förutsäga framtida resultat. Företag använder prediktiv analys för att hitta mönster i data och identifiera möjligheter och risker.

• Beskrivande Datautvinning

Beskrivande datautvinning sammanfattar data för att hitta mönster och extrahera viktiga insikter från data. En typisk uppgift vore att identifiera produkter som ofta köps tillsammans.

DatautvinningsTekniker

Några tekniker diskuteras nedan.

• Association

I association identifierar vi mönster där händelser är sammankopplade. Associationsregler används för att fastställa korrelationer och samtidigheter mellan artiklar. Marknadsanalys är en välkänd teknik för associationsregel i datautvinning. Detaljhandlare använder det för att främja försäljning genom att förstå kundköpmönster.

• Kluster

Klusteranalys innebär att identifiera en grupp av objekt som är lika varandra men olika från objekt i andra grupper.

Skillnader – Stor Data vs Datautvinning

Framtiden för Stor Data vs Datautvinning

För företag kommer förmågan att hantera stor data att bli allt svårare i framtiden. Därför måste företag betrakta data som en strategisk tillgång och använda den på rätt sätt.

Framtiden för datautvinning ser lovande ut och ligger i “smart dataupptäckt”, föreställningen om att automatisera upptäckten av mönster och trender i stora datamängder.

Vill du lära dig datavetenskap och AI? Läs fler blogginlägg på unite.ai och utveckla dina färdigheter.