Big Data vs Data Mining – อะไรคือความแตกต่างที่แท้จริง? 

คุณกระตือรือร้นที่จะเรียนรู้เกี่ยวกับข้อมูลขนาดใหญ่และการขุดข้อมูลหรือไม่? ข้อมูลขนาดใหญ่ และการทำเหมืองข้อมูลเป็นคำศัพท์สองคำที่แตกต่างกันเพื่อวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน ทั้งคู่ใช้ชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากข้อมูลที่ยุ่งเหยิง โลกขับเคลื่อนด้วยข้อมูลขนาดใหญ่ ทำให้องค์กรต่างๆ ต้องแสวงหาผู้เชี่ยวชาญในการวิเคราะห์ข้อมูลที่สามารถประมวลผลข้อมูลปริมาณมากได้ ตลาดโลกสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่จะเติบโตอย่างทวีคูณด้วย มูลค่าประเมินกว่า 655 พันล้านดอลลาร์ โดย 2029

Peter Norvig กล่าวว่า “ข้อมูลที่มากขึ้นจะชนะอัลกอริธึมที่ชาญฉลาด แต่ข้อมูลที่ดีกว่าจะชนะข้อมูลที่มากกว่า” ในบทความนี้ เราจะสำรวจข้อมูลขนาดใหญ่เทียบกับการทำเหมืองข้อมูล ประเภทของข้อมูล และเหตุใดข้อมูลเหล่านั้นจึงมีความสำคัญต่อธุรกิจ

Big Data คืออะไร

หมายถึงข้อมูลปริมาณมากที่สามารถจัดโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้าง ซึ่งเพิ่มขึ้นอย่างทวีคูณตามกาลเวลา เนื่องจากมีขนาดใหญ่ ไม่มีระบบการจัดการหรือเครื่องมือแบบดั้งเดิมใดที่สามารถประมวลผลได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ตลาดหลักทรัพย์นิวยอร์กสร้างข้อมูลหนึ่งเทราไบต์ทุกวัน นอกจากนี้ Facebook ยังสร้างข้อมูลขนาด 5 เพตะไบต์

คำว่าข้อมูลขนาดใหญ่สามารถอธิบายได้ด้วยลักษณะดังต่อไปนี้

• ปริมาณ

Volume หมายถึง ขนาดของข้อมูลหรือจำนวนข้อมูล

• ความหลากหลาย

ความหลากหลายหมายถึงข้อมูลประเภทต่างๆ เช่น วิดีโอ รูปภาพ บันทึกของเว็บเซิร์ฟเวอร์ เป็นต้น

• ความเร็ว

ความเร็วแสดงให้เห็นว่าข้อมูลมีขนาดเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วเพียงใด และข้อมูลกำลังเพิ่มขึ้นแบบทวีคูณด้วยอัตราที่รวดเร็ว

• ความจริง

ความจริงหมายถึงความไม่แน่นอนของข้อมูล เช่น โซเชียลมีเดียหมายความว่าข้อมูลนั้นเชื่อถือได้หรือไม่

• ความคุ้มค่า

หมายถึงมูลค่าตลาดของข้อมูล คุ้มไหมที่จะสร้างรายได้สูง? ความสามารถในการดึงข้อมูลเชิงลึกและคุณค่าจากข้อมูลขนาดใหญ่คือเป้าหมายสูงสุดขององค์กร

เหตุใดข้อมูลขนาดใหญ่จึงมีความสำคัญ

องค์กรต่างๆ ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อปรับปรุงการดำเนินงาน ให้บริการลูกค้าที่ดี สร้างแคมเปญการตลาดเฉพาะบุคคล และดำเนินการที่จำเป็นอื่นๆ ที่สามารถเพิ่มรายได้และผลกำไร

มาดูการใช้งานทั่วไปกันบ้าง

• นักวิจัยทางการแพทย์ใช้เพื่อระบุสัญญาณของโรคและปัจจัยเสี่ยง และช่วยแพทย์ในการวินิจฉัยโรคในผู้ป่วย
• รัฐบาลใช้เพื่อป้องกันอาชญากรรม การฉ้อโกง การตอบสนองเหตุฉุกเฉิน และการริเริ่มเมืองอัจฉริยะ
• บริษัทด้านการขนส่งและการผลิตเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางการจัดส่งและจัดการห่วงโซ่อุปทานอย่างมีประสิทธิภาพ

การทำเหมืองข้อมูลคืออะไร?

กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลและสรุปเป็นข้อมูลที่มีความหมาย บริษัทต่างๆ ใช้ข้อมูลนี้เพื่อเพิ่มผลกำไรและลดค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน

ความจำเป็นในการขุดข้อมูล

การทำเหมืองข้อมูลมีความสำคัญต่อการวิเคราะห์ความรู้สึก การจัดการความเสี่ยงด้านเครดิต การทำนายการเลิกใช้งาน การปรับราคาให้เหมาะสม การวินิจฉัยทางการแพทย์ เครื่องมือแนะนำ และอื่นๆ อีกมากมาย เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในทุกอุตสาหกรรม ซึ่งรวมถึงการค้าปลีก การจัดจำหน่ายค้าส่ง ภาคโทรคมนาคม การศึกษา การผลิต การดูแลสุขภาพ และโซเชียลมีเดีย

ประเภทของการขุดข้อมูล

สองประเภทใหญ่ๆ มีดังนี้

• การขุดข้อมูลเชิงทำนาย

การทำเหมืองข้อมูลเชิงทำนายใช้สถิติและเทคนิคการพยากรณ์ข้อมูล ขึ้นอยู่กับการวิเคราะห์ขั้นสูงที่ใช้ข้อมูลในอดีต การสร้างแบบจำลองทางสถิติ และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคต ธุรกิจใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อค้นหารูปแบบในข้อมูลและระบุโอกาสและความเสี่ยง

• การทำเหมืองข้อมูลเชิงพรรณนา

การทำเหมืองข้อมูลเชิงพรรณนาจะสรุปข้อมูลเพื่อค้นหารูปแบบและดึงข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญจากข้อมูล งานทั่วไปคือการระบุผลิตภัณฑ์ที่ซื้อร่วมกันบ่อยๆ

เทคนิคการขุดข้อมูล

มีการกล่าวถึงเทคนิคบางประการด้านล่าง

• สมาคม

ในการเชื่อมโยง เราระบุรูปแบบที่เชื่อมโยงเหตุการณ์ต่างๆ กฎการเชื่อมโยงใช้เพื่อค้นหาความสัมพันธ์และการเกิดขึ้นร่วมกันระหว่างรายการต่างๆ  การวิเคราะห์ตะกร้าตลาด เป็นเทคนิคที่รู้จักกันดีของกฎการเชื่อมโยงในการขุดข้อมูล ผู้ค้าปลีกใช้มันเพื่อรักษายอดขายด้วยการทำความเข้าใจรูปแบบการซื้อของลูกค้า

• การจัดกลุ่ม

การวิเคราะห์การจัดกลุ่มหมายถึงการหากลุ่มของวัตถุที่คล้ายกันแต่แตกต่างจากวัตถุของกลุ่มอื่น

ความแตกต่าง – Big Data vs Data Mining

อนาคตของ Big Data กับการขุดข้อมูล

สำหรับบริษัท ความสามารถในการจัดการ ข้อมูลขนาดใหญ่ จะกลายเป็นความท้าทายมากขึ้นในปีต่อๆ ไป ดังนั้น ธุรกิจจึงต้องถือว่าข้อมูลเป็นสินทรัพย์เชิงกลยุทธ์และใช้อย่างเหมาะสม

อนาคตของการทำเหมืองข้อมูลดูน่าประหลาดใจและอยู่ใน "การค้นหาข้อมูลอัจฉริยะ" ซึ่งเป็นแนวคิดของการกำหนดรูปแบบและแนวโน้มในชุดข้อมูลขนาดใหญ่โดยอัตโนมัติ

คุณต้องการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูลและ AI หรือไม่? ตรวจสอบบล็อกเพิ่มเติมเกี่ยวกับ unite.ai และบ่มเพาะทักษะของคุณ