Big Data vs Data Mining – สิ่งที่แตกต่างที่แท้จริงคืออะไร?

คุณต้องการเรียนรู้เกี่ยวกับ Big Data vs Data Mining หรือไม่? Big data และ Data Mining เป็นสองคำที่แตกต่างกันซึ่งใช้เพื่อจุดประสงค์ที่แตกต่างกัน ทั้งสองคำนี้ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อสร้างข้อมูลที่มีความหมายจากข้อมูลที่ไม่เรียบร้อย โลกนี้ถูกขับเคลื่อนโดย Big Data ซึ่งทำให้องค์กรต่างๆ ต้องหานักวิเคราะห์ข้อมูลที่สามารถประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ได้ตลาดโลกสำหรับ Big Data Analytics จะเติบโตอย่างมาก โดยมีมูลค่าที่คาดการณ์ไว้มากกว่า 655 พันล้านดอลลาร์ ในปี 2029

Peter Norvig กล่าวว่า “ข้อมูลที่มากขึ้นจะชนะอัลกอริทึมที่ชาญฉลาด แต่ข้อมูลที่ดีกว่าจะชนะข้อมูลที่มากขึ้น” ในบทความนี้ เราจะสำรวจ Big Data vs Data Mining ประเภท และเหตุผลที่พวกมันสำคัญสำหรับธุรกิจ

Big Data คืออะไร?

หมายถึงปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่ที่สามารถเป็นข้อมูลที่มีโครงสร้าง ข้อมูลที่มีโครงสร้างบางส่วน และข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ซึ่งเติบโตอย่างรวดเร็วตามเวลา เนื่องจากขนาดที่ใหญ่ ระบบจัดการหรือเครื่องมือแบบดั้งเดิมไม่สามารถประมวลผลมันได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ตลาดหุ้นยอร์กใหม่สร้างข้อมูลหนึ่งเทราบایتต่อวัน นอกจากนี้ Facebook ยังสร้างข้อมูล 5 เพตาบایت

คำว่า Big Data สามารถอธิบายได้ด้วยลักษณะต่อไปนี้

• ปริมาณ

ปริมาณหมายถึงขนาดของข้อมูลหรือปริมาณข้อมูล

• ความหลากหลาย

ความหลากหลายหมายถึงประเภทต่างๆ ของข้อมูล เช่น วิดีโอ ภาพ ล็อกเซิร์ฟเวอร์เว็บ ฯลฯ

• ความเร็ว

ความเร็วแสดงให้เห็นว่าข้อมูลเติบโตเร็วแค่ไหน และข้อมูลเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว

• ความถูกต้อง

ความถูกต้องหมายถึงความไม่แน่นอนของข้อมูล เช่น สื่อสังคมออนไลน์ หมายถึงว่าข้อมูลนั้นเชื่อถือได้หรือไม่

• มูลค่า

หมายถึงมูลค่าของตลาดของข้อมูล มันคุ้มค่าที่จะสร้างรายได้สูงหรือไม่ การสามารถดึงข้อมูลและคุณค่าจาก Big Data เป็นเป้าหมายสูงสุดขององค์กร

ทำไม Big Data จึงสำคัญ?

องค์กรใช้ Big Data เพื่อปรับปรุงการดำเนินงาน ให้บริการลูกค้าที่ดี สร้างแคมเปญการตลาดที่เป็นส่วนตัว และดำเนินการอื่นๆ ที่จำเป็นซึ่งสามารถเพิ่มรายได้และผลกำไร

มาดูการประยุกต์ใช้ทั่วไปกัน

• นักวิจัยทางการแพทย์ใช้มันเพื่อระบุอาการและปัจจัยเสี่ยงของโรค และช่วยให้แพทย์วินิจฉัยโรคในผู้ป่วย
• รัฐบาลใช้มันเพื่อป้องกันอาชญากรรม การฉ้อโกง การตอบสนองฉุกเฉิน และโครงการเมืองอัจฉริยะ
• บริษัทขนส่งและผลิตใช้มันเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางการขนส่งและจัดการโซ่อุปทานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

Data Mining คืออะไร?

กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลและสรุปเป็นข้อมูลที่มีความหมาย บริษัทต่างๆ ใช้ข้อมูลนี้เพื่อเพิ่มผลกำไรและลดค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน

ความจำเป็นของ Data Mining

Data Mining เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ความรู้สึก การจัดการความเสี่ยงเครดิต การคาดการณ์การลาออก การเพิ่มประสิทธิภาพราคา การวินิจฉัยทางการแพทย์ การแนะนำ และอื่นๆ มันเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในอุตสาหกรรมใดๆ รวมถึงการค้าปลีก การกระจายสินค้า การสื่อสารโทรคมนาคม การศึกษา การผลิต การดูแลสุขภาพ และสื่อสังคมออนไลน์

ประเภทของ Data Mining

มีสองประเภทหลักดังนี้

• Predictive Data Mining

Predictive Data Mining ใช้การวิเคราะห์ทางสถิติและเทคนิคการพยากรณ์ข้อมูล มันใช้การวิเคราะห์ที่ซับซ้อนซึ่งใช้ข้อมูลในอดีต การสร้างแบบจำลองทางสถิติ และการเรียนรู้ของเครื่องจักรเพื่อทำนายผลลัพธ์ในอนาคต บริษัทต่างๆ ใช้การวิเคราะห์เชิงทำนายเพื่อค้นหารูปแบบในข้อมูลและระบุโอกาสและความเสี่ยง

• Descriptive Data Mining

Descriptive Data Mining สรุปข้อมูลเพื่อค้นหารูปแบบและดึงข้อมูลที่สำคัญออกจากข้อมูล งานทั่วไปคือการระบุสินค้าที่ซื้อร่วมกันบ่อยๆ

เทคนิค Data Mining

มีเทคนิคบางอย่างที่อภิปรายด้านล่าง

• การเชื่อมโยง

ในการเชื่อมโยง เราระบุรูปแบบที่เหตุการณ์เชื่อมโยงกัน กฎการเชื่อมโยงใช้เพื่อระบุความสัมพันธ์และการเกิดขึ้นร่วมกันระหว่างรายการ การวิเคราะห์ตะกร้าตลาด เป็นเทคนิคที่มีชื่อเสียงของกฎการเชื่อมโยงใน Data Mining ผู้ค้าปลีกใช้มันเพื่อเพิ่มยอดขายโดยการทำความเข้าใจรูปแบบการซื้อของลูกค้า

• การแบ่งกลุ่ม

การวิเคราะห์แบ่งกลุ่มหมายถึงการค้นหา群ของวัตถุที่คล้ายกันแต่ต่างจากวัตถุของกลุ่มอื่น

ความแตกต่าง – Big Data vs Data Mining

อนาคตของ Big Data vs Data Mining

สำหรับบริษัทต่างๆ ความสามารถในการจัดการ Big Data จะกลายเป็นเรื่องที่ท้าทายมากขึ้นในอนาคต บริษัทต่างๆ จึงต้องพิจารณาข้อมูลเป็นสินทรัพย์เชิงกลยุทธ์และใช้มันอย่างเหมาะสม

อนาคตของ Data Mining ดูเหมือนจะน่าตื่นเต้นและอยู่ใน “การค้นพบข้อมูลอัจฉริยะ” ซึ่งเป็นแนวคิดในการทำให้การค้นหาปัจจัยและแนวโน้มในข้อมูลขนาดใหญ่กลายเป็นอัตโนมัติ

คุณต้องการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูลและ AI หรือไม่? ตรวจสอบบล็อกเพิ่มเติมบน unite.ai และพัฒนาทักษะของคุณ