ข้อมูลขนาดใหญ่ เทียบกับ การทำเหมืองข้อมูล – สิ่ง gì คือ ความแตกต่าง ที่ จริง

คุณต้องการเรียนรู้เกี่ยวกับข้อมูลขนาดใหญ่ vs การทำเหมืองข้อมูลหรือไม่? ข้อมูลขนาดใหญ่ และการทำเหมืองข้อมูลเป็นสองคำที่แตกต่างกันซึ่งมีจุดประสงค์ที่แตกต่างกัน ทั้งสองใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อแยกข้อมูลที่มีความหมายออกจากข้อมูลที่ไม่มีความหมาย โลกนี้ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลขนาดใหญ่ ทำให้องค์กรต่างๆ ต้องหานักวิเคราะห์ข้อมูลที่สามารถประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ได้ ตลาด全球สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่จะเติบโตอย่างมาก โดยมีมูลค่าที่คาดว่าจะเกิน 655 พันล้านดอลลาร์ ในปี 2029

Peter Norvig กล่าวว่า “ข้อมูลที่มากขึ้นจะชนะอัลกอริทึมที่ฉลาด แต่ข้อมูลที่ดีกว่าจะชนะข้อมูลที่มากขึ้น” ในบทความนี้ เราจะสำรวจข้อมูลขนาดใหญ่ vs การทำเหมืองข้อมูล ประเภท และเหตุผลที่ว่าทำไมพวกมันจึงสำคัญสำหรับธุรกิจ

ข้อมูลขนาดใหญ่ คืออะไร?

หมายถึงปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่ที่สามารถเป็นข้อมูลที่มีโครงสร้าง ข้อมูลที่มีโครงสร้างบางส่วน และข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ซึ่งเติบโตขึ้นอย่างมากตามเวลา เนื่องจากขนาดที่ใหญ่มาก ระบบจัดการหรือเครื่องมือแบบดั้งเดิมไม่สามารถประมวลผลมันอย่างมีประสิทธิภาพได้

ตลาดหุ้นแห่งนิวยอร์กสร้างข้อมูลขนาด 1 เทระไบต์ต่อวัน นอกจากนี้ Facebook (META ) ยังสร้างข้อมูลขนาด 5 เพตะไบต์

คำว่าข้อมูลขนาดใหญ่สามารถอธิบายได้ด้วยคุณลักษณะต่อไปนี้

• ปริมาณ

ปริมาณหมายถึงขนาดของข้อมูลหรือปริมาณข้อมูล

• ความหลากหลาย

ความหลากหลายหมายถึงประเภทต่างๆ ของข้อมูล เช่น วิดีโอ ภาพ ล็อกเว็บเซิร์ฟเวอร์ ฯลฯ

• ความเร็ว

ความเร็วแสดงให้เห็นว่าข้อมูลเติบโตเร็วเพียงใด และข้อมูลเพิ่มขึ้นอย่างมากในอัตราที่รวดเร็ว

• ความถูกต้อง

ความถูกต้องหมายถึงความไม่แน่นอนของข้อมูล เช่น สื่อสังคมออนไลน์ ซึ่งหมายความว่าข้อมูลนั้นเชื่อถือได้หรือไม่

• มูลค่า

หมายถึงมูลค่าของข้อมูลในตลาด ซึ่งสามารถสร้างรายได้สูงหรือไม่ การสามารถดึงข้อมูลที่มีค่าและความหมายออกจากข้อมูลขนาดใหญ่นั้นเป็นเป้าหมายสูงสุดขององค์กร

ทำไมข้อมูลขนาดใหญ่จึงสำคัญ?

องค์กรใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อปรับปรุงการดำเนินงาน ให้บริการลูกค้าที่ดี สร้างแคมเปญการตลาดที่เป็นส่วนตัว และดำเนินการอื่นๆ ที่สามารถเพิ่มรายได้และผลกำไรได้

มาดูกันว่าข้อมูลขนาดใหญ่มีการใช้งานอย่างไร

• นักวิจัยทางการแพทย์ใช้มันเพื่อระบุอาการและปัจจัยเสี่ยงของโรค และช่วยให้แพทย์สามารถวินิจฉัยโรคในผู้ป่วยได้
• รัฐบาลใช้มันเพื่อป้องกันอาชญากรรม การฉ้อโกง การตอบสนองต่อเหตุฉุกเฉิน และโครงการเมืองอัจฉริยะ
• บริษัทขนส่งและผลิตใช้มันเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการขนส่งและจัดการโซ่อุปทานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

การทำเหมืองข้อมูล คืออะไร?

กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลและสรุปเป็นข้อมูลที่มีความหมาย บริษัทต่างๆ ใช้ข้อมูลนี้เพื่อเพิ่มผลกำไรและลดค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน

ความจำเป็นของการทำเหมืองข้อมูล

การทำเหมืองข้อมูลเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ความรู้สึก การจัดการความเสี่ยงในการให้กู้ยืม การคาดการณ์การยกเลิก การเพิ่มราคา เครื่องมือแนะนำ และอื่นๆ มันเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในอุตสาหกรรมใดๆ รวมถึงการค้าปลีก การกระจายสินค้า โทรคมนาคม การศึกษา การผลิต การดูแลสุขภาพ และสื่อสังคมออนไลน์

ประเภทของการทำเหมืองข้อมูล

มีสองประเภทหลักดังนี้

• การทำเหมืองข้อมูลเชิงทำนาย

การทำเหมืองข้อมูลเชิงทำนายใช้สถิติและเทคนิคการพยากรณ์ข้อมูล มันขึ้นอยู่กับการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนซึ่งใช้ข้อมูลในอดีต การสร้างแบบจำลองทางสถิติ และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคต บริษัทต่างๆ ใช้การวิเคราะห์เชิงทำนายเพื่อค้นหารูปแบบในข้อมูลและระบุโอกาสและความเสี่ยง

• การทำเหมืองข้อมูลเชิงอธิบาย

การทำเหมืองข้อมูลเชิงอธิบายสรุปข้อมูลเพื่อค้นหารูปแบบและดึงข้อมูลที่มีความหมายออกจากข้อมูล งานทั่วไปคือการระบุสินค้าที่ซื้อร่วมกันบ่อยๆ

เทคนิคการทำเหมืองข้อมูล

มีเทคนิคบางอย่างที่กล่าวถึงด้านล่าง

• การเชื่อมโยง

ในการเชื่อมโยง เราระบุรูปแบบที่เหตุการณ์เชื่อมโยงกัน กฎการเชื่อมโยงใช้เพื่อค้นหาความสัมพันธ์และการเกิดขึ้นร่วมกันระหว่างรายการ การวิเคราะห์ตะกร้าซื้อของ เป็นเทคนิคที่มีชื่อเสียงของกฎการเชื่อมโยงในการทำเหมืองข้อมูล ผู้ค้าปลีกใช้มันเพื่อเพิ่มยอดขายโดยการทำความเข้าใจรูปแบบการซื้อของลูกค้า

• การกลุ่มคลัสเตอร์

การวิเคราะห์คลัสเตอร์หมายถึงการระบุกลุ่มของวัตถุที่คล้ายกันแต่ต่างจากวัตถุของกลุ่มอื่น

ความแตกต่าง – ข้อมูลขนาดใหญ่ vs การทำเหมืองข้อมูล

อนาคตของข้อมูลขนาดใหญ่ vs การทำเหมืองข้อมูล

สำหรับบริษัทต่างๆ ความสามารถในการจัดการ ข้อมูลขนาดใหญ่ จะกลายเป็นเรื่องที่ท้าทายมากขึ้นในอนาคต ดังนั้นธุรกิจจึงต้องพิจารณาข้อมูลเป็นสินทรัพย์เชิงกลยุทธ์และใช้มันอย่างเหมาะสม

อนาคตของการทำเหมืองข้อมูลดูเหมือนจะน่าตื่นเต้นและอยู่ใน “การค้นพบข้อมูลอัจฉริยะ” ซึ่งเป็นแนวคิดในการทำให้การค้นหาปฏิสัมพันธ์และแนวโน้มในเซตข้อมูลขนาดใหญ่เป็นอัตโนมัติ

คุณต้องการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูลและ AI หรือไม่? ตรวจสอบบล็อกเพิ่มเติมบน unite.ai และพัฒนาทักษะของคุณ