Yapay Zeka
Büyük Veri ve Veri Madenciliği – Gerçek Fark Nedir?
Büyük veri ve veri madenciliği hakkında bilgi edinmek için istekli misiniz? Büyük veri ve veri madenciliği, farklı amaçlara hizmet eden iki farklı terimdir. Her ikisi de dağınık verilerden anlamlı içgörüler çıkarmak için büyük veri kümeleri kullandı. Dünya, büyük veriden güç alıyor ve kuruluşları büyük hacimli verileri işleyebilen veri analitiği uzmanları aramaya zorluyor. Büyük veri analitiği için küresel pazar katlanarak büyüyecek. tahmini değeri 655 milyar doların üzerinde 2029 tarafından.
Peter Norvig, "Daha fazla veri akıllı algoritmaları yener, ancak daha iyi veri daha fazla veriyi yener" diyor. Bu yazıda, büyük veri ile veri madenciliğini, türlerini ve işletmeler için neden önemli olduklarını keşfedeceğiz.
Büyük Veri Nedir?
Yapılandırılabilen, yarı yapılandırılabilen ve yapılandırılamayan, zamanla katlanarak büyüyen büyük hacimli verileri ifade eder. Büyük boyutu nedeniyle, geleneksel yönetim sistemlerinin veya araçlarının hiçbiri onu verimli bir şekilde işleyemez.
New York Menkul Kıymetler Borsası günde bir terabayt veri üretir. Üstelik Facebook 5 petabayt veri üretiyor.
Büyük veri terimi aşağıdaki özelliklerle açıklanabilir.
-
hacim
Hacim, verinin boyutunu veya veri miktarını ifade eder.
-
çeşitlilik
Çeşitlilik, videolar, resimler, web sunucusu günlükleri vb. gibi farklı veri türlerini ifade eder.
-
Hız
Hız, verilerin boyutunun ne kadar hızlı büyüdüğünü ve verilerin katlanarak hızlı bir şekilde arttığını gösterir.
-
gerçeklik
Doğruluk, sosyal medyanın verilerin güvenilir olup olmadığı anlamına gelmesi gibi, verilerin belirsizliği anlamına gelir.
-
Özellik
Verilerin piyasa değerini ifade eder. Yüksek gelir elde etmeye değer mi? Büyük verilerden içgörü ve değer elde etme yeteneğine sahip olmak, kuruluşların nihai hedefidir.
Büyük Veri Neden Önemli?
Kuruluşlar, operasyonları kolaylaştırmak, iyi müşteri hizmeti sağlamak, kişiselleştirilmiş pazarlama kampanyaları oluşturmak ve geliri ve kârı artırabilecek diğer önemli eylemleri gerçekleştirmek için büyük verileri kullanır.
Bazı yaygın uygulamalara bakalım.
- Tıp araştırmacıları, hastalık belirtilerini ve risk faktörlerini belirlemek ve doktorların hastalardaki hastalıkları teşhis etmesine yardımcı olmak için kullanır.
- Hükümet bunu suçları, dolandırıcılığı, acil müdahaleyi ve akıllı şehir girişimlerini önlemek için kullanıyor.
- Nakliye ve üretim şirketleri, teslimat rotalarını optimize eder ve tedarik zincirlerini etkin bir şekilde yönetir.
Veri Madenciliği nedir?
Bu süreç, verilerin analiz edilmesini ve anlamlı bilgilere dönüştürülmesini içerir. Şirketler bu bilgileri karlarını artırmak ve operasyonel giderlerini azaltmak için kullanırlar.
Veri Madenciliği İhtiyacı
Veri madenciliği, duyarlılık analizi, kredi riski yönetimi, kayıp tahmini, fiyat optimizasyonu, tıbbi teşhisler, öneri motorları ve çok daha fazlası için gereklidir. Perakende, toptan dağıtım, telekom sektörü, eğitim, üretim, sağlık ve sosyal medyayı içeren her sektörde etkili bir araçtır.
Veri Madenciliği Türleri
İki ana tür aşağıdaki gibidir.
-
Tahmine Dayalı Veri Madenciliği
Tahmine Dayalı Veri Madenciliği, istatistik ve veri tahmin tekniklerini kullanır. Gelecekteki sonuçları tahmin etmek için geçmiş verileri, istatistiksel modellemeyi ve makine öğrenimini kullanan gelişmiş analitiği temel alır. İşletmeler, verilerdeki kalıpları bulmak ve fırsatları ve riskleri belirlemek için tahmine dayalı analitiği kullanır.
-
Tanımlayıcı Veri Madenciliği
Tanımlayıcı Veri Madenciliği, kalıpları bulmak ve verilerden önemli içgörüler çıkarmak için verileri özetler. Tipik bir görev, sıklıkla birlikte satın alınan ürünleri belirlemek olacaktır.
Veri Madenciliği Teknikleri
Aşağıda birkaç teknik tartışılmaktadır.
-
Dernek
İlişkide, olayların bağlantılı olduğu kalıpları tanımlarız. Birliktelik kuralları, öğeler arasındaki korelasyonları ve birlikte oluşumları bulmak için kullanılır. Pazar sepeti analizi veri madenciliğinde iyi bilinen bir birliktelik kuralı tekniğidir. Perakendeciler, müşterinin satın alma modellerini anlayarak satışları beslemek için kullanır.
-
kümeleme
Kümeleme analizi, birbirine benzeyen ancak diğer grupların nesnelerinden farklı olan nesne gruplarını bulmak anlamına gelir.
Farklılıklar – Büyük Veri ve Veri Madenciliği
| Şartlar | Veri Madenciliği | büyük Veri |
|---|---|---|
| Amaç | Amaç, büyük veri depolarında kalıplar, anormallikler ve korelasyonlar bulmaktır. | Büyük karmaşık verilerden anlamlı içgörüler keşfetmek. |
| Görüntüle | Verilerin küçük bir resmi veya yakından görünümüdür. | Verilerin büyük bir resmini gösterir. |
| Veri tipleri | Yapılandırılmış, ilişkisel ve boyutsal veritabanı | Yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış |
| Veri Boyutu | Küçük veri kümelerini kullanır, ancak analiz için büyük veri kümelerini de kullanır. | Büyük miktarda veri kullanır. |
| kapsam | “Verilerden bilgi keşfi” geniş teriminin bir parçasıdır. | Çok çeşitli disiplinleri, yaklaşımları ve araçları kullanan yaygın bir alandır. |
| Analiz Tekniği | İş faktörlerini tahmin etmek ve küçük ölçekte belirlemek için istatistiksel analiz kullanır. | Büyük ölçekte iş faktörlerini tahmin etmek ve belirlemek için veri analizini kullanır. |
Büyük Verinin Geleceği ve Veri Madenciliği
Şirketler için, işleme yeteneği büyük veri önümüzdeki yıllarda daha da zorlaşacak. Bu nedenle işletmeler, verileri stratejik bir varlık olarak görmeli ve doğru şekilde kullanmalıdır.
Veri madenciliğinin geleceği şaşırtıcı görünüyor ve büyük veri kümelerindeki kalıpların ve eğilimlerin belirlenmesini otomatikleştirme kavramı olan “akıllı veri keşfinde” yatıyor.
Veri bilimi ve yapay zekayı öğrenmek ister misiniz? Daha fazla bloga göz atın birleştirmek.ai ve becerilerinizi geliştirin.
