Büyük Veri karşı Veri Madenciliği – Gerçek Fark Nedir?

Büyük veri vs veri madenciliği hakkında bilgi edinmek için hevesli misiniz? Büyük veri ve veri madenciliği, farklı amaçlar için hizmet veren iki ayrı terimdir. Her ikisi de anlamlı bilgiler elde etmek için büyük veri kümelerini kullanır. Dünya, büyük veri tarafından çalıştırılıyor ve organizasyonları, büyük miktarda veri işleyebilen veri analitiği uzmanlarını aramaya zorluyor. Büyük veri analitiği küresel pazarı, 2029 yılına kadar 655 milyar doların üzerinde bir değere ulaşarak büyüyecek.

Peter Norvig, “Daha fazla veri, akıllı algoritmaları yeniyor, ancak daha iyi veri, daha fazla veriyi yeniyor” diyor. Bu makalede, büyük veri vs veri madenciliği, türleri ve neden işler için önemli olduğu hakkında bilgi vereceğiz.

Büyük Veri Nedir?

Büyük veri, yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler dahil olmak üzere büyük miktarda veri anlamına gelir ve zamanla üssel olarak büyür. Büyük boyutu nedeniyle, geleneksel yönetim sistemleri veya araçlarından hiçbiri veriyi etkili bir şekilde işleyemez.

New York Borsası günlük olarak bir terabayt veri üretir. Ayrıca, Facebook (META ) 5 petabayt veri üretir.

Büyük veri terimi aşağıdaki özelliklerle tanımlanabilir.

• Hacim

Hacim, verinin boyutunu veya verinin miktarını ifade eder.

• Çeşitlilik

Çeşitlilik, video, resim, web sunucu günlükleri gibi farklı veri türlerini ifade eder.

• Hız

Hız, verinin büyüme hızını ve verinin hızlı bir oranda üssel olarak arttığını gösterir.

• Doğruluk

Doğruluk, verinin güvenirliğini ifade eder, örneğin sosyal medya veri güvenilir midir değil midir?

• Değer

Değer, verinin piyasa değerini ifade eder. Yüksek gelir elde etmeye değer mi?

Büyük Veri Neden Önemlidir?

Organizasyonlar, büyük veri kullanarak operasyonları optimize eder, iyi müşteri hizmeti sağlar, kişiselleştirilmiş pazarlama kampanyaları oluşturur ve gelir ve karı artırmak için diğer önemli eylemler gerçekleştirir.

Şimdi bazı ortak uygulamaları inceleyelim.

• Tıp araştırmacıları, hastalık belirtilerini ve risk faktörlerini tanımlamak ve doktorlara hastalıkları teşhis etmelerine yardımcı olmak için büyük veri kullanır.
• Hükümet, suçları önlemek, sahteciliği önlemek, acil durum yanıtlarını yönetmek ve akıllı şehir girişimlerini yönetmek için büyük veri kullanır.
• Ulaşım ve imalat şirketleri, teslimat rotalarını optimize eder ve tedarik zincirlerini etkili bir şekilde yönetir.

Veri Madenciliği Nedir?

Veri madenciliği, verilerin analiz edilmesi ve anlamlı bilgiler haline getirilmesi sürecini ifade eder. Şirketler, bu bilgileri karlarını artırmak ve operasyonel giderlerini azaltmak için kullanır.

Veri Madenciliği İhtiyacı

Veri madenciliği, duygu analizi, kredi risk yönetimi, müşteri kaybı tahmini, fiyat optimizasyonu, tıbbi teşhis, öneri motorları ve daha fazlası için önemlidir. Perakende, toptan dağıtım, telekom sektörü, eğitim, imalat, sağlık ve sosyal medya dahil olmak üzere her endüstride etkili bir araçtır.

Veri Madenciliği Türleri

İki ana tür vardır.

• Tahminci Veri Madenciliği

Tahminci Veri Madenciliği, istatistik ve veri tahmini tekniklerini kullanır. Gelişmiş analitiklere dayanır ve histórik veri, istatistiksel modelleme ve makine öğrenimi kullanarak gelecekteki sonuçları öngörür. İşletmeler, veri madenciliği kullanarak veri中的 desenleri bulur ve fırsatları ve riskleri tanımlar.

• Betimsel Veri Madenciliği

Betimsel Veri Madenciliği, verilerin özetlenmesini ve anlamlı bilgiler elde edilmesini ifade eder. Tipik bir görev, birlikte sıkça satın alınan ürünleri tanımlamaktır.

Veri Madenciliği Teknikleri

Aşağıda bazı teknikler açıklanmaktadır.

• İlişki

İlişki, olayların birbirleriyle bağlantılı olduğu desenleri tanımlamayı ifade eder. İlişki kuralları, öğeler arasındaki korelasyonları ve birlikte oluşmaları belirlemek için kullanılır. Pazar sepeti analizi, veri madenciliğinde ilişki kuralının bilinen bir tekniğidir. Perakendeciler, müşteri satın alma desenlerini anlayarak satışları teşvik etmek için bunu kullanır.

• Gruplama

Gruplama analizi, birbirine benzer ancak diğer grupların nesnelerinden farklı olan nesnelerin gruplarını belirlemeyi ifade eder.

Farklılıklar – Büyük Veri vs Veri Madenciliği

Büyük Veri vs Veri Madenciliği Geleceği

Şirketler için büyük veriyi işleme yeteneği, önümüzdeki yıllarda daha da zorlu hale gelecek. Bu nedenle, işletmeler veriyi stratejik bir varlık olarak düşünmeli ve onu etkili bir şekilde kullanmalıdır.

Veri madenciliğinin geleceği, büyük veri kümelerindeki desenleri ve eğilimleri otomatik olarak belirleme kavramı olan “akıllı veri keşfi”nde yatıyor.

Veri bilimini ve yapay zekayı öğrenmek ister misiniz? unite.ai adresindeki daha fazla blogu inceleyin ve becerilerinizi geliştirin.