Великі дані проти Data Mining – Яка реальна різниця?

Чи бажаєте дізнатися про великі дані та Data Mining? Великі дані та Data Mining – це два різні терміни, які служать різним цілям. Вони обоє використовують великі набори даних для видобутку значущих знань із заплутаних даних. Світ керується великими даними, що змушує організації шукати фахівців у сфері даних, які можуть обробляти великі об’єми даних. Глобальний ринок великих даних буде розвиватися експоненціально, з оціночною вартістю понад 655 мільярдів доларів до 2029 року.

Пітер Норвіг заявляє: “Більше даних перемагає хитрі алгоритми, але кращі дані перемагають більше даних”. У цій статті ми дослідимо великі дані та Data Mining, їх типи та чому вони важливі для бізнесу.

Що таке великі дані?

Це відноситься до великого об’єму даних, який може бути структурованим, напівструктурованим та неструктурованим, який зростає експоненціально з часом. Через свій великий розмір жодна з традиційних систем управління або інструментів не може обробляти його ефективно.

Нью-Йоркська фондова біржа генерує один терабайт даних щодня. Крім того, Facebook (META ) генерує 5 петабайт даних.

Термін “великі дані” можна описати наступними характеристиками.

• Об’єм

Об’єм відноситься до розміру даних або кількості даних.

• Розмаїття

Розмаїття відноситься до різних типів даних, таких як відео, зображення, журнали веб-сервера тощо.

• Швидкість

Швидкість показує, як швидко дані зростають у розмірі, і дані зростають експоненціально з великою швидкістю.

• Достовірність

Достовірність означає невизначеність даних, наприклад, соціальні медіа означають, чи можна довіряти цим даним.

• Цінність

Це відноситься до ринкової вартості даних. Чи варто генерувати високі доходи? Спроможність видобувати знання та цінність із великих даних є кінцевою метою організацій.

Чому великі дані важливі?

Організації використовують великі дані для оптимізації операцій, надання високої якості обслуговування клієнтів, створення персоналізованих маркетингових кампаній та виконання інших важливих дій, які можуть підвищити доходи та прибутки.

Давайте розглянемо деякі спільні застосування.

• Медичні дослідники використовують їх для визначення ознак захворювання та факторів ризику та допомагають лікарям діагностувати захворювання у пацієнтів.
• Уряд використовує їх для запобігання злочинам, шахрайству, надзвичайним ситуаціям та ініціативам розумного міста.
• Транспортні та виробничі компанії оптимізують маршрути доставки та ефективно керують ланцюгами поставок.

Що таке Data Mining?

Цей процес включає аналіз даних та підсумовування їх у значущу інформацію. Компанії використовують цю інформацію для підвищення прибутків та зниження операційних витрат.

Потрібність Data Mining

Data Mining є важливим для аналізу настроїв, управління кредитним ризиком, прогнозування відмов, оптимізації цін, медичної діагностики, систем рекомендацій та багатьох інших речей. Це ефективний інструмент у будь-якій галузі, яка включає роздрібну торгівлю, оптова торгівля, телекомунікаційний сектор, освіта, виробництво, охорона здоров’я та соціальні медіа.

Типи Data Mining

Існують два основних типи.

• Прогнозний Data Mining

Прогнозний Data Mining використовує статистику та техніки прогнозування даних. Він заснований на передових аналітичних інструментах, які використовують історичні дані, статистичне моделювання та машинне навчання для прогнозування майбутніх результатів. Бізнес використовує прогнозну аналітику для знаходження закономірностей у даних та визначення можливостей та ризиків.

• Описовий Data Mining

Описовий Data Mining підсумовує дані для знаходження закономірностей та видобутку значущих знань із даних. Типовим завданням було б визначення продуктів, які часто купуються разом.

Техніки Data Mining

Деякі техніки описані нижче.

• Асоціація

У асоціації ми визначаємо закономірності, де події пов’язані. Правила асоціації використовуються для визначення кореляцій та співвідношень між предметами. Аналіз ринкової корзини – це добре відомий метод правила асоціації у Data Mining. Роздрібні торговці використовують його для розвитку продажів шляхом розуміння закономірностей покупок клієнтів.

• Кластеризація

Кластеризаційний аналіз означає визначення групи об’єктів, які схожі один на одного, але відрізняються від об’єктів інших груп.

Різниці – Великі дані проти Data Mining

Майбутнє великих даних проти Data Mining

Для компаній можливість обробляти великі дані стане ще більш складною у майбутньому. Тому бізнес повинен розглядати дані як стратегічний актив та використовувати їх належним чином.

Майбутнє Data Mining виглядає чудово та полягає у “розумному відкритті даних”, тобто автоматизації визначення закономірностей та тенденцій у великих наборах даних.

Чи бажаєте дізнатися про науку даних та штучний інтелект? Перегляньте більше блогів на unite.ai та розвивайте свої навички.