Dữ liệu Lớn vs Khai thác Dữ liệu – Sự Khác Biệt Thật Sự Là Gì?

Bạn có muốn tìm hiểu về dữ liệu lớn vs khai thác dữ liệu? Dữ liệu lớn và khai thác dữ liệu là hai thuật ngữ riêng biệt phục vụ mục đích khác nhau. Cả hai đều sử dụng tập dữ liệu lớn để trích xuất thông tin có ý nghĩa từ dữ liệu không gọn gàng. Thế giới được điều khiển bởi dữ liệu lớn, buộc các tổ chức phải tìm kiếm chuyên gia phân tích dữ liệu có khả năng xử lý lượng dữ liệu lớn. Thị trường toàn cầu về phân tích dữ liệu lớn sẽ tăng trưởng theo cấp số nhân, với giá trị ước tính hơn 655 tỷ đô la vào năm 2029.

Peter Norvig tuyên bố, “Dữ liệu nhiều hơn đánh bại thuật toán thông minh, nhưng dữ liệu tốt hơn đánh bại dữ liệu nhiều hơn.” Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá dữ liệu lớn vs khai thác dữ liệu, các loại và tại sao chúng quan trọng đối với doanh nghiệp.

Định nghĩa Dữ liệu Lớn?

Nó đề cập đến một lượng dữ liệu lớn có thể được cấu trúc, bán cấu trúc và không cấu trúc, tăng trưởng theo cấp số nhân theo thời gian. Do kích thước lớn của nó, không có hệ thống quản lý truyền thống hoặc công cụ nào có thể xử lý nó một cách hiệu quả.

Sàn Chứng khoán New York tạo ra một terabyte dữ liệu mỗi ngày. Hơn nữa, Facebook tạo ra 5 petabyte dữ liệu.

Thuật ngữ dữ liệu lớn có thể được mô tả bởi các đặc điểm sau.

• Khối lượng

Khối lượng đề cập đến kích thước của dữ liệu hoặc lượng dữ liệu.

• Đa dạng

Đa dạng đề cập đến các loại dữ liệu khác nhau như video, hình ảnh, nhật ký máy chủ web, v.v.

• Tốc độ

Tốc độ cho thấy dữ liệu tăng trưởng nhanh như thế nào về kích thước và dữ liệu tăng trưởng theo cấp số nhân với tốc độ nhanh.

• Độ tin cậy

Độ tin cậy có nghĩa là sự không chắc chắn của dữ liệu, như phương tiện truyền thông xã hội có nghĩa là dữ liệu có đáng tin cậy hay không.

• Giá trị

Nó đề cập đến giá trị thị trường của dữ liệu. Liệu nó có đáng giá để tạo ra doanh thu cao? Việc có khả năng kéo thông tin và giá trị từ dữ liệu lớn là mục tiêu cuối cùng của các tổ chức.

Tại sao Dữ liệu Lớn lại Quan trọng?

Các tổ chức sử dụng dữ liệu lớn để tối ưu hóa hoạt động, cung cấp dịch vụ khách hàng tốt, tạo ra các chiến dịch tiếp thị cá nhân hóa và thực hiện các hành động quan trọng khác có thể tăng doanh thu và lợi nhuận.

Hãy xem một số ứng dụng phổ biến.

• Những nhà nghiên cứu y tế sử dụng nó để xác định dấu hiệu và yếu tố nguy cơ của bệnh và giúp các bác sĩ chẩn đoán bệnh ở bệnh nhân.
• Chính phủ sử dụng nó để ngăn chặn tội phạm, gian lận, ứng phó khẩn cấp và các sáng kiến thành phố thông minh.
• Các công ty vận tải và sản xuất tối ưu hóa tuyến đường giao hàng và quản lý chuỗi cung ứng hiệu quả.

Định nghĩa Khai thác Dữ liệu?

Quá trình này liên quan đến việc phân tích dữ liệu và tóm tắt nó thành thông tin có ý nghĩa. Các công ty sử dụng thông tin này để tăng lợi nhuận và giảm chi phí hoạt động.

Cần thiết của Khai thác Dữ liệu

Khai thác dữ liệu là cần thiết cho phân tích cảm xúc, quản lý rủi ro tín dụng, dự đoán chuyển đổi, tối ưu hóa giá, chẩn đoán y tế, động cơ khuyến nghị và nhiều hơn nữa. Nó là một công cụ hiệu quả trong bất kỳ ngành nào, bao gồm bán lẻ, phân phối bán buôn, lĩnh vực viễn thông, giáo dục, sản xuất, chăm sóc sức khỏe và phương tiện truyền thông xã hội.

Loại Khai thác Dữ liệu

Hai loại chính như sau.

• Khai thác Dữ liệu Dự đoán

Khai thác Dữ liệu Dự đoán sử dụng thống kê và kỹ thuật dự báo dữ liệu. Nó dựa trên phân tích nâng cao sử dụng dữ liệu lịch sử, mô hình hóa thống kê và học máy để dự đoán kết quả tương lai. Doanh nghiệp sử dụng phân tích dự đoán để tìm kiếm mẫu trong dữ liệu và xác định cơ hội và rủi ro.

• Khai thác Dữ liệu Mô tả

Khai thác Dữ liệu Mô tả tóm tắt dữ liệu để tìm kiếm mẫu và trích xuất thông tin quan trọng từ dữ liệu. Một nhiệm vụ điển hình sẽ là xác định sản phẩm thường được mua cùng nhau.

Kỹ thuật Khai thác Dữ liệu

Một số kỹ thuật được thảo luận dưới đây.

• Liên kết

Trong liên kết, chúng tôi xác định mẫu nơi các sự kiện được kết nối. Các quy tắc liên kết được sử dụng để tìm ra mối tương quan và đồng diễn giữa các mục. Phân tích giỏ hàng là một kỹ thuật nổi tiếng của quy tắc liên kết trong khai thác dữ liệu. Các nhà bán lẻ sử dụng nó để thúc đẩy doanh số bằng cách hiểu mẫu mua hàng của khách hàng.

• Nhóm

Phân tích nhóm có nghĩa là tìm ra nhóm các đối tượng tương tự nhau nhưng khác với đối tượng của các nhóm khác.

Sự Khác Biệt – Dữ liệu Lớn vs Khai thác Dữ liệu

Tương lai của Dữ liệu Lớn vs Khai thác Dữ liệu

Đối với các công ty, khả năng xử lý dữ liệu lớn sẽ trở nên thách thức hơn trong những năm tới. Do đó, doanh nghiệp phải coi dữ liệu là một tài sản chiến lược và sử dụng nó một cách phù hợp.

Tương lai của khai thác dữ liệu trông rất ấn tượng và nằm trong “khám phá dữ liệu thông minh”, khái niệm tự động hóa việc xác định mẫu và xu hướng trong các tập dữ liệu lớn.

Bạn có muốn học khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo? Xem thêm các blog trên unite.ai và phát triển kỹ năng của bạn.