Diferența dintre Big Data și Data Mining
Ce este Big Data?
Big Data se referă la un volum uriaș de date care pot fi structurate, semi-structurate și nestructurate. Acesta cuprinde 5 Vs adică
- Volum: se referă la o cantitate de date sau dimensiune de date care poate fi în chintillion atunci când vine vorba de date mari.
- Varietate: se referă la diferite tipuri de date, cum ar fi social media, jurnalele de server web etc.
- Viteză: se referă la modul în care datele cresc rapid, datele cresc în mod exponențial și la un ritm foarte rapid.
- Veracitate: se referă la o incertitudine a datelor cum ar fi media socială dacă datele pot fi de încredere sau nu.
- Valoare: se referă la datele pe care le stocăm și la care prelucrăm merită și la modul în care obținem beneficiul acestei cantități imense de date.
Datele mari pot fi analizate pentru informații care să conducă la decizii mai bune și mișcări strategice de afaceri.
Câte date este nevoie pentru a fi numit Big Data?
De obicei, datele care sunt egale sau mai mari de 1 Tb cunoscute sub numele de Big Data. Analiștii prognozează că până în 2020, vor exista 5.200 Gb de date despre fiecare persoană din lume.
Exemplu: în medie, oamenii cheltuiesc aproximativ 50 de milioane de tweeturi pe zi, Walmart procesează 1 milion de tranzacții cu clienții pe oră.
De ce este important Big Data?
Importanța Big Data nu înseamnă cât de multe date avem, dar ce ați obține din aceste date. Putem analiza datele pentru a reduce costul și timpul, luarea de decizii inteligente etc.
Provocări :
- Stocarea eficientă a unei cantități atât de imense de date.
- Cum prelucrăm și extragem informații valoroase din această cantitate imensă de date într-un interval de timp dat?
Soluție: cadru Hadoop și Spark
Ce este Data Mining (KDD)?
Data Mining, cunoscută și sub denumirea de Discovery Knowledge, se referă la extragerea cunoștințelor dintr-o cantitate mare de date, adică Big Data. Este utilizat în principal în statistici, învățare automată și inteligență artificială. Este pasul „Descoperirea cunoștințelor în bazele de date”.
Întreprinderile și guvernul împărtășesc informații pe care le-au colectat cu scopul de a face referire încrucișată pentru a afla mai multe informații despre persoanele urmărite în bazele lor de date.
Componentele mineritului de date constau în principal din 5 niveluri, care sunt: -
- Extrageți, transformați și încărcați datele în depozit
- Stocați și gestionați
- Asigurați acces la date (Comunicare)
- Analizați (Procesul)
- Interfață utilizator (Date prezente pentru utilizator)
Necesitate pentru data mining
Analizați relațiile și tiparele din datele tranzacțiilor stocate pentru a obține informații care vă vor ajuta pentru luarea de decizii de afaceri mai bune.
Minerirea datelor ajută la ratingurile de credit, la marketingul direcționat, la detectarea fraudei precum tipurile de tranzacții care ar fi o fraudă, verificând tranzacțiile anterioare ale unui utilizator, verificând relațiile cu clienții precum clienții fideli și care vor pleca pentru o altă companie.
Putem face 4 relații folosind extragerea datelor:
- Clasele: Este utilizat pentru a localiza ținta
- Clustere: va grupa elementele de date în relație logică
- Asociere: relația dintre date
- Model secvențial: Pentru a anticipa tiparele și tendințele comportamentale.
Provocări în exploatarea datelor
- Exploatarea diferitelor tipuri de cunoștințe în baze de date
- Gestionarea zgomotului și a datelor incomplete
- Eficiența și scalarea algoritmilor de extragere a datelor
- Manipularea tipurilor relaționale și complexe de date
- Protecția securității datelor, a integrității și a confidențialității
Comparație dintre capete în cap între date mari și minerit de date (infografie)
Mai jos este Top 8 Comparație între Big Data și Data Mining
cheie Diferența dintre Big Data și Data Mining
Mai jos este diferența dintre Big Data și Data Mining sunt următoarele
Big Data și Data Mining sunt două concepte diferite, Big data este un termen care se referă la o cantitate mare de date, în timp ce extragerea de date se referă la unitatea de adâncime a datelor pentru a extrage cunoștințele cheie / model / informații dintr-o cantitate mică sau mare de date .
Conceptul principal în Data Mining este să săpați în profunzime în analiza tiparelor și relațiilor de date care pot fi utilizate în continuare în Inteligența artificială, Analiza predictivă etc. Dar principalul concept în Big Data este sursa, varietatea, volumul de date și cum să stochează și prelucrează această cantitate de date.
Analiza datelor mari pentru a oferi o soluție de afaceri sau pentru a defini o definiție a afacerii joacă un rol crucial pentru a determina creșterea.
Putem spune că Data Mining nu trebuie să depindă de Big Data, deoarece se poate face de cantitatea mică sau mare de date, dar datele mari depind cu siguranță de Data Mining, deoarece dacă nu suntem capabili să găsim valoarea / importanța unei cantități mari de date atunci datele respective nu sunt de niciun folos.
Tabelul de comparare a datelor de date mari și de date miniere
| Caracteristică | Minerirea datelor | Date mare |
| concentra | Se concentrează în principal pe o mulțime de detalii ale unei date | Se concentrează în principal pe o mulțime de relații între date |
| Vedere | Este o vizualizare de aproape a datelor | Este imaginea cea mare a datelor |
| Date | Acesta exprimă ce se întâmplă cu datele | Se exprimă De ce a datelor |
| Volum | Poate fi utilizat pentru date mici sau date mari | Se referă la o cantitate mare de seturi de date |
| Definiție | Este o tehnică de analiză a datelor | Este un concept decât un termen precis |
| Tipuri de date | Baza de date structurată, relațională și dimensională. | Date structurate, semi-structurate și nestructurate (în NoSQL) |
| Analiză | În principal, analiza statistică, se concentrează pe predicția și descoperirea factorilor de afaceri la scară mică. | În principal, analiza datelor, se concentrează pe predicția și descoperirea factorilor de afaceri pe scară largă. |
| Rezultate | În principal pentru luarea deciziilor strategice | Tablouri de bord și măsuri predictive |
Concluzie - Big Data vs Data Mining
După cum am văzut, Big data se referă doar la o cantitate mare de date și toate soluțiile de date mari depind de disponibilitatea datelor. Poate fi considerat drept combinația dintre Business Intelligence și Data Mining.
Exploatarea datelor folosește diferite tipuri de instrumente și software pe Big Data pentru a returna rezultate specifice. În principal „căutați un ac într-un balon de fân”
Pe scurt, datele mari reprezintă atuurile și extragerea datelor este managerul care este utilizat pentru a oferi rezultate benefice.
Articol recomandat
Acesta a fost un ghid pentru Big Data vs Data Mining, semnificația lor, comparația dintre cap și cap, diferențele cheie, tabelul de comparare și concluzii. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Big Data vs Știința Datelor - Cum sunt ele diferite?
- Big Data vs Apache Hadoop - Top 4 comparație pe care trebuie să o înveți
- 7 tehnici importante de extragere a datelor pentru cele mai bune rezultate
- Business Intelligence VS Data Mining - Care este mai util