Różnica między Big Data a Data Mining
Co to jest Big Data?
Big Data odnosi się do ogromnej ilości danych, które mogą być uporządkowane, częściowo ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane. Składa się z 5 V, tj
- Objętość: odnosi się do ilości danych lub wielkości danych, która może być kwintylionem, jeśli chodzi o duże zbiory danych.
- Różnorodność: Odnosi się do różnych rodzajów danych, takich jak media społecznościowe, dzienniki serwera WWW itp.
- Prędkość: Odnosi się do tego, jak szybko rosną dane, dane gwałtownie rosną i w bardzo szybkim tempie.
- Prawdziwość: odnosi się do niepewności danych, takich jak media społecznościowe, oznacza, czy dane można zaufać, czy nie.
- Wartość: odnosi się do danych, które przechowujemy, a przetwarzanie jest warte i jak czerpiemy korzyści z tak ogromnej ilości danych.
Duże dane można analizować w celu uzyskania informacji, które prowadzą do lepszych decyzji i strategicznych ruchów biznesowych.
Ile danych trzeba nazwać Big Data?
Zwykle dane, które są równe lub większe niż 1 TB, znane jako Big Data. Analitycy przewidują, że do 2020 r. Na każdą osobę na świecie będzie 5200 Gb danych.
Przykład: ludzie wydają średnio około 50 milionów tweetów dziennie, Walmart przetwarza 1 milion transakcji klientów na godzinę.
Dlaczego duże zbiory danych są ważne?
Znaczenie Big Data nie oznacza, ile danych mamy, ale co byś z nich wyniósł. Możemy analizować dane w celu zmniejszenia kosztów i czasu, inteligentnego podejmowania decyzji itp.
Wyzwania :
- Wydajne przechowywanie tak dużej ilości danych.
- Jak przetwarzamy i wydobywamy cenne informacje z tej ogromnej ilości danych w określonym czasie?
Rozwiązanie: platforma Hadoop i Spark
Co to jest Data Mining (KDD)?
Data Mining znany również jako Knowledge Discovery of Data odnosi się do wydobywania wiedzy z dużej ilości danych, tj. Big Data. Jest stosowany głównie w statystyce, uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji. Jest to etap „Odkrycia wiedzy w bazach danych”.
Firmy i instytucje rządowe dzielą się informacjami, które zgromadziły w celu odesłania do nich, aby uzyskać więcej informacji na temat osób śledzonych w ich bazach danych.
Składniki eksploracji danych składają się głównie z 5 poziomów, są to:
- Wydobywaj, przekształcaj i ładuj dane do hurtowni
- Przechowuj i zarządzaj
- Zapewnij dostęp do danych (komunikacja)
- Analiza (proces)
- Interfejs użytkownika (przedstawianie danych użytkownikowi)
Potrzeba eksploracji danych
Przeanalizuj relacje i wzorce w przechowywanych danych transakcji, aby uzyskać informacje, które pomogą w podejmowaniu lepszych decyzji biznesowych.
Eksploracja danych pomaga w ocenach wiarygodności kredytowej, marketingu ukierunkowanym, wykrywaniu oszustw, np. Jakie rodzaje transakcji są oszustwem, poprzez sprawdzanie przeszłych transakcji użytkownika, sprawdzanie relacji z klientami, takich jak lojalni klienci, a którzy odchodzą do innej firmy.
Możemy zrobić 4 relacje za pomocą eksploracji danych:
- Klasy: służy do zlokalizowania celu
- Klastry: grupuje elementy danych według relacji logicznej
- Skojarzenie: związek między danymi
- Wzorzec sekwencyjny: Aby przewidzieć wzorce i trendy behawioralne.
Wyzwania w eksploracji danych
- Wyszukiwanie różnych rodzajów wiedzy w bazach danych
- Obsługa hałasu i niekompletnych danych
- Wydajność i skalowanie algorytmów eksploracji danych
- Obsługa relacyjnych i złożonych typów danych
- Ochrona bezpieczeństwa danych, integralności i prywatności
Bezpośrednie porównanie między Big Data a Data Mining (Infografika)
Poniżej znajduje się porównanie 8 najlepszych między Big Data a Data Mining
kluczowa różnica między Big Data a Data Mining
Poniżej przedstawiono różnicę między Big Data a Data Mining
Big Data i Data Mining to dwie różne koncepcje, Big Data to termin odnoszący się do dużej ilości danych, podczas gdy data mining odnosi się do głębokiego wnikania w dane w celu wydobycia kluczowej wiedzy / Wzorca / Informacji z małej lub dużej ilości danych .
Główną koncepcją w Data Mining jest dogłębne analizowanie wzorców i relacji danych, które mogą być dalej wykorzystywane w sztucznej inteligencji, analizach predykcyjnych itp. Ale główną koncepcją w Big Data jest źródło, różnorodność, ilość danych i jak przechowywać i przetwarzać tę ilość danych.
Analiza dużych zbiorów danych w celu uzyskania rozwiązania biznesowego lub zdefiniowania definicji biznesowej odgrywa kluczową rolę w określeniu wzrostu.
Możemy powiedzieć, że Data Mining nie musi być uzależniona od Big Data, ponieważ można to zrobić na małej lub dużej ilości danych, ale Big Data z pewnością zależy od Data Mining, ponieważ jeśli nie jesteśmy w stanie znaleźć wartości / ważności dużej ilości danych, wówczas dane te nie są przydatne.
Tabela porównawcza Big Data vs. Data Mining
| Funkcja | Data Mining | Big Data |
| Skupiać | Koncentruje się głównie na wielu szczegółach danych | Koncentruje się głównie na wielu relacjach między danymi |
| Widok | Jest to szczegółowy widok danych | To jest duży obraz danych |
| Dane | Wyraża to, co z danymi | Wyraża dlaczego danych |
| Tom | Może być stosowany do małych danych lub dużych danych | Odnosi się do dużej liczby zestawów danych |
| Definicja | Jest to technika analizy danych | Jest to koncepcja niż dokładny termin |
| Typy danych | Dane strukturalne, relacyjna i wymiarowa baza danych. | Dane strukturalne, półstrukturalne i nieustrukturyzowane (w NoSQL) |
| Analiza | Głównie analiza statystyczna, koncentracja na prognozowaniu i odkrywaniu czynników biznesowych na małą skalę. | Głównie analiza danych, koncentracja na prognozowaniu i odkrywaniu czynników biznesowych na dużą skalę. |
| Wyniki | Głównie do podejmowania strategicznych decyzji | Pulpity nawigacyjne i środki predykcyjne |
Wniosek - Big Data vs. Data Mining
Jak widzieliśmy, Big Data odnosi się tylko do dużej ilości danych, a wszystkie rozwiązania Big Data zależą od dostępności danych. Można to uznać za połączenie Business Intelligence i Data Mining.
Eksploracja danych korzysta z różnego rodzaju narzędzi i oprogramowania Big Data w celu zwrócenia określonych wyników. Głównie „szuka igły w stogu siana”
Krótko mówiąc, big data to zasób, a data mining to menedżer, który służy do zapewniania korzystnych wyników.
Polecany artykuł
Jest to przewodnik po Big Data vs. Data Mining, ich znaczeniu, porównaniu bezpośrednim, kluczowych różnicach, tabeli porównawczej i wnioskach. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Big Data vs Data Science - czym się różnią?
- Big Data vs Apache Hadoop - porównanie 4 najlepszych wyników
- 7 ważnych technik eksploracji danych dla najlepszych rezultatów
- Business Intelligence VS Data Mining - Który jest bardziej przydatny