Big Data vs Data Mining - Zjistěte 8 nejlepších rozdílů

Rozdíl mezi těžbou velkých dat a dat

Co je Big Data?

Big Data označuje obrovský objem dat, která mohou být strukturována, polostrukturována a nestrukturována. Skládá se z 5 Vs tj

Svazek: Jedná se o množství dat nebo velikost dat, která mohou být v quintilionech, pokud jde o velká data.
Odrůda: Jedná se o různé typy dat, jako jsou sociální média, protokoly webového serveru atd.
Rychlost: Jedná se o to, jak rychle rostou data, data exponenciálně rostou a velmi rychle.
Pravdivost: Jedná se o nejistotu údajů, jako jsou sociální média, pokud lze těmto údajům věřit nebo ne.
Hodnota: Jedná se o data, která ukládáme a zpracováváme, stojí za to a jak získáváme výhody z tohoto obrovského množství dat.

Velká data lze analyzovat na základě poznatků, které vedou k lepším rozhodnutím a strategickým obchodním krokům.

Kolik dat je třeba nazvat Big Data?

Data, která se rovnají nebo jsou větší než 1 Tb, se obvykle nazývají Big Data. Analytici předpovídají, že do roku 2020 bude existovat 5 200 Gbb údajů o každé osobě na světě.

Příklad: V průměru lidé utratí asi 50 milionů tweetů denně, Walmart zpracovává 1 milion transakcí se zákazníky za hodinu.

Proč je Big Data důležitá?

Důležitost Big Data neznamená, kolik dat máme, ale co byste z těchto dat získali. Můžeme analyzovat data, abychom snížili náklady a čas, inteligentní rozhodování atd.

Výzvy :

Efektivní ukládání tak obrovského množství dat.
Jak můžeme zpracovat a extrahovat cenné informace z tohoto obrovského množství dat v daném časovém rámci?

Řešení: Hadoop a Spark framework

Co je dolování dat (KDD)?

Data Mining také známý jako Knowledge Discovery of Data se týká získávání znalostí z velkého množství dat, tj. Big Data. Používá se hlavně ve statistice, strojovém učení a umělé inteligenci. Je to krok „Zjišťování znalostí v databázích“.

Podniky a vláda sdílejí informace, které shromáždily za účelem jejich křížového odkazu, aby zjistily více informací o lidech sledovaných v jejich databázích.

Složky těžby dat se skládají hlavně z 5 úrovní, jedná se o: -

Extrahujte, transformujte a načítejte data do skladu
Ukládejte a spravujte
Zajištění přístupu k datům (komunikace)
Analyzovat (proces)
Uživatelské rozhraní (Současná data uživateli)

Potřeba těžby dat

Analyzujte vztah a vzorce v uložených transakčních datech a získejte informace, které pomohou k lepším obchodním rozhodnutím.

Dolování dat pomáhá při hodnocení úvěrů, cíleném marketingu, detekci podvodů, jako jsou typy transakcí, jako jsou podvody, kontrola dřívějších transakcí uživatele, kontrola vztahů se zákazníky, jako jsou zákazníci, kteří jsou loajální a které odejdou do jiné společnosti.

Můžeme udělat 4 vztahy pomocí dolování dat:

Třídy: Používá se k vyhledání cíle
Klastry: Seskupí datové položky do logického vztahu
Přidružení: Vztah mezi údaji
Sekvenční vzorec: Předvídat vzorce chování a trendy.

Výzvy v oblasti dolování dat

Těžba různých typů znalostí v databázích
Zacházení s hlukem a neúplnými daty
Účinnost a škálování algoritmů dolování dat
Zpracování relačních a složitých typů dat
Ochrana bezpečnosti dat, integrity a soukromí

Srovnání mezi hlavami mezi velkými daty a těžbou dat (infografika)

Níže je uvedeno Top 8 Porovnání mezi Big Data vs Data Mining

klíčový rozdíl mezi velkými daty a těžbou dat

Níže je rozdíl mezi Big Data a Data Mining následující

Big Data a Data Mining jsou dva různé koncepty, Big data je termín, který se vztahuje na velké množství dat, zatímco dolování dat se týká hluboké jízdy do dat, aby se extrahovalo klíčové znalosti / vzor / informace z malého nebo velkého množství dat. .

Hlavním konceptem v těžbě dat je hlouběji analyzovat vzorce a vztahy dat, které lze dále použít v umělé inteligenci, prediktivní analýze atd. Ale hlavní koncept ve velkých datech je zdroj, rozmanitost, objem dat a způsob, jak ukládat a zpracovávat toto množství dat.
Analýza velkých dat za účelem poskytnutí podnikového řešení nebo vytvoření obchodní definice hraje klíčovou roli při určování růstu.

Můžeme říci, že dolování dat nemusí záviset na velkých datech, protože to lze provést na malém nebo velkém množství dat, ale velká data jistě závisí na těžbě dat, protože pokud nedokážeme najít hodnotu / význam velkého množství dat pak tato data nejsou k ničemu.

Srovnávací tabulka velkých dat versus dolování dat

Vlastnosti	Těžba dat	Velká data
Soustředit se	Zaměřuje se hlavně na spoustu detailů dat	Zaměřuje se především na spoustu vztahů mezi daty
Pohled	Jedná se o detailní pohled na data	Je to velký obrázek dat
Data	Vyjadřuje to, co data	Vyjadřuje proč data
Objem	Může být použit pro malá nebo velká data	Vztahuje se na velké množství datových sad
Definice	Je to technika pro analýzu dat	Je to koncept než přesný pojem
Typy dat	Strukturovaná data, relační a rozměrová databáze.	Strukturovaná, polostrukturovaná a nestrukturovaná data (v NoSQL)
Analýza	Hlavně statistická analýza, zaměření na predikci a objevování obchodních faktorů v malém měřítku.	Hlavně analýza dat, zaměření na predikci a objevování obchodních faktorů ve velkém měřítku.
Výsledek	Hlavně pro strategické rozhodování	Řídicí panely a prediktivní opatření

Závěr - Big Data vs Data Mining

Jak jsme viděli, Velká data se týkají pouze velkého množství dat a všechna velká datová řešení závisí na dostupnosti dat. Lze to považovat za kombinaci Business Intelligence a Data Mining.

Dolování dat používá různé druhy nástrojů a softwaru na velkých datech k vracení konkrétních výsledků. Jedná se hlavně o „hledání jehly v kupce sena“

Stručně řečeno, velká data jsou aktiva a dolování dat je manažerem, který se používá k poskytování prospěšných výsledků.

Doporučený článek

Byl to průvodce těžbou velkých dat a dat, jejich významem, porovnáním hlava-hlava, klíčovými rozdíly, srovnávací tabulkou a závěrem. Další informace naleznete také v následujících článcích -