Разница между большими данными и добычей данных

Что такое большие данные?

Большие данные относятся к огромному объему данных, которые могут быть структурированными, полуструктурированными и неструктурированными. Он состоит из 5 Vs т.е.

  1. Объем: относится к количеству данных или размеру данных, которые могут быть в квинтиллионе, когда речь идет о больших данных.
  2. Разнообразие: относится к различным типам данных, таким как социальные сети, журналы веб-сервера и т. Д.
  3. Скорость. Относится к тому, насколько быстро растут данные, данные растут в геометрической прогрессии и очень быстрыми темпами.
  4. Правдивость: это относится к неопределенности данных, как в социальных сетях означает, можно ли доверять данным или нет.
  5. Ценность: Это относится к данным, которые мы храним и обрабатываем, стоит того, и как мы получаем выгоду от этого огромного количества данных.

Большие данные могут быть проанализированы для понимания, которые приводят к лучшим решениям и стратегическим деловым движениям.

Сколько данных нужно, чтобы их называли «большие данные»?

Обычно данные, которые равны или превышают 1 Тб, известны как большие данные. Аналитики прогнозируют, что к 2020 году на каждого человека в мире будет приходиться 5 200 ГБ данных.

Пример: в среднем люди тратят около 50 миллионов твитов в день, Walmart обрабатывает 1 миллион транзакций клиентов в час.

Почему важны большие данные?

Важность Больших Данных не означает, сколько данных у нас есть, но что бы вы получили из этих данных. Мы можем анализировать данные, чтобы сократить затраты и время, принимать взвешенные решения и т. Д.

Проблемы :

  1. Эффективное хранение такого огромного количества данных.
  2. Как мы обрабатываем и извлекаем ценную информацию из этого огромного количества данных в течение определенного периода времени?

Решение: Hadoop и Spark Framework

Что такое Data Mining (KDD)?

Интеллектуальный анализ данных, также известный как «Обнаружение знаний», относится к извлечению знаний из большого объема данных, то есть больших данных. В основном используется в статистике, машинном обучении и искусственном интеллекте. Это шаг «Обнаружение знаний в базах данных».

Бизнес и правительство обмениваются информацией, которую они собрали с целью перекрестных ссылок, чтобы узнать больше информации о людях, отслеживаемых в их базах данных.

Компоненты интеллектуального анализа данных в основном состоят из 5 уровней:

  1. Извлекать, преобразовывать и загружать данные в хранилище
  2. Хранить и управлять
  3. Обеспечить доступ к данным (Связь)
  4. Анализировать (Процесс)
  5. Пользовательский интерфейс (представление данных пользователю)

Потребность в Data Mining

Проанализируйте взаимосвязи и шаблоны в хранимых данных транзакций, чтобы получить информацию, которая поможет принимать лучшие бизнес-решения.

Интеллектуальный анализ данных помогает в оценке кредитоспособности, целевом маркетинге, обнаружении мошенничества, например, какие типы транзакций являются мошенничеством, путем проверки прошлых транзакций пользователя, проверки отношений с клиентами, например, какие клиенты лояльны, а какие уйдут в другую компанию.

Мы можем сделать 4 отношения, используя интеллектуальный анализ данных:

  1. Классы: используется для определения цели
  2. Кластеры: это сгруппирует элементы данных в логическое отношение
  3. Ассоциация: связь между данными
  4. Последовательный паттерн: предвидеть поведенческие паттерны и тенденции.

Проблемы в Data Mining

  1. Добыча различных типов знаний в базах данных
  2. Обработка шума и неполных данных
  3. Эффективность и масштабирование алгоритмов интеллектуального анализа данных
  4. Обработка реляционных и сложных типов данных
  5. Защита безопасности, целостности и конфиденциальности данных

Сравнение больших объемов данных и интеллектуального анализа данных (инфографика)

Ниже приведено сравнение 8 лучших данных в сравнении с Data Mining.

ключевое различие между большими данными и добычей данных

Ниже приведены различия между Big Data и Data Mining в следующем

Большие данные и интеллектуальный анализ данных - это две разные концепции. Большие данные - это термин, который относится к большому объему данных, тогда как интеллектуальный анализ данных относится к глубокому проникновению в данные для извлечения ключевых знаний / шаблонов / информации из небольшого или большого объема данных.,

Основная концепция Data Mining заключается в углубленном анализе моделей и взаимосвязей данных, которые могут быть использованы в искусственном интеллекте, прогнозном анализе и т. Д. Но основная концепция больших данных - это источник, разнообразие, объем данных и способы их использования. хранить и обрабатывать этот объем данных.
Анализ больших данных для предоставления бизнес-решения или определения бизнеса играет решающую роль в определении роста.

Мы можем сказать, что Data Mining не нужно зависеть от Big Data, как это можно сделать на небольшом или большом объеме данных, но большие данные, безусловно, зависят от Data Mining, потому что если мы не сможем найти ценность / важность большого объема данных, то эти данные бесполезны.

Сравнительная таблица Big Data против Data Mining

ОсобенностьСбор данныхБольшое количество данных
фокусОсновное внимание уделяется большому количеству деталей данных.Основное внимание уделяется множеству взаимосвязей между данными.
ПосмотретьЭто крупный план данныхЭто большая картина данных
ДанныеЭто выражает насчет данныхЭто выражает почему данных
объемМожет использоваться для небольших данных или больших данныхЭто относится к большому количеству наборов данных
ОпределениеЭто методика анализа данныхЭто понятие, а не точный термин
Типы данныхСтруктурированные данные, реляционная и размерная база данных.Структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные (в NoSQL)
АнализВ основном статистический анализ, фокус на прогнозирование и выявление бизнес-факторов в небольших масштабах.В основном анализ данных, акцент на прогнозирование и выявление бизнес-факторов в больших масштабах.
РезультатыВ основном для принятия стратегических решенийПанели и прогнозные меры

Вывод - большие данные против интеллектуального анализа данных

Как мы видели, большие данные относятся только к большому количеству данных, и все решения для больших данных зависят от доступности данных. Это можно рассматривать как сочетание бизнес-аналитики и интеллектуального анализа данных.

Data Mining использует большие виды инструментов и программного обеспечения для больших данных для получения конкретных результатов. В основном это «поиск иголки в стоге сена»

Короче говоря, большие данные - это актив, а интеллектуальный анализ данных - менеджер, который используется для обеспечения полезных результатов.

Рекомендуемая статья

Это было руководство по Big Data против Data Mining, их значению, сравнению «голова к голове», ключевым различиям, сравнительной таблице и выводам. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -

  1. Большие данные против Data Science - чем они отличаются?
  2. Большие данные против Apache Hadoop - сравнение 4-х лучших, которые вы должны изучить
  3. 7 важных методов добычи данных для достижения наилучших результатов
  4. Business Intelligence VS Data Mining - какой из них более полезен

Категория:

Большое количество данных