Differenza tra Big Data e Data Mining
Cosa sono i Big Data?
I Big Data si riferiscono a un enorme volume di dati che possono essere strutturati, semi-strutturati e non strutturati. Comprende 5 V cioè
- Volume: si riferisce a una quantità di dati o dimensioni di dati che possono essere in quintilioni quando si tratta di big data.
- Varietà: si riferisce a diversi tipi di dati come social media, log dei server web ecc.
- Velocità: indica la velocità con cui i dati crescono, i dati crescono esponenzialmente e a una velocità molto elevata.
- Veridicità: si riferisce a un'incertezza di dati come i social media significa se i dati possono essere attendibili o meno.
- Valore: si riferisce ai dati che stiamo archiviando ed elaborando vale e come stiamo beneficiando di questa enorme quantità di dati.
I big data possono essere analizzati per approfondimenti che portano a decisioni migliori e mosse strategiche.
Quanti dati ci vogliono per essere chiamati Big Data?
Di solito, dati uguali o superiori a 1 Tb noti come Big Data. Gli analisti prevedono che entro il 2020 ci saranno 5.200 Gbs di dati su ogni persona al mondo.
Esempio: in media, le persone spendono circa 50 milioni di tweet al giorno, Walmart elabora 1 milione di transazioni cliente all'ora.
Perché i Big Data sono importanti?
L'importanza dei Big Data non significa quanti dati abbiamo, ma cosa vorresti ottenere da quei dati. Siamo in grado di analizzare i dati per ridurre costi e tempi, processi decisionali intelligenti ecc.
Sfide :
- Archiviazione di un'enorme quantità di dati in modo efficiente.
- Come possiamo elaborare ed estrarre informazioni preziose da questa enorme quantità di dati in un determinato periodo di tempo?
Soluzione: framework Hadoop e Spark
Che cos'è il Data Mining (KDD)?
Il data mining noto anche come Discovery dei dati si riferisce all'estrazione di conoscenza da una grande quantità di dati, ad esempio Big Data. È utilizzato principalmente in statistica, apprendimento automatico e intelligenza artificiale. È il passo della "scoperta della conoscenza nei database".
Le aziende e il governo condividono le informazioni che hanno raccolto allo scopo di fare riferimenti incrociati per scoprire ulteriori informazioni sulle persone rintracciate nei loro database.
I componenti del data mining consistono principalmente in 5 livelli, quelli sono: -
- Estrai, trasforma e carica i dati in magazzino
- Archivia e gestisci
- Fornire l'accesso ai dati (comunicazione)
- Analizza (processo)
- Interfaccia utente (presentare i dati all'utente)
Necessità di data mining
Analizza le relazioni e i modelli nei dati delle transazioni archiviati per ottenere informazioni utili per decisioni aziendali migliori.
Il data mining aiuta nei rating del credito, nel marketing mirato, nel rilevamento di frodi come i tipi di transazioni che sembrano essere una frode controllando le transazioni passate di un utente, controllando le relazioni con i clienti come i clienti che sono fedeli e che partiranno per altre società.
Possiamo fare 4 relazioni usando il data mining:
- Classi: viene utilizzato per individuare il bersaglio
- Cluster: raggrupperà gli elementi di dati in relazione logica
- Associazione: relazione tra i dati
- Schema sequenziale: per anticipare schemi e tendenze comportamentali.
Sfide nel data mining
- Estrazione di diversi tipi di conoscenza nei database
- Gestione del rumore e dei dati incompleti
- Efficienza e ridimensionamento degli algoritmi di data mining
- Gestione di tipi di dati relazionali e complessi
- Protezione della sicurezza, integrità e privacy dei dati
Confronto diretto tra Big Data e Data Mining (Infographics)
Di seguito è riportato il Top 8 confronto tra Big Data vs Data Mining
differenza chiave tra Big Data vs Data Mining
Di seguito è riportata la differenza tra Big Data e Data Mining:
Big Data e Data Mining sono due concetti diversi, Big data è un termine che si riferisce a una grande quantità di dati, mentre il data mining si riferisce alla spinta profonda nei dati per estrarre le conoscenze chiave / Pattern / Informazioni da una piccola o grande quantità di dati .
Il concetto principale in Data Mining è quello di approfondire l'analisi dei modelli e delle relazioni dei dati che possono essere ulteriormente utilizzati nell'intelligenza artificiale, nell'analisi predittiva ecc. Ma il concetto principale nei Big Data è l'origine, la varietà, il volume di dati e come archiviare ed elaborare questa quantità di dati.
L'analisi dei big data per fornire una soluzione aziendale o per definire una definizione aziendale svolge un ruolo cruciale per determinare la crescita.
Possiamo dire che il Data Mining non deve dipendere dai Big Data come può essere fatto dalla piccola o grande quantità di dati, ma i Big Data dipendono sicuramente dal Data Mining perché se non siamo in grado di trovare il valore / l'importanza di una grande quantità dei dati quindi quei dati non sono utili.
Tabella di confronto Big Data vs Data Mining
| caratteristica | Estrazione dei dati | Big Data |
| Messa a fuoco | Si concentra principalmente su molti dettagli di un dato | Si concentra principalmente su molte relazioni tra i dati |
| Visualizza | È una vista ravvicinata dei dati | È il quadro generale dei dati |
| Dati | Esprime i dati | Esprime il perché dei dati |
| Volume | Può essere utilizzato per piccoli dati o big data | Si riferisce a una grande quantità di set di dati |
| Definizione | È una tecnica per l'analisi dei dati | È un concetto che un termine preciso |
| Tipi di dati | Dati strutturati, database relazionali e dimensionali. | Dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati (in NoSQL) |
| Analisi | Principalmente analisi statistica, focus sulla previsione e scoperta di fattori aziendali su piccola scala. | Principalmente analisi dei dati, focus sulla previsione e scoperta di fattori di business su larga scala. |
| risultati | Principalmente per il processo decisionale strategico | Cruscotti e misure predittive |
Conclusione - Big Data vs Data Mining
Come abbiamo visto, i Big Data si riferiscono solo a una grande quantità di dati e tutte le soluzioni di Big Data dipendono dalla disponibilità dei dati. Può essere considerata come la combinazione di Business Intelligence e Data Mining.
Il data mining utilizza diversi tipi di strumenti e software sui Big Data per restituire risultati specifici. È principalmente "alla ricerca di un ago in un pagliaio"
In breve, i big data sono la risorsa e il data mining è il gestore che viene utilizzato per fornire risultati positivi.
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