Forskel mellem Big Data og Data Mining
Hvad er Big Data?
Big Data henviser til en enorm mængde data, der kan struktureres, semistruktureret og ustruktureret. Det består af 5 Vs dvs.
- Volumen: Det refererer til en mængde data eller størrelse på data, der kan være i quintillion når det gælder big data.
- Variation: Det henviser til forskellige typer data som sociale medier, webserverlogger osv.
- Hastighed: Det henviser til, hvor hurtigt data vokser, data vokser eksponentielt og i en meget hurtig hastighed.
- Veracity: Det refererer til en usikkerhed omkring data, som sociale medier betyder, hvis dataene kan stole på eller ikke.
- Værdi: Det henviser til de data, som vi lagrer og behandler er værd, og hvordan vi får fordel af denne enorme mængde data.
Big data kan analyseres for indsigt, der fører til bedre beslutninger og strategiske forretningsgange.
Hvor meget data kræver det at blive kaldt Big Data?
Normalt er data, der er lig med eller større end 1 TB kendt som Big Data. Analytikere forudsiger, at der inden 2020 vil være 5.200 GB data om hver person i verden.
Eksempel: I gennemsnit bruger folk ca. 50 millioner tweets om dagen, Walmart behandler 1 million kundetransaktioner i timen.
Hvorfor er Big Data vigtig?
Betydningen af Big Data betyder ikke, hvor meget data vi har, men hvad ville du få ud af disse data. Vi kan analysere data for at reducere omkostninger og tid, smart beslutningstagning osv.
Udfordringer :
- Lagring af en sådan enorm mængde data effektivt.
- Hvordan behandler og udtrækker vi værdifulde oplysninger fra denne enorme mængde data inden for en given tidsramme?
Løsning: Hadoop og Spark rammer
Hvad er Data Mining (KDD)?
Data Mining også kendt som Knowledge Discovery of Data henviser til udtrækning af viden fra en stor mængde data, dvs. Big Data. Det bruges hovedsageligt inden for statistik, maskinlæring og kunstig intelligens. Det er trinnet i ”Videnopdagelse i databaser”.
Erhvervsliv og regering deler information, som de har indsamlet med det formål at henvise til dem for at finde ud af mere information om de mennesker, der spores i deres databaser.
Komponenterne i dataindvinding består hovedsageligt af 5 niveauer, som er: -
- Uddrag, transformer og indlæs data til lager
- Opbevar og administrer
- Giv datatilgang (kommunikation)
- Analyser (Process)
- Brugergrænseflade (præsentere data for brugeren)
Behov for datamining
Analyser forhold og mønstre i gemte transaktionsdata for at få oplysninger, der kan hjælpe til bedre forretningsbeslutninger.
Data mining hjælper med kreditvurderinger, målrettet markedsføring, svigpåvisning, som hvilke typer af transaktioner der er som en svig ved at kontrollere en brugers tidligere transaktioner, kontrollere kundeforhold, som hvilke kunder der er loyale og hvilke der vil overlade til et andet firma.
Vi kan gøre 4 forhold ved hjælp af data mining:
- Klasser: Det bruges til at lokalisere målet
- Klynger: Det grupperer dataelementerne til en logisk relation
- Associering: Forholdet mellem data
- Sekventielt mønster: At foregribe adfærdsmønstre og tendenser.
Udfordringer inden for Data Mining
- Udvinding af forskellige typer viden i databaser
- Håndtering af støj og ufuldstændige data
- Effektivitet og skalering af algoritmer til datamining
- Håndtering af relationelle og komplekse typer data
- Beskyttelse af datasikkerhed, integritet og privatliv
Sammenligning fra hoved til hoved mellem Big Data vs Data Mining (Infographics)
Nedenfor er Top 8-sammenligningen mellem Big Data vs Data Mining
nøgleforskel mellem Big Data vs Data Mining
Nedenfor er forskellen mellem Big Data og Data Mining er som følger
Big Data og Data Mining er to forskellige koncepter, Big data er et udtryk, der henviser til en stor mængde data, mens datamining refererer til dyb drev ind i dataene for at udtrække nøgleviden / Mønster / Information fra en lille eller stor datamængde .
Hovedkonceptet i Data Mining er at grave dybt ned i analysen af mønstre og relationer mellem data, der kan bruges yderligere i kunstig intelligens, forudsigelsesanalyse osv. Men hovedkonceptet i Big Data er kilden, variationen, datamængden og hvordan man gemme og behandle denne datamængde.
Analyse af Big data for at give en forretningsløsning eller for at lave en forretningsdefinition spiller en afgørende rolle for at bestemme vækst.
Vi kan sige, at Data Mining ikke behøver at være afhængig af Big Data, da det kan gøres på den lille eller store datamængde, men big data afhænger helt sikkert af Data Mining, fordi hvis vi ikke er i stand til at finde værdien / betydningen af en stor mængde af data, da er disse data ikke nyttigt.
Sammenligningstabel over Big Data vs Data Mining
| Feature | Datamining | Big Data |
| Fokus | Det fokuserer hovedsageligt på masser af detaljer om en data | Det fokuserer hovedsageligt på masser af forhold mellem data |
| Udsigt | Det er en nærbillede af data | Det er det store billede af data |
| Data | Det udtrykker hvad med dataene | Det udtrykker hvorfor af dataene |
| Bind | Det kan bruges til små data eller big data | Det henviser til en stor mængde datasæt |
| Definition | Det er en teknik til analyse af data | Det er et koncept end et præcist udtryk |
| Datatyper | Strukturerede data, relationel og dimensionel database. | Strukturerede, semistrukturerede og ustrukturerede data (i NoSQL) |
| Analyse | Hovedsagelig statistisk analyse, fokus på forudsigelse og opdagelse af forretningsfaktorer i mindre skala. | Hovedsagelig dataanalyse, fokus på forudsigelse og opdagelse af forretningsfaktorer i stor skala. |
| Resultater | Hovedsageligt til strategisk beslutningstagning | Dashboards og forudsigelige foranstaltninger |
Konklusion - Big Data vs Data Mining
Som vi så, henviser Big data kun til en stor mængde data, og alle big data-løsninger afhænger af tilgængeligheden af data. Det kan betragtes som en kombination af Business Intelligence og Data Mining.
Data mining bruger forskellige slags værktøjer og software på Big data til at returnere specifikke resultater. Det er hovedsageligt "på udkig efter en nål i en høstak"
Kort sagt, big data er aktivet, og data mining er den manager, der bruges til at give positive resultater.
Anbefalet artikel
Dette har været en guide til Big Data vs Data Mining, deres betydning, sammenligning mellem hoved og hoved, nøgleforskelle, sammenligningstabel og konklusion. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -
- Big Data vs Data Science - Hvordan er de forskellige?
- Big Data vs Apache Hadoop - Top 4 sammenligning, du skal lære
- 7 Vigtige dataminingsteknikker for de bedste resultater
- Business Intelligence VS Data Mining - Hvilken er mere nyttig