Forskjellen mellom Big Data og Data Mining
Hva er Big Data?
Big Data viser til et stort volum data som kan struktureres, semistruktureres og ustruktureres. Det består av 5 Vs dvs.
- Volum: Det refererer til en mengde data eller størrelse på data som kan være i kvintillion når det gjelder big data.
- Variasjon: Det refererer til forskjellige typer data som sosiale medier, webserverlogger osv.
- Hastighet: Det refererer til hvor raskt data vokser, data vokser eksponentielt og til en veldig rask hastighet.
- Veracity: Det refererer til usikkerhet om data som sosiale medier betyr om dataene kan stole på eller ikke.
- Verdi: Det refererer til dataene vi lagrer og behandler er verdt og hvordan vi får utbytte av denne enorme datamengden.
Big data kan analyseres for innsikt som fører til bedre beslutninger og strategiske forretningsbevegelser.
Hvor mye data tar det å bli kalt Big Data?
Vanligvis er data som er lik eller større enn 1 TB kjent som Big Data. Analytikere spår at innen 2020 vil det være 5.200 GB data om hver person i verden.
Eksempel: I gjennomsnitt bruker folk omtrent 50 millioner tweets per dag, Walmart behandler 1 million kundetransaksjoner i timen.
Hvorfor er Big Data viktig?
Betydningen av Big Data betyr ikke hvor mye data vi har, men hva vil du få ut av disse dataene. Vi kan analysere data for å redusere kostnader og tid, smart beslutningstaking etc.
Utfordringer :
- Lagring av en så enorm datamengde effektivt.
- Hvordan behandler og henter vi verdifull informasjon fra denne enorme datamengden innenfor en gitt tidsramme?
Løsning: Hadoop og Spark rammeverk
Hva er Data Mining (KDD)?
Data Mining også kjent som Knowledge Discovery of Data refererer til å trekke ut kunnskap fra en stor datamengde, dvs. Big Data. Det brukes hovedsakelig innen statistikk, maskinlæring og kunstig intelligens. Det er trinnet i "Kunnskapsoppdagelse i databaser".
Næringsliv og myndigheter deler informasjon som de har samlet inn med det formål å krysse henvisning for å finne ut mer informasjon om personene som blir sporet i databasene deres.
Komponentene i data mining består hovedsakelig av 5 nivåer, de er: -
- Pakk ut, transformer og last inn data til lager
- Lagre og administrer
- Gi datatilgang (kommunikasjon)
- Analyser (prosess)
- Brukergrensesnitt (presentere data for brukeren)
Behov for datamining
Analyser forhold og mønstre i lagrede transaksjonsdata for å få informasjon som vil hjelpe til bedre forretningsavgjørelser.
Data mining hjelper kredittvurderinger, målrettet markedsføring, bedragerideteksjon som hvilke typer transaksjoner som å være svindel ved å sjekke tidligere brukertransaksjoner, sjekke kundeforhold som hvilke kunder som er lojale og som vil forlate for andre selskaper.
Vi kan gjøre 4 forhold ved bruk av data mining:
- Klasser: Den brukes til å finne målet
- Klynger: Det vil gruppere dataelementene til logisk forhold
- Assosiasjon: Forholdet mellom data
- Sekvensmønster: Å forutse atferdsmønstre og trender.
Utfordringer innen datamining
- Gruvedrift forskjellige typer kunnskap i databaser
- Håndtering av støy og ufullstendige data
- Effektivitet og skalering av algoritmer for data mining
- Håndtering av relasjonelle og komplekse typer data
- Beskyttelse av datasikkerhet, integritet og personvern
Sammenligning fra topp mot hodet mellom Big Data vs Data Mining (Infographics)
Nedenfor er topp 8-sammenligningen mellom Big Data vs Data Mining
viktigste forskjellen mellom Big Data vs Data Mining
Nedenfor er forskjellen mellom Big Data og Data Mining er som følger
Big Data og Data Mining er to forskjellige konsepter. Big data er et begrep som refererer til en stor datamengde mens data mining viser til dyp kjøretur inn i dataene for å hente ut nøkkelen kunnskap / mønster / informasjon fra en liten eller stor datamengde .
Hovedkonseptet i Data Mining er å grave dypt inn i å analysere mønstre og forhold til data som kan brukes videre i kunstig intelligens, prediktiv analyse osv. Men hovedkonseptet i Big Data er kilden, variasjonen, datamengden og hvordan man lagre og behandle denne datamengden.
Analyse av Big data for å gi en forretningsløsning eller lage en forretningsdefinisjon spiller en avgjørende rolle for å bestemme vekst.
Vi kan si at Data Mining ikke trenger å være avhengig av Big Data, da det kan gjøres på den lille eller store datamengden, men big data avhenger sikkert av Data Mining fordi hvis vi ikke kan finne verdien / viktigheten av en stor mengde av data, da er dataene ingen nytte.
Sammenligningstabel for Big Data vs Data Mining
| Trekk | Datautvinning | Stor Data |
| Fokus | Den fokuserer hovedsakelig på mange detaljer om en data | Den fokuserer hovedsakelig på mange forhold mellom data |
| Utsikt | Det er et nærbilde av data | Det er det store bildet av data |
| Data | Det uttrykker hva med dataene | Det uttrykker Hvorfor av dataene |
| Volum | Det kan brukes til små data eller big data | Det refererer til en stor mengde datasett |
| Definisjon | Det er en teknikk for analyse av data | Det er et konsept enn et presist begrep |
| Datatyper | Strukturerte data, relasjons- og dimensjonsdatabase. | Strukturerte, semistrukturerte og ustrukturerte data (i NoSQL) |
| Analyse | Hovedsakelig statistisk analyse, fokus på prediksjon og oppdagelse av forretningsfaktorer i liten skala. | Hovedsakelig dataanalyse, fokus på prediksjon og oppdagelse av forretningsfaktorer i stor skala. |
| resultater | Hovedsakelig for strategisk beslutningstaking | Dashbord og prediktive tiltak |
Konklusjon - Big Data vs Data Mining
Som vi så, refererer Big data bare til en stor mengde data, og alle big data-løsningene avhenger av tilgjengeligheten av data. Det kan betraktes som en kombinasjon av Business Intelligence og Data Mining.
Data mining bruker forskjellige typer verktøy og programvare på Big data for å gi spesifikke resultater. Det er hovedsakelig "på jakt etter en nål i en høystakk"
Kort sagt, big data er eiendelen, og data mining er lederen av det som brukes til å gi gunstige resultater.
Anbefalt artikkel
Dette har vært en guide til Big Data vs Data Mining, deres betydning, sammenligning mellom hodet og hodet, viktige forskjeller, sammenligningstabell og konklusjon. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- Big Data vs Data Science - Hvordan er de forskjellige?
- Big Data vs Apache Hadoop - Topp 4 sammenligning du må lære
- 7 viktige data gruvedriftsteknikker for best resultat
- Business Intelligence VS Data Mining - Hvilken er mer nyttig