Ero isojen tietojen ja tiedon louhinnan välillä
Mikä on Big Data?
Big Data tarkoittaa suurta tietomäärää tietoa, joka voi olla jäsennelty, puoliksi jäsennelty ja jäsentämätön. Se koostuu 5 V: stä, ts
- Tilavuus: Se viittaa tietomäärään tai datan kokoon, joka voi olla kvintiileinä ison datan yhteydessä.
- Variety: Se viittaa erityyppisiin tietoihin, kuten sosiaaliseen mediaan, verkkopalvelinlokeihin jne.
- Nopeus: Se viittaa kuinka nopeasti dataa kasvaa, data kasvaa eksponentiaalisesti ja erittäin nopeasti.
- Totuus: Se viittaa tietojen epävarmuuteen, kuten sosiaalinen media tarkoittaa, voidaanko tietoihin luottaa.
- Arvo: Se viittaa tietoihin, joita säilytämme ja joita on syytä käsitellä, ja kuinka saamme hyötyä tästä valtavasta tietomäärästä.
Suuret tiedot voidaan analysoida oivalluksista, jotka johtavat parempiin päätöksiin ja strategisiin liiketoimintaan.
Kuinka paljon tietoa tarvitaan kutsumiseksi Big Dataksi?
Yleensä tiedot, jotka ovat yhtä suuria tai suurempia kuin 1 Tb, tunnetaan nimellä Big Data. Analyytikot ennustavat, että vuoteen 2020 mennessä maailmassa on jo 5200 gigatavua tietoa jokaisesta ihmisestä.
Esimerkki: Keskimäärin ihmiset käyttävät noin 50 miljoonaa tweetsä päivässä, Walmart käsittelee miljoona asiakastransaktiota tunnissa.
Miksi iso data on tärkeää?
Big Data -palvelun merkitys ei tarkoita sitä, kuinka paljon meillä on tietoa, mutta mitä saisit siitä. Voimme analysoida tietoja kustannusten ja ajan vähentämiseksi, älykäs päätöksenteko jne.
Haasteet :
- Tallentaa niin suuri määrä tietoa tehokkaasti.
- Kuinka käsittelemme ja poimimme arvokasta tietoa tästä valtavasta määrästä tietyn ajan kuluessa?
Ratkaisu: Hadoop- ja Spark-kehykset
Mikä on tietojen louhinta (KDD)?
Tietojen louhinta, joka tunnetaan myös nimellä tiedon etsiminen (Data Discovery of Data), tarkoittaa tiedon hankkimista suuresta tietomäärästä eli isoista tiedoista. Sitä käytetään pääasiassa tilastoinnissa, koneoppimisessa ja tekoälyssä. Se on vaihe "Tietojen löytäminen tietokannoissa".
Yritykset ja hallitus jakavat tietoja, jotka he ovat keränneet vertailemalla niitä saadakseen lisätietoja tietokannoissaan jäljitetyistä ihmisistä.
Tietojen louhinnan komponentit koostuvat pääasiassa viidestä tasosta, jotka ovat: -
- Pura, muunna ja lataa tiedot varastossa
- Säilytä ja hallitse
- Tarjoa tiedonsaanti (viestintä)
- Analysoi (prosessi)
- Käyttöliittymä (Nykyiset tiedot käyttäjälle)
Tietojen louhinnan tarve
Analysoi tallennettujen transaktiotietojen suhdetta ja malleja saadaksesi tietoja, jotka auttavat parempiin liiketoimintapäätöksiin.
Tietojen louhinta auttaa luottoluokituksissa, kohdennetussa markkinoinnissa ja petosten havaitsemisessa. Minkä tyyppiset liiketapahtumat ovat petoksia tarkistamalla käyttäjän aiemmat tapahtumat, tarkistamalla asiakassuhteet, esimerkiksi mitkä asiakkaat ovat uskollisia ja mitkä lähtevät toiselle yritykselle.
Voimme tehdä 4 suhteita tiedon louhinnan avulla:
- Luokat: Sitä käytetään kohteen löytämiseen
- Klusterit: Se ryhmittelee tietokohteet loogiseen suhteeseen
- Yhdistys: Tiedon välinen suhde
- Järjestysmalli: Käyttäytymismallien ja suuntausten ennakointi.
Tiedon louhinnan haasteet
- Eri tyyppisten tietojen louhinta tietokantoihin
- Kohinan ja puutteellisten tietojen käsittely
- Tietojen louhintaalgoritmien tehokkuus ja skaalaus
- Suhteellisten ja monimutkaisten tietojen käsittely
- Tietoturvan, eheyden ja yksityisyyden suoja
Head to Head -vertailu Big Data vs. Data Mining (Infographics) -sovelluksen välillä
Alla on 8 parasta vertailua Big Data vs. Data Mining -sovellusten välillä
keskeinen ero suurten tietojen ja tiedon louhinnan välillä
Alla on ero Big Data- ja Data Mining -sovellusten välillä ovat seuraavat
Suurtieto ja tiedon louhinta ovat kaksi erilaista käsitettä, iso data on termi, joka viittaa suureen määrään dataa, kun taas tiedon louhinta tarkoittaa syvää ajattelua tietoihin avaintietojen / kuvioiden / tietojen poimimiseksi pienestä tai suuresta määrästä dataa .
Data Miningin pääkonsepti on kaivoa syvälle niiden mallien ja suhteiden analysointia, joita voidaan edelleen käyttää tekoälyssä, ennakoivassa analyysissa jne. Mutta Big Data -konseptin pääkäsite on tietolähde, monimuotoisuus, tiedon määrä ja miten tallentaa ja käsitellä tämä tietomäärä.
Suurien tietojen analysointi liiketoimintaratkaisun saamiseksi tai yrityksen määritelmän tekemiseksi on ratkaiseva rooli kasvun määrittämisessä.
Voimme sanoa, että tiedon louhinnan ei tarvitse riippua isoista tiedoista, koska se voidaan tehdä pienestä tai suuresta tietomäärästä, mutta iso tieto riippuu varmasti datan louhinnasta, koska jos emme löydä suuren määrän arvoa / merkitystä datasta, sillä tiedolla ei ole mitään hyötyä.
Big Data vs. Data Mining -vertailutaulukko
| Ominaisuus | Tietojen louhinta | Suuri data |
| fokus | Se keskittyy pääasiassa useisiin tietojen yksityiskohtiin | Se keskittyy pääasiassa lukuisiin suhteisiin tietojen välillä |
| näkymä | Se on lähikuva datasta | Se on iso kuva tiedoista |
| data | Se ilmaisee mitä tiedoista | Se ilmaisee miksi tiedot |
| tilavuus | Sitä voidaan käyttää pieniin tai isoihin tietoihin | Se viittaa suureen määrään tietojoukkoja |
| Määritelmä | Se on tekniikka tietojen analysoimiseksi | Se on käsite kuin tarkka termi |
| Tyypit | Jäsennelty tieto, relaatiotieto ja mittatietokanta. | Strukturoitu, puolirakenteinen ja jäsentämätön tieto (NoSQL: ssä) |
| analyysi | Lähinnä tilastollinen analyysi, keskittyminen ennustamiseen ja liiketoimintatekijöiden löytämiseen pienimuotoisesti. | Lähinnä tietoanalyysi, keskittyminen ennustamiseen ja liiketoimintatekijöiden löytämiseen laajassa mittakaavassa. |
| tulokset | Pääasiassa strategisen päätöksenteon kannalta | Hallintapaneelit ja ennustavat toimenpiteet |
Johtopäätös - Big Data vs. Data Mining
Kuten näimme, iso data viittaa vain vain suureen määrään dataa ja kaikki suuret dataratkaisut riippuvat datan saatavuudesta. Sitä voidaan pitää liiketoimintatiedon ja tiedon louhinnan yhdistelmänä.
Tietojen louhinta käyttää erityyppisiä työkaluja ja ohjelmistoja Big datassa tiettyjen tulosten palauttamiseksi. Se on pääasiassa "neulan etsiminen heinäsuovasta"
Lyhyesti sanottuna, iso data on hyödyksi ja tiedon louhinta on hallinnoija, jota käytetään tarjoamaan hyödyllisiä tuloksia.
Suositeltava artikkeli
Tämä on opas Big Data vs Data Mining -sovellukseen, niiden merkitykseen, Head to Head -vertailuun, avainerot, vertailutaulukko ja johtopäätökset. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -
- Big Data vs. Data Science - Kuinka ne eroavat?
- Big Data vs. Apache Hadoop - 4 suosituinta vertailua, joka sinun on opittava
- 7 tärkeätä tiedon louhintatekniikkaa parhaan tuloksen saavuttamiseksi
- Liiketoimintatieto VS-tietojen louhinta - mikä niistä on hyödyllisempi