Razlika med velikimi podatki in podatkovnim rudarjenjem
Kaj so veliki podatki?
Big Data se nanaša na ogromno količino podatkov, ki je lahko strukturirana, polstrukturirana in nestrukturirana. Vsebuje 5 Vs t.i.
- Obseg: Nanaša se na količino podatkov ali velikost podatkov, ki so lahko v veliki meri, kadar gre za velike podatke.
- Raznolikost: Nanaša se na različne vrste podatkov, kot so družbeni mediji, dnevniki spletnega strežnika itd.
- Hitrost: Nanaša se, kako hitro rastejo podatki, podatki eksponentno rastejo in z zelo hitro hitrostjo.
- Verodostojnost: Nanaša se na negotovost podatkov, kot na primer družbeni mediji pomenijo, ali je mogoče podatkom zaupati ali ne.
- Vrednost: Nanaša se na podatke, ki jih hranimo in obdelujemo, in na kakšen način izkoristimo to ogromno količino podatkov.
Veliki podatki se lahko analizirajo na vpogled, ki vodijo do boljših odločitev in strateških poslovnih potez.
Koliko podatkov potrebuje, da se imenujejo Big Data?
Običajno so podatki, ki so enaki ali večji od 1 Tb, znani kot veliki podatki. Analitiki napovedujejo, da bo do leta 2020 5.200 Gbs podatkov o vsaki osebi na svetu.
Primer: V povprečju ljudje porabijo približno 50 milijonov tvitov na dan, Walmart obdeluje 1 milijon transakcij strank na uro.
Zakaj so veliki podatki pomembni?
Pomen Big Data ne pomeni, koliko podatkov imamo, ampak kaj bi dobili iz teh podatkov. Analiziramo lahko podatke za zmanjšanje stroškov in časa, pametno odločanje itd.
Izzivi :
- Učinkovito shranjevanje tako velike količine podatkov.
- Kako obdelamo in pridobimo dragocene informacije iz te ogromne količine podatkov v določenem časovnem okviru?
Rešitev: Hadoop in Spark frame
Kaj je podatkovno rudarjenje (KDD)?
Podatkovno rudarjenje, znano tudi kot odkritje znanja, se nanaša na pridobivanje znanja iz velike količine podatkov, tj. Velikih podatkov. Uporablja se predvsem v statistiki, strojnem učenju in umetni inteligenci. To je korak odkritja znanja v bazah podatkov.
Podjetja in vlada delijo zbrane podatke z namenom navzkrižne reference, da bi izvedeli več informacij o ljudeh, ki so jih našli v njihovih bazah podatkov.
Sestavni deli podatkovnega rudarjenja so v glavnem sestavljeni iz 5 stopenj, in sicer so: -
- Izvleči, preoblikovati in naložiti podatke v skladišče
- Shranjevanje in upravljanje
- Zagotavljanje dostopa do podatkov (komunikacija)
- Analiza (postopek)
- Uporabniški vmesnik (Predstavite podatke uporabniku)
Potreba po podatkovnem rudarjenju
Analizirajte razmerje in vzorce v shranjenih podatkih o transakcijah, da pridobite informacije, ki bodo pomagale do boljših poslovnih odločitev.
Izvajanje podatkov pomaga pri bonitetnih ocenah, ciljnem trženju, odkrivanju goljufij, na primer, katere vrste transakcij naj bi bile goljufija s preverjanjem preteklih transakcij uporabnika, preverjanjem odnosa s strankami, na primer, katere stranke so zveste in katere bodo zapustile drugo podjetje.
S pomočjo rudarjenja podatkov lahko opravimo 4 razmerja:
- Razredi: Uporablja se za iskanje cilja
- Grozdi: Podatki bodo združeni v logični odnos
- Združenje: Razmerje med podatki
- Sekvenčni vzorec: predvideti vedenjske vzorce in trende.
Izzivi pri pridobivanju podatkov
- Izkopavanje različnih vrst znanja v bazah podatkov
- Ravnanje s hrupom in nepopolnimi podatki
- Učinkovitost in velikost algoritmov za pridobivanje podatkov
- Ravnanje relacijskih in zapletenih vrst podatkov
- Zaščita varnosti, celovitosti in zasebnosti podatkov
Primerjava med velikimi podatki in podatkovnimi rudniki (Infographics)
Spodaj je zgornjih 8 primerjav med Big Data in Data Mining
ključna razlika med velikimi podatki in podatkovnim rudarjenjem
Spodaj je prikazana razlika med Big Data in Data Mining, kot sledi
Big Data in Data Mining sta dva različna pojma, Big data je izraz, ki se nanaša na veliko količino podatkov, medtem ko se rudarjenje podatkov nanaša na globoko vnašanje v podatke za črpanje ključnega znanja / vzorca / informacij iz majhne ali velike količine podatkov .
Glavni koncept podatkovnega rudarjenja je poglobljeno analiziranje vzorcev in razmerij podatkov, ki jih je mogoče uporabiti še naprej v umetni inteligenci, napovedni analizi itd. Toda glavni koncept v Big Data je vir, raznolikost, obseg podatkov in kako shrani in obdela to količino podatkov.
Analiza velikih podatkov z namenom doseganja poslovne rešitve ali določitve podjetja ima ključno vlogo pri določanju rasti.
Lahko rečemo, da podatkovnega rudarjenja ni treba odvisiti od velikih podatkov, saj je to mogoče storiti na majhni ali veliki količini podatkov, veliki podatki pa so zagotovo odvisni od podatkovnega rudarjenja, ker če ne bomo mogli najti vrednosti / pomena velike količine podatkov, potem ti podatki niso koristni.
Tabela primerjave velikih podatkov v primerjavi s podatkovnim miniranjem
| Značilnost | Data Mining | Veliki podatki |
| Osredotočite se | Osredotoča se predvsem na veliko podrobnosti podatkov | Osredotoča se predvsem na veliko razmerij med podatki |
| Pogled | To je pogled od blizu | To je velika slika podatkov |
| Podatki | Izraža, kaj je s podatki | Izraža Zakaj podatkov |
| Zvezek | Uporablja se lahko za majhne podatke ali velike podatke | Nanaša se na veliko količino podatkovnih nizov |
| Opredelitev | To je tehnika za analizo podatkov | Gre za koncept kot natančen izraz |
| Vrste podatkov | Strukturirani podatki, relacijska in dimenzijska baza podatkov. | Strukturirani, polstrukturirani in nestrukturirani podatki (v NoSQL) |
| Analiza | V glavnem statistična analiza, osredotočenost na napovedovanje in odkrivanje poslovnih dejavnikov v majhnem obsegu. | V glavnem je analiza podatkov, osredotočena na napovedovanje in odkrivanje poslovnih dejavnikov v velikem obsegu. |
| Rezultati | Predvsem za strateško odločanje | Nadzorne plošče in napovedni ukrepi |
Zaključek - Big Data vs Data Mining
Kot smo videli, se Big data nanašajo le na veliko količino podatkov, vse rešitve velikih podatkov pa so odvisne od razpoložljivosti podatkov. Lahko ga obravnavamo kot kombinacijo Business Intelligence in Data Mining.
Podatkovno rudarjenje uporablja različne vrste orodij in programske opreme za velike podatke za vrnitev določenih rezultatov. Gre predvsem za "iskanje igle v kozolcu"
Skratka, veliki podatki so prednost, podatkovni rudarji pa upravljajo, kar se uporablja za zagotavljanje koristnih rezultatov.
Priporočeni članek
To je vodnik za Big Data vs Data Mining, njihov pomen, primerjava med seboj, ključne razlike, tabela primerjave in sklep. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -
- Big Data vs Data Science - kako se razlikujejo?
- Big Data v primerjavi z Apache Hadoop - top 4 primerjave, ki se jih morate naučiti
- 7 pomembnih tehnik pridobivanja podatkov za najboljše rezultate
- Business Intelligence VS Data Mining - kateri je bolj uporaben