Skillnaden mellan Big Data och Data Mining
Vad är Big Data?
Big Data avser en enorm mängd data som kan struktureras, semistruktureras och ostrukturerade. Det består av 5 Vs dvs.
- Volym: Det avser en mängd data eller storleken på data som kan vara i kvintillion när det gäller big data.
- Variation: Det avser olika typer av data som sociala medier, webbserversloggar etc.
- Hastighet: Det hänvisar till hur snabbt data växer, data växer exponentiellt och i mycket snabb takt.
- Veracity: Det hänvisar till en osäkerhet om data som sociala medier betyder om informationen kan lita på eller inte.
- Värde: Det hänvisar till de data som vi lagrar och bearbetar är värda och hur vi får nytta av denna enorma mängd data.
Big data kan analyseras för insikter som leder till bättre beslut och strategiska affärsrörelser.
Hur mycket data krävs för att kallas Big Data?
Vanligtvis är data som är lika med eller större än 1 Tb känd som Big Data. Analytiker förutspår att det år 2020 kommer att finnas 5.200 GB data om varje person i världen.
Exempel: I genomsnitt lägger folk cirka 50 miljoner tweets per dag, Walmart bearbetar 1 miljon kundtransaktion per timme.
Varför är Big Data viktigt?
Vikten av Big Data betyder inte hur mycket data vi har, men vad skulle du få ut av den informationen. Vi kan analysera data för att minska kostnader och tid, smart beslutsfattande etc.
Utmaningar :
- Att lagra en så enorm mängd data effektivt.
- Hur bearbetar och extraherar vi värdefull information från denna enorma mängd data inom en viss tidsram?
Lösning: Hadoop och Spark-ramverket
Vad är Data Mining (KDD)?
Data Mining, även känd som kunskapsupptäckt av data, avser utvinning av kunskap från en stor mängd data, dvs Big Data. Det används främst inom statistik, maskininlärning och artificiell intelligens. Det är steget i "Kunskapsupptäckt i databaser".
Företag och myndigheter delar information som de har samlat i syfte att korsreferenser den för att ta reda på mer information om de personer som spåras i deras databaser.
Komponenterna i data mining består huvudsakligen av 5 nivåer, de är: -
- Extrahera, omvandla och ladda data till lager
- Lagra och hantera
- Ge datatillgång (kommunikation)
- Analysera (process)
- Användargränssnitt (presentera data för användaren)
Behov av dataanläggning
Analysera förhållanden och mönster i lagrade transaktionsdata för att få information som kan hjälpa till bättre affärsbeslut.
Data mining hjälper till med kreditbetyg, riktad marknadsföring, bedrägeri upptäckt som vilka typer av transaktioner som är ett bedrägeri genom att kontrollera tidigare transaktioner för en användare, kontrollera kundrelationer som vilka kunder som är lojala och vilka som kommer att lämna åt andra företag.
Vi kan göra fyra relationer med data mining:
- Klasser: Det används för att hitta målet
- Kluster: Det kommer att gruppera dataobjekten till en logisk relation
- Förening: Förhållande mellan data
- Sekvensmönster: Att förutse beteendemönster och trender.
Utmaningar i dataanläggning
- Bryta olika typer av kunskap i databaser
- Hantering av brus och ofullständig data
- Effektivitet och skalning av algoritmer för data mining
- Hantering av relationella och komplexa typer av data
- Skydd av datasäkerhet, integritet och integritet
Jämförelse mellan huvuddata och datautvinning (infographics)
Nedan visas de bästa 8 jämförelserna mellan Big Data vs Data Mining
viktig skillnad mellan Big Data vs Data Mining
Nedan är skillnaden mellan Big Data och Data Mining är följande
Big Data och Data Mining är två olika begrepp, Big data är en term som hänför sig till en stor mängd data medan data mining hänvisar till djupdrivning i data för att extrahera nyckelkunskapen / Mönstret / information från en liten eller stor mängd data .
Huvudkonceptet i Data Mining är att gräva djupt i att analysera mönstren och förhållandena mellan data som kan användas vidare inom Artificial Intelligence, Predictive Analys etc. Men huvudkonceptet i Big Data är källan, variationen, datamängden och hur man lagra och bearbeta denna mängd data.
Analys av Big Data för att ge en affärslösning eller för att göra en affärsdefinition spelar en avgörande roll för att bestämma tillväxt.
Vi kan säga att Data Mining inte behöver vara beroende av Big Data eftersom det kan göras på den lilla eller stora datamängden, men big data beror säkert på Data Mining eftersom vi inte kan hitta värdet / vikten av en stor mängd av data då är dessa data inte användbara.
Jämförelse tabell för Big Data vs Data Mining
| Funktion | Data Mining | Big Data |
| Fokus | Den fokuserar främst på massor av information om en data | Den fokuserar främst på många relationer mellan data |
| Se | Det är en närbild av data | Det är den stora bilden av data |
| Data | Det uttrycker vad om uppgifterna | Det uttrycker varför data |
| Volym | Det kan användas för små data eller big data | Det hänvisar till en stor mängd datamängder |
| Definition | Det är en teknik för att analysera data | Det är ett begrepp än en exakt term |
| Datatyper | Strukturerad data, relationell och dimensionell databas. | Strukturerade, halvstrukturerade och ostrukturerade data (i NoSQL) |
| Analys | Huvudsakligen statistisk analys, fokus på förutsägelse och upptäckt av affärsfaktorer i liten skala. | Huvudsakligen dataanalys, fokus på förutsägelse och upptäckt av affärsfaktorer i stor skala. |
| Resultat | Främst för strategiskt beslutsfattande | Instrumentpaneler och förutsägbara åtgärder |
Slutsats - Big Data vs Data Mining
Som vi såg hänvisar Big data endast till en stor mängd data och alla big data-lösningar beror på tillgängligheten av data. Det kan betraktas som en kombination av Business Intelligence och Data Mining.
Data mining använder olika typer av verktyg och mjukvara på Big data för att ge specifika resultat. Det är främst "letar du efter en nål i en höstack"
Kort sagt, big data är tillgången och data mining är chefen för det som används för att ge gynnsamma resultat.
Rekommenderad artikel
Detta har varit en guide till Big Data vs Data Mining, deras betydelse, jämförelse mellan huvud och huvud, viktiga skillnader, jämförelsetabell och slutsats. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- Big Data vs Data Science - Hur skiljer de sig?
- Big Data vs Apache Hadoop - Topp 4 jämförelse du måste lära dig
- 7 Viktiga gruvtekniker för bästa resultat
- Business Intelligence VS Data Mining - Vilken som är mer användbar